Система комплексной оценки эффективности логистических подразделений

В условиях постоянного роста транспортных расходов и затрат по всей цепочке поставок особенно остро возникает необходимость внедрения объективной системы оценки эффективности логистических подразделений организаций. Однако возникает вопрос: как в условиях сложности и комплексности всей логистической цепочки объективно оценить работу и производительность подразделений или филиалов компании? Что делать, если они находятся в разных условиях, связанных с особенностями регионов, в которых они базируются?

В выполнении данной задачи поможет система комплексной оценки эффективности логистических подразделений. Эта методика позволяет оценить эффективность деятельности отдельных подразделений организаций, выполняющих логистические и иные функции в области цепочек поставок. При этом методика универсальна и может быть использована и для оценки работы других функций в организациях при условии применения соответствующих показателей эффективности.

Методика представляет из себя совокупность метрик (показателей эффективности), весовых коэффициентов каждой метрики и коэффициентов надежности. Компоненты объединены в формулу интегрального показателя, который приводит их к единому числовому значению. Это значительно упрощает процесс оценки эффективности подразделений компании и позволяет выявить отстающие компоненты операционной модели, неэффективные процессы и определить приоритетные направления стратегии компании или ее подразделений. Формула выглядит следующим образом:

где R_j – интегральныйиндекс эффективности филиала или региона j; x_ij – нормализованные показатели (метрики) i по филиалу или региону j; c_{ij –} доверие к данным i по филиалу или региону j; w_i – приоритетность (вес) показателя i; Σ_i – оператор суммы, указывающий на необходимость сложения результатов умножения.

Все переменные формулы находятся в диапазоне от 0 до 1. Такая простая шкала оценок позволяет привести к единому знаменателю не только саму оценку эффективности филиалов (R_j), но и любой показатель (метрику), в каких единицах они бы изначально ни применялись.

Приведем пример формулы, используя метрики стоимости доставки (x₁), количества доставок в срок (x₂) и количества возвратов (x₃) и значения весов и доверия (см. табл. 1).

На примере филиала A пошагово разберем расчет формулы. Числитель рассчитывается следующим образом: x₁×c₁×w₁ + x₂×c₂×w₂ +x₃×c₃×w₃ = 0,75×0,50×0,60 + 0,43×0,80×0,30 + 0,20×0,90×0,10 = 0,225 + 0,103 + 0,018 = 0,346. Расчет знаменателя проводится следующим образом: c₁×w₁ + c₂×w₂ + c₃×w₃ = 0,50×0,60 + 0,80×0,30 + 0,90×0,10 = 0,3 + 0,24 + 0,09 = 0,63. Итоговый расчет рейтинга филиала A выглядит так: R_j = 0,346 / 0,63 = 0,55. Аналогичным образом рассчитываем рейтинг для филиала B (0,84) и филиала C (0,65). Мы видим, что филиал B выполняет свою работу эффективнее всех.

Таким образом, в результате расчетов каждое подразделение организации получает оценку от 0 до 1. Чем она выше, тем более эффективна работа подразделения.

Методика позволяет использовать как базовые метрики в качестве параметра x_ij (например, среднее время доставки, стоимость доставки, количество возвратов, количество доставок в срок), так и агрегированные показатели, состоящие из базовых метрик (допустим, операционная эффективность, объединяющая базовые метрики скорости доставки, процент доставок в срок, и финансовая эффективность, объединяющая показатели стоимости доставки, стоимости часа работы курьера).

Каждая метрика имеет свой вес (или приоритет) w_i, определяющий насколько для компании важен тот или иной показатель. Веса могут быть рассчитаны компанией на основе собранных данных либо экспертных мнений. В примере выше мы видим, что предприятие придает значительное значение стоимости доставки (0,60) по сравнению с параметрами количества доставок в срок (0,30) и возвратов (0,10). Сумма весов всегда должна быть равна 1.

Более того, руководство организации может корректировать веса (приоритеты) отдельных показателей для внесения изменений в стратегию бизнеса. К примеру, если компания предоставляет сервис по сверхбыстрой доставке в определенных регионах, имеет смысл установить более высокий вес для показателей скорости доставки и количества доставок в срок по сравнению с показателем стоимости доставки. Для доставок эконом-класса больший вес будет иметь показатель стоимости доставки.

У каждой метрики также есть коэффициент надежности (доверия) c_ij, показывающий, насколько организация уверена в этом показателе. Чем меньше доверия собранным данным, тем ниже коэффициент, соответственно общий показатель эффективности подразделения также снижается. Допустим, при ручном сборе данных и отсутствии их проверки организация может установить им низкий коэффициент доверия в размере 0,1 или 0,2, а собранным в автоматическом режиме с регулярной проверкой может быть придан коэффициент 1 или 0,9. Низкий рейтинг доверия данным не только снижает общий уровень эффективности филиала организации, но и служит сигналом руководству о необходимости улучшить процесс сбора и обработки данных.

Следует обратить внимание, что показатели метрик x_ij должны быть нормализованы, то есть находиться в диапазоне от 0 до 1. Изначальные их значения могут выражаться в разных единицах измерения, поэтому нормализация важна для объективной оценки эффективности филиала. Существует множество разных способов провести нормализацию, но одна из основных формул выглядит следующим образом:

где x_j – нормализованное значение показателя (метрики) филиала j; X_j – реальное значение показателя (метрики) филиала j; X_max, X_max – максимально и минимально возможные значения показателя (метрики) по всем филиалам.

Например, если мы возьмем количество доставок в срок, которое варьируется от 20 до 50 для всех филиалов, а у филиала A оно составляет 45, то числитель формулы будет рассчитан так: X_j – X_min = 45 – 20 = 25. Расчет знаменателя выглядит как: X_max – X_min = 50 – 20 = 30. Итоговый нормализованный показатель количества доставок в срок для филиала A будет следующим: x_j = 25 / 30 = 0,83. Как видим, филиал A показывает довольно высокую эффективность по данной метрике по сравнению с другими филиалами. Это не означает, что значение в 50 доставок в срок – это конечная цель для всех филиалов и максимум эффективности, который может показать компания.

Возможно, этот показатель является довольно низким по сравнению с конкурентами и компании следует продолжать улучшать процессы. Однако нормализованное значение метрики показывает относительную эффективность филиалов в сравнении внутри компании. При этом следует обратить внимание, что если с помощью приведенной формулы проводится нормализация метрики, которая использует обратную шкалу эффективности (например, срок доставки в днях – чем меньше, тем лучше), то числитель следует рассчитывать по формуле X_max – X_j.

Таким образом, методика позволяет провести объективный анализ эффективности работы различных подразделений компании независимо от изначальной структуры метрик и способов их измерения. При этом руководство организации видит не только конечный результат расчетов, но и может оценить вклад каждой метрики в итоговую оценку производительности филиала. К примеру, если один из филиалов показывает высокие результаты в скорости доставки, но отстает в показателях ее стоимости, следует обратить внимание на оптимизацию маршрутов, снижение стоимости часа работы курьеров или привлечение новых конкурентоспособных перевозчиков для работы в отдельных регионах. При этом методика стимулирует организацию вырабатывать единую систему метрик и улучшать процессы сбора данных для повышения качества принимаемых решений.