A szerzők nemrégiben végeztek átfogó elemzést 247 vállalat kimenő logisztikai teljesítménymutatóiról a legkülönbözőbb iparágakban. Ez a cikk összefoglalja a tanulmány eredményeit és a vállalat kimenő logisztikai műveleteire és stratégiáira vonatkozó következményeit.
A Council of Supply Chain Management Professionals meghatározása szerint a kimenő logisztika “a termékeknek a gyártósor végétől a végfelhasználóig történő mozgatásával és tárolásával kapcsolatos folyamat”, és kritikus szerepet játszik a szállító teljes ügyfélkapcsolat-kezelési folyamatában. A kiskereskedők nagyon szigorú termékszállítási normákhoz kötik beszállítóikat. Ha egy beszállító nem nyújt megbízható szolgáltatást kiskereskedelmi ügyfeleinek, az jelentős pénzügyi szankciókat vonhat maga után, és akár a beszállító termékeinek a kiskereskedő aktív termékportfóliójából való törlését is eredményezheti. Így a kimenő logisztikai teljesítmény fontos tényezőt jelent a kiskereskedő azon döntésében, hogy raktározza-e a beszállító termékeit, és ezért a beszállító ellátási láncának és üzleti sikerének is fontos meghatározó tényezője.
Megvizsgáltuk, hogy különböző vállalatok és különböző iparágak hogyan közelítik meg és hogyan kezelik a kimenő logisztikai folyamatot. Például értékeltük, hogy a vállalatok csoportosíthatók vagy osztályozhatók-e a különböző, egyedi kimenő logisztikai stratégiák alapján. Továbbá megvizsgáltuk, hogy a különböző kimenő logisztikai stratégiák hozzájárulnak-e a vállalati nyereségesség különböző szintjeihez. Elemzésünk és megállapításaink alapját egy 247 vállalat kimenő logisztikai teljesítménymutatókat és vállalati nyereségességet tartalmazó adatbázisa képezte, amelyet a vállalati szoftverszolgáltató SAP-tól kaptunk.
A teljesítménymutatók betekintést nyújtanak egy vállalat működési fókuszába és stratégiájába, például a kimenő logisztikai stratégiájába. Konkrétabban, a vállalat teljesítményének erősségét értékelve a különböző műveletekben (a mérőszámain keresztül), meg lehet állapítani, hogy az adott vállalat milyen műveletekre és stratégiákra helyezi a hangsúlyt. Összefoglalva, a célunk az volt, hogy meghatározzuk:
- Ha léteznek különálló klaszterek (ill, csoportok), amelyek nagyon hasonló vagy közös hangsúlyt fektetnek az ellátási lánc kimenő logisztikai részének kulcsfontosságú teljesítménymutatóira, és
- Milyen hatással vannak, ha vannak ilyen eltérő hangsúlyok a vállalat pénzügyi teljesítményére.
Az ellátási lánc szakemberei általában úgy vélik, hogy a kimenő logisztika javulásának pozitív hatással kell lennie a vállalat pénzügyi jövedelmezőségére, és hogy a kimenő logisztika teljesítménye iparáganként eltérő. Ugyanakkor továbbra is hiányoznak olyan szigorú kvantitatív elemzések, amelyek konkrét útmutatást nyújtanak ezen a területen, ami motiválta ezt a kutatást.
A pontos teljesítmény a kulcs
A kutatási céljaink legjobb elérése érdekében úgy döntöttünk, hogy a kimenő logisztika teljesítményszintjeire és költségeire vonatkozó tényleges teljesítményadatok megkönnyítenék az éleslátó, tényeken alapuló szemléletet. Ezért olyan változók tömör halmazára vonatkozó adatokat dolgoztunk ki, amelyek a kimenő logisztika minden fontosabb összetevőjét lefedték. Céljaink érdekében úgy definiáltuk a kimenő logisztikát, hogy az a következőkből áll:
- A megtermelt készlet kezelése (a vevőnek történő kiszállításhoz)
- A disztribúciós folyamat (azaz raktározás és szállítás)
- A vevőnek nyújtott szolgáltatás (azaz, a tényleges kiszállítás)
- A kereslet előrejelzésével és az ellátási lánc tervezésével kapcsolatos képességek és elkötelezettség.
Az imént meghatározott folyamat és képességek alapján a következő változókat határoztuk meg, amelyeket vizsgálatunkba bevontunk:
- Készletezési költségek
- Elavult készletek költségei
- Készleten lévő készletnapok
- Raktározási költségek
- Szállítási költségek
- Időpontos szállítási teljesítmény
- Prognózis pontosság
- Kínálati lánc tervezés költségei
Készletezési költségek, a készleten lévő készletnapok és az elavult készletek költségei képet adnak a vállalat készletköltségeiről, a vállalat elkötelezettségéről, hogy a készlet a vevők számára rendelkezésre álljon, valamint arról, hogy a vállalat mennyire jól tervezi a készletét. A raktározás és a szállítás a disztribúciós folyamat két elsődleges összetevője. Ezért a költségek szempontjából fontosnak tartottuk, hogy mindkét tényezőt megragadjuk. Az ellátási láncban dolgozó szakemberek körében végzett felmérések mindig azt mutatják, hogy a szakemberek az időben történő szállítást tartják a legfontosabb mérőszámnak a szállító által a vevőnek nyújtott szolgáltatás tekintetében. Ezért a határidőre történő teljesítést választottuk az elemzésünkbe bevonandó legfontosabb szolgáltatási mutatónak.
Az előrejelzés pontossága jó barométere annak, hogy egy vállalat mennyire képes rövid távú tervezést végezni egy kulcsfontosságú területen – a kereslet és a kínálat összehangolásában. Emellett a vállalat előrejelzési pontossága hatással van más kulcsfontosságú tervekre és döntésekre, például a termelési és szállítási tervekre. A vállalat hosszú távú tervezés iránti elkötelezettségének értékeléséhez az ellátási lánc tervezési költségeit választottuk, amelyeket úgy határoztunk meg, mint a hosszú távú ellátási lánc terveinek kidolgozásával kapcsolatos kiadásokat, beleértve a kimenő logisztikai terveket is. E változó felvételét azzal indokoltuk, hogy a vállalat ellátási lánc tervezésre fordított kiadásainak szintjét tekinthetjük a vállalatnak a vevők szállítási igényeinek kielégítése iránti elkötelezettségének helyettesítőjének.
Egy kilencedik változóra is szükségünk volt, nevezetesen az egyes vállalatok működési árrésére. A vállalat működési árrése tükrözi a vállalat nyereségességét a készletének a vevők részére történő leszállítása (és értékesítése) után. Az üzemi árrést kamat- és adófizetés előtti nyereségként (EBIT) mértük.
Az üzemi árrésnek a mintán belüli összehasonlíthatósága érdekében a vállalat tényleges üzemi árréséből kivontuk a megfelelő iparág és év medián üzemi árrését (amelyet a Compustatból nyertünk), hogy megkapjuk a kiigazított üzemi árrést. A kiigazított működési árrés azt mutatja meg, hogy a mintában szereplő vállalat mennyivel nyereségesebb (kevésbé nyereséges) az adott évben az iparágához képest.
A tanulmány adatait az SAP ellátási lánc tervezésre vonatkozó benchmarking programjából nyertük, amely 2007-2012 között különböző gyártó és szolgáltató szervezetek ellátási lánc vezetőitől gyűjtött adatokat tartalmaz.
Demográfia
A minta vállalatainak iparág szerinti megoszlását az 1. táblázat tartalmazza, míg a 2. táblázat az éves bevétel megoszlását mutatja e vállalatok között. A feldolgozóipari vállalatok a minta 83,1%-át teszik ki, és a mintában szereplő vállalatok éves bevétele a 100 millió dollár alatti (7%) és az 5 milliárd dollár feletti (8%) között mozog, a túlnyomó többség 100 millió és 5 milliárd dollár között van (85%).
Működési fókusz
A klaszterelemzés és a varianciaelemzés módszereit alkalmazó számos statisztikai teszt arra a következtetésre vezetett, hogy a vizsgálatban szereplő 247 vállalat négy különböző és statisztikailag szignifikáns klaszterbe sorolható. Konkrétan azt találtuk, hogy minden egyes csoporton belül minden egyes vállalat hasonló kimenő logisztikai teljesítménymutatókat, és így implicit módon hasonló stratégiákat hangsúlyozott a kimenő logisztikai műveletekre vonatkozóan. Működési teljesítményük alapján a vállalatok e négy különböző klaszterét a következőképpen neveztük el:
-
Az alacsony költségű, alacsony szolgáltatást nyújtó szolgáltatók - A nagy elosztási kiadásokra költők
- A tervezők és hatékony elosztási kiadásokra költők
- A raktárberuházások minimalizálói.
A klaszterek nevei a négy csoport mindegyikének a kifelé irányuló logisztikai működésre való összpontosítását fejezik ki. A 3. táblázat összefoglalja a működési árrés és a kimenő logisztikai mutatók átlag- vagy átlagértékeit az egyes klaszterekre és az összes 247 vállalatra vonatkozóan. Az alábbiakban az egyes csoportok rövid összefoglaló leírása következik.
1. klaszter: Alacsony költségű, alacsony szolgáltatási színvonalú szolgáltatók
Az 1. klasztert alkotó 56 feldolgozóipari vállalat elosztási kiadásai a bevétel százalékában kifejezve az összes vállalat átlaga alatt vannak (4,1% az összes vállalat 4,7%-ával szemben). Továbbá, az 1. klaszter vállalatai az összes 247 vállalat átlagához képest átlag alatti időbeni teljesítménnyel rendelkeznek (74,3% az összes vállalat 88,0%-os átlagához képest). A pontos teljesítés a kézbesítési szolgáltatás kritikus eleme, és mivel e téren nagyon gyenge teljesítményt nyújtanak, ezeket a vállalatokat alacsony költségű, alacsony szolgáltatást nyújtó szolgáltatóknak tekintik. Az 1. klaszter vállalatai jelentősen alacsonyabb előrejelzési funkcionalitást is mutatnak: az átlagos előrejelzési pontosság 66,2%, szemben a minta 77,9%-os átlagával.
2. klaszter: Nagy elosztási költségek
Az ezt a klasztert alkotó 22 vállalat a bevételük jelentősen nagyobb százalékát költi a raktározás és a szállítás kombinációjára, mint bármelyik másik klaszter. A 2. klaszterbe tartozó vállalatok összbevételük mintegy 7,9%-át költik erre a két funkcióra, míg egyetlen más klaszter sem fordít összbevételének több mint 4,7%-át elosztásra. A 2. klaszter vállalatainak a disztribúciós tevékenységekre helyezett hangsúlya azt eredményezi, hogy ezek a vállalatok viszonylag jó időben teljesítenek (90,5%).
3. klaszter: Tervezők és hatékony disztribúciós költekezők
Ez a 48 vállalatból álló klaszter mutatja a négy klaszter közül a legalacsonyabb szintű disztribúciós kiadásokat (a bevétel százalékában). A 3. klaszter vállalatai átlagosan a teljes bevétel 3,8%-át költik forgalmazásra, szemben az összes vállalat 4,7%-os átlagával. Ezek a vállalatok a klaszterek közül a bevételük legalacsonyabb százalékát költik szállításra (2,4%), és bevételük átlag alatti százalékát költik raktárüzemeltetésre (1,4%, szemben a teljes minta átlagának 1,6%-ával).
A 3. klaszter vállalatai ugyanakkor kétszer annyit költenek ellátási lánc tervezésre (a bevétel százalékában), mint a minta teljes átlaga. Tekintettel a viszonylag alacsony elosztási kiadásoknak erre a kombinációjára, valamint a tervezésre helyezett nagy hangsúlyt, ezeket a vállalatokat tervezőknek és hatékony elosztási költekezőknek nevezzük. Bizonyíték van arra, hogy a tervezésre helyezett hangsúly hozzájárul a 3. klaszter vállalatainak kimenő logisztikai végrehajtásához, mivel a négy klaszter közül ők mutatják a legjobb időbeni szállítási teljesítményt (92,3%).
4. klaszter: Készletezési beruházások minimalizálói
A négy klaszter közül a legnagyobb, a 4. klaszter 121 vállalatának van a legalacsonyabb elavult készlete (4,2%) az árbevétel százalékában kifejezve. A 4. klaszter vállalatainak az árbevétel százalékában kifejezett készletezési költségei is a legalacsonyabbak a klaszterek közül (1,2%, szemben az összes vállalat 2,0%-os átlagával). Továbbá a 4. klaszter vállalatainak átlagosan csak 46 napos készletállománya a legalacsonyabb az összes klaszter között, és jelentősen kevesebb, mint az összes vállalat 64 napos átlaga. Összességében mindhárom készletgazdálkodási mérőszám azt jelzi, hogy a 4. klaszter vállalatai jobban összpontosítanak a készletbefektetések minimalizálására, mint a másik három klaszter vállalatai.
Érdekes, hogy a 4. klaszter vállalatai a második legjobb időbeni teljesítménnyel rendelkeznek (92,1%) az összes klaszter közül, és ezek a vállalatok mutatják a legmagasabb szintű előrejelzési pontosságot is (83,1%). Végül, ezeknek a vállalatoknak a disztribúcióra fordított kiadásai (bevételeik 4,68%-a) majdnem megegyeznek az összes vállalat átlagos disztribúciós kiadásával (4,66%).
Működési árrés és klasztertagság
Amint a 3. táblázatban látható, a négy klaszter átlagos korrigált működési árrése a 3. klaszter (a tervezők és hatékony disztribúciós költekezők) 5,6%-os csúcsától a 4. klaszter (a készletberuházások minimalizálói) 3,4%-os mélypontjáig terjed, ami 65%-os különbséget jelent. A működési árrés a teljes mintában 4,2%, így a 3. és 4. klaszter átlagainak különbségei jelentősnek tűnnek. Szigorú statisztikai szempontból azonban az elemzési eredmények azt mutatták, hogy a klaszterek közötti különbségek statisztikailag nem szignifikánsak. Úgy tűnik, hogy az egyes klasztereken belül a működési árréseknek az egyes klaszterek átlagához viszonyított viszonylag nagy szórása nagyban hozzájárul ehhez az eredményhez. Ezek az eredmények tehát arra utalnak, hogy nincs egyetlen olyan egyedi kimenő logisztikai stratégia, amely magasabb szintű jövedelmezőséget eredményezne.
Nem egyetlen megközelítés jobb, mint a másik
Elemzésünk azt mutatja, hogy a vizsgálatban szereplő 247 vállalat különböző csoportjai különböző működési és tervezési prioritásokat hangsúlyoznak. A készletberuházás-minimalizálók, a minta mintegy 49%-át képviselő legnagyobb csoport, a készletberuházás, a szállítói és az elavulási költségek szigorú ellenőrzésére összpontosítanak. A második legnagyobb csoport, az alacsony költségű, alacsony szolgáltatási színvonalú szolgáltatók, akik a minta 23%-át teszik ki, az alacsony elosztási költségek fenntartására összpontosítanak, és ennek érdekében feláldozzák a pontos szolgáltatási szintet. A tervezők és hatékony disztribúciós költekezők, a minta 19%-a, több erőforrást fektetnek az ellátási lánc tervezési tevékenységeibe, és ez lehetővé teszi számukra, hogy viszonylag alacsony költségek mellett kiváló időbeni szállítási szolgáltatást nyújtsanak. A mintánk legkisebb csoportja (9%), a Heavy Distribution Spenders, ahogy a nevük is mutatja, sokat költ raktározásra és szállításra, és ez jó időbeni szállítási szolgáltatást eredményez.
Amint már említettük, eredményeink azt is mutatják, hogy a négy klaszter átlagos nyereségessége statisztikailag nem különbözik egymástól. Röviden ez arra utal, hogy nincs egyetlen olyan kimenő logisztikai működési megközelítés, amely az összes többinél magasabb jövedelmezőségi szintet eredményezne. Inkább a különböző vállalatok különböző kimenő logisztikai megközelítésekkel érhetik el az optimális nyereséget, és a kulcs az, hogy minden vállalat meghatározza a saját optimális kimenő logisztikai stratégiáját.
Tan Miller a Rider University’s College of Business Administration globális ellátási lánc menedzsment programjának igazgatója, és az MH&L szerkesztői tanácsadó testületének tagja. Matt Liberatore a Villanova Egyetem Business Schooljának menedzsmentprofesszora és a Villanova Business Analytics Center igazgatója.
A szerzők köszönetüket fejezik ki David Kargman, Jack Schmidt, Rick Wenger, Katharina Muellers-Patel és Jakub Wawszczak, az SAP-tól a tanulmányhoz szükséges adatok beszerzésében nyújtott segítségükért.