Анализ и повышение эффективности управления цепями поставок в автомобилестроении

Важнейшим аспектом данной работы является анализ наилучших практик управления автомобильными цепями поставок и цифровое представление о мере эффективности локальных цепей поставок в современной России. Логистическая деятельность широкого ряда автомобильных производителей уже была теоретически обобщена во второй главе данной работы. В третьей главе будут подробно смоделированы три сценария закупки, транспортировки и последующей обработки одного из наиболее важных видов сырья - пластика, который также обладает широкой перспективой развития в России. Данное моделирование сможет наглядно проиллюстрировать экономический эффект от удлинения локальных цепей поставок, а также предоставит понимание современной структуры логистических затрат в совокупной стоимости автомобиля. Кроме того, данная модель продемонстрирует, насколько высока роль оптимизации управления цепями поставок.

Отдельным параметром развития российской автомобильной отрасли являются современные требования относительно производства ключевых компонентов (двигателей, коробок передач), предъявляемые производителям Правительством РФ. Для понимания того, рентабельны ли в принципе дальнейшие вложения в российский рынок, будет разработан прогноз объёма продаж легковых автомобилей на российском рынке. В случае положительного ответа глобальным производителям следует решить задачу о стратегической и экономической эффективности инвестиций в строительства локальных заводов по производству названных выше ключевых компонентов. Данное исследование также содержит модель принятия стратегического решения о логистической и экономической целесообразности переноса производства важнейших компонентов в Россию, реализованную с помощью метода анализа иерархий. Для полноты исследования будут рассмотрены факторы, которые могут оказывать значительное влияние на развитие наиболее эффективной стратегии управления автомобильными цепями поставок в России.

3.1 Анализ меры влияния локализации на эффективность существующих ЦП

В первом разделе третьей главы будет осуществлена первичная проверка гипотезы о том, что локализация автомобильных цепей поставок в России повышает эффективность общей экономической деятельности.

Осуществим анализ объёма продаж автомобилей Hyundai двух типов - собранных на территории РФ и импортируемые в Россию. В январе 2011 года начал функционировать санкт-петербургский завод компании - «Хёндэ Мотор Мануфактуринг Рус». Первоначально с конвейера сходила только одна модель - Hyundai Solaris, но в августе 2016 года началось массовое производство кроссовера Hyundai Creta. Так как производственная мощность завода с 2016 года распределяется между двумя моделями, то объёмы продаж за 2016, 2017 и 2018 года в нашем анализе будут посчитаны как суммы продаж обеих моделей. Как уже было отмечено выше, завод ХММР обладает одним из самых высоких уровней локализации в России. Доля локальных компонентов в модели Hyundai Solaris считается равной 55%, что является одним из максимальных показателей в 2018 году.

Для проведения сравнительного анализа выбрана ещё одна модель Hyundai - ix35 (с 2015 года - Hyundai Tucson). Во-первых, все модели принадлежат одной марке, значит, стратегия их производства и сбыта определяется одной головной компанией. Во-вторых, между моделями не существует значительного отрыва по ценовом параметру. В-третьих, на модель ix35, также как и на модели Solaris и Creta в течение многих лет наблюдается стабильный и высокий спрос, и все модели входят в топ-5 наиболее продаваемых автомобилей в своих классах (B и SUV). Несмотря на стабильный спрос, компания Hyundai осуществляет политику импорта в отношении модели ix35, поэтому данный автомобиль обладает нулевым уровнем локализации.

Построим линии тренда продаж автомобилей, собранных на территории РФ, и импортируемых в Россию, и сравним угловые коэффициенты k в линейных уравнениях двух прямых. Количество продаж автомобилей представлено в таблице 11, графики отражены на рисунке 6.

Таблица 11 - Объём продаж автомобилей Hyundai Solaris, Creta и ix35 (Tucson) в России с 2011 по 2018 г.г.*

Год	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018
Количество продаж Hyundai ix35, тыс.ед	15,7	28,1	31,7	21,7	19,7	10,5	20,0	23,0
Сумма продаж Hyundai российской сборки, тыс.ед.	97,2	110,8	114,0	114,7	115,9	112,3	124,0	133,1
*Рассчитано по данным Автостата autostat.ru: cтатистика, исследование и анализ автомобильного рынка России.

Как мы видим, угловой коэффициент k для российских моделей положителен и достаточно высок (k₁=3730,4), тогда как коэффициент k₂ для импортной модели вовсе отрицателен, что говорит об отрицательной динамики продаж. Как отмечалось в данной работе, 2015 и 2016 г.г. были годами общего падения рынка, однако 2017 год продемонстрировал общую тенденцию роста. Данный пример подтверждает тот факт, что локализованные модели перенесли кризис менее тяжело и вышли из него быстрее, в то время как импортные модели продолжают показывать спад спроса.

Рисунок 6 - Линии тренда продаж автомобилей Hyundai Solaris, Creta и ix35 (Tucson) в России с 2011 по 2018 гг.

3.2 Корреляционный анализ локализации и объёма продаж в количественном и денежном выражениях

Так как автомобили не являются жизненно необходимыми благами, их покупка происходит лишь тогда, когда покупательная способность населения находится на высоком уровне. Для того, чтобы количественно подтвердить предположение о зависимости ценового фактора на количество продаж автомобилей и установить её характер, проведём корреляционный анализ цены автомобиля Hyundai Solaris и объёма продаж, рассчитывая коэффициент корреляции Пирсона. Переменной Х будет являться количество проданных автомобилей, а величиной Y - минимальная средняя годовая цена базовой комплектации седана Hyundai Solaris в рублях. Распределение обеих величин нормальное и имеет количественное (ценовое) измерение, следовательно, анализ может быть проведён.

Занесём величины переменных в таблицу и посчитаем среднее значение каждого показателя за 8 лет. В отдельные столбцы запишем разницы между фактической величиной каждого года и средним значением за весь период и перемножим их между собой. В отдельные столбцы отнесём квадрат разниц по каждой переменной. Затем рассчитаем коэффициент корреляции Пирсона по следующей формуле:

. (2)

Вывод о силе связи между переменными делается по шкале Чеддока.

Таблица 12. Шкала Чеддока [15, с.121]

Значение	Сила связи
От 0 до 0,3	Очень слабая
От 0,3 до 0,5	Слабая
От 0, 5 до 0,7	Средняя
От 0,7 до 0, 9	Высокая
От 0,9 до 1	Очень высокая

Итоговая таблица с вычислениями зависимости объёма продаж автомобилей Hyundai Solaris от минимальной среднегодовой цены на базовую комплектацию представлена ниже.

Таблица 13 - Зависимость объёма продаж автомобилей от их цены

Год	Кол-во продаж, тыс.ед.	Цена, тыс.руб.	Xср-X	Yср-Y	(Xср-X)^2	(Yср-Y)^2	(Xср-X)*(Yср-Y)
2011	97,24	379,00	-0,10	147,19	0,01	21 664,16	-15,22
2012	110,78	445,00	-13,64	81,19	185,95	6 591,41	-1 107,10
2013	113,99	459,00	-16,85	67,19	283,97	4 514,16	-1 132,20
2014	114,66	514,90	-17,52	11,29	307,10	127,41	-197,81
2015	115,87	535,90	-18,73	-9,71	350,75	94,33	181,90
2017	68,61	624,90	28,53	-98,71	813,71	9 744,16	-2 815,84
2018	65,58	674,90	31,56	-148,7	995,95	22 115,41	-4 693,16
Сумма	777	4 210	-	-	2983,14	67322,37	-10115,4
Среднее	97	526	-	-	-	-	-
Корреляция	-0,71	-	-	-	-	-	-
*Рассчитано по данным Автостата autostat.ru: cтатистика, исследование и анализ автомобильного рынка России

Полученная в результате расчётов корреляция подтверждает предположение о существовании зависимости объёма продаж от величины цены автомобиля. Корреляция более 70% является высокой, а отрицательный коэффициент говорит об обратной зависимости между двумя переменными - чем выше цена автомобиля, тем меньше единиц будет реализовано.

В силу того, что данные о цене закупок, стоимости производства и итоговой себестоимости автомобилей находятся в строгой секретности и не публикуются автопроизводителями, в рамках данного исследования не представляется возможным сравнивать цены локальных и импортных отдельных комплектующих в составе автомобиля. Однако данные об уровне локализации производства находятся в открытом доступе, что позволяет рассчитать, оказывает ли локализация производства влияние на цену, и если да, то в каком направлении и размере. По алгоритму, подробно описанному выше, определим корреляцию доли локальных компонентов в автомобиле Hyundai Solaris и цены единицы готовой продукции и составим новую таблицу.

Таблица 14 - Зависимость цены автомобиля Hyundai Solaris от доли локальных компонентов.

Год	Цена, тыс. руб.	Уровень локализации, %	Xср-X	Yср-Y	(Xср-X)^2	(Yср-Y)^2	(Xср-X)*(Yср-Y)
2011	379,00	45,00	147,19	4,13	21 664,16	17,02	607,15
2012	445,00	46,00	81,19	3,13	6 591,41	9,77	253,71
2013	459,00	47,00	67,19	2,13	4 514,16	4,52	142,77
2014	514,90	47,00	11,29	2,13	127,41	4,52	23,99
2015	535,90	49,00	-9,71	0,13	94,33	0,02	-1,21
2016	575,90	51,00	-49,71	-1,88	2 471,33	3,52	93,21
2017	624,90	53,00	-98,71	-3,88	9 744,16	15,02	382,51
2018	674,90	55,00	-148,7	-5,88	22 115,41	34,52	873,69
Сумма	4 210	393	-	-	67 322,37	88,88	2375,81
Среднее	526	49	-	-	-	-	-
Корреляция	0,97	-	-	-	-	-	-
*Рассчитано по данным Автостата autostat.ru: cтатистика, исследование и анализ автомобильного рынка России

Полученный коэффициент корреляции равен 97% и подтверждает гипотезу о сильнейшей взаимосвязи цены автомобиля и уровня локализации модели. Так как коэффициент корреляции положителен, можно говорить о том, что чем выше уровень локализации автомобиля, тем больше он позволяет «сдерживать» цену автомобиля, что способствует большей стабильности продаж и уменьшает зависимость от валютных колебаний. Так как цена автомобиля является основополагающим фактором объёма продаж, получается, что повышение величины локализации автомобиля способствует увеличению количества продаж. Также отметим, что эти результаты в свою очередь коррелируют с исследованиями автомобильного рынка России компанией PwC, приведённые во второй главе.

Данный подраздел полностью подтверждает, что локализация автомобильных цепей поставок не только значительно снижает транспортные, производственные и административные издержки, и не только укорачивает глобальную цепочку поставок, что позволяет компании реагировать быстрее в кризисные времена, но и позволяет удерживать цены от резкого роста, а также привлекать новых покупателей, раньше являвшихся владельцами автомобилей других категорий. Поэтому глобальных производителям, имеющим сборочным предприятия на территории РФ, но продолжающим импортировать автомобили с постоянным спросом, а также производителям, не имеющим локального производства, но чьи иномарки в достаточном количестве реализуются на российском рынке, стоит оценить опцию расширения (или введения) ряда моделей локальной сборки.

Именно для производителей, которые рассматривают вариант переноса или начала производства ряда автомобилей в России, а также для производителей, чьи договорённости с Правительством РФ истекают в ближайший год, в данном исследовании приводится обоснование экономической выгоды удлинения локальных цепей поставок и алгоритм принятия решений, основанный на методе анализа иерархий.

3.3 Расчёт экономического эффекта удлинения локальных цепей поставок

В рассмотренных в теоретической части данной работы потенциальных стратегиях локализации наибольший приоритет видится в локализации производства и закупок крупных автомобильных компонентов. И обоснование данного эффекта понятно - до 80% себестоимости автомобиля приходятся на цену комплектующих, тогда как цена сборочных операций и накладных расходов составляет только 20% от себестоимости [13, c.67].

Для понимания фактического эффекта удлинения локальной цепи поставок с помощью локализации одной из ключевых составляющих производственного процесса смоделируем три сценария затрат на логистику одного из глобальных автомобильных производителей, имеющего завод полного цикла на территории РФ. Первый сценарий - закупка необходимого компонента у глобального иностранного поставщика, то есть импорт комплектующей. Второй - закупка аналогичного по функционалу и качеству компонента у российского поставщика (для данной модели не важно, является ли данный поставщик дочерним предприятием головной компании-автопроизводителя, участником совместного предприятия или локальным поставщиком-партнёром). Для полноты исследования в моделирование будет включён третий сценарий - сценарий импорта готового автомобиля для последующей продажи дочерним предприятием на территории РФ.

Как уже было отмечено во второй главе, Россия обладает широким потенциалом в производстве пластика. Исходя из мировых актуальных тенденций и возможного развития российской экономики, сценарии закупки локального сырья или импорта будут смоделированы именно для пластика.

Расчёт логистических затрат будет производиться, исходя их следующих критериев: объём поставок (потребность) компонента в год, среднегодовая продажная цена компонента, таможенная пошлина, стоимость доставки и затрат на управление запасами. Для полного охвата трёх сценариев цепи поставок в альтернативы локального производства будут добавлены производственные затраты по дальнейшей переработке пластиковых масс для создания кузова автомобиля и оформления его внутреннего экстерьера.

Расчёт затрат на закупку, транспортировку и последующую обработку пластиковых масс произведём на примере завода Хёндэ Мотор Мануфактуринг Рус, находящегося в Санкт-Петербурге, и выпускающего автомобили Hyundai - модели Solaris и Creta - и Kia Rio. Учитывая производственную мощность завода - 200 тыс. автомобилей в год - и средний вес пластика в автомобиле в 150 кг, ежегодная потребность в данном сырье составит 30 000 тонн.

В качестве альтернатив закупки у глобальных поставщиков рассмотрим три опции - Китай, Чехию и Турцию. Данный выбор обусловлен наличием в этих странах сборочных предприятий Hyundai Motor Company, и, соответственно, широкого ряда поставщиков. Из географических и экономических соображений ввоз компонентов или готового автомобиля осуществлялся бы именно из этих стран.

Расчёт стоимости значений альтернатив будет производиться в два этапа. На первом из них затраты будут рассчитаны, исходя из средних значений тарифов доставки и хранения запасов.

3.3.1 Общий расчёт экономического эффекта удлинения локальных цепей поставок

Средняя цена тонны пластиковых масс, используемых в производстве автомобиля, в России в 2018 году - 2,9 тыс.долл. (185,6 тыс.руб), в Китае - 2,45 тыс.долл. (156,8 тыс.руб), в Турции - 3,15 тыс.долл. (201,6 тыс.руб), в Чехии - 3,35 тыс.долл. (208 тыс.руб), по данным сайта Plastics Insight [48]. Ставка таможенной пошлины колеблется от 4 до 6,5% для разных видов пластиковых масс. Так как в составе автомобиля используются до 13 различных видов пластика, возьмём среднеарифметическую ставку в размере 5,25%, на которую увеличим цену импортного пластика. Также учтём выплаты в бюджет по налогу на добавленную стоимость в размере 20% от сумм таможенной стоимости и таможенной пошлины. Локализация положительно сказывается и на уплате этого налога - по специальному инвестиционному контракту, заключённому компанией Hyundai, ставка НДС остаётся на уровне 2018 года - 18% - на два процентных пункта ниже, чем аналогичные выплаты в альтернативах импортной закупки [30]. Стоимость доставки необходимого объёма сырья до завода в Санкт-Петербурге от одного из наиболее крупных российских производителей - примерно 125 руб/кг, из Чехии - 370 руб/кг, из Турции - 455 руб/кг, из Китая - 550 руб/кг.

Для корректного сравнения опций ввоза пластика, его локальной закупки и альтернативы ввоза готового автомобиля, в альтернативе локальной сборки также стоит учесть стоимость дальнейшей обработки пластика. Для всех четырёх опций она будет складываться из заработной платы сотрудников, расходов на электричество и других накладных расходов завода в Санкт-Петербурге. В среднем данные затраты в России находятся на уровне 3200 руб./час на автомобиль. Умножение данного числа на среднее время обработки в размере 4,5 часов даст нам сумму в 2 880 млн.руб производственных издержек.

По формуле 3 рассчитаем итоговую цену для каждого сценария закупки с учётом транспортных и производственных затрат.

С_сумм = (C_пл*m*N) * (1+ C_там.ст) + m*N*C_дост + С_проивз*t (3)

где С_сумм - суммарные затраты в рублях;

C_пл - цена тонны состава пластиковых масс в рублях;

m - масса пластика в единице автомобиля в тоннах;

N - количество выпускаемых автомобилей в год;

C_там.ст - ставка таможенной пошлины;

C_дост - затраты на доставку в рублях;

С_проивз - производственные затраты в рублях;

t - время обработки пластика в часах.

По результатам общих расчётов составим таблицу с итоговыми стоимостями трёх альтернатив и распределим итоговые транспортные и производственные затраты на один автомобиль.

Таблица 15 - Расчёт транспортных и производственных затрат

Критерий	Поставщик	Ввоз
	Россия	Глобальный
		Чехия	Турция	Китай	Чехия	Турция	Китай
Кол-во автомобилей, тыс.шт	200	200	200	200	200	200	200
Вес пластика в одном автомобиле, кг	150	150	150	150	150	150	150
Потребность, т.	30 000	30 000	30 000	30 000	30000	30 000	30 000
Продажная цена тонны, долл	2 800	3250	3 100	2 450	3250	3 100	2 450
Продажная цена тонны, тыс.руб.	179,2	208	198,4	156,8	208	198,4	156,8
Таможенная стоимость, млн.руб	5 376	6 240	5 952	4 704	6 240	5 952	4 704
Таможенная пошлина	0%	5%	5%	5%	17%	17%	17%
База для расчёта НДС, млн.руб	5 376	6 552	6 350	4 939	7 301	7 076	5 504
Ставка НДС	18%	20%	20%	20%	20%	20%	20%
НДС, млн.руб	968	1 310	1 250	988	1 460	1 415	1 101
Итого, млн.руб	6 344	7 862	7 500	5 927	8 761	8 491	6 604
Тариф доставки за кг, руб	125	370	455	550	315	387	468
Стоимость доставки, млн.руб	3 750	11 100	13 650	16 500	72335	88 953	107525
Производственные затраты в час, руб	3 200	3 200	3 200	3 200	-	-	-
Часы, ч.	4,5	4,5	4,5	4,5	-	-	-
Суммарные производственные затраты, млн.руб	2 880	2 880	2 880	2 880	-	-	-
Итоговая стоимость, млн.руб	12 974	21 842	24 030	25 307	81096	97 444	114129

Таким образом, суммарная стоимость доставки и производственной обработки годового объёма грузов от локального, наиболее выгодного глобального поставщиков и наиболее выгодного импортёра пластика будет равна 12,9 миллионов рублей. Альтернатива наиболее выгодного импорта сырья может быть реализована доставкой из Чехии - за 21,2 миллиона. Опции закупки компонентов в Турции и Китае являются наименее приоритетными из экономических соображений. На этом шаге можно отметить, насколько велика роль транспортных издержек - стоимость компонентов в Китае минимальна даже при сравнении с локальным пластиком, однако за счёт издержек по доставке данный вариант оказывается минимально приемлемым.

На следующем шаге расчётов к транспортным и производственным издержкам будут добавлены затраты на хранение, но на данном этапе будет исключена опция ввоза готовых автомобилей. Данное решение объясняется тем, что и без издержек хранения альтернативы ввоза готовой продукции превышают альтернативу локальных закупок в 6-9 раз, а импорта сырья - в 4-6 раз, а также тем, что и без детальных расчётов ясно, что хранение готовых автомобилей будет несоизмеримо выше затрат на хранение пластиковых масс.

Для расчёта издержек хранения нам потребуется определить арендную площадь, необходимую и достаточную для складирования требуемого объёма пластиковых масс. Для этого необходимо осуществить перерасчёт килограмма исследуемого сырья в квадратные метры, экстраполировать на весь объём и умножить на стоимость аренды.

Параметры длины и ширины стандартных листов пластика - 3 и 1,5 метра соответственно. Следовательно, площадь одного листа - 4,5 квадратных метра. Так как вес одного листа в составе в среднем равен 80 килограммам, а годовая потребность в пластике - 30 тыс.тонн, необходимое количество листов определяется делением общей потребности на вес одного листа и округлением полученного иррационального числа в большую сторону.

Далее следует рассмотреть вопрос о вертикальном размещении нескольких листов на одном квадратном метре. Качественное хранение такого материала как пластик может обеспечить склад класса Б (В), чья высота по стандартам равняется минимум 6 метрам. Эта величина и будет выбрана для расчётов, чтобы не занизить издержки хранения. Количество листов, которые могут расположиться друг на друге вертикально исходя из физических соображений, разделим высоту склада (6 метров) на толщину одного листа (0,02 м). Полученная таким образом вертикальная мощность расположения листов - 300 штук. Теперь нужно осуществить проверку параметра нагрузки на пол. Средняя величина нагрузки на пол на складе Б - около 2 тонн на метр, тогда как предварительно рассчитанная нами нагрузка на пол - 24 тонны. Соответственно, данный расчёт недействителен, так как лишь около 25 листов могут располагаться друг над другом.

Затем получим искомую необходимую площадь аренды путём умножения площади одного листа (4,5 кв.м.) на их общее количество (375 000 ед.) и делением полученного произведения на вертикальную мощность расположения листов (25 штук), добавив к полученному числу 7% из соображений объёма упаковки. Полученную итоговую величину площади (72 225 квадратных метров) умножим на стоимость метра аренды склада класса Б в Санкт-Петербурге (преимущественно на Севере города), чья средняя величины равна 470 рублям. Полученную стоимость хранения запасов необходимо умножить на 25%. Данная операция заключает в себе издержки на управление запасами, которые в среднем составляют 25% стоимости содержания запасов. Результат вычислений издержек хранения - годовая аренда в размере 42 миллионов рублей - и используемые в процессе вычислений данные представлены в таблице 16.

По формуле 4 рассчитаем финальную цену для каждого сценария закупки с учётом транспортных, производственных затрат и полных издержек хранения:

Таблица 16 - Общий расчёт издержек хранения

Параметр	Количество
Длина листа, м	3
Ширина листа, м	1,5
Площадь листа, кв.м	4,5
Вес листа, кг	80
Годовая потребность, кг	30 000 000
Количество листов, ед	375 000
Толщина листа, м	0,02
Высота склада, м	6
Листов в высоту, ед	25
Площадь аренды, кв.м	72 225
Аренда за кв.м., руб	470
Итого аренда за год, руб	42 432 188

С_сумм = (C_пл*m*N) * (1+ C_там.ст) + m*N*C_дост + С_проивз*t + С_хран (4)

где С_сумм - суммарные затраты в рублях;

C_пл - цена тонны состава пластиковых масс в рублях;

m - масса пластика в единице автомобиля в тоннах;

N - количество выпускаемых автомобилей в год;

C_там.ст - ставка таможенной пошлины;

C_дост - затраты на доставку в рублях;

С_проивз - производственные затраты в рублях;

t - время обработки пластика в часах;

C_хран - издержки хранения.

В табл. 17 представлен общий расчёт логистических затрат альтернатив локальной закупки и импорта пластика из Чехии, Турции и Китая.

Таблица 17 - Расчёт совокупных затрат на единовременную поставку пластика

Критерий	Поставщик
	Локальный	Глобальный
		Чехия	Турция	Китай
Стоимость закупки, млн.руб	6 344	7 862	7 500	5 927
Транспортные издержки, млн.руб	3 750	11 100	13 650	16 500
Производственные издержки, млн.руб	2 880	2 880	2 880	2 880
Издержки хранения, млн.руб	42	42	42	42
Совокупные издержки, млн.руб	13 016	21 885	24 072	25 349
Кол-во автомобилей, шт	200 000	200 000	200 000	200 000
Издержки на автомобиль, руб	65 081	109 424	120 360	126 747

На рисунке 7 приведён график издержек по закупке, транспортировке, хранению и обработке пластика на автомобиль, при поставке сырья из четырёх стран.

Рисунок 7 - Издержки по закупке, транспортировке, хранению и обработке пластика на автомобиль, при поставке сырья из четырёх стран

Представленные расчёты наглядно демонстрируют роль локализации закупок и производства для финальной цены автомобиля. Так, расчёт лишь одного вида сырья может заставить производителей существенно задуматься о целесообразности закупок сырья за рубежом, и с высокой долей вероятности полностью отказаться от импорта готовых автомобилей, так как цена только пластика в ряде вариантов уже превышает стартовую цену ряда российских автомобилей. Цена локальных пластиковых масс в составе автомобиля, равная 65 тыс.руб., является приемлемой для конечных потребителей, тогда как даже самая доступная импортная опция закупок - чешский пластик - в цене выше на 60%.

Данный анализ показывает, что альтернатива локальной закупки как минимум в 1,6 раза выгоднее альтернативы закупки у глобального поставщика. Альтернатива удлинения локальной цепи поставок также вплоть до 9 раз выгоднее сценария импорта готового автомобиля даже без учёта издержек хранения. Приведённая выше таблица также коррелирует с ретроспективным развитием автомобильного рынка России в прежние годы - глобальные производители, имевшие более длинные локальные цепи поставок, смогли удержать рост цен и лишь незначительно потерять в объёме продаж даже в годы острого экономического кризиса, тогда как производители, имевшие менее широкую цепь локальных поставщиков или не обладающие заводами в России, проиграли конкурентную борьбу и были вынуждены либо расширять локальное сотрудничество, либо уйти с рынка.

Однако данный расчёт базируется на единовременной поставке годовой потребности завода и на годичной аренде соответствующих складских мощностей. Также в общем расчёте не были учтены возможные повышения или понижения стандартных тарифов при заключении оптовых поставок или долгосрочных контрактов. Эти факторы будут учтены в следующем подразделе в рамках расчёта оптимального объёма заказа и наиболее эффективного периода поставок.

Данный расчёт также может дать нам представление о структуре логистических затрат. В таблице 18 представлены доли каждой логистической составляющей в конечной стоимость пластика.

Таблица 18 - Распределение логистических затрат

Критерий	Поставщик
	Локальный	Глобальный
		Чехия	Турция	Китай
Стоимость закупки, %	48,7	35,9	31,2	23,4
Транспортные издержки, %	28,8	50,7	56,7	65,1
Производственные издержки, %	22,1	13,2	12,0	11,4
Издержки хранения, %	0,3	0,2	0,2	0,2

Данная таблица наглядно иллюстрирует высочайшую долю транспортных издержек в структуре затрат и стратегическую важность их сокращения. Как мы видим, транспортные издержки, по статистике составляющие 40-60% в структуре логистических затрат, в сценарии ввоза компонентов составляют от 50% до 65%. Столь высокие цифры однозначно «перевешивают» меньшую закупочную стоимость импортного пластика и делают альтернативу максимальной локализации наиболее экономически эффективной. В данном примере доля транспортных издержек, особенно при международных поставках, объясняется большим весом и площадью перевозимого груза. Такие данные, умноженные на высокий тариф вследствие дальности маршрута и прохождения таможни, в итоге ведут к доминированию транспортных издержек в структуре логистических затрат.

В случае локальной закупки затраты на транспорт находятся на уровне 30%, что в данном случае говорит не только о доступности транспортных услуг в России в сравнении с закупочными ценами пластика (на которые колоссальное влияние оказывает общий уровень рынка полимеров), но и о наличии среды, в которой ключевые затраты находятся в балансе, что позволяет конструировать более гибкие цепи поставок.

3.3.2 Расчёт оптимального экономического эффекта удлинения локальных цепей поставок

В предыдущем подразделе был приведён общий расчёт совокупных логистических издержек для понимания приоритетности альтернатив локальной, импортной закупки и импорта готовых автомобилей. При этом вычисления осуществлялись из расчёта одной поставки в год. Для получения более точного и реального представления об эффекте локализации и изменении логистических затрат вследствие локализации необходимо учесть ряд дополнительных факторов, которые будут описаны в этом подразделе.

Во-первых, хотя процент транспортных издержек в совокупной структуре затрат как правило превалирует, хранить годовой объём запасов может оказаться дороже, чем организовывать дополнительные поставки.

Во-вторых, и издержки хранения, и затраты на доставку в реальности зависят от объёма продукции, так как многие контрагенты предоставляют оптовую скиду за большие объёмы.

Поэтому осуществим расчёты для определения оптимального объёма заказа и периода поставок, и сравним полученные логистические издержки альтернатив локальных и импортных закупок. Обычно для решения задачи об оптимальном объёме заказа используется формула Уилсона (модель EOQ, в случае наличия скидок за объём - модель EOQ с учётом оптовых скидок) [5]. Однако применение модели EOQ с учётом оптовых скидок в данном случае не оптимально, так как в данной модели затраты на транспортировку и хранение балансируются в противоположных направлениях, то есть при снижении издержек доставки издержки хранения увеличиваются. Также расчёты в модели EOQ осуществляются по группам в зависимости от количества единиц товара, а в проектируемой модели расчёты оптимизируются из-за изменения общего количества поставок, в силу сложности и неэффективности разбиения 30 тыс. тонн на группы в килограммах. Поэтому для расчётов будет использовано программное обеспечение Microsoft Excel.

Входными условиями задачи являются тариф доставки за килограмм и тариф аренды склада за квадратный метр. Учитывая то, что долгосрочное партнёрство является преимуществом и для потребителя услуг, и для их поставщика, будем считать, что за постоянные поставки грузоперевозчик будет предоставлять скидку 1%, но тариф не должен быть понижен более, чем на 20%. Тогда затраты на перевозку годовой потребности пластиковых масс можно вычислить с помощью суммы геометрической прогрессии по формуле 5:

C_n1 = , (5)

где C_n1 - затраты на перевозку за год;

R₁ - годовая потребность в килограммах;

T₁ - тариф доставки;

N - расчётная величина оптимального количества перевозок.

Средняя скидка за оптовую аренду склада - 22%. Поэтому необходимая площадь аренды из расчёта объёма оптимальной партии должна основываться на повышении тарифа. Так как в данном расчёте учитываются затраты на управление запасами, итоговая формула домножается на 1,25 (где 25% - средняя величина издержек относительно стоимости содержания запасов). Формула годовых издержек складирования в зависимости от количества пополнений будет:

С_n2 = , (6)

где C₂ - затраты на хранение за год;

R₂ - годовая потребность в хранении в квадратных метрах;

T₂ - тариф в зависимости от количества поставок;

N - расчётная величина оптимального количества перевозок.

Уравнение целевой функции является суммой годовых затрат на перевозку и хранение, и должно быть минимизировано. Изменяемой величиной будет количество заказов (N). Дополнительное ограничение - тариф доставки ? 0,8 T₁. Формула целевой функции представлена в форм 7:

C ₌ C_n1 + C_n2 , (7)

где C - суммарные затраты;

C_n1 - затраты на перевозку за год;

C_n2 - затраты на хранение за год.

После того, как надстройка «Поиск решений» определит оптимальное количество заказов через нахождение минимальной суммы затрат, посчитаем период поставок, разделив 365 дней на найденную N. Результаты вычислений представлены в таблице 19.

Таблица 19 - Расчёт оптимального размера и периода заказа при локальной закупке

Критерий	Величина оптимальных издержек при локальной и глобальной закупке
	Локальный	Глобальный
		Чехия	Турция	Китай
Стоимость закупки, млн.руб	6 344	7 862	7 500	5 927
Производственные издержки, млн.руб	2 880	2 880	2 880	2 880
Тариф оптимальной доставки, руб	102	297	365	441
Годовые транспортные издержки, млн.руб	3 398	7 709	9 078	10 524
Годовые складские издержки, млн.руб	107,8	883	1 047	1 242
Совокупные годовые издержки, млн.руб	12 730	19 334	20 505	20 573
Издержки на автомобиль, тыс.руб	63 649	96 670	102 525	102 865
Количество поставок, ед	22	35	35	36
Период поставок, дни	17	10	10	10

На рисунке 8 представлены гистограммы издержек транспортировки и хранения всех четырёх альтернатив с учётом и без учёта оптимизации размера и периода поставок, а на рисунке 9 - гистограммы совокупных издержек для пластика для каждой из четырёх альтернатив локального производства с учётом и без учёта оптимизации размера и периода поставок для иллюстрации важности оптимизации цепей поставок.

Таблица расчёта оптимального размера и периода заказа при локальной закупке и графики изменения издержек до и после повышения эффективности управления цепями поставок демонстрируют, насколько велика роль оптимизации в современной логистике. Баланс между частотой поставок и объёмами хранимых грузов является одним из важнейших требований при организации эффективных цепей поставок.



Рисунок 8 - Совокупные издержки на доставку и хранение с учётом и без учёта оптимизации размера и периода поставок

Рисунок 9 - совокупные издержки на закупку, транспортировку, хранение и производство с учётом и без учёта оптимизации размера и периода поставок

Определение оптимального размера заказа и количества поставок является труднейшей задачей, и должна учитывать скидки за опт и долгосрочное партнёрство, надбавки за изменение условий договора, а также учитывать всевозможные риски действия глобальных сил, описанных в первой главе данной работы. Тем не менее, результат нахождения столь трудоёмкого решения однозначно окупает вложения человеческих и технологических ресурсов.

На рисунке 10 показано изменение цены пластика в составе автомобиля вследствие нахождения оптимального объёма заказа, то есть баланса между затратами на перевозку и хранение данного материала.

Рисунок 10 - Издержки по закупке, транспортировке, хранению и обработке пластика на автомобиль, при поставке сырья из четырёх стран.

Также рассмотрим изменение структуры логистических затрат до и после оптимизации. Таблица 20 показывает, что рост процентного выражения стоимости закупки и производственных издержек, остававшихся фиксированными, произошёл из-за уменьшения транспортных затрат. Рост доли издержек хранения вызван перераспределением затрат транспортной логистики на логистику складирования.

Таблица 20 - Распределение логистических затрат до и после оптимизации

Критерий	Поставщик
	Локальный	Глобальный
		Чехия	Турция	Китай
	До	После	До	После	До	После	До	После
Стоимость закупки, %	48,7	49,8	35,9	40,7	31,2	36,6	23,4	28,8
Транспортные издержки, %	28,8	26,7	50,7	39,9	56,7	44,3	65,1	51,2
Производственные издержки, %	22,1	22,6	13,2	14,9	12	14	11,4	14
Издержки хранения, %	0,3	0,8	0,2	4,6	0,2	5,1	0,2	6

Отметив роль оптимизации цепей поставок и ещё раз подтвердив гипотезу о высочайшей экономической эффективности удлинения локальных цепей поставок, рассмотрим альтернативу локальных закупок и локального производства подробнее.

Как уже было сказано выше, в силу доминирования транспортных издержек над издержками хранения можно было относительно значительно нагружать складские мощности для понижения тарифа доставки. Максимальное понижение (на 20%) достигается при 23 поставках, однако при таком количестве пополнений складские издержки и управление запасами «перевесили» бы экономический эффект понижения транспортных издержек. Оптимальное количество поставок, равное 21, обеспечивает минимизацию транспортных и складских издержек. На рисунке 7 изображена оптимизированная структура логистических затрат.

Рисунок 11 - Диаграмма логистических затрат альтернативы локальной закупки пластика

Для проверки точности модели определения оптимального заказа смоделируем переход запасов в производство в течение года. Для вычисления веса, прибывающего на склад за поставку, разделим годовую потребность (30 000 тонн) на количество поставок (21). Количество килограмм пластика, используемого в производстве в день, рассчитаем, разделив годовую потребность на 365 дней, добавим к полученному числу 1% Входные данные модели представлены в таблице 21, а график выбытия запасов в производство в течение года - на рисунке 12.

Таблица 21 - Данные для построения модели выбытия запасов

Критерий	Величина
Вес, поставляемый за раз, кг	1 428 571
Требуется кг в день, кг	82 192
Количество поставок, ед	21
Период поставок, дни	17

Рисунок 12 - график выбытия запасов в производство в течение года

Как видно из графика, расчёты оптимальной партии и периодичности заказов были выполнены верно, поскольку дефицитов запаса не возникает.

Однако существуют случаи, когда запас расходуется не в ритме идеально смоделированного графика. В случае обнаружения брака дневная потребность будет увеличена, как и в случае повреждения пластика в ходе сборочных работ на производстве. В силу достаточно широкого ряда причин перевозчик может задержать поставку, или же поставка по графику приходится на день остановки работы завода (например, в государственный праздник), и прибудет с запозданием, тогда как завод не должен простаивать. Поэтому необходимо создание страхового запаса.

Так как компания Hyundai Motor Manufacturing Rus грамотно осуществляет выбор контрагентов, учитывая характеристики надёжности и средних задержек, риск задержки поставки является низким. Производство на заводе налажено и происходит без сбоев или остановок, поэтому потребность в материалах является постоянной и равномерной. Исходя из этих данных, логично хранить половину текущего запаса в качестве страхового:

S_стр = S_Тек/2=(R_д·Т)/2, (8)

где S_стр - страховой запас в кг;

R_д - дневная потребность в материале в кг;

T - период между поставками в днях.

При потребности 82 192 кг и интервалами между поставками в 17 дней, размер страхового запаса составит 698 632 кг. Данное число достаточно велико и в реальной жизни далеко от оптимального. Однако в силу высокой конфиденциальности данных глобальных производителей в рамках данного исследования не представляется возможным получить доступ к информации об отклонениях в объёме и периоде поставок, что является необходимым входным условием при расчёте оптимального уровня страхового запаса. Поэтому задача о более чётком определении величины страхового запаса является предметом изучения для дальнейших научно-исследовательских работ.

3.4 Расчёт вклада удлинения локальных цепей поставок отдельных элементов в повышение общего процента локализации

В предыдущем разделе был рассмотрен вопрос целесообразности, эффективности и оптимизации удлинения локальных цепей поставок пластика. Мы убедились в том, что альтернатива наличия сборочных предприятий на территории России минимум в 9 раз экономически эффективнее альтернативы ввоза готовых автомобилей. Также был доказан приоритет дальнейшего развития локальных цепей поставок через организацию закупок локальных компонентов и нахождения всей логистической сети в России. В данном разделе будет рассчитан вклад описанной выше стратегии повышения эффективности управления автомобильными цепями поставок с помощью большей локализации логистики пластиковых масс, а также предложена модель вычисления вклада отдельных компонентов в общую формулу локализации автомобиля.

Напомним, что формула уровня локализации, приведённая во второй главе, рассчитывается вычитанием из 100% отношения таможенной стоимости всех импортных компонентов к себестоимости автомобиля. Тогда для расчёта нового уровня локализации автомобилей Hyundai, производящихся на заводе в Санкт-Петербурге, нужно отнять от суммы стоимостей ввозных комплектующих бывшую таможенную стоимость локализованного компонента, а себестоимость автомобиля умножить на разницу ввозной и локальной цены интересующего компонента.

L₁=(1-P)·(V₁-P_?1)·(Pn₁-Pn₂) ·100% , (9)

где L₁ - новый уровень локализации;

P₁ - первоначальная сумма стоимостей импортных компонентов;

P_n1 - бывшая стоимость компонента;

P_n2 - локальная стоимость компонента;

V₁ - первоначальная себестоимость автомобиля.

Зная ценовую структуру автомобиля и текущий уровень локализации завода (55%), учитывая вычисления из третьей (в расчёт возьмём наиболее доступную импортную опцию - доставку пластиковых масс из Чехии), а также в силу прохождения практики имея представление о себестоимости автомобиля, можно говорить о том, что удлинение локальной цепи поставок пластика обеспечит рост локализации в среднем на 7-10%, то 62-65%.

Как видно из формулы, наибольший прирост уровня локализации обеспечат компоненты, чья таможенная стоимость максимальна, а логистическая составляющая при удлинении локальной логистической сети поддаётся широкой оптимизации.

Опять же учитывая ценовую структуру комплектующих в составе автомобиля, а также основываясь на предварительных результатах данной главы о том, что транспортные издержки при зарубежных поставках составляют около 50% логистических затрат, можно сделать вывод о том, что актуальный приоритет для локализации - сырьё для производства кузова и ключевые компоненты.

Компонентами, чьи уровни локализации регламентируются в актуальных контрактах глобальных производителей с государством, являются двигатели, коробки передач и электронные элементы. Из таблицы процентов стоимости компонентов во второй главе видно, что двигатель формирует в среднем 9-11% совокупной стоимости компонентов, коробки передач - около 6,5%. Вклад электронных компонентов рассчитать существенно сложнее, так как сложность деталей и их обработки сильно варьируется в зависимости от комплектации модели, но в среднем составляет около 15%. В актуальных исследованиях автомобильного рынка России приводится следующая формула для локализации 10% стоимости компонентов:

L₁ = (10)

где L₁ - новый уровень локализации;

P₁ - первоначальная сумма стоимостей импортных компонентов;

V₁ - первоначальная себестоимость автомобиля.

По данной формуле локализация производства двигателей обеспечит компании рост уровня локализации на 5% - от текущих 55 до 60%, обязательных по условиям соглашений о промышленной сборке. Из пропорционального расчёта локализация коробок передач и электронных компонентов добавит прирост в размере 3,5 и 7 % соответственно.

Результаты вычислений показывают, что локализация производства не только двигателей (частично уже реализованная рядом глобальных производителей), но и других сложных модулей, наряду с удлинением цепей поставок кузовных комплектующих, обеспечивает значительный рост процента локализации. Поэтому далее в работе с помощью метода иерархий будет оценена эффективность стратегической составляющей развития производства ключевых компонентов в России.

Однако до расчёта эффективности стратегии переноса производства, нужно представлять тенденцию развития рынка. Колоссальные инвестиции в локальное производство стоит организовывать при уверенности в росте или сохранении спроса на продукцию, поэтому предварительно необходимо составить прогноз динамики российского автомобильного рынка.

3.5 Прогнозирование динамики автомобильного рынка

Как показывают промежуточные результаты данной главы, глобальным автомобильным производителям стоит максимально локализовывать управление автомобильными цепями поставок. Однако перед осуществлением инвестиций необходимо понять, будет ли существовать спрос на продукцию, для чего стоит спрогнозировать развитие автомобильного рынка России. Для построения прогноза спроса воспользуемся методом скользящей средней.

В таблице 22 приведена статистика продаж новых легковых автомобилей в 2001-2018 г.г. и прогноз объёма продаж новых легковых автомобилей в России на 2019-2023 г.г.

Таблица 22 - Прогнозирование объёма продаж автомобилей

Период (x)	Зависимая переменная (y)	Скользящая средняя	Расчёт средней относительной ошибки, %
2001	1 100 287	-	-
2002	1 248 738	1 249 582	0,1
2003	1 399 720	1 399 193	0,0
2004	1 549 121	1 572 643	1,5
2005	1 769 087	1 764 917	0,2
2006	1 976 542	2 067 500	4,6
2007	2 456 871	2 443 624	0,5
2008	2 897 459	2 273 416	21,5
2009	1 465 917	2 091 316	42,7
2010	1 910 573	2 010 098	5,2
2011	2 653 803	2 499 829	5,8
2012	2 935 111	2 788 820	5,0
2013	2 777 547	2 734 687	1,5
2014	2 491 403	2 290 353	8,1
2015	1 602 110	1 839 766	14,8
2016	1 425 786	1 541 211	8,1
2017	1 595 737	1 607 371	0,7
2018	1 800 591	1 690 661	6,1
2019	1 675 656	1 708 421	2,0
2020	1 649 016	1 674 738	1,6
2021	1 699 541	1 680 046	1,1
2022	1 691 579	1 689 504	0,1
2023	1 677 392	-	-

Суммарная ошибка прогноза равна 4,5 и является приемлемой цифрой точности прогноза. Как мы видим, метод скользящей средней предполагает относительно резкий спад продаж в 2019 году и относительную стабилизацию рынка на уровне 1,7 миллиона новых автомобилей в год.

Как мы видим, с точки зрения прогноза спроса потребителей на новые легковые автомобили и стратегической необходимости удлинения локальных цепей поставок, производителям следует рассмотреть вариант максимизации закупок и производства в России с помощью дальнейших вложений в строительство заводов по производству ключевых компонентов.

В следующем разделе работы будет представлено стратегическое решение относительно стратегической эффективности таковых вложений.

3.6 Метод анализа иерархий для принятия решения относительно развития производства и производства ключевых компонентов в России

Смоделировать логистические и финансовые затраты на введение в цепь поставок локального завода по производству двигателей и (или) коробок передач на данный момент весьма затруднительно в силу не только относительно малой стабильности экономического климата, но и ввиду высокой секретности реальных затрат и финансовых возможностей автомобильных концернов. Поэтому в данной работе будет рассматриваться только стратегическая часть вопроса о целесообразности удлинения локальных цепей поставок в России.

Чтобы решить задачу Make or Buy в таком формате, следует оценивать по большей мере качественные величины. Соответственно, стоит выбрать алгоритм, который способен дать точную оценку качественным величинам, а также сможет однозначно перевести данную оценку в количественное измерение. Данное условие необходимо для предоставления лицу, принимающему решение, исчерпывающей информации о предпочтительности альтернатив в цифровом виде, а также для предоставления возможности сравнения альтернатив между собой в процентном соотношении.

Метод анализа иерархий включает в себя инструментарий для количественного измерения качественных показателей, причём делает это методом сравнения предпочтений, а не методом анализа цифровых данных. Таким образом, данный алгоритм идеально подходит под условия задачи данной работы - сравнить альтернативы локального производства и импорта со стратегической, эмпирической стороны, а не со стороны цифровых экономических показателей.

Метод анализа иерархий также позволяет получить совокупную оценку, составленную из разбиений альтернатив на уровни и подуровни. Это условие важно в данном исследовании, поскольку, как было описано в предыдущих главах, российский автомобильный рынок находится в сильной зависимости от ряда глобальных сил и мировых экономических показателей. Метод анализа иерархий, разработанным Томасом Саати, позволит нам решить задачу Make or Buy не только со стороны ключевой стратегии логистики, но и позволит учесть развитие стратегий качества (локального и импортного сырья или компонентов), финансов (учитывая колебания курса рубля) и производства (уровень технической оснащённости заводов в альтернативных странах).

Структура метода является иерархией, которую в общем случае можно разбить на следующие уровни с присущими ими процедурами:

1. Главная цель (верхняя ступень иерархии, n=1) разбивается на основные критерии (n=2), а каждый основной критерий в свою очередь разбивается на подкритерии (n=k_i+2, где k - количество подкритериев). Процесс разбиения ведётся до достижения последних субкритериев (нижняя ступень иерархии, k_n + 2).

2. На следующем этапе проводится сравнительный анализ критериев: важность каждого основного критерия (или субкритерия в зависимости от уровня) определяется через парные сравнения, так же как и предпочтительности альтернатив в составе каждого субкритерия. Лицо, принимающее решение, (или группа экспертов в случае применения экспертного метода) проставляет численные значения важности каждого критерия.

3. Финальной процедурой метода анализа иерархий является «сборка» полученных весовых коэффициентов приоритетов на каждом уровне. Методами, наиболее распространёнными для определения финального значения критериев, являются метод собственного вектора и метод наименьшего квадрата.

4. Заключительным действием является определение наилучшей альтернативы, которая определяется по наибольшему значению суммарных весовых коэффициентов.

В рамках данного исследования целью является решение задачи «Make or buy» - определение лучшего места производства ключевых компонентов. Альтернатив будет две - самостоятельное производство дочерней компанией в России (альтернатива «Make») или импорт готовых компонентов с глобальных заводов материнской компании (альтернатива «buy»). На втором уровне декомпозиции будет присутствовать четыре основных критерия, стратегически важных при поставленной задаче:

? стратегия логистики;

? стратегия производства;

? стратегия качества;

? стратегия финансов.

Предполагается, что в данном исследовании достаточно разбить основные критерии лишь на один уровень субкритериев, при этом каждый критерий будет разбит на два подкритерия в соответствии с таблицей 23.

Таблица 23 - Основные и вспомогательные критерии

Основной критерий	Подкритерии
Стратегия логистики	Стабильные поставки
	Гибкость спроса на продукцию
Стратегия производства	Достаточная мощность для производства
	Технологический уровень производства
Стратегия качества	Уровень качества
	Контроль качества
Стратегия финансов	Соотношение затрат (внутренняя и транзакционная стоимость)
	Средства для финансирования

Далее произведём ранжирование и парное сравнение критериев. Для получения значений был использован экспертный метод, участие в котором приняли специалисты из автомобильной отрасли и индустрии производства электродвигателей, а также автор данной работы, чьи оценки основывались на ранее проведённом теоретическом и практическом анализе современного управления автомобильными цепями поставок в России. Для качественного определения преимущественного критерия экспертной группе предлагалось ответить на следующие вопросы в рамках цели исследования:

- Какой из критериев имеет большее воздействие;

- Какой из критериев более вероятен;

- Какой из критериев более предпочтителен.

Для количественного определения преимущественного критерия выставлялись дискретные оценки от «1» до «9» в соответствии со следующей схемой: