Управление рисками

Индекс подверженности риску высокотехнологичного производителя

Наша модель позволяет компаниям любой отрасли эффективно выявлять области скрытого риска в цепочке поставок. Представьте себе высокотехнологичного производителя со сборочными предприятиями и поставщиками в разных странах мира. Руководители определяют время восстановления для каждого звена цепочки поставок, где может произойти сбой (т. е. подсчитывают, сколько времени понадобится для полного восстановления работы этого звена), а затем вычисляют влияние этого сбоя на результаты своей компании (например, убытки из-за сокращения объема продаж в период TTR). Проиндексировав показатели PI для каждого звена, менеджеры сразу увидят, с какими из этих звеньев связаны самые высокие риски, и смогут соответствующим образом скорректировать стратегию по их снижению.

Ford работает с многоуровневой сетью поставщиков (в некоторых случаях – с длительными сроками поставки), сложной складской структурой, резервными запасами и комплектующими, которые могут использоваться на нескольких производственных линиях. Сбои в работе примерно 61 % предприятий поставщиков не причинили бы никакого ущерба компании Ford. Однако около 2 % поставщиков в случае невыполнения ими обязательств оказали бы существенное влияние на прибыль компании. К удивлению руководства Ford, оказалось, что наибольшие убытки были бы связаны со сбоями в работе тех партнеров, на продукцию которых компания ежегодно тратит не так много денег. И действительно, многие из них до этого не рассматривались риск-менеджерами компании как поставщики с высоким уровнем риска (см. график «Влияние сбоев в работе поставщиков на прибыль компании Ford», составленный по результатам анализа 1000 предприятий-поставщиков).

Благодаря этой модели компании Ford удалось распознать тех поставщиков, которым не требовалось особого внимания с точки зрения управления рисками (предприятия с коротким TTR и низким уровнем финансового воздействия), а также тех, которые нуждались в разработке более продуманных планов по смягчению последствий сбоев. Результаты проведенного анализа позволили руководству компании оценить альтернативные меры по снижению рисков, связанных с высоким уровнем воздействия, а также более четко расставить приоритеты в своих стратегиях по смягчению рисков. В частности, руководители узнали, что показатели индекса подверженности риску (REI), связанные с определенными поставщиками, очень чувствительны к величине складских запасов компании. По этой причине Ford разработал механизмы ежедневного контроля за товарно-материальными запасами, относящимися к этим поставщикам.

В марте 2012 года автомобильная промышленность получила серьезную встряску: возник дефицит особого полимера под названием «нейлон 12», который используется в производстве топливных баков, элементов тормозной системы и тканей для сидений. Причиной стал разрушительный взрыв на заводе основного поставщика – компании Evonik в городе Марль (Германия). Evonik потребовалось шесть месяцев на восстановление производства, и в течение этого времени Ford и другие крупные автопроизводители не могли работать в полную силу. Если бы менеджеры Ford воспользовались нашей концепцией до этого сбоя, они сумели бы обнаружить подверженность риску и связанное с этим слабое место, а потом помогли бы Evonik принять профилактические меры – например, ускорив ввод в эксплуатацию нового завода в Сингапуре, который в итоге был намечен на 2015 год.

Влияние сбоев в работе поставщиков на прибыль компании Ford

Наибольший ущерб могут нанести сбои у поставщиков, закупки у которых обходятся компании в сравнительно небольшие суммы. Ранее компания Ford не рассматривала многих из них как поставщиков с высоким уровнем риска (данные изменены для защиты конфиденциальной конкурентной информации).