Jednymi z najistotniejszych elementów wyżej opisanej korporacyjnej poli-tyki zapobiegania stratom są analiza ryzyka generowania strat oraz identyfika-cja ich przyczyn (zob. rysunek 1). Należy podkreślić, że cele tego etapu polityki zapobiegania stratom to4:
określenie wystąpienia strat w łańcuchu dostaw,
zidentyfikowanie przyczyn błędów, których wynikiem jest generowanie strat. Informacje zgromadzone na etapie pomiaru i mapowania problematyki strat w sektorze dóbr szybko rotujących pomagają zrozumieć istotę tego zjawiska. Jednakże w celu właściwego i bieżącego użycia uzyskanych informacji Efficient Consumer Response Europe zaleca przeprowadzanie systematycznej analizy ryzyka. Umożliwia ona zidentyfikowanie potencjalnych błędów mogących za-istnieć w każdym procesie i elemencie łańcucha dostaw.
Zdiagnozowane problemy są dokumentowane, następnie każdemu z nich przypisuje się wartość liczbową określającą jego priorytet. Błędy mające naj-wyższy priorytet są uznawane za tzw. gorące miejsca łańcucha dostaw i podda-wane dalszej analizie w celu zidentyfikowania ich przyczyn źródłowych.
Łańcuch dostaw składa się z wielu elementów. W każdym z nich występuje ogromna liczba miejsc oraz procesów, w których mogą pojawić się zjawiska ma-jące wpływ na generowanie strat.
Metoda FMEA (Failure Mode and Effects Analysis – analiza rodzajów błędów oraz ich skutków) jest stosowana w celu ustalenia przyczyn obniżenia jakości produktów i procesów. Wnioski uzyskiwane dzięki niej pozwalają na przepro-wadzenie działań zmierzających do wykluczenia niepożądanych cech produktu lub procesu5.
Metoda FMEA polega na wykonaniu następujących czynności6:
identyfikacja elementów składowych produktu lub procesu w kolejności tech-nologicznej,
sporządzenie listy możliwych błędów w odniesieniu do wyznaczonych ele-mentów,
przygotowanie listy przyczyn możliwych błędów,
przyporządkowanie możliwym błędom wartości prawdopodobieństwa ich wystąpienia (P), ich wykrycia (Z) oraz wskaźników ich istotności (T),
4 Ibidem.
5 H.B. Dussault, Automated FMEA – Status and Future, „Proceedings. Annual Reliability and Maintainability Symposium” 1984, s. 1-5.
6 J. Łańcucki, D. Kowalska, J. Łuczak, Zarządzanie jakością w przedsiębiorstwie, Oficyna Wydawnicza Ośrodka Postępu Organizacyjnego, Bydgoszcz 1995.
• • • • • •
Janusz Liber Analiza ryzyka w korporacyjnej polityce zapobiegania stratom…
obliczenia wskaźników oceny (C) C = P × Z × T i usystematyzowanie ich malejąco,
wykazanie działań naprawczych w stosunku do elementów najbardziej istotnych.
Przebieg analizy FMEA na podstawie arkusza prowadzonych działań przed-stawia tabela 2.
Arkusz postępowania w analizie FMEA Tabela 2.
Proces Przyczyna powstania
błędu
Efekty
błędu Częstotli-wość wy- stępowa-nia 1-10 Stopień dotkliwo-ści 1-10 Stopień wykry-walności 1-10 Priotet ry-zyka 1-1000 Działa-nie pro-jektowe Zatwier-dzenie działań 1 2 3 4
Źródło: opracowanie własne na podstawie: H.B. Dussault, Automated FMEA – Status and Future, op. cit.
1 – rodzaj błędu (opisanie sytuacji, która może realnie wystąpić);
2 – mechanizm i powód wystąpienia błędu (co spowodowało wystąpienie błędu?);
3 – wpływ błędu na użytkownika lub osoby, przedmioty występujące w po-bliżu;
4 – częstotliwość występowania (jak często błąd może występować?), gdzie: 1 – minimalne prawdopodobieństwo wystąpienia,
10 – wystąpienie błędu jest prawie pewne;
5 – stopień dotkliwości (jak dotkliwe może być wystąpienie błędu dla użyt-kownika?), gdzie:
1 – znikoma strata dla użytkownika,
10 – brak możliwości użytkowania, konieczność wymiany podsta-wowych elementów, zagrożenie bezpieczeństwa;
6 – stopień wykrywalności (czy problem może zostać wykryty przed spowo-dowaniem defektu?), gdzie:
1 – pełna możliwość wykrycia przed wystąpieniem, 10 – brak możliwości wykrycia przed wystąpieniem; 7 – priorytet ryzyka – iloraz pozycji 4, 5 i 6;
8 – działania mające na celu redukcję ryzyka;
9 – sposoby weryfikacji metod projektowych z pozycji 8. •
Analiza ryzyka w korporacyjnej polityce zapobiegania stratom…
13 Wartość współczynników prawdopodobieństwa stosowanych w metodzie FMEA przedstawia tabela 3.
Tabela 3.
Częstotliwość wystąpienia Stopień dotkliwości Stopień wykrywalności Znikoma możliwość
wystąpienia 1 Znikoma strata 1 Pełna możliwość wykrycia 1 Bardzo małe
prawdo-podobieństwo 2- Nieznaczne obciążenie klienta 2-3 Łatwo wykrywalne 2- Mało prawdopodobne 4- Średnie obciążenie 4- Wykrywalne - Prawdopodobne - Znaczne obciążenie - Trudno wykrywalne Prawie pewne -10 Krytyczne obciążenie -10 Niewykrywalne
Źródło: opracowanie własne na podstawie: J.M. Juran, F.M. Gryna, Juran’s Quality Control Handbook, New York 1998.
Prawidłowe zastosowanie FMEA pozwala na7:
zwiększenie efektywności działań na rzecz poprawy jakości, zwiększenie możliwości realizacji oczekiwań klienta,
obniżenie kosztów przy określonym, zaplanowanym poziomie jakości, poprawę niezawodności produktów,
zwiększenie satysfakcji klientów.
Przykład zastosowania metody FMEA przedstawia tabela 4.
7 J.M. Juran, F.M. Gryna, Juran’s Quality Control Handbook, op. cit.
• • • • •
Janusz Liber Analiza ryzyka w korporacyjnej polityce zapobiegania stratom…
Tabela 4. Arkusz postępowania w analizie FMEA – studium przypadku
Proces powstania Przyczyna
błędu Efekty błędu
Częstotli-wość wystę-powania 1-10 Stopień dotkliwości 1-10 Stopień wy-krywalności 1-10 Priorytet ryzyka 1-1000 1 2 3 4 Dostawa towaru Kradzież to-waru z do-stawy przez pracowników Niewłaś-ciwa ilość i asorty-ment to-waru 3 2 30 Opóźnienie dostawy Brak towaru we właści-wym miej-scu i czasie 1 4 3 12 Kradzież
samochodu brak towaruCałkowity 1 1
Źródło: opracowanie własne.
Dodatkowo należy stwierdzić, że elementy łańcucha dostaw, które uzyskały największą liczbę punktów podczas analizy ryzyka, to tzw. gorące miejsca (ang.
hot spots) tego łańcucha. Definiuje się je jako punkty w łańcuchu dostaw, w
któ-rych występuje największe prawdopodobieństwo występowania strat8.
Tę samą metodę można zastosować do analizy ryzyka w zakresie generowa-nia różnic inwenturowych przez inne elementy łańcucha dostaw. Podstawą ta-kiego działania jest zasada hot concept9. Zakłada ona, iż niektóre miejsca, pro-dukty, procesy oraz osoby są bardziej narażone na generowanie strat niż inne. Pozwala ona na zrozumienie problematyki występowania strat w korporacji i zapobiegania im. Rysunek 2 przedstawia wzajemną zależność pomiędzy tymi elementami.
8 A. Beck, P. Chapman, C. Peacock, Shrinkage: A Collaborative Approach to Reducing Stock Loss in the Supply
Chain, op. cit.
9 A. Beck, P. Chapman, Hot Spots in The Supply Chain: Developing and Understanding of What Makes Some Retail
Analiza ryzyka w korporacyjnej polityce zapobiegania stratom…
13 Rysunek 2. The Hot Concept
Źródło: opracowanie własne na podstawie: A. Beck, P. Chapman, Hot Spots in the Supply Chain: Developing and
Understanding of What Makes Some Retail Stores Vulnerable to Shrinkage, op. cit.
W schemacie i teorii hot concept autorzy nie uwzględnili istotnego aspektu mającego wpływ na wystąpienie strat w łańcuchu dostaw, jakim jest czas wy-generowania strat (ang. hot time). Jak wykazują prowadzone badania, wartość ubytków w łańcuchu dostaw branży FMCG ulega cyklicznie drastycznemu wzrostowi, m.in. w okresie świąt Bożego Narodzenia oraz Nowego Roku10. Dane te przedstawiają się następująco:
w okresie od połowy listopada do świąt złodzieje sklepowi kradną z sieciach detalicznych w Wielkiej Brytanii towar wartości 447 mln funtów (w Europie – 3,215 mld euro);
straty w okresie świątecznym w sieciach detalicznych są odpowiednio równe podatkowi w wysokości 22,34 funta nałożonemu na każdą rodzinę w Wielkiej Brytanii (w Europie – 32,43 euro).
Mając powyższe na uwadze należy stwierdzić, że dla właściwego opracowa-nia i wdrożeopracowa-nia polityki zapobiegaopracowa-nia stratom, niezbędne jest zidentyfikowanie tzw. gorących elementów w łańcuchu dostaw, które będą następnie obejmowane dalszą analizą w celu ustalenia przyczyn źródłowych wystąpienia zdiagnozowa-nych błędów.
10 J. Bamfield, H. Franks, How Criminals Profit from the Festive Season, Centre for Retail Research, Nottingham 2005. • • m Ludzie M iejsca Procesy P rodukty
Janusz Liber Analiza ryzyka w korporacyjnej polityce zapobiegania stratom…