Реструктуризация нормативно-справочной информации

В начале 2000-х годов для решения задач по управлению нормативно-справочной информацией (НСИ) сформировался отдельный класс информационных систем — Master Data Management (MDM) (управление основными данными), ставший основой для построения других корпоративных информационных систем [1, 2]. Системы управления НСИ, как правило, реализуются компаниями в рамках отдельных проектов, однако сегодня наметилась тенденция включать работы по НСИ в проекты трансформации бизнеса: финансовой деятельности, оперативного планирования производства, материально-технического обеспечения и т. п. Для проектов трансформации МТО ключевыми являются справочники номенклатуры и в целом НСИ по материально-техническим ресурсам — НСИ по МТР, включая классификаторы МТР, вспомогательные справочники и таблицы (единицы измерений, группы материалов, свойства, значения свойств МТР и др.). Заказчики таких проектов, крупные промышленные холдинги, как правило, поддерживают развитие и реорганизацию НСИ по МТР в рамках проектов трансформации МТО. Без эффективного управления НСИ нельзя решить задачи повышения эффективности МТО.

Реализация проектов по реструктуризации НСИ в рамках проектов трансформации МТО отличается от самостоятельных комплексных проектов по НСИ (см. таблицу).

Как видно из таблицы, помимо обычных задач, решаемых в проектах управления НСИ, в проектах трансформации МТО перед НСИ ставятся и другие, более специализированные задачи, направленные на углубленное решение прикладных вопросов повышения эффективности МТО:

• выявление и связывание аналогов;
• создание обобщенных позиций для проведения закупочных процедур;
• учет особенностей ведения номенклатуры, для которой разрабатываются категорийные стратегии управления в части МТО;
• создание дополнительных таблиц и атрибутов, необходимых для автоматизации закупочной деятельности (разделительная ведомость, сроки поставки и др.).

Практика

Рис. 1. Потери из-за низкого качества справочника МТР

Низкое качество НСИ по материально-техническим ресурсам приводит к производственным потерям, и сегодня на крупных предприятиях имеются большие резервные возможности для повышения качества НСИ (рис. 1):

• внедрение специализированных систем управления мастер-данными («1С: MDM», IBM InfoSphere MDM, SAP MDG и др.), для которых функции обеспечения качества данных являются основными, в то время как в ERP-системах («ПАРУС», «1С:», SAP ERP и др.) эти функции дополнительные и реализуются путем доработки систем;
• внедрение отсутствующего или реорганизация существующего классификатора МТР, с тем чтобы усовершенствовать поиск МТР, снизить риск дублирования записей в справочнике МТР, унифицировать описания продукции на основе шаблонов, привязанных к классам классификатора, гармонизировать связи с другими классификаторами, сформировать различные связанные таблицы и параметры, а также автоматизировать и ускорить заполнение кодов классификаторов при ведении справочника МТР;
• внедрение параметрического описания МТР с выделением технических характеристик и автоматическим формированием наименований по шаблонам с целью унификации и автоматизации описания МТР, снижения количества ошибок и дублирования записей;
• создание службы ведения НСИ или повышение квалификации ее сотрудников, обрабатывающих пользовательские запросы на создание и изменение записей в справочнике, главной обязанностью которых является обеспечение качества данных;
• пересмотр процессов согласования при создании или изменении записей в справочнике для повышения уровня контроля качества данных.

Работы (рис. 2) по реструктуризации НСИ по МТР в рамках проектов трансформации НСИ направлены на устранение причин, порождающих низкое качество НСИ.

Рис. 2. Причины снижения качества НСИ и работы по их устранению

Переработка корпоративного классификатора МТР

Неверная организация классификатора может стать источником постоянного дублирования в справочнике МТР, поэтому при разработке классификатора крайне важно обеспечить однозначность классификационных группировок (классов классификатора), что позволит исключить отнесение одной и той же номенклатуры к разным классам классификатора МТР. Вместе с тем в корпоративных классификаторах встречаются такие классы продукции, как «запчасти импортные», «оборудование импортное», «запчасти отечественного производства», «оборудование отечественного производства», «оборудование до 40 тыс.» и пр., что вызывает неоднозначность при классификации вновь создаваемых МТР и приводит к дублированию записей, так как на этапе создания записи в справочнике МТР еще нельзя однозначно определить, какая (импортная или отечественная) продукция будет закуплена и по какой цене. Ситуация осложняется еще и тем, что при размещении классификатора МТР в ERP-системе зачастую к нему привязывают такие сущности, как группы материалов, классы оценки, налоговые коды, а также группы закупок, разделительные ведомости, сроки поставки и др. Ясно, что переработка классификатора в такой ситуации затрагивает многие процессы в ERP-системе и влияет на работу многих служб компании. При создании классификаторов разработчики стремятся объединять номенклатурные позиции по их потребительскому назначению и технологическим характеристикам, но нередко оказывается, что номенклатура, которую предполагается объединить в один класс, может использоваться как для основного вида деятельности компании, так и для вспомогательного, а от этого параметра зависят налоговые коды, устанавливаемые на класс продукции в целом. Например, по сложившейся практике, с оконечными классами классификатора однозначно сопоставляют классы оценки: 1001 — сырье и расходные материалы; 1005 — запасные части; 1009 — инвентарь и хозяйственные принадлежности; 0840 — оборудование и др. Такое однозначное соответствие может вступать в противоречие с делением номенклатуры по потребительскому назначению, поэтому требуется поиск компромиссного решения.

Создание классификатора — это совместная работа всех заинтересованных подразделений компании, невозможная без компромиссов, позволяющих увязать требования различных процессов: бюджетирования, бухгалтерского и налогового учета, закупок и др. Пример такого решения — внедрение в классификатор МТР в SAP ERP признака «вариативность» для некоторых классов оценки. Этот признак, установленный в классе продукции, указывает на то, что окончательно класс оценки будет определен не в справочнике (в основной записи материала), а в операции с МТР (в заказе на поставку) в соответствии с учетной политикой компании — исходя из цены поставщика и транспортно-заготовительных расходов. В этом случае атрибут «класс оценки» имеет значение по умолчанию, которое может быть изменено.

Шаблоны описания продукции

Для оконечных классов корпоративного классификатора МТР разрабатываются шаблоны описания продукции, предназначенные для унификации и устранения ошибок в описании МТР. Их использование обеспечивает поиск по техническим характеристикам, автоматическое выявление дублей, а также нахождение аналогов по характеристикам, которые отмечены в шаблоне как независимые от производителя. На рис. 3 приведен пример шаблона.

Рис. 3. Пример шаблона для описания номенклатуры в классе продукции

Разработка шаблонов связана с одновременной доработкой классификатора, и здесь приходится соблюдать баланс между укрупнением и дроблением классов. В идеале класс, для которого разрабатывается шаблон, должен содержать полностью однотипную продукцию, для которой обязательны для заполнения все указанные в шаблоне свойства, и при этом автоматическая сборка должна сформировать наименование, однозначно идентифицирующее номенклатурную позицию. Однако классов тогда получится очень много и классификатор станет неоправданно детальным. Другая крайность — объединение в классы достаточно разнообразной номенклатуры, что приведет к появлению в шаблоне лишь одного обязательного признака «Вид продукции». В такой ситуации невозможно автоматически отследить заполнение необязательных признаков для корректного описания МТР и контроль остается за Cлужбой ведения НСИ и другими участниками процесса согласования создания/изменения записей. Как всегда, для каждого класса продукции нужно найти баланс между детализацией и укрупнением в зависимости от контента справочника МТР. Следующий шаг на пути к решению этой задачи — внедрение в шаблоны механизма зависимостей, когда при некоторых значениях одного свойства другие свойства становятся обязательными/необязательными/неприменимыми и получают определенные ограничения на допустимые значения.

Внедрение шаблонов и описаний МТР по шаблонам в автоматизированные системы, в которых ведутся справочники МТР, позволяет существенно повысить качество данных в справочнике благодаря контролю заполнения обязательных параметров номенклатуры, автоматическому формированию наименований, автоматизации поиска дублей и аналогов.

Система нормализации

С помощью шаблонов выполняется нормализация справочника МТР: устраняются ошибки, выявляются неполно и некорректно описанные позиции, неактуальные записи, исключаются дубли, добавляется недостающая информация, унифицируются описания данных в справочнике. Для выполнения этих работ в KPMG используется программный продукт «Система КПМГ для нормализации основных данных» (KPMG Normalization System for Master Data), представляющий собой веб-приложение с ядром на Java и позволяющий поддерживать единую среду взаимодействия всех участников процесса нормализации: экспертов НСИ; главного эксперта — модератора, руководителя команды экспертов; заказчиков, принимающих работу в отношении закрепленных за ними классов номенклатуры, и администратора системы.

В состав системы входят модули:

• загрузки исходных данных (классификаторов, справочников, вспомогательных справочников и таблиц);
• поддержки работы с классификаторами (добавление, удаление классов, изменение положения классов в иерархии, переименование и перекодирование классов, создание и редактирование связей между классами различных классификаторов);
• создания, редактирования, копирования, загрузки и выгрузки шаблонов;
• нормализации записей справочника МТР по шаблонам, включая единичную и массовую нормализацию с большим количеством сервисных функций и проверок, в том числе на дублирование записей;
• формирования отчетов (о ходе нормализации, о дублях и др.) с задаваемыми пользователем условиями отбора и состава атрибутов;
• настройки под конкретный проект для выполнения контроля данных в соответствии с ограничениями системы, в которую будут загружаться нормализованные данные.

Выполнение нормализации больших массивов данных невозможно без автоматизации, поскольку требует, с одной стороны, распределения работ для их параллельного выполнения, а с другой — обеспечения единой среды взаимодействия для поддержки единых правил и подходов к выполнению работ. Использование системы нормализации основных данных позволяет втрое увеличить скорость выполнения работ и существенно сократить трудозатраты.

Система развивается в направлении обеспечения автоматической нормализации — создания интеллектуального нормализатора, позволяющего с помощью технологий искусственного интеллекта увеличить скорость нормализации за счет исключения рутинных операций.

Сотрудничество и внедрение

В проектах НСИ имеется ряд специфических работ по согласованию с заказчиком классификатора, шаблонов и результатов нормализации, включая уточнение неполно описанных и некорректных записей, согласование выявленных дублей и аналогов. Для выполнения этих работ обязательно требуется привлечение специалистов заказчика, разбирающихся в разных классах закупаемой номенклатуры. Вклад специалистов заказчика в проекты по НСИ чрезвычайно важен для успеха.

Согласно практике компании KPMG, совместно с заказчиком готовится регламент взаимодействия всех участников процесса нормализации, в котором фиксируются направления взаимодействия, ответственные специалисты, порядок взаимодействия, ограничения на продолжительность подготовки ответов на запросы исполнителя нормализации. Отдельным организационно-распорядительным документом утверждается список владельцев и ответственных специалистов в разрезе классов классификатора МТР. Все это позволяет заказчику провести детальную и квалифицированную приемку нормализованных данных, которая начинается сразу после готовности первых нормализованных классов продукции и выполняется специалистами заказчика параллельно с ходом нормализации.

Все результаты работ по НСИ внедряются в автоматизированные системы ведения НСИ клиентов. Текущий опыт KPMG относится к внедрению доработок ведения НСИ в SAP ERP:

• методики нормализации и классификации справочника МТР;
• обновленный классификатор МТР;
• обновленные, связанные с классификатором таблицы (классы оценки, налоговые коды и др.);
• шаблоны для классов продукции;
• нормализованные по шаблонам записи справочника МТР и новые процессы его ведения, разработанные по новым регламентам;
• новые функции поиска дублей и аналогов по техническим характеристикам МТР;
• новые функции для сокращения ошибок ведения и повышения качества НСИ;
• «вариативность» для ведения классов оценки.

Главную роль в технической поддержке пользователей, особенно в начале внедрения, играет служба ведения НСИ заказчика, обрабатывающая основную массу вопросов пользователей.

***

Без выполнения работ по НСИ сегодня уже невозможно обеспечить эффективную трансформацию материально-технического обеспечения компании, снизить запасы, сократить неликвиды и увеличить оборачиваемость закупаемых МТР. Предлагаемые компанией KPMG система и контур работ могут тиражироваться и адаптироваться к используемым на предприятиях программным платформам и учитывать особенности организации бизнеса.

Литература

1. Алла Токарева, Алексей Доронькин. Интеграция данных для систем MDM // Открытые системы.СУБД.— 2012.— № 9. — С. 42–45. URL: www.osp.ru/os/2012/09/13032511 (дата обращения: 05.02.2020).

2. Токарева А.В. Эффективное управление нормативно-справочной информацией — важнейшая составляющая повышения эффективности управления компанией. Доклад на III Межотраслевой конференции «АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА — 2012». URL: http://konf.x-pdf.ru/19mashinostroenie/620083-2-ooo-inteheko-sbornik-dokladov-katalog-iii-mezhotraslevoy-konferencii-avtomatizaciya-proizvodstva-2012-noveyshie-razrab.php (дата обращения: 05.02.2020).

Константин Рыбаков (krybakov@kpmg.ru) — руководитель, группа консультирования в области закупок и цепочек поставок, Алла Токарева (AllaTokareva@kpmg.ru) — руководитель направления НСИ, группа консультирования в области закупок и цепочек поставок KPMG (Москва). Статья подготовлена на основе материалов выступления на конференции «Качество данных — 2020».