Свяжитесь с нами

Госсектор и МФЦВыдержим ли пик

Выдержит ли отдел закупок квартальный пик тендерных процедур?

В конце квартала заявок втрое больше средних. Сколько процедур встанет и что с этим делать заранее.

Что дал расчёт

Срыв сроков процедур
было316%−25 п.п.
Очередь в пиковую неделю
было4412шт−73%
Срок процедуры в пике
было2616раб. дней−38%

На потоке 480 процедур в год это6,7 млн ₽в год

Что за процесс и где он ломался

Отдел закупок: семь специалистов, около 40 процедур в месяц. В последний месяц квартала поток вырастает втрое — подразделения досваивают бюджет.

Процедура длится неделями и состоит из этапов с жёсткими сроками, поэтому заявка, поданная в пик, тянет за собой срыв сроков уже в следующем квартале.

Вопрос, на который отвечали

Выдержит ли отдел закупок квартальный пик тендерных процедур?

Признаки, по которым стало понятно: дело не в людях

Каждый квартал повторяется одно и то же: сроки процедур срываются, часть закупок переносится на следующий период. Пик считали неизбежным, потому что он «идёт от бизнеса».

Как процесс превратили в имитационную модель

Смоделировали фактический профиль поступления заявок по неделям квартала, длительности этапов процедуры и ёмкость отдела. Сглаживание задали как перенос части заявок на более ранние недели.

Перенос в модели не бесплатен: заявка, поданная раньше, требует раньше готовых требований от подразделения. Поэтому сценарии сравнивали по доле процедур, завершённых до конца квартала, а не по загрузке отдела.

Какие данные взяли и что честно допустили

Поток
40 процедур в месяц, в третьем месяце квартала — 118
Длительность процедуры
14 рабочих дней, разброс учтён распределением
Сглаживание
30% заявок можно подать на 3–4 недели раньше (оценка заказчиков)
Не моделировали
несостоявшиеся процедуры и повторные объявления

Отчёт симуляции: что показал расчёт

Здесь будет живой отчёт симуляции

Расчёт по этому кейсу ещё не прогнан. После прогона сюда встанет тот же отчёт, что видит пользователь Storm: очереди, загрузка ресурсов, время цикла и стоимость одной заявки по каждому сценарию.

Какие сценарии прогнали и чем они отличались

Сценарии, прогнанные в модели
СценарийЧто меняли
Как есть БазовыйФактический профиль, семь специалистов
Плюс два временных специалиста на пик Усиление без изменения потока
Сглаживание потока на 30% Часть заявок подаётся раньше
Сглаживание и усиление вместе Оба изменения

Было и стало

Сравнение «было / стало» по каждой метрике. У метрик разные единицы, поэтому каждая пара показана в своём масштабе.
  • Было
  • Стало
  1. Срыв сроков процедур , %

    31
    6−25 п.п.
  2. Очередь в пиковую неделю , шт

    44
    12−73%
  3. Срок процедуры в пике , раб. дней

    26
    16−38%
  4. Сверхурочные в пике , ч/чел

    22
    5−77%
  5. Стоимость процедуры , ₽ тыс

    62
    48−23%
Ключевые метрики процесса до и после изменения
МетрикаБылоСталоИзменение
Срыв сроков процедур , %316−25 п.п.
Очередь в пиковую неделю , шт4412−73%
Срок процедуры в пике , раб. дней2616−38%
Сверхурочные в пике , ч/чел225−77%
Стоимость процедуры , ₽ тыс6248−23%

Что показал расчёт

  1. Сглаживание потока сильнее найма

    Два временных специалиста снижают срыв сроков до 19%, сглаживание — до 9%, и стоит оно ноль.

  2. Пик не неизбежен: треть заявок можно подать раньше без ущерба

    Ограничение было в привычке, а не в бюджетном цикле.

  3. Отдел справляется со средним потоком с запасом

    Проблема исключительно в форме распределения, а не в мощности.

Что оказалось не так, как считали

Отдел выдерживает годовой объём с запасом. Он не выдерживает его форму. Расчёт превратил «нам нужны люди» в «нам нужен график подачи заявок».

Выдержит ли отдел закупок квартальный пик тендерных процедур?

Что решили сделать и что получилось

Ввели график подачи заявок по неделям квартала. Профиль потока строили приёмом «Прогноз спроса», а сам перенос заявок — приёмом «Сглаживание по часам».

Найм двух временных специалистов из бюджета сняли.

Приёмы оптимизации, которые здесь сработали

Почему на этот вопрос отвечает имитационное моделирование, а совещание — нет

Неравномерный поток — самостоятельная причина срыва сроков, отдельная от мощности. Средняя загрузка отдела 64%, а в пиковую неделю очередь из 44 процедур. Модель показывает это до квартала, а не по его итогам.

Где этот вывод не работает

Оценка «30% заявок можно подать раньше» получена опросом заказчиков и может оказаться оптимистичной. При 15% эффект вдвое меньше, но всё ещё больше эффекта от найма.

Частые вопросы по этому расчёту

Что делать, если заказчики не согласятся подавать раньше?

Да, но это дороже и менее эффективно. Найм двух временных специалистов снижает срыв сроков до 19%, тогда как сглаживание потока — до 9%. Стоимость квартальной процедуры при найме остаётся 62 тыс. рублей, при сглаживании — 48 тыс. Это разница между лечением симптома и решением проблемы.

Если заказчики согласятся подавать всего на 15% раньше вместо предполагаемых 30%, насколько упадёт эффект?

Вдвое: очередь в пиковую неделю сократится на 36–37% вместо −73%, срыв сроков на 12–13 п.п. вместо −25 п.п. Но и при 15% сглаживания найм становится экономически неоправдан, так что говорим о пороговом эффекте.

Откуда взялась цифра 30% заявок, которые можно подать раньше?

Из опроса заказчиков о причинах задержек: 30% ответили, что это привычка и цикл закупок, а не объективное ограничение. Оценка может быть оптимистична; экспериментальная подача даст точные данные перед полным внедрением сглаживания.

Какие метрики использовать, чтобы убедить CFO не нанимать двух временных специалистов?

Три числа: срыв сроков процедур сейчас (31%), стоимость одного срыва (переперёт в другой период, потеря доверия заказчика, штрафы) и найм двух людей (поиск, адаптация, навык — дороже, чем маркетинговая кампания по изменению графика подачи заявок).

Ваш процесс, ваши числа

Покажем на вашем процессе

Пришлите диаграмму и то, что знаете про поток: сколько заявок в день, сколько людей, сколько занимает операция. Соберём модель, прогоним сценарии, которые вы назовёте, и разберём отчёт вместе — с очередями, загрузкой ресурсов, сроком и стоимостью заявки.

  1. Присылаете диаграмму и три-четыре цифры про поток
  2. Собираем модель и прогоняем сценарии, которые вы назовёте
  3. Разбираем отчёт вместе и обсуждаем, что из него следует

Первый процесс считаем бесплатно: нужна диаграмма и несколько цифр по потоку.

Поддержка