IBP rollout, महीना 18: हमने क्या गलत किया
सिस्टम गो-लाइव हुआ। फोरकास्ट थोड़े सुधरे। ऑर्गनाइज़ेशन अठारह महीने तक प्रोसेस से जूझता रहा। एक पोस्ट-मॉर्टम इस पर कि IBP ट्रांसफॉर्मेशन की असली कीमत क्या होती है।
गो-लाइव अक्टूबर के एक मंगलवार को हुआ। प्रोग्राम डायरेक्टर ने स्टीयरिंग कमेटी को ईमेल भेजी। ग्रीन डैशबोर्ड। सभी माइलस्टोन हासिल। सिस्टम छह मार्केट्स में लाइव था, जो रेवेन्यू का 78% कवर करता था, 14 महीनों का हिस्टोरिकल डेटा लोड था, और स्टैटिस्टिकल फोरकास्टिंग इंजन हर रात चल रहा था।
अगले मार्च तक, छह में से तीन मार्केट्स सिस्टम के साथ-साथ पैरेलल Excel फाइलें मेंटेन करने पर वापस लौट चुके थे। सबसे बड़े मार्केट की डिमांड प्लानर ने चुपचाप अपनी पूरी प्लानिंग वर्कबुक फिर से बना ली थी और हर सुबह सिस्टम से उसमें एक्सपोर्ट कर रही थी। जिस S&OP प्रोसेस को IBP टूल सक्षम बनाने वाला था, वह लगभग उसी मैच्योरिटी लेवल पर चल रहा था जिस पर वह $4.2 मिलियन के इम्प्लीमेंटेशन से पहले चलता था।
यह एक पोस्ट-मॉर्टम है। नाम बदल दिए गए हैं। पैटर्न असामान्य नहीं है।
IBP से क्या डिलीवर होना अपेक्षित है
Integrated Business Planning S&OP का विकसित रूप है, वही क्रॉस-फंक्शनल एलाइनमेंट लॉजिक, पूरे प्लानिंग होराइज़न (आमतौर पर 24-36 महीने) तक विस्तारित, फाइनेंशियल प्लानिंग के साथ पूरी तरह इंटीग्रेटेड, और ज़्यादातर कंपनियां जिस Excel-और-ERP पैचवर्क पर चलती हैं उसके बजाय एक ही प्लानिंग प्लेटफॉर्म से संचालित।
वेंडर्स, SAP IBP, o9 Solutions, Kinaxis, OMP, Anaplan, एक ही नतीजे के अलग-अलग वर्शन का वादा करते हैं: एक सच्चाई का संस्करण, सिनेरियो प्लानिंग क्षमता, रियल-टाइम सप्लाई-डिमांड रीकंसिलिएशन, और मैन्युअल रीकंसिलिएशन के बोझ का खात्मा जो ज़्यादातर प्लानिंग टीमों की प्रोडक्टिविटी खा जाता है।
Gartner Market Guide for Supply Chain Planning Solutions (2023) का अनुमान है कि मैच्योर IBP क्षमता वाली कंपनियां इन्वेंटरी में 15-20% कमी, फोरकास्ट एक्यूरेसी में 10-15% सुधार, और प्लानिंग साइकल टाइम में 20-30% कमी हासिल करती हैं। ये असली इम्प्लीमेंटेशन्स के असली आंकड़े हैं। ये टॉप क्वार्टाइल इम्प्लीमेंटेशन्स के भी आंकड़े हैं। मीडियन कहानी अलग है।
IBP इम्प्लीमेंटेशन फेलियर पर रिसर्च क्या कहती है
Panorama Consulting की 2023 ERP/Planning Report, जिसमें 271 इम्प्लीमेंटेशन्स कवर हुए, ने पाया कि 58% सप्लाई चेन प्लानिंग इम्प्लीमेंटेशन्स ने अपने मूल बजट को पार किया, औसत कॉस्ट ओवररन 24% के साथ। औसत टाइमलाइन ओवररन 33% था। इससे भी अहम, केवल 41% उत्तरदाताओं ने कहा कि उनके इम्प्लीमेंटेशन ने गो-लाइव के तीन साल के भीतर अपेक्षित बिज़नेस बेनिफिट डिलीवर किए।
2022 के एक Gartner स्टडी ने पाया कि सप्लाई चेन प्लानिंग इम्प्लीमेंटेशन फेलियर का #1 कारण ऑर्गनाइज़ेशनल चेंज मैनेजमेंट था, जिसे 67% उत्तरदाताओं ने चुना, टेक्नोलॉजी इश्यूज़ (31%), डेटा क्वालिटी (48%), और प्रोसेस डिज़ाइन गैप्स (44%) से आगे। ध्यान दें कि डेटा क्वालिटी को लगभग आधे उत्तरदाताओं ने चुना, फिर भी वह चेंज मैनेजमेंट से नीचे रैंक करती है।
Boston Consulting Group के 2023 के डिजिटल सप्लाई चेन ट्रांसफॉर्मेशन एनालिसिस ने पाया कि 70% डिजिटल सप्लाई चेन ट्रांसफॉर्मेशन अपने बताए गए उद्देश्य हासिल करने में विफल रहे, एक आंकड़ा जो व्यापक डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन फेलियर रेट से मेल खाता है, जिसे McKinsey ने सभी इंडस्ट्रीज़ में 70% अनुमानित किया है।
एग्रीगेट स्टैटिस्टिक्स जो नहीं दिखाते, वह यह है कि IBP इम्प्लीमेंटेशन्स असल में किस बनावट में फेल होते हैं। सिस्टम काम करता है। डेटा लोड होता है। स्टैटिस्टिकल मॉडल्स चलते हैं। फेलियर अडॉप्शन में होता है, और अडॉप्शन का फेलियर एक कंसिस्टेंट पैटर्न फॉलो करता है।
महीना 1-3: हनीमून
गो-लाइव के बाद पहले तीन महीने वाकई प्रोडक्टिव होते हैं। प्लानिंग टीम को अच्छी तरह ट्रेन किया गया है। कंसल्टेंट्स अभी भी ऑन-साइट हैं। स्टीयरिंग कमेटी ध्यान दे रही है। डेटा क्वालिटी की जो समस्याएं पुराने सिस्टम में मालूम थीं पर सहन कर ली जाती थीं, अब उन्हें एक्टिवली एड्रेस किया जा रहा है क्योंकि नया सिस्टम उन्हें विज़िबल बना देता है।
फोरकास्ट एक्यूरेसी थोड़ी सुधरती है, आमतौर पर 3-5 प्रतिशत पॉइंट्स, क्योंकि नए स्टैटिस्टिकल मॉडल्स Excel-आधारित मॉडल्स से बेहतर हैं जिन्हें उन्होंने बदला, और क्योंकि इम्प्लीमेंटेशन के दौरान हुई डेटा क्लींजिंग ने हिस्ट्री के कुछ नॉइज़ को हटा दिया है।
टीम टूल सीख रही है। हर प्लानिंग साइकल पहले से धीमा है क्योंकि प्रोसेस अपरिचित है। यह अपेक्षित है और बताया गया है। कंसल्टेंट्स समझाते हैं कि कर्व ऊपर मुड़ने से पहले एक प्रोडक्टिविटी डिप आती है। स्टीयरिंग कमेटी इसे स्वीकार करती है। प्रोग्राम डायरेक्टर रिपोर्ट करता है कि अडॉप्शन मेट्रिक्स ट्रैक पर हैं।
महीना 4-6: पहला क्राइसिस
डेटा में कुछ गड़बड़ हो जाती है। यह हमेशा डेटा से जुड़ी कोई चीज़ होती है।
जिस मामले का मैं ज़िक्र कर रहा हूँ, वह प्रमोशनल हिस्ट्री थी। कंपनी बड़े पैमाने पर ट्रेड प्रमोशन चलाती थी, BOGOF ऑफर्स, वॉल्यूम डिस्काउंट्स, की-अकाउंट्स के साथ को-ऑर्डिनेट प्राइस प्रमोशन्स, और सिस्टम में लोड हुए हिस्टोरिकल डेटा ने इन पीरियड्स को सिस्टमैटिकली फ्लैग नहीं किया था। इसलिए स्टैटिस्टिकल फोरकास्ट ऐसी हिस्ट्री से एक्सट्रापोलेट कर रहा था जिसमें प्रमोशनल अपलिफ्ट्स थे, यह जाने बिना कि वे प्रमोशनल अपलिफ्ट्स हैं। नतीजा एक बेसलाइन फोरकास्ट था जो कुछ SKUs के लिए स्ट्रक्चरली ऊपर की ओर बायस्ड था।
डिमांड प्लानर्स यह जानते थे। वे इसे सालों से जानते थे। पुराने सिस्टम में, वे इसे मैन्युअली करेक्ट करते थे, इस इंस्टिट्यूशनल नॉलेज का इस्तेमाल करते हुए कि कौन से पीरियड प्रमोशनल थे और हिस्ट्री को लगभग कितना डिस्काउंट करना है। नए सिस्टम के पास यह नॉलेज नहीं थी। करेक्शन लॉजिक इम्प्लीमेंटेशन के दौरान बनाई जानी थी। यह आंशिक रूप से बनी, UAT पास करने लायक, पर उतनी मज़बूत नहीं कि कंपनी की इस्तेमाल की गई पूरी रेंज की प्रमोशनल मैकेनिक्स संभाल सके।
मार्केट तीन की डिमांड प्लानर, जो नौ साल से इस भूमिका में थी, ने इसे हफ्ता छह में उठाया। इम्प्लीमेंटेशन टीम का जवाब था कि एक फिक्स स्कोप किया जा रहा है। फिक्स को पूरी तरह लागू करने में ग्यारह हफ्ते लगे। उन ग्यारह हफ्तों में, उसने अपनी Excel फाइल मेंटेन की।
उसने कभी इस्तेमाल पूरी तरह बंद नहीं किया।
महीना 7-12: कंसल्टेंट का प्रस्थान
कंसल्टिंग टीम महीना आठ में रोल-ऑफ हो गई। यह स्टैंडर्ड है। इम्प्लीमेंटेशन कॉन्ट्रैक्ट गो-लाइव और एक स्टेबिलाइज़ेशन पीरियड को कवर करता है। महीना आठ तक, स्टेबिलाइज़ेशन घोषित हो जाता है। कंसल्टेंट्स इंटरनल टीम को नॉलेज ट्रांसफर करते हैं, प्रोसेस डॉक्यूमेंट करते हैं, और चले जाते हैं।
उनके साथ क्या चला जाता है: यह इंस्टिट्यूशनल नॉलेज कि कुछ डिज़ाइन निर्णय क्यों लिए गए थे, वेंडर के सपोर्ट स्ट्रक्चर के भीतर डेटा इश्यूज़ को तेज़ी से एस्केलेट करने की क्षमता, और वह चेंज एनर्जी जो स्टीयरिंग कमेटी को एंगेज्ड रखे हुए थी।
क्या रह जाता है: एक इंटरनल टीम जो यूज़र लेवल पर टूल समझती है पर कॉन्फ़िगरेशन लेवल पर नहीं, प्रोसेस डॉक्यूमेंट्स का एक सेट जो बताता है कि प्रोसेस कैसा दिखना चाहिए, न कि यह असल में कैसा दिखता है, और एक वेंडर सपोर्ट कॉन्ट्रैक्ट जो बग्स संभालता है, अडॉप्शन नहीं।
कंसल्टेंट्स के जाने के बाद पहला S&OP साइकल पिछले साइकल से तीन दिन ज़्यादा लगा। डिमांड रिव्यू मीटिंग शेड्यूल से दो घंटे ज़्यादा चली क्योंकि सिस्टम में एक डेटा इश्यू रूम में डायग्नोज़ नहीं हो पाया। कमर्शियल टीम, जो प्रोग्राम के सम्मान में धीमे साइकल टाइम्स सहन कर रही थी, खुलेआम पूछने लगी कि क्या नया सिस्टम पुराने से वाकई बेहतर है।
महीना 13-18: पैरेलल फाइल की समस्या
महीना तेरह तक, पैरेलल Excel फाइलें विज़िबल थीं अगर आप जानते थे कि कहाँ देखना है।
वे सीक्रेट नहीं थीं। प्लानर्स उन्हें छिपा नहीं रहे थे। वे सिस्टम में विशिष्ट गैप्स के प्रैक्टिकल एडाप्टेशन थीं। मार्केट एक की डिमांड प्लानर के पास नए प्रोडक्ट इंट्रोडक्शन मैनेज करने के लिए एक फाइल थी, सिस्टम का NPI प्रोसेस उस स्पीड के लिए बहुत धीमा था जिस पर कमर्शियल प्रोडक्ट्स लॉन्च कर रहा था। मार्केट चार के प्लानर के पास ग्राहक-विशिष्ट फोरकास्ट मैनेज करने के लिए फाइल थी, तीन की-अकाउंट्स को साप्ताहिक फोरकास्ट सबमिशन चाहिए था जो सिस्टम के प्लानिंग बकेट्स में फिट नहीं होता था। मार्केट तीन की प्लानर के पास उसकी प्रमोशनल हिस्ट्री करेक्शन फाइल थी, जिसे कभी पूरी तरह रिप्लेस नहीं किया गया।
हर फाइल एक असली गैप का उचित जवाब थी। हर फाइल उस "एक सच्चाई के संस्करण" में भी दरार थी जिस पर IBP इम्प्लीमेंटेशन बेचा गया था।
समस्या इसलिए बढ़ती है क्योंकि फाइलें सीमित नहीं रहतीं। एक बार जब प्लानर के पास एक पैरेलल फाइल है जिस पर वह किसी एक काम के लिए सिस्टम से ज़्यादा भरोसा करती है, तो उस भरोसे की सीमा बढ़ती जाती है। वह सिस्टम के नंबर को कमिट करने से पहले अपनी फाइल से चेक करना शुरू कर देती है। जब दोनों अलग होते हैं, वह अपना नंबर इस्तेमाल करती है। सिस्टम उसकी प्रोसेस का आउटपुट बनने के बजाय इनपुट बन जाता है।
महीना अठारह तक, प्लानिंग डायरेक्टर स्टीयरिंग कमेटी को यह भरोसे से नहीं बता पा रहा था कि IBP सिस्टम में मौजूद नंबर वही नंबर हैं जिनसे मार्केट्स असल में प्लान कर रहे हैं।
असल में क्या फेल हुआ
टेक्नोलॉजी नहीं। SAP IBP एक सक्षम सिस्टम है। फोरकास्टिंग इंजन काम करता है। सिनेरियो प्लानिंग टूल्स काम करते हैं। फाइनेंशियल इंटीग्रेशन काम करता है।
डेटा नहीं। इम्प्लीमेंटेशन ने डेटा क्वालिटी को वाकई सुधारा, मास्टर डेटा साफ था, हिस्टोरिकल डेटा ज़्यादा पूरा था, और प्रमोशनल हिस्ट्री इश्यू, हालांकि तीन महीने लगे, फिक्स हो गया।
जो फेल हुआ, वे तीन चीज़ें थीं जिन्हें इम्प्लीमेंटेशन मेथडोलॉजी ने पर्याप्त रूप से एड्रेस नहीं किया:
प्रोसेस उस ऑर्गनाइज़ेशन के लिए डिज़ाइन किया गया था जो चाहा गया था, उस ऑर्गनाइज़ेशन के लिए नहीं जो मौजूद था। फ्यूचर-स्टेट प्रोसेस ने मान लिया कि कमर्शियल हर महीने स्ट्रक्चर्ड प्रमोशनल वॉल्यूम इनपुट देगा। प्रैक्टिस में, कमर्शियल ने डील-बाय-डील आधार पर प्रमोशनल जानकारी दी, अक्सर एग्ज़ीक्यूशन से दो हफ्ते पहले, फॉर्मेट्स में जो मार्केट और की-अकाउंट मैनेजर के हिसाब से बदलते थे। "कमर्शियल हर महीने वॉल्यूम अपलिफ्ट्स इनपुट करता है" और "कमर्शियल प्रमोशन लाइव होने से पहले वाले गुरुवार को प्लानिंग को कॉल करता है" के बीच का प्रोसेस डिज़ाइन गैप कभी बंद नहीं हुआ।
इंसेंटिव्स नहीं बदले। डिमांड प्लानर्स को फोरकास्ट एक्यूरेसी पर मापा जाता था। IBP सिस्टम का स्टैटिस्टिकल फोरकास्ट उनकी बेसलाइन थी, पर उनका बोनस कंसेंसस फोरकास्ट की एक्यूरेसी पर कैलकुलेट होता था, जिसे स्टैटिस्टिकल बेसलाइन से एडजस्ट करने की ज़िम्मेदारी उन्हीं की थी। जब सिस्टम की स्टैटिस्टिकल बेसलाइन गलत होती (जैसे प्रमोशनल हिस्ट्री केस में), उसे सही एडजस्ट करने से एक्यूरेसी सुधरती। पर एडजस्टमेंट में समय लगता था और कमर्शियल टीम के सामने ओवरराइड डिफेंड करना पड़ता था। कम से कम प्रतिरोध का रास्ता था Excel फाइल मेंटेन करना, उससे सही नंबर निकालना, और उस नंबर को सिस्टम में एंटर करना। सिस्टम ने परिणाम दर्ज किया। Excel फाइल में तर्क था।
चेंज मैनेजमेंट प्रोग्राम गो-लाइव पर खत्म हो गया। इम्प्लीमेंटेशन में चेंज मैनेजमेंट वर्कस्ट्रीम, कम्युनिकेशन्स, ट्रेनिंग, स्टेकहोल्डर मैनेजमेंट, टूल के अडॉप्शन के इर्द-गिर्द बनाई गई थी, प्रोसेस के अडॉप्शन के इर्द-गिर्द नहीं। इसने मापा कि क्या यूज़र्स सिस्टम ऑपरेट कर सकते हैं, यह नहीं कि क्या वे उस पर इतना भरोसा करते हैं कि विकल्पों का इस्तेमाल बंद कर दें। गो-लाइव के बाद, चेंज मैनेजमेंट बजट खत्म हो गया और ध्यान आगे बढ़ गया। प्रोसेस के प्रति ऑर्गनाइज़ेशन का प्रतिरोध, जो इम्प्लीमेंटेशन के दौरान प्रोग्राम एनर्जी से दबा हुआ था, उस एनर्जी के हटते ही फिर उभर आया।
असली IBP ट्रांसफॉर्मेशन को क्या चाहिए, जिसके लिए कोई बजट नहीं रखता
पोस्ट-मॉर्टम के आधार पर, और अन्य इम्प्लीमेंटेशन्स में जो मैंने देखा है, उसके आधार पर:
ईयर 2 असली इम्प्लीमेंटेशन है। पहला साल सिस्टम डिप्लॉयमेंट है। दूसरा साल वह है जब प्रोसेस असल में जड़ पकड़ता है, जिसके लिए डेडिकेटेड इंटरनल रिसोर्स, लगातार एग्ज़ीक्यूटिव अटेंशन, और रियल-वर्ल्ड इस्तेमाल से निकलने वाले फिक्सेस के लिए बजट चाहिए। ज़्यादातर इम्प्लीमेंटेशन कॉन्ट्रैक्ट्स ईयर 1 के लिए बजट रखते हैं। ईयर 2 एक बाद का ख्याल है।
एक प्रोसेस आर्किटेक्ट जो वेंडर का कर्मचारी नहीं है। वेंडर्स के इम्प्लीमेंटेशन कंसल्टेंट्स वेंडर के रेफरेंस आर्किटेक्चर के भीतर टूल डिप्लॉय करने में एक्सपर्ट हैं। उन्हें यह बताने का इंसेंटिव नहीं है कि आपके ऑर्गनाइज़ेशन का कमर्शियल प्रोसेस मासिक प्लानिंग साइकल्स के साथ स्ट्रक्चरली इनकम्पैटिबल है। उस निर्णय के लिए किसी ऐसे की ज़रूरत होती है जो आपके बिज़नेस आउटकम्स के प्रति जवाबदेह हो, इम्प्लीमेंटेशन प्रोजेक्ट के प्रति नहीं।
प्रोसेस रीडिज़ाइन से पहले इंसेंटिव एलाइनमेंट। अगर कमर्शियल टीम का बोनस स्ट्रक्चर फोरकास्ट एक्यूरेसी की परवाह किए बिना इन-ईयर रेवेन्यू को रिवार्ड करता है, तो कोई भी IBP प्रोसेस ईमानदार डिमांड सिग्नल नहीं देगा। प्रोसेस इंसेंटिव के डाउनस्ट्रीम है। इंसेंटिव को फिक्स किए बिना प्रोसेस को फिक्स करने से ऐसे नंबर बनते हैं जो सही दिखते हैं पर कमर्शियल रियलिटी को नहीं दिखाते।
पैरेलल फाइलों का ईमानदार आकलन। महीना अठारह पर, पैरेलल फाइल की समस्या का सही जवाब प्लानर्स को उनका इस्तेमाल बंद करने का आदेश देना नहीं था। यह समझना था कि हर फाइल क्यों मौजूद थी, जिन गैप्स ने उन्हें बनाया उन्हें फिक्स करना, और वह भरोसा कमाना जो प्लानर्स को उन्हें छोड़ने के लिए तैयार करे। हमने यह पर्याप्त तेज़ी से नहीं किया।
वह नंबर जो मायने रखता है
गो-लाइव से लेकर जब यह पोस्ट-मॉर्टम कमीशन हुआ, उन अठारह महीनों में, IBP इम्प्लीमेंटेशन की लागत मूल $4.2 मिलियन इम्प्लीमेंटेशन फीस, इसके अलावा स्टेबिलाइज़ेशन और फिक्सेस में लगभग $1.1 मिलियन, इसके अलावा सिस्टम और पैरेलल फाइलों के बीच के गैप को मैनेज करने में इंटरनल प्लानिंग टाइम के अनुमानित 2,400 पर्सन-आवर्स रही।
फोरकास्ट एक्यूरेसी, हेडलाइन मेट्रिक, बेसलाइन से 4 प्रतिशत पॉइंट्स सुधरी थी। इन्वेंटरी दो मार्केट्स में 8% घटी और एक मार्केट में 3% बढ़ी जहाँ प्रमोशनल हिस्ट्री इश्यू ने फिक्स डिप्लॉय होने से पहले ओवर-ऑर्डरिंग करवाई थी। फाइनेंशियल इंटीग्रेशन छह में से चार मार्केट्स में साफ-सुथरे तरीके से काम कर रहा था।
प्रोग्राम डायरेक्टर ने इसे आंशिक सफलता कहा। वह शायद सही था। यह वह भी नहीं था जिसका वादा किया गया था, न वह जो खरीदा गया था, और न वह जो $5.3 मिलियन की कुल लागत को जस्टिफाई करता।
सबक यह नहीं है कि IBP काम नहीं करता। सबक यह है कि इम्प्लीमेंटेशन कॉन्ट्रैक्ट टेक्नोलॉजी और गो-लाइव की कीमत तय करता है। ट्रांसफॉर्मेशन की कीमत अलग से लगती है, एग्ज़ीक्यूटिव टाइम में, इंटरनल रिसोर्स में, प्रोसेस रीडिज़ाइन में, और इंसेंटिव एडजस्टमेंट में, और वह कीमत शुरुआत में शायद ही कभी बताई जाती है।
स्रोत
- Panorama Consulting Group. (2023). 2023 ERP Report. Panorama Consulting.
- Gartner. (2023). Market Guide for Supply Chain Planning Solutions. Gartner Research.
- Gartner. (2022). "Top Reasons Supply Chain Planning Implementations Fail." Gartner Research Note.
- Boston Consulting Group. (2023). "Digital Supply Chain Transformation: Why Most Fail and How to Succeed." BCG.
- McKinsey & Company. (2018). "Unlocking success in digital transformations." McKinsey Digital.
- Oliver Wight International. (2023). IBP Maturity Assessment Framework. Oliver Wight.
- ASCM. (2022). Supply Chain Resilience and Digital Readiness Report. ASCM.
- Wallace, T. F. (2004). Sales & Operations Planning: The Executive's Guide. T.F. Wallace & Company.
- Cecere, L. (2022). Supply Chain Metrics That Matter. Supply Chain Insights LLC.
- Lapide, L. (2011). "IBP: Not your father's S&OP." The Journal of Business Forecasting. 30(3).