COO живёт в KPI: cycle time, on-time delivery, fulfillment accuracy. Калькулятор показывает, какие именно стыки между отделами тащат эти KPI вниз — и сколько это стоит компании каждый месяц.
Конкретные ситуации, в которых результаты калькулятора превращаются в защищённый бизнес-кейс — с готовой формулировкой аргумента.
On-time delivery упала с 96% до 88%. Все говорят «склад тормозит» / «логистика забывает» / «продажники косячат с заказами».
Калькулятор раскладывает cycle time по этапам и показывает, на каком СТЫКЕ потеря — а не в каком отделе.
«Просадка не от работы отделов, а от стыка CRM → склад: задержка выросла с 4 до 9 часов после смены 1С. Отдел ни при чём — это последствия миграции. Чиним интеграцию, не людей.»
Готовите план продаж + операций на следующий год. Хотите понять, где увеличение объёма «упрётся» в текущие процессы.
Параметр n_ops_per_month — линейно масштабируется. Можно симулировать «при 1500 заказов/мес наш стык склад↔логистика дойдёт до X часов задержки».
«При росте на 30% наш стык Склад↔Логистика выйдет за 10-часовой SLA. Либо нанимаем диспетчера (+1 ставка, 1,5 млн ₽/год), либо автоматизируем приёмку (1 раз 2 млн, потом ноль). Окупаемость диспетчера никогда — только костыль. Автоматизация окупится за 6 месяцев.»
Запускаете проект «реструктуризация процессов» / «BPM-внедрение» / «лин 6-сигма». CEO спрашивает зачем.
Базовая линия (baseline) до проекта — общие потери на стыках в ₽/мес. После проекта повторите расчёт — увидите дельту.
«До проекта общие потери на 12 стыках = 4,8 млн ₽/мес. Цель — снизить топ-3 на 60% за 6 месяцев. Это 2,1 млн ₽/мес возврата = 25,2 млн ₽/год — при бюджете проекта 8 млн.»
Сумма t_wait_hours по всему графу. Если 3-5 дней для O2C — норма. >7 дней — индикатор системных проблем со стыками. <2 дней — лучшая практика.
Точность исполнения по графу. >96% — норма для дистрибуции, >98% для производства. <92% — критическая ситуация.
Толщина = размер потерь. Один очень толстый стык — точечная проблема. Несколько примерно равных — системная.
Если все 4 типа представлены — операционный долг распределён равномерно. Если 80% «процессных» — нужны SLA. Если «управленческих» — нужна матрица RACI.
«Каждое совещание начиналось с «склад тормозит / логистика забывает / диспетчеры тупят». Прогнали через калькулятор — оказалось, 65% потерь между складом и логистикой — это стык на передаче маршрутных листов. Поставили API за 4 недели. KPI on-time delivery вырос с 88% до 95% — и больше никто не тыкал пальцем.»
5 минут. Без регистрации. С PDF-отчётом и ссылкой, которой можно поделиться с CEO/CIO/CFO. Все формулы, источники бенчмарков и цифры — открыты.
Минимум раз в квартал — при изменении объёмов, структуры или после внедрения процессных изменений. Калькулятор сохраняет ссылку на расчёт — можно сравнивать «было / стало».
Да. Total monthly loss из калькулятора — это операционный долг в ₽. Поставьте цель «снизить на N% за квартал» и каждый месяц делайте перерасчёт. Связано с lean-методологией.
Косвенно через E_err_rate — это процент операций, требующих переделки/исправления. Чисто продуктовый брак (поставщика) калькулятор не считает — там другая методология (FMEA, контрольные карты).
Это значит компания на «начальном» уровне зрелости — стыки везде. В этом случае не пытайтесь чинить всё сразу. Берёте топ-3, фиксите за 6-9 месяцев, потом ещё топ-3. За 18-24 месяца дойдёте до базового уровня — там уже видно где специфика и где общие места.
Калькулятор основан на 5 сквозных процессах (E2E). Если у вас «только склад» — нужна другая модель (warehouse efficiency, KPI WMS). Сила нашей модели — именно в видении ПЕРЕДАЧ между отделами, что одиночный функционал не покрывает.
Каждый отраслевой лендинг содержит специфические бенчмарки, типичные стыки и кейсы. Если ваш бизнес в одной из этих отраслей — начните оттуда.