🗣«Везти или хранить». Как производители и поставщики решили для себя задачу на сотни миллионов рублей.
Три кейса КСЛ: Русклимат, Аскона, Фруто-Няня/АО «Прогресс»
📎 Что общего у этих трех разных бизнесов?
▶️1. Федеральная представленность — большинство регионов России + страны Центральной Азии, РБ и даже Ближний Восток. А это значит «длинная логистика» между производствами и потребителями.
▶️2. Бюджеты на склады и транспорт исчисляются миллиардами рублей, но еще больше денег заморожено в запасах.
▶️3. Архитектура цепочек поставок и логистической сети смоделирована на HORIZON.
Практически каждая из компаний начинала с простой цепочки: производство — один-два склада готовой продукции — поставка в регионы напрямую либо через дистрибьюторов.
Достаточно быстро цепочка стала меняться с добавлением собственных складов в регионах.
И вот здесь начинается решение сложной, но многомиллионной задачи «Везти или хранить».
🔽 В драйверах задачи:
🟢Уровень сервиса — исполнение клиентских обещаний через доступность товарного запаса и lead time.
🟢Затраты на склады с разделением на постоянные и переменные: хранение и грузообработка.
🟢Затраты на транспорт в разрезе по типам и направлениям доставки.
🟢И один из самых «тяжелых» факторов — стоимость «замороженных» денег в запасах.
В математической модели идет расчет оптимальной лог. сети на основе балансирования между этими факторами.
Например, всегда дешевле везти FTL, но таким образом мы увеличиваем запас, часто снижаем частотность подпитки с федерального до региональных РЦ, а значит, влияем на сервис.
И ровно в обратную сторону: снижая запасы и потребность в складских площадях, мы повышаем частотность подпиток и, как правило, транспортные затраты растут.
🥾«Секрет» цифровой модели заключается в том, что это не только поиск оптимума между этими факторами, но и динамичность — например, в 24 г., когда цены на склады достигли своего пика, цифровая модель в "Асконе" пересчитала решения в пользу «везти», останавливая от решений найма дополнительных складских площадей, используя резервы складской сети в соседних регионах.
В результате диапазон годовой экономии по указанным кейсам от 150 до 820 млн. руб. Подумайте на сколько же должна напродавать компания, чтобы получить столько чистой прибыли).
✅Оценить, насколько такой подход через цифровое моделирование принесет эффект вам, можно через селф-чек, который мы разработали еще в прошлом году, но он, как хорошая классика, актуален и сегодня и, думаю, еще долгое время.
⏩ Пробуйте!
#референсы #кейсыКСЛ #Horizon
📶 Горизонты Демина
→ Читайте канал в Мах
Три кейса КСЛ: Русклимат, Аскона, Фруто-Няня/АО «Прогресс»
📎 Что общего у этих трех разных бизнесов?
▶️1. Федеральная представленность — большинство регионов России + страны Центральной Азии, РБ и даже Ближний Восток. А это значит «длинная логистика» между производствами и потребителями.
▶️2. Бюджеты на склады и транспорт исчисляются миллиардами рублей, но еще больше денег заморожено в запасах.
▶️3. Архитектура цепочек поставок и логистической сети смоделирована на HORIZON.
Практически каждая из компаний начинала с простой цепочки: производство — один-два склада готовой продукции — поставка в регионы напрямую либо через дистрибьюторов.
Достаточно быстро цепочка стала меняться с добавлением собственных складов в регионах.
И вот здесь начинается решение сложной, но многомиллионной задачи «Везти или хранить».
🔽 В драйверах задачи:
🟢Уровень сервиса — исполнение клиентских обещаний через доступность товарного запаса и lead time.
🟢Затраты на склады с разделением на постоянные и переменные: хранение и грузообработка.
🟢Затраты на транспорт в разрезе по типам и направлениям доставки.
🟢И один из самых «тяжелых» факторов — стоимость «замороженных» денег в запасах.
В математической модели идет расчет оптимальной лог. сети на основе балансирования между этими факторами.
Например, всегда дешевле везти FTL, но таким образом мы увеличиваем запас, часто снижаем частотность подпитки с федерального до региональных РЦ, а значит, влияем на сервис.
И ровно в обратную сторону: снижая запасы и потребность в складских площадях, мы повышаем частотность подпиток и, как правило, транспортные затраты растут.
🥾«Секрет» цифровой модели заключается в том, что это не только поиск оптимума между этими факторами, но и динамичность — например, в 24 г., когда цены на склады достигли своего пика, цифровая модель в "Асконе" пересчитала решения в пользу «везти», останавливая от решений найма дополнительных складских площадей, используя резервы складской сети в соседних регионах.
В результате диапазон годовой экономии по указанным кейсам от 150 до 820 млн. руб. Подумайте на сколько же должна напродавать компания, чтобы получить столько чистой прибыли).
✅Оценить, насколько такой подход через цифровое моделирование принесет эффект вам, можно через селф-чек, который мы разработали еще в прошлом году, но он, как хорошая классика, актуален и сегодня и, думаю, еще долгое время.
⏩ Пробуйте!
#референсы #кейсыКСЛ #Horizon
📶 Горизонты Демина
→ Читайте канал в Мах