Главная
Услуги
Оптимизация цепи поставок

Искусственный интеллект оптимизирует затраты на логистику и производство

Математическая модель на базе anyLogistix, анализируя миллионы комбинаций товарных потоков и варианты цепи поставок, позволяет экономить миллиарды рублей

СКАЧАТЬ ПРИМЕРЫ КЕЙСОВ БЕСПЛАТНО

Мы оказываем профессиональный сервис имитационного моделирования для решения бизнес задач

Разрабатываем математические модели для определения стратегии оптимизации цепочки поставок и источников роста.
Сокращаем операционные затраты за счет изменения схем снабжения, закупок, дистрибуции, производства.
Проводим расчеты обоснований инвестпрограмм, сценариев развития логистической сети с различными вариациями складов, транспортных услуг, производств с продуктовыми матрицами, уровнем сервиса.
Помогаем клиентам выбирать и улучшать сбытовую стратегию RTM.
Передаем клиентам самые современные технологии моделирования цепей поставок, логистики и формируем центры компетенций.

Внедряемые продукты

anyLogistix — программная платформа для проектирования, оптимизации и анализа цепи поставок. Совмещает традиционные аналитические методы оптимизации и инновационные технологии имитационного моделирования, позволяя комплексно анализировать цепь поставок.

anyLogic — программная платформа для имитационного моделирования бизнеса любого масштаба и сложности. Совмещает и комбинирует методы моделирования и средства визуализации так, чтобы создавать простые в поддержке модели без привлечения дополнительных средств.

anyLogistix

ANYLOGIC

Профиль нашего клиента

Затраты на логистику от 5% в товарообороте

Выручка от 1 млрд. рублей в год.

Сложные схемы поставок

Длинные цепочки поставщиков

Сложная структура сбыта

Большие территории покрытия

Сеть производственных центров

Потери на неоптимальных запасах

Отрасли:

Перевозки, логистика, склад, ВЭД,
Фармацевтика, аптеки,
FMCG — Товары для населения,
Сельское хозяйство — Продукты питания,
Металлургия — металлообработка — тяжелое машиностроение,
Химическое производство, удобрения,
Лесная промышленность — деревообработка,
Электроника, приборостроение,
Добывающая отрасль, угль, нефть, газ,
Автомобильный бизнес.

Примеры задач

из практики проектов и опыта партнёров AnyLogic

Редизайн сетей снабжения и сбыта

Любая сеть уникальна. Регулярный редизайн повышает конкурентоспособность бизнеса.
Моделирование расширяет способы управления сложной и разветвлённой сетью снабжения.

Самые сложные вопросы снижения затрат и улучшения уровня обслуживания находятся за считанные часы с помощью оптимизации в anyLogistix.

Наш подход

Процесс моделирования затрат на логистику проходит в несколько этапов


Разработка модели	Проведение расчётов	Внедрение результатов	Экономический эффект
Мини-обследование, разработка и валидация модели.	Расчёт to-be сценариев, редизайн и оптимизация логистики, what-if анализ.	Изменение логистики и производства, строительство или модернизация объектов.	Снижение себестоимости, рост ROI, высвобождение замороженных средств.

Опыт лидеров

Крупные компании* наращивают экспертизу в безрисковом моделировании бизнеса.


Эльдорадо	Procter & Gamble	Ростелеком
Выбор схемы сети распределительных центров при минимальных упущенных продажах сети в 350 городах.	Переход к новой структуре сети поставок, балансирование уровня обслуживания с адаптацией стратегии запасов.	Трансформация складской и маршрутной сети снабжения, коррекция политики управления товарно-материальными запасами.


Coca-Cola	Tessenderlo Group	Weekends
Выбор стратегии производства, Route-To-Market. Моделирование транспортной синергии с сетями и 3PL партнерами.	Решение проблем внутренней конкуренцией между заводами, доступности складских площадей и транспортных мощностей.	Выбор транспортной стратегии. Моделирование мультимодальных перевозок и альтернативных маршрутов.

* данные с сайта anylogistix.com

Пример кейса

Описание

Компания производит продукцию массового спроса на десяти производствах, распределённых на территории РФ. Доставка осуществляется напрямую клиентам и через систему складов автомобильным и ЖД транспортом 7 форматов. Налажен мультисорсинг внутри haulage сети. В цепочке существует дефицит площадей хранения, overstock вывозится на внешнее хранение при производствах. Запасы на втором и третьем уровне сети пополняются по pull стратегии.

Задача

Поставлена задача оптимизировать стоимость цепочки поставок на уровне страны, снизив удельную стоимость обработки и перемещения товара.
Оптимизировать местоположение складов второго уровня с целью минимизировать стоимость снабжения клиентов напрямую.
Выбрать наиболее подходящий вариант перегрузки товаров – кросс-докинг или с хранением на складе.
Оптимизировать количество и стоимость маршрутов ‘cклад – склад’.
Определить оптимальные маршруты ‘склад – оптовый клиент’.
Определить оптимальный размер страхового запаса на складах для поддержания целевого уровня сервиса.

Решение

На первом этапе разработана концепция модели, включающая специфические архитектурные решения для сети заказчика и показатели.
На втором этапе тестировались прототипы модели на ограниченных данных для выработки лучшей архитектуры масштабирования модели.
В ходе очистки данных настраиваются алгоритмы проверки данных, обеспечения связности и полноты.
Далее модель масштабировалась на полную клиентскую базу с помощью greenfield обработки сотен тысяч адресов.
После готовности модели проводилась её настройка для экспериментов выбора стратегий производства, снабжения, push-pull пополнения запасов, позиционирования складов, местной доставки и др.
В результате определены оптимальные значения для каждого объекта в логистической сети, выполнено сравнение с as-is состоянием, найдены драйверы роста сети.