Оперативные перепланирования производства на сборочном конвейере приводят к незапланированному потреблению комплектующих, которое должно компенсироваться страховым запасом. При этом сложность расчета страхового запаса обусловлена, главным образом, большим количеством конфигураций автомобилей (29 признаков конфигурирования) и сложностью структуры конфигурируемых изделий (более 3 млн записей в полной спецификации всех конфигурируемых изделий).

(далее…)

Задача моделирования подземного калийного рудника

В период с мая по август 2013 года компания Амальгама разработала имитационную модель подземных калийных рудников для консультационного проекта компании Эрнст энд Янг СНГ Б.В. Имитационная модель создавалась для поиска последовательности выполнения производственных операций, обеспечивающей максимальную производительность горной выработки.
В модели учитывается выработка очистных камер комбайнами, транспортировка самоходными вагонами породы от комбайнов к рудоспускным шахтам, ссыпание породы на конвейер и ее транспортировка до скипового подъемника по системе конвейеров и бункеров. Также моделируются горно-подготовительные работы, вспомогательные операции (бурение дегазационных шпуров, установка вентиляции, перенос якоря и т.п.), работа маркшейдеров и техническое обслуживание оборудования по расписанию.
Особенностью моделируемой системы является большое число параметров, нелинейно влияющих на показатели работы всей системы. Так, значительное влияние на объем выработки может оказывать порядок выработки очистных камер, выполнение вспомогательных операций, а также проведение горно-подготовительных работ параллельно с очистными.
Имитационное моделирование уже зарекомендовало себя как эффективный инструмент поддержки принятия решений в горно-добывающей отрасли [1, 2], однако существующие решения не удовлетворяли требованиям заказчика ввиду невозможности моделирования всех требуемых аспектов системы.

(далее…)

Задача моделирования логистической сети дистрибьютора

Дистрибуция продуктов и товаров массового потребления – низкомаржинальный бизнес, особенностями которого являются большие объемы движения товаров и значительная доля логистических издержек в структуре расходов. Кроме того, компании-дистрибуторы вынуждены балансировать между избыточными запасами, замораживающими оборотные средства, и своевременным выполнением заказов, срыв которых может привести к потере клиентов. Поэтому для компаний, работающих в этой сфере, важна эффективность процессов планирования, управления запасами и логистики.
В феврале – июле 2013 года компания Амальгама выполняла проект для крупного всероссийского дистрибьютора алкогольной продукции. Проект выполнялся совместно с бизнес-консультантами компании ЛФА-Рус. Перед проектной командой ставились следующие задачи:

(далее…)

Дистрибуция продуктов и товаров массового потребления – низкомаржинальный бизнес, особенностями которого являются большие объемы движения товаров и значительная доля логистических издержек в структуре расходов. Поэтому для компаний, работающих в этой сфере, важна эффективность процессов планирования и управления запасами.

Перед проектной командой ставились следующие задачи:

• Рассчитать целевые уровни запасов в днях прогнозного потребления для 6 возможных конфигураций логистической сети.
• Оценить потенциальную экономию, которая может быть достигнута за счет снижения уровня запасов и повышения точности прогнозирования при поддержании целевого уровня сервиса (уровень сервиса – доля товара, отгруженного полностью и в срок).

При моделировании пополнения запасов учитывались следующие факторы:

• Структура логистической сети, пополнение склада из нескольких источников в заданной пропорции.
• Прогноз спроса на товар и его точность. Точность прогноза – отклонение фактического объема спроса за определенный месяц от планового.
• Ограничение вместимости на складах и в транспортных средствах (ТС) – алгоритм пополнения не должен размещать заказы, которые невозможно доставить имеющимися ТС или разместить на складе-получателе.

(далее…)

Цель управления запасами на предприятии – поддержание наличия необходимого количества товаров на складе, в магазине и т.д. При этом с одной стороны нельзя допускать нехватки товара, а с другой – нежелательно иметь чрезмерно большие запасы – это выводит из оборота большое количество денег и увеличивает общую стоимость хранения.

Итак, необходимо сохранять баланс между полнотой и своевременностью обеспечения покупателей и возникающими при этом затратами. Эта задача решается с помощью алгоритмов пополнения запасов. Наиболее часто используются следующие два:

• Пополнение по точке перезаказа
• Детерминированное планирование

В этой статье мы рассмотрим только пополнение по точке перезаказа. Работа данного алгоритма сводится к размещению заказа на пополнение в момент, когда запас товара падает ниже заданного уровня. Этот уровень и называется точкой перезаказа.

Рисунок 1. Основные характеристики динамики запасов при планировании по точке перезаказа

(далее…)

Очередной раз приезжая на заправку, можно видеть людей, находящихся в замешательстве и не знающих, как заправиться: на российских заправках все чаще используются новые, непривычные схемы обслуживания. Примеры таких схем – полностью автоматизированная заправка или заправка типа «сначала заправься – потом заплати». Если в Санкт-Петербурге и Москве такие заправки не редкость, то для российских регионов это новинка.

Дают ли выигрыш во времени новые схемы обслуживания на АЗС? Насколько они эффективнее, например, в часы пик, чем привычная бензоколонка с кассой и магазином?

Попробуем произвести расчет. Казалось бы, АЗС – не сложный объект сервиса (несколько очередей у колонок и пара очередей у касс), расчет не должен быть громоздким, и его можно выполнить, например, в Excel. Однако после непродолжительных попыток создать в Excel модель АЗС с разными схемами обслуживания и несколькими видами топлива оказывается, что на первый взгляд простая модель обрастает огромным количеством условий и взаимных зависимостей между ячейками. Наступает момент, когда становится понятно, что для решения задачи Excel – не лучший инструмент.

Гораздо более подходящий способ создания модели АЗС – имитационное моделирование. Этот подход не только позволяет легко моделировать процессы, происходящие на АЗС, но и предоставляет возможность создать динамическую анимацию работы модели.

(далее…)

Все знают, что российские поезда возят пассажиров небыстро («Сапсаны» – штучный проект – не в счет). Еще хуже ситуация с перевозками грузов. И если для поставок угля, металлов и прочего промышленного сырья это не ощутимо, то контейнерные перевозки конкуренции с грузовиками не выдерживают.A

Поезда идут медленно, вагоны перецепляются и ждут следующего состава по нескольку раз на всем пути.  Грузовым поездам достаются самые медленные «нитки». А грузовик доставит контейнер от двери до двери раза в три быстрее. В такой ситуации многих клиентов не привлекает даже меньшая цена перевозки.

Выход из этой ситуации видится в организации хабовых перевозок по железной дороге. Хабы – специальные контейнерные терминалы, между которыми организованно движение ускоренных поездов по расписанию (возможно, в одном темпе с пассажирскими). До хабов перевозки осуществляются поездами с обычной скоростью.

(далее…)

Склад – неотъемлемая часть сетей дистрибуции различных товаров – от фруктов до сложного оборудования. Опыт выполнения консультационных проектов в области логистики показывает, что уровень зрелости многих компаний, занимающихся управлением складами, часто не соответствует не только международным стандартам, но и требованиям российских клиентов. Таким образом, очевидна необходимость повышения финансовой и операционной эффективности российских логистических компаний и складов как их основных активов.

Современный склад – сложная автоматизированная система, функционирующая с постоянно высокой операционной нагрузкой. Эта система – сложный объект управления, требующий принятия решений как на этапе проектирования, так и во время эксплуатации.

(далее…)

Опыт работы бизнес-консультантом показывает, что в современной России крайне мало успешных коммерческих проектов, выполненных с применением имитационного моделирования. Это наблюдение подтверждается в том числе, например, материалами главной российской конференции по ИМ – ИММОД. На этой конференции много докладов профессоров, студентов и аспирантов, и крайне мало – представителей коммерческих компаний. На ИММОДе в основном обсуждаются научные и методологические аспекты имитационного моделирования. Реже – разработки представителей российских научных кругов. Совсем редко встречаются доклады о законченных проектах.
Немногие проекты, которые можно назвать коммерческими, часто оказываются проектами для государственных или окологосударственных организаций, в которых говорить об экономической эффективности не приходится. И лишь единицы публикаций посвящены решению конкретных бизнес-задач.
Не радуют применением имитационного моделирования и консалтинговые компании, по крайней мере, о проектах с ИМ ничего широкой бизнес-общественности не известно.
Конечно, такому положению дел есть свои причины, анализ которых мы оставим для следующих постов нашего блога. В этом же посте хочется отметить, что за рубежом ситуация с использованием имитационного моделирования гораздо радужнее. Впрочем, этот банальный вывод, к сожалению, относится далеко не только к имитационному моделированию.
Мы провели обзор публикаций главной конференции по имитационному моделированию – Wintersim’2010. Были отобраны публикации, относящиеся к реальным, выполненным проектам, связанные с решением конкретных бизнес-задач. Среди этих публикаций мы отобрали только те, которые относятся к управлению цепями поставок и логистике. Получилась 21 публикация, результаты обзора – в таблице.
Это означает, что ИМ – востребованный подход к повышению эффективности бизнеса и рост спроса на него со стороны российского бизнеса, возможно, еще впереди.

(далее…)

Проблема пробок, к сожалению, знакома уже не только жителям мегаполисов. Конечно, часто пробка образуется из-за реальной нехватки пропускной способности участка дороги. Однако вдвойне обидно, когда причиной пробок служит плохая организация или неэффективное регулирование движения.

Типичный пример такой неэффективности – плохо настроенные светофорные фазы. Часто бывает так, что драгоценные «зеленые» секунды включаются тогда, когда они никому не нужны. И наоборот, красный свет заставляет резко тормозить целую «пачку» приближающихся к перекрестку машин. Такие светофоры легко могут превратить езду по прямой и широкой улице в мучение, заставляя то и дело тормозить, каждый раз сокрушаясь о потерянных секундах.

(далее…)