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:
При моделировании пополнения запасов учитывались следующие факторы:
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:
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
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.
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.
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.
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.
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.
Эта публикация посвящена тому, как имитационное моделирование может служить средством поддержки принятия решений в транспортной компании. Модель, о которой пойдет речь, является несколько идеализированным прототипом. Скорее с ее помощью можно провести теоретические изыскания в области транспортной логистики, чем поставить ее на службу в логистический отдел транспортной компании.
Повышение эффективности работы складов – актуальная задача, стоящая перед российским бизнесом. Анализ работы склада – сложная задача, нелегко поддающаяся формализации. Предлагается в проектах по складской логистике использовать имитационное моделирование (ИМ) как средство обоснования изменений операционной модели склада. Приводится пример применения ИМ для решения задачи повышения пропускной способности склада.
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…)
Средства измерения характеристик автомобильного потока, необходимые для калибровки низкоуровневых имитационных моделей, часто оказываются недоступными или дорогостоящими. Для идентификации параметров агентов в условиях отсутствия специализированного оборудования предлагается метод, использующий информацию GPS-навигаторов, установленных на автомобилях участников движения. Разработан программный продукт, позволяющий собирать GPS-треки, анализировать их и формировать файл с информацией для параметризации агентных имитационных моделей дорожного движения в среде AnyLogic.