Развитие сети складов компании «Эльдорадо»

ОПИСАНИЕ ПРОБЛЕМЫ

Компании «Эльдорадо», владеющей сетью магазинов бытовой техники и электроники в 350 городах РФ, требовалось определить оптимальное количество складов и города их расположения для лучшего удовлетворения спроса покупателей и минимизации затрат на доставку и хранение товара. Анализ показал применимость для этой проблемы решения по оптимизации цепей поставок anyLogistix.

В качестве входных данных заказчик предоставил информацию о потенциальных точках складов: расходы на аренду помещений, инвестиции на открытие новых или расширение старых складов, средний уровень и стоимость хранения товарных запасов, суммарные расходы на ФОТ и охрану и пр. Кроме того, в имитационной модели anyLogistix были учтены географические координаты складов и магазинов, расстояния между городами.

РЕШЕНИЕ

Retail Supply Chain OptimizationИмитационная модель позволила детально воспроизвести несколько вариантов событий:

  • «каждый день» (в модельном времени): в магазинах продается товар, считаются потери от дефицита товара и стоимость товарного запаса в системе;
  • «раз в неделю»: происходит пополнение товарного запаса на складах до целевого уровня, считается стоимость транспортировки товара и планируется отсроченный платеж поставщикам;
  • «каждый месяц»: обновляются целевые уровни складов согласно месячному уровню продаж магазинов, генерируются маршруты поставок товаров со складов в магазины, планируются отправки товара франчайзи.

«Ежемесячные» продажи соответствуют среднему уровню продаж, а «ежедневные» продажи генерируются случайно.

Пользователь может проводить несколько типов экспериментов:

  • В простом эксперименте пользователь вручную выбирает склады из списка и запускает модель с данным набором, чтобы получить статистику по выбранной комбинации.
  • Эксперимент варьирования параметров перебирает все возможные комбинации расположения складов, учитывая «зафиксированные» склады и их максимально возможное количество. В результате эксперимента отображается лучшая комбинация складов при наименьших затратах компании.
  • На основе этой конфигурации цепи поставок оптимизационный эксперимент рассчитывает площадь складов при магазинах.

РЕЗУЛЬТАТ

Применение решения позволило выбрать оптимальный вариант организации сети распределительных центров из 63 тыс. потенциальных комбинаций. Затраты на внедрение ПО окупаются в течение первых двух месяцев работы по схеме дистрибуции, рекомендованной моделью. Эта система поддержки принятия решений рассчитана на долгосрочное использование, т.к. позволяет находить новые оптимальные схемы дистрибуции при изменении обстановки (изменение тарифов на перевозку, открытие новых магазинов и изменение объемов продаж, изменение параметров складов и т.д.).

Другие примеры проектов