Как и зачем инвестировать в моделирование цепей поставок в кризис

В последние годы стала расхожей фраза «волатильность – новая нормальность». И прошедшие несколько месяцев лишь подтвердили это высказывание. Вести бизнес «как раньше», несомненно, более невозможно. Особенно это касается управления логистическими цепочками. О том, как сегодня планировать логистику, в статье Дмитрия Красилова, генерального директора LAMACON.

В 2022 в России логистика изменилась фундаментально: структурная перестройка, параллельный импорт, новые маршруты, поставщики и каналы сбыта готовой продукции. Раньше для принятия «судьбоносных» решений для цепей поставок команда аналитиков просчитывала детальный план, что занимало недели или даже месяцы. Сейчас же такими временными ресурсами никто не обладает.

Первые недели кризиса все операции и действия компаний больше напоминали «латание дыр». Сейчас ситуация немного стабилизировалась, а значит, самое время задуматься об эффективности и будущем. Причем подойти к вопросу нужно стратегически: оценить набор сценариев, по которым бизнес будет адаптироваться к изменившимся условиям, и подготовить свою цепь поставок. И действовать нужно сразу по двум направлениям: операционная деятельность и стратегическое управление.

Высокая волатильность и очень короткий горизонт планирования – это основные вызовы сегодня. Когда колебания рубля превышают 10% в день, сложно говорить о долгосрочных перспективах, ситуация слишком непредсказуема. Однако сейчас самое время адаптироваться к новой реальности, принимая гибкие, точные и, вполне возможно, контринтуитивные решения. Здесь на помощь приходит математика. Как показывает практика, варианты, предлагаемые оптимизационным алгоритмом, эффективнее предложений команды опытных аналитиков.

Драматическая волатильность – это идеальная среда для оптимизационных алгоритмов. Технология оперативно рассчитывает сценарии «что будет, если…» и обосновывает принимаемые логистические решения. По данным аналитиков AIMMS, более 40% компаний, использующих специализированные инструменты для моделирования цепей поставок, получают ответы на возникающие вопросы в течение считанных дней.

При текущей волатильности компании решают целый пул задач:

• как перестроить цепь поставок в ситуации, когда текущие поставщики больше не готовы продолжать отгрузки или меняются транспортные и складские тарифы;
  
• как изменение спроса в одной из категорий продукции повлияет на цепь поставок с точки зрения затрат и уровня клиентского сервиса;
• достаточно ли емкости и пропускной способности действующих складов для хранения товарного запаса при увеличении спроса;
• закрытие каких складов будет оправдано при падении спроса;
• где и какие продукты производить и как снабжать клиентов, если структура спроса изменилась (в одной категории он вырос, а в другой – снизился).

В подобной ситуации пару лет назад оказался крупный мировой производитель алкоголя премиум-сегмента, когда упал спрос на элитные напитки. Для сокращения издержек компания планировала реструктуризировать логистическую сеть, но как именно это сделать – решала с помощью цифровых двойников. Производитель рассматривал семь сценариев оптимизации с различными способами доставки (в том числе прямой, сразу клиенту), открытия и закрытия существующих объектов. В результате компания выбрала один из наиболее неожиданных вариантов. Она закрыла склад в Санкт-Петербурге, поскольку возить продукцию через склад в Московской области выгоднее, особенно с учетом меняющегося спроса.

Часть текущих операционных решений будут иметь долгосрочные последствия для логистики компании. Например, временное изменение пула поставщиков в надежде на скорое возвращение докризисного положения дел может оказаться перманентным. Это решение станет стратегическим и повлияет на бизнес всей компании на годы вперед. Или другой пример: пару лет назад взлетевший спрос на услуги доставки до двери во время пандемии оказался не просто трендом, а стал покупательской привычкой для населения и бизнеса.

Поэтому при принятии временных решений необходимо оценивать их долгосрочное влияние на цепь поставок и в конечном счете на бизнес компании. Сделать это можно тоже с помощью математической модели. При решении оперативных задач алгоритмы учитывают все затраты, возникающие в цепи поставок, и предлагают решение с расчётом экономической эффективности. В результате у компании набор сценариев, с помощью которого можно оценить влияние волатильности тарифов или спроса на устойчивость решения.

Наиболее сложные вопросы при реализации проекта матмоделирования – защита инвестиций, сроки и стоимость.

Чем сложнее цепь поставок, тем больше сценариев развития событий нужно бизнесу. Это влияет на время, которое занимает создание модели.

Сроки разработки модели можно сократить, если команда экспертов, которая занимается оптимизацией цепочек поставок, накопила большое количество информации, которую можно использовать в качестве бенчмарков (усредненных данных по рынку). Среди них:

• тарифы на складские операции и постоянные затраты на квадратный метр склада в год;
• транспортные тарифы;
• арендные ставки на складские площади и 3PL-услуги;
• капитальные затраты на открытие и закрытие складов.

Используя эту информацию, можно уменьшить time-to-value без значительной потери качества результатов моделирования. Сокращать сроки лучше всего на ранних этапах проекта. Так, например, формирование архитектуры и калибровка модели, которую производят в самом начале, может достигать в среднем до 30-40% от всего процесса.

Как показывает наш опыт, экономия в цепях поставок, достигаемая с помощью моделирования, существенно превышает инвестиции бизнеса в проект. Как правило, в целом по рынку она составляет от 3% до 17% от общей стоимости цепи поставок при соответствующих показателях ROI в сотни или даже тысячи процентов. Ровно поэтому стоимость проекта по оптимизации часто содержит переменную часть, которая привязана к результатам и составляет от 70% общей стоимости.

Текущая ситуация привела к драматическим изменениям цепей поставок многих сегментов экономики и кажется, что волатильность будет только нарастать. Для принятия взвешенных оперативных решений в цепях поставок лидеры индустрий используют оптимизационные математические модели, что неоднократно подтвердило свою эффективность. Крупнейшие российские компании в ритейле и производстве экономят в среднем от 7% до 10% всех затрат, что особенно актуально в кризис и периоды турбулентности.

Источник: Retail & Loyalty