Математика в аграрной практике. Как разработать стратегию цепочек поставок в АПК

Конкуренция за сырьевые рынки, планирование производственных мощностей, доставка товара до клиентов внутри страны и за ее пределами: по уровню сложности планирование цепочек поставок в агропромышленном комплексе похоже на многопользовательскую компьютерную стратегию. Но если в игре у пользователя есть возможность охватить взглядом всю карту, то стратегическое планирование в АПК остается сегментированным: отдельно планируются закупки, отдельно ведется работа с клиентами

Стратегическое планирование определяет вектор развития компании, приоритизацию целей и распределение ресурсов для их достижения. В цепочках поставок оно задает оптимальную конфигурацию инфраструктуры и товаропотоков с наименьшими логистическими затратами на горизонте трех-семи лет. Главная задача, которую решает эффективная цепочка поставок, — повышение конкурентоспособности предприятия на рынке.

Гибкость стратегии обеспечивается ее пересмотром, обычно раз в год. Ключевыми факторами коррекции являются оценка уровня рисков, заложенных в стратегии, а также соответствие стратегического планирования внешней среде, в которой работает бизнес, внутренним возможностям компании. При анализе внешней среды оцениваются предложение сырья и спрос на производимую продукцию, актуальные возможности рынка (например, появилось новое экспортное направление), конкуренты и их инфраструктура (например, конкурент построил МЭЗ). Внутренние возможности подразумевают объем продукции, который может обеспечить предприятие, исходя из производственных мощностей, а также собственная инфраструктура (например, появились новые объекты или были законсервированы старые). Оценка всех этих факторов позволяет проверить согласованность стратегии с требованиями среды, ее осуществимость и целесообразность.

В нынешних условиях волатильного рынка ведутся споры о том, целесообразно ли долгосрочное планирование. На практике же его ценность только возрастает, но предъявляется важное требование: должна быть возможность быстрой и частой корректировки планов. Следовательно, требуются инструменты, способные оперативно исследовать большие объемы новых входных данных. А еще лучше заранее просчитывать разные сценарии развития событий и иметь заготовленные варианты решений для каждого из них.

Несмотря на то что аграрная отрасль долгое время была одной из самых традиционных индустрий, сейчас многие компании сектора «распробовали» цифровизацию и все чаще обращаются к технологиям с целью оптимизировать работу для достижения более высоких операционных показателей.

Однако если отдельные бизнес-процессы автоматизируются и оптимизируются довольно интенсивно, направление стратегического планирования цепочек поставок долго оставалось закрытым для технологического прогресса. Как правило, долгосрочные планы базировались на экспертизе отдельных специалистов, которые давно работают в отрасли и знают, чем она живет: какие есть тенденции, что важно учитывать при расчетах, где находятся те или иные агрохолдинги и какие у них позиции.

Такой подход, очевидно, устарел, и лучшее тому доказательство — системные проблемы инфраструктуры АПК. Ее значительная часть строилась еще в СССР, зачастую в традиционных для того времени регионах выращивания сельхозкультур, имеет низкую эффективность и не отвечает текущим задачам по обеспечению потребностей внутреннего рынка и наращиванию экспорта. Есть сложности и в логистике: нехватка и высокая стоимость транспорта, а также перестройка маршрутов в связи с санкционными ограничениями.

В каких-то регионах, например Курской или Брянской областях, инфраструктура довольно обширна, но там ощущается явный недостаток сырья, так как, скажем, урожай масличных по большей части теперь собирается на Юге и в Приволжье. Чтобы загрузить мощности, компаниям, которые владеют неудачно расположенной инфраструктурой, приходится конкурировать за сырье в других регионах. Там они априори находятся в более слабой позиции, так как для них сильно дорожает логистика, что делает все производство менее рентабельным.

При этом Россия наращивает урожаи масличных, зерновых и других культур для обеспечения продовольственной безопасности страны и повышения экспортного потенциала отечественного АПК. Согласно предварительным данным Минсельхоза, урожай зерна в России в 2023 году составил не менее 147 млн т, и это второй по объему результат за всю историю страны. Валовой сбор масличных тоже обновляет рекорды. Так, урожай подсолнечника может приблизиться к 17 млн т.

Увеличение объемов производства сырья приводит к росту мощностей по переработке. В частности, масличных в совокупности в целом по стране уже может осваиваться до 31 млн т, в то время как пять лет назад этот показатель не превышал 25 млн т в год. Интенсивный рост мощностей позитивно сказывается на укреплении позиций России в глобальной торговле, однако приводит к увеличению конкуренции среди производителей и заставляет их искать новые подходы к планированию инфраструктуры.

Традиционно стратегии многих бизнесов строятся, отталкиваясь от коммерческих перспектив. Эта схема характерна для любого ритейла и учитывает планы продаж и позицию относительно конкурентов — именно эти параметры определяют развитие инфраструктуры. Например, если стратегия предусматривает расширение доли рынка в определенном регионе, компания будет открывать там магазины и арендовать или покупать складские помещения. Такая инфраструктура всегда ориентирована на близость к рынкам сбыта.

Ситуация в агропромышленном комплексе существенно сложнее. Компании здесь конкурируют не только за клиентов, но и за сырье, поэтому инфраструктура обязана учитывать оба этих фактора. Элеваторы или МЭЗ должны располагаться как можно ближе к источникам произрастания сырья, иначе возить его будет дорого, и предприятие проиграет конкурентам с более удачной инфраструктурой. При этом локация должна обеспечивать удобные подъездные пути, чтобы в период сбора урожая — высокий сезон для аграриев — эффективно загружать мощности без простоя машин.

Конкуренцию за клиентские рынки тоже никто не отменял — логистика до клиентов не должна быть слишком дорогой и «съедать» прибыль. Если в ритейле ответ на вопрос, где развивать цепочки поставок, довольно очевиден — как правило, ближе к спросу, — то в АПК однозначного ответа нет.

На примере масличных, где большое количество сырья превращается в существенно меньшее количество готовой продукции (из тонны семян подсолнечника получают 400-450 кг масла), кажется интуитивно логичным разместить инфраструктуру ближе к местам произрастания семечки, чтобы не возить дополнительные объемы. Однако необходимо учитывать и то, что транспортировать готовое масло наливом нужно в специальных цистернах, а это дороже, чем перевозить семечку, и стоимость доставки сырья и готовой продукции может уравняться.

Еще один пример: производство продукции АПК на экспорт. Поскольку предложение в агропромышленном комплексе по многим категориям товаров в нашей стране профицитное, отдельным критерием оценки инфраструктуры при создании стратегии становится удачное расположение относительно ворот экспорта — чаще всего это порты.

Как в АПК обычно решают эту задачу с множеством неизвестных при стратегическом планировании цепочки поставок? Чаще всего сегментированно: одно подразделение отдельно планирует закупку сырья, другое — сбытовую политику, третье занимается стратегией развития цепочек поставок. При этом решения основываются в большей степени на экспертизе и интуиции менеджмента, который часто исходит из предпосылки «так исторически сложилось» и не в полной мере учитывает изменившиеся условия. Такой подход к планированию создает сложности не только на уровне несогласованности разных элементов стратегии, но и на уровне того, что каждый управленец, отвечающий за свою часть стратегии, «тянет одеяло на себя», лишая компанию возможностей создать интегрированный процесс.

Если для компаний, не имеющих большой вариативности решений, консервативное планирование в Excel с опорой только на видение экспертов является в целом достаточным, то бизнесы со сложной инфраструктурой требуют более точных и современных инструментов. Один из них — математическое моделирование. Для АПК, где цепочки поставок существенно более сложные, чем даже в федеральном ритейле с разветвленной торговой сетью, потенциал модернизации при применении моделирования наиболее высокий.

Интегрированная стратегия, которая учитывает одновременно предложение и закупки, спрос и продажи, а также конкурентов на сырьевом и клиентском рынках, открывает перед компаниями агропромышленного сектора возможности для значительного повышения эффективности при планировании инфраструктуры. Это принципиально новый подход к стратегическому планированию и созданию целостной картины бизнеса в конкурентном окружении, который сейчас возможен только с помощью инструментов моделирования.

Реальные практические кейсы показывают значительный экономический эффект, которого можно достичь с помощью применения инструментов оптимизационной математики в производственных компаниях со сложной логистической функцией и большим объемом производства. Так, для компании — производителя мясной продукции потенциал сокращения операционных расходов в сквозной цепочке поставок (E2E-цепочке) составил 2,5%. С учетом логистических затрат в масштабе предприятия это эквивалентно сотням миллионов рублей экономии.

При таком подходе речь идет уже не об интуитивной догадке, а о математически рассчитанной вероятности, как изменится рыночная ситуация от конкретных шагов самой компании или ее конкурентов. Появляется возможность не просто подстраивать инфраструктуру под спрос или предложение, но и с помощью аналитики рынка принимать решения относительно коммерческой или закупочной стратегии. Например, есть регион, где предприятие уже в более выгодной позиции относительно конкурентов, и оно может корректировать там свою стратегию закупок или принимать решения о дальнейшем развитии инфраструктуры, проверив гипотезу заранее в безрисковой среде.

Принципиальное отличие математических инструментов от экспертных заключений в их непредвзятости и возможности найти контринтуитивные решения. Модель может подтвердить и мнение эксперта, но при этом оцифрует его и даст дополнительные инсайты для развития бизнеса. Важно отметить, что моделирование не является заменой экспертов. Они остаются важным звеном в планировании, но меняется их роль: они выступают как источник входных данных, а также проводят валидацию результатов.

Применение моделирования для объединения в единый контур всех элементов стратегии на практике показало, что инструмент предлагает огромное количество вариантов развития событий и возможностей их интерпретации в интересах бизнеса. Каждый новый результат работы модели — новая пища для размышлений относительно оптимизации процессов.

Вместе с тем внедрение технологий служит драйвером повышения процессной зрелости компаний: чтобы действительно с пользой применять результаты стратегического планирования, необходимо переосмыслить подход к интерпретации результатов и механизмы принятия решений.

В качестве примера применения объемного стратегического планирования можно привести кейс по определению оптимального расположения зернового элеватора для «Деметра-Холдинг». Поскольку компания ориентирована на экспорт продукции, локация должна была отвечать двум требованиям: наличию профицита сырья и минимальной стоимости логистики для экспортных маршрутов.

На первом этапе проекта был оцифрован рынок элеваторных мощностей страны и создана тепловая карта профицитных локаций, после чего были отобраны 20 локаций, где много сырья, но низкая плотность элеваторной инфраструктуры. Именно эти территории обладали высоким потенциалом для приобретения или строительства нового элеватора, чтобы наиболее эффективно загрузить производственные мощности.

Далее для выбранных 20 локаций были рассчитаны логистические затраты с учетом спектра ставок на перевозки до порта автомобильным и железнодорожным транспортом. Сценарный анализ с разным прогнозом валового сбора зерна помог отобрать три устойчивых решения, обеспечивающих стабильно высокий результат в разных сценариях и имеющих минимальные затраты на логистику как до элеватора, так и от элеватора до порта.

Кстати, такой подход к планированию инфраструктуры позволяет не только определить оптимальные локации для новых объектов, но и пересмотреть целесообразность владения имеющимися. Если объект генерирует убытки, моделирование может подсказать нетривиальное решение: не всегда компании нужно полностью уходить из региона (ведь это откроет возможности для конкурентов!) — иногда требуется законсервировать неэффективный объект и приобрести, арендовать или построить новый, но большего объема или с более удачным расположением.

Кроме того, технологии позволяют оцифровать ожидаемые результаты работы предприятия с помощью анализа сценариев развития событий в случае изменений прогнозов производства и потребления, а также оценивать потенциальную оборачиваемость объектов инфраструктуры в новых локациях.

Источник: «Агроинвестор»