Как с помощью моделирования оптимизировать оборачиваемость инфраструктуры

Продолжаем цикл статей, где эксперт консалтинговой компании LAMACON Антон Темников рассказывает, как применять возможности математического моделирования в агропромышленном секторе. В этом материале речь пойдет о рычагах повышения эффективности использования инфраструктуры: выявлении узких мест и модернизации объектов, а также поиске альтернативных вариантов утилизации собственных мощностей.

Если мощности объектов производства и хранения в течение года используются единожды — сбор урожая, загрузка мощностей и отгрузка продукции, эффективность их эксплуатации невысока. В самом неоптимальном варианте мощности инфраструктуры избыточны относительно валового сбора культур с полей. Однако если грамотно распределить ресурсы, на одних и тех же мощностях можно обработать разные культуры, повысив тем самым их оборачиваемость.

Кроме того, чем больше объемов объекты инфраструктуры могут пропустить в течение года, тем быстрее окупятся инвестиции в них. Если оборачиваемость равна единице, срок окупаемости может составлять 15-20 лет и строительство будет нерентабельно. Более эффективное использование мощностей, напротив, открывает возможности для строительства новых объектов со сроком окупаемости гораздо короче.

По-новому взглянуть на возможности своей инфраструктуры может создание ее математического двойника. Оцифровав потоки поступления сырья на производственные мощности и выпуск готовой продукции, можно найти и устранить узкие места, которые тормозят процессы. Также есть возможность найти культуры, с которыми можно работать дополнительно в качестве производителя или трейдера, чтобы утилизировать инфраструктуру эффективнее.

Рассмотрим, какие возможности может дать математическое моделирование агрокомпаниям в части использования инфраструктуры. Можно выделить два основных направления повышения ее эффективности. Первое подразумевает анализ действующих мощностей, поиск узких мест, приведение конфигурации инфраструктуры к оптимальному состоянию и ее модернизацию. Второе связано с поиском альтернативных возможностей использования инфраструктуры — это работа с новыми культурами, в том числе ранними и поздними, а также балансировка периодов хранения и реализации со своих элеваторов.

Агрокомпания может собрать с полей ранние культуры, разместить на своих элеваторах и продать их позже, в период роста цен. Однако продать все в период максимальной цены не получится — слишком большое предложение автоматически «обвалит» стоимость. Это значит, что более выгодно будет продать часть урожая сразу, определив оптимальные каналы сбыта. Часть же можно придержать, чтобы выиграть в цене продажи. Моделирование в данном случае позволяет определить баланс: какую часть собранных культур продать сразу, а какую позже — за более высокую стоимость.
Загружать свою инфраструктуру хранения можно не только со своих полей. Одним из способов повысить оборачиваемость инфраструктуры является трейдинг. Трейдер может скупать культуры у фермеров, консолидировать объемы на своих мощностях (а значит, оборачивать ее!), а после выгодно продавать, пользуясь своими наработанными каналами сбыта.

Поскольку трейдеры получают прибыль на разнице цен закупки и продажи культур, для них важно правильно анализировать текущую рыночную конъюнктуру, чтобы выбрать оптимальный момент для закупки и продажи. Также надо определить, с каких полей выгодно закупить и привезти сырье, каким клиентам отгрузить, чтобы логистика не «съела» маржу. Движение сырья от поля до клиентов через элеваторы трейдера можно смоделировать, найдя оптимальные товаропотоки.
Иногда, чтобы мощности были готовы к работе с разными культурами, потребуется их модернизация — речь об этом пойдет дальше.

Модернизация — это любое изменение производственных мощностей и мощностей хранения, которое направлено на повышение их эффективности. Модернизация дешевле и имеет более короткий срок окупаемости, чем приобретение новых объектов, при этом экономический эффект может оказаться ощутимым для бизнеса. Проектирование модели цепи поставок поможет определить, где модернизация принесет наибольший экономический эффект, а где лишь несущественную выгоду, что позволяет приоритизировать изменения.

Во-первых, можно найти узкие места в текущих процессах: например, плохо организована отгрузка — и предприятие не успевает отгрузить все ранние культуры до начала работы с поздними. Тогда модернизация этого звена цепи позволит увеличить пропускную способность инфраструктуры. Другой пример: при работе в регионе с высокой влажностью увеличение площади зерносушильных комплексов существенно повышает скорость обработки сырья, а значит, и оборачиваемость объектов.

Во-вторых, интерес может представлять модернизация объектов для работы с другими культурами. Из-за разницы технологических условий хранения культур не каждую можно размещать на одних и тех же объектах. Если стоит задача по увеличению оборачиваемости инфраструктуры, с помощью математического моделирования можно просчитать, какие инвестиции в модернизацию заложить, чтобы расширить число культур, с которыми производитель сможет работать. Это в том числе помогает начать работать с ранними и поздними культурами, которые рассматривались в начале статьи.

«Деметра-Холдинг» — крупнейший зерновой холдинг, объединяющий активы в области транспортной экспортной логистики и трейдинга. Задачей компании было определить оптимальное расположение объектов инфраструктуры для трейдинга, что означало найти локации с профицитом валового сбора урожая относительно имеющихся мощностей хранения, при этом в достаточной близости к экспортным терминалам.

Для «Деметра-Холдинга» эксперты LAMACON разработали цифрового двойника цепочек поставок от зерновых производителей до существующей элеваторной сети трейдера. С помощью математической модели аналитики составили рейтинг регионов и определили оптимальные локации для строительства новых элеваторов с учетом будущего распределения объемов производства зерна в России и уже существующих элеваторных мощностей.

Профицитных регионов оказалось достаточно много, поэтому отбирали только наиболее высокооборачиваемые, которые позволяли полностью утилизировать инфраструктуру от двух раз в течение года. С помощью сценарного анализа с учетом изменений прогноза производства зерна были найдены наиболее устойчивые решения и разработаны рекомендации, в каких локациях новые объекты инфраструктуры обеспечат максимизацию прибыли при оптимизации логистических затрат.

С учетом высокой ключевой ставки многие крупные инфраструктурные проекты, в том числе в сельском хозяйстве, могут быть приостановлены из-за долгого периода окупаемости. Однако применение оптимизационного математического моделирования открывает перед агрокомпаниями возможности более эффективно использовать имеющиеся объекты инфраструктуры и получать с них дополнительную прибыль.

Источник: «Агроинвестор»