Планирование в условиях рисков и неопределенности: смена поставщиков, изменения тарифов на транспорт или складские операции

В 2022 году российский рынок ритейла и FMCG столкнулся с огромным количеством вызовов, требующих быстрых и эффективных решений. Полностью или частично ушли поставщики, изменилась структура потоков импорта, подорожали перевозки, изменилось покупательское поведение.

Бизнес вынужден приспосабливаться к таким стремительно меняющимся условиям. С этим помогает математическое моделирование цепей поставок. Этот подход позволяет создать двойник цепочки и с его помощью находить оптимальные решения, проверять гипотезы в безрисковой среде.

Рассмотрим типичную на сегодня ситуацию сети супермаркетов «Березка» (все совпадения с реальными игроками рынка РФ случайны). За последние полгода ритейлер сократил ассортимент на 40%, сделав упор на товары с низкой стоимостью и собственную торговую марку (СТМ). Изменился ассортимент на полках: ушедших с рынка поставщиков заместили новые локальные. Изменились условия ввоза импорта и тарифы транспортных компаний. Как следствие, затраты компании на логистику значительно возросли. Возникла необходимость пересмотра существующих цепочек поставок.

Изменение цепочек поставок должно сопровождаться оценкой экономической эффективности всех плеч доставки, поскольку все элементы логистики взаимосвязаны – изменения в одном звене ведет к изменениям в остальных.

В расчетах необходимо учитывать множество показателей одновременно: затраты на мультиэшелонные перемещения и хранение, ограничения по количеству мест хранения, товарным запасам и т.д. Обработать большой объем данных и сделать такую оценку без специализированных инструментов – задача трудновыполнимая и требующая значительных ресурсов. Стоимость ошибки в текущих условиях крайне высока, поэтому бизнес использует специализированные математические инструменты.

Роль математического оптимизационного моделирования в кризис сложно переоценить. Оно позволяет компании оперативно оценить и экономически обосновать:

• по каким цепочкам доставлять товары в магазины,
  
• как должна меняться логистика при значительном изменении спроса или тарифов,
  
• где хранить товарный запас и в каком объеме, сколько средств будет заморожено в товарном запасе,
  
• какие поставщики должны быть централизованы на склады компании,
  
• какая стоимость полной цепи поставок и прочее.

Перед компанией «Березка» стоит несколько задач:

1. определение оптимальной инфраструктуры и цепей поставок в новых условиях,
   
2. выбор оптимальной географии хранения и комплектации ассортимента с учетом ограничений РЦ.
   
   

Это задачи разного уровня планирования: стратегического и тактического, –
поэтому для их решения нужны разные подходы к данным и моделированию. При выборе агрегации объектов инфраструктуры и продуктов разработчики математических моделей руководствуются не только логикой бизнеса, наличием и качеством данных, но и техническими ограничениями, в том числе возможностями оборудования. Обширные матмодели могут требовать слишком много времени на решение задачи или быть невычислимыми. А расчет более мелких моделей в соответствии с конкретной задачей позволяет быстро отвечать на вопросы бизнеса.

В первую очередь, необходимо верхнеуровнево определить, какая структура цепи поставок позволит удовлетворять спрос клиентов с наибольшей эффективностью. Для этого строится стратегическая модель сетевой оптимизации.

Стратегические модели наименее чувствительны к детализации данных и, как правило, строятся в разрезе крупных уровней иерархии товаров, отличающихся условиями хранения. Нередко для сокращения времени расчета агрегируют также объекты на первом и последнем плечах доставки.

К основным данным, используемым для построения модели, относятся:

1. физические элементы цепи поставок, их характеристики и ограничения: продукты, РЦ, магазины, поставщики, транспортные средства и т.д.;
   
2. прогноз спроса или отгрузок;
   
3. нормативные запасы и ограничения РЦ по хранению;
   
4. правила перемещения продуктов между объектами цепи поставок;
   
5. тарифы транспорта и переменные складские затраты.

Стратегическая модель позволяет с высокой точностью определить оптимальные потоки между объектами цепи поставок с учетом изменившегося спроса, вместимости и пропускных способностей складов, складских и транспортных затрат.

Вот несколько примеров эффективного решения задач в компании «Березка» с помощью модели оптимизации потоков:

• закрытие одного из региональных складов для сокращения постоянных затрат;
  
• хранение низкооборачиваемых товаров на федеральном складе;
  
• доставка импорта напрямую с ХАБа на региональные склады, чтобы избежать двойного хранения и дополнительных затрат на транспорт;
  
• перераспределение потоков на последнем плече доставки.
  

После определения оптимальной структуры цепи и привязок объектов на последнем плече мы можем более подробно рассмотрим ассортимент компании.

Ассортиментная модель – это модель тактического уровня. Она может учитывать закупочную стоимость, разницу логистического бонуса при доставке от поставщиков на склады и напрямую в магазины, а также товарные запасы, возникающие на каждом плече доставки.

Контур ассортиментной модели не включает часть решений, принятых после расчета стратегической модели, например, распределение потоков на последнем плече. Это позволяет снизить вычислительную сложность задачи.

Данные, необходимые для создания ассортиментной модели:

1. физические объекты и их характеристики: РЦ, поставщики, продукты, клиенты;
   
2. привязка клиентов к РЦ;
   
3. возможные локации доставки поставщиков;
   
4. прогноз спроса или отгрузок;
   
5. товарные запасы в разрезе РЦ – SKU;
   
6. переменные складские затраты и транспортные затраты на перемещения между объектами сети;
   
7. ограничения РЦ по отгрузке, а также количеству мест хранения и отбора.
   

Одна из основных задач компании «Березка» – определить оптимальную географию хранения и комплектации с учетом ограничений РЦ и расположения основных поставщиков.

К результатам моделирования в данном случае можно отнести:

• решение о распределении хранения и комплектации внутри сети в разрезе SKU;
  
• Cost to Serve анализ в разрезе продуктов для дальнейшей проработки ассортимента;
  
• снижение общего товарного запаса сети.

Устойчивая, но в то же время гибкая и динамичная цепь поставок безусловно является сегодня важнейшим конкурентным преимуществом. Однако, используя методы математического моделирования цепей поставок, не стоит стремиться к созданию единой детализированной модели, учитывающей одновременно все бизнес-параметры.

Излишняя детализация математического двойника скажется на его производительности и усложнит процесс сбора данных. Определите подход для каждой решаемой задачи, который позволит получать оценку стоимости решения быстро и с высокой точностью.