Lamacon
Открыт набор на программу для студентов «Моделирование цепей поставок от LAMACON» Открыт набор на программу для студентов «Моделирование цепей поставок от LAMACON»
Открыт набор на программу для студентов «Моделирование цепей поставок от LAMACON» Открыт набор на программу для студентов «Моделирование цепей поставок от LAMACON»
28.10.2021
ВРЕМЯ ЧТЕНИЯ ≈ 7 МИН.

Цена ошибки высока: как алкопроизводители оптимизируют цепочки поставки

Экспертный материал

Антон Темников

Руководитель группы по анализу данных

По данным GfK, из всех FMCG-товаров в потребительской корзине россиян напитки занимают 2 место по доле — 12%, и почти половина из них приходится на алкоголь. Специфика продукта диктует особые требования к логистике. Какие инструменты и подходы позволяют оптимизировать цепочки поставок алкогольной продукции? Расходы растут: с июня 2020 по май 2021 года по сравнению с аналогичным периодом в 2019 продажи виски выросли на 16%, рома – на 12%, джина – на 43%. Исследование fast moving consumer goods от NielsenIQ подтверждает: продажи алкоголя в магазинах в денежном выражении выросли на 6,1% (против 4,2% годом ранее), и почти 70% продаж приходится на супермаркеты и минимаркеты.

Антон Темников, эксперт направления Supply Chain Design ГК «КОРУС Консалтинг», рассказал, как особенности алкогольного производства влияют на поставки и как бизнес оптимизирует их с помощью математического анализа.

Специфичным товарам — специфичная доставка

Цели и задачи управления логистикой в алкогольной отрасли такие же, как у других производителей и дистрибуторов — обеспечить максимальный уровень сервиса при минимальных издержках. Однако бизнес специфичен — в нем много специфических условий, которые влияют на себестоимость конечного продукта.

Прежде всего, это строгий контроль. Для защиты от контрафакта алкогольная продукция подлежит маркировке и контролируется в единой государственной системе. Использование ЕГАИС, системы учёта алкогольной продукции, которая отслеживает передвижение каждой бутылки от производителя до потребителя, – это обязательное требование к производителям. Оно создает некоторые дополнительные затраты и ограничения по сравнению с другими категориями FMCG-сегмента.

В зависимости от размеров компании, ее процессной зрелости и уровня автоматизации эти затраты различаются. Если для некоторых это незначительные расходы на оплату самой системы и сопровождения, то для других маркировка может увеличивать затраты на 5-10% относительно безалкогольной продукции — все это за счет дополнительных операций и неэффективностей в цепях поставок.

Еще одна особенность — сезонность продаж. В предновогодний сезон, в ноябре-декабре, продажи среди производителей алкогольных напитков практически сопоставимы с объемом, который формируется за остальные десять месяцев. По данным Nielsen Россия, предновогодняя суета является высоким сезоном для целого ряда алкогольных напитков, особенно игристых вин: только за один декабрь продается около 30% шампанского и 22% игристого вина от годового оборота категорий в натуральном выражении.

Специфичными для сферы являются и большие затраты, связанные с тарой для напитков. Значительный вес и хрупкость стекла по сравнению с пластиковой тарой накладывают ограничения на упаковку, которая должна быть более прочной и не допускать прямого соприкосновения донышек бутылок, да и сами действия со стеклом должны быть максимально аккуратными — все это усложняет и удорожает складские операции и транспортировку.

К примеру, в одной крупной торговой сети стоимость складских операций для алкогольной продукции, основную долю которого составляет продукция в стекле, на 11% выше, чем для безалкогольных напитков, которые в большинстве случаев разливаются в ПЭТ-бутылки.

Влияет на доставку и высокая стоимость продукции. В первую очередь, речь об элитном алкоголе. Оптимальный объем запасов, их своевременное пополнение и правильное размещения подготовительных запасов на случай непредвиденных проблем или высокого сезона играют ключевую роль в управлении оборотным капиталом.

Подобные ограничения и затраты диктуют развитие сетевой структуры с меньшим количеством складов и более длинными плечами доставки. Порой выгоднее иметь 2-3 склада и доставлять товары магазинам в радиусе 1000+ километров, чем иметь 8-10 складов и доставлять в радиусе 200-300 километров.

Также перед компаниями встают дополнительные вопросы:

  • Соответствует ли текущая сетевая структура оптимальной?
  • Достаточно ли текущего количества складов или, наоборот, избыточно?
  • Что выгоднее – доставлять небольшие заказы по магазинам сети клиента или формировать консолидированный заказ в распределительный центр и договариваться о логистическом бонусе?
  • Если структура логистической сети изменится, как правильно разместить подготовительные запасы (пребилды) по эшелонам?
  • Когда это делать, чтобы обеспечить продажи в высокий сезон, но не «замораживать» слишком много денег в запасах?

Новый подход к оптимизации

Какие-то компании решают вопрос оптимизации поставок вручную, с помощью Excel-таблиц и экспертных мнений, накопленных за годы работы. Однако это не всегда оправдано из-за огромного количества обрабатываемых данных и невозможности увидеть все сценарии развития цепей поставок. Если учесть, что руководители логистики принимают решения о крупных инвестициях в производственную и логистическую инфраструктуру, стоимость ошибки может оцениваться в миллиарды рублей.

Другой способ решения задач в цепях поставок – технология цифрового двойника. Это создание математической модели, которая учитывает совокупность всех объектов компании (складов, распределительных центров и др.), транспортных потоков, политик обслуживания (правила отгрузок, размеров транспорта, частота рейсов и пр.) и ограничений.

Подобные системы позволяют в безрисковой среде рассчитать десятки гипотез и сценариев «что, если», оценить финансовую эффективность каждого из них, выбрать лучший или определить последовательность имплементации изменений для получения максимальной отдачи в кратчайшие сроки. Результаты анализа также учитываются в разработке «дорожной карты» развития логистики производителей на длительный горизонт.

Например, для учета ограничений, накладываемых ЕГАИС, в цифровом двойнике создаются правила, позволяющие модели «понимать», что одни объекты могут работать с алкоголем, а другие – нет. Для учета специфики продуктов указываются уникальные весогабаритные характеристики упаковки и паллеты, правила утилизации кузова грузовика.

Также для соответствующего объекта и продукта задаются все тарифы на складские операции и особенности работы склада с такой продукцией. Все это в совокупности делает цепочку поставок в цифровом двойнике уникальной и отличной, например, от цепочки поставок безалкогольных напитков.

Кейс

На рынке есть успешные кейсы использования технологии. К примеру, российское подразделение одного из крупнейших мировых производителей алкоголя премиум-класса решило оптимизировать текущие цепочки поставок, чтобы сократить издержки и определить стратегию развития цепочек поставок на горизонте одного года.

Компания построила цифрового двойника, который позволил оценить существующие цепочки, найти неэффективности и рычаги оптимизации, рассчитать оптимальное расположение складов при помощи гравитационного анализа спроса, который заключается в поиске идеальной локации относительно объема спроса и длины плеча, проверить ряд бизнес-гипотез при помощи сценарного анализа.

В итоге у производителя появились рекомендации, позволяющие сэкономить до 9% на транспортных затратах и 1% на складских. Рекомендации включали как устранение неэффективности путем перераспределения потоков в существующей сети и изменении источников снабжения, так и инфраструктурные решения по закрытию неэффективных складов и открытию новых.

Новые вызовы — новые решения

Вспышка Covid-19 существенно повлияла на рынок алкогольных напитков. Во-первых, во всем мире из-за рекомендаций не посещать публичные места сильно пострадал сегмент рынка «вне дома», который в некоторых случаях приносил до 50% выручки компаний. Однако этот фактор не очень заметен в нашей стране: данный канал продаж все еще составляет малую долю рынка российских алкогольных напитков – всего около 2-3%.

В марте 2020 года наши производители и дистрибьюторы алкогольной продукции, наоборот, отчитались о заметном росте продаж и опять же из-за установок «оставаться дома». Во-вторых, мировые производители спиртных напитков увеличили запасы продукции, фокусируясь на поддержке локальных сообществ и дистрибуторов, включая бары.

Постоянно меняющиеся условия рынка – развитие одних игроков и уход других, – но в большей степени угроза продолжения пандемии подтолкнули компании к пересмотру глобальной бизнес-стратегии. Поэтому компания, чей кейс был приведен выше и которая ранее использовала цифрового двойника цепочек поставок для решения операционных задач, добавила в математическую модель новые предпосылки и условия для проверки бизнес-гипотез о закрытии одного склада и пересмотре схем поставок в некоторые крупные торговые сети.

На основе полученных результатов бизнес построил «дорожную карту» изменений в логистике – закрыть склад после изменения схемы поставок в одну крупную розничную сеть (вместо доставки по магазинам на доставку до РЦ сети), а также изменить схему поставок с другим ритейлером. К концу 2020 года производитель сэкономил до 15% затрат по сравнению с предыдущим состоянием цепочек поставок.

Сейчас на рынке все чаще встречается запрос на создание коллаборации производителей и клиентов, обеспечивающих основную долю спроса. Ими зачастую являются крупные торговые сети, имеющие собственную инфраструктуру и логистику товаров, а значит и затраты на пути продукта до полки.

В коллаборациях бизнес стремится найти оптимальное решение для цепочки поставок от производителя до магазина, разделив логистические затраты между собой так, чтобы все стороны оказались в выигрыше. Оптимизационное моделирование в этом случае помогает найти самую эффективную структуру цепочек и сделать подобное исследование прозрачным для всех сторон.
Чем сложнее продукт и его путь от производственного концерна до потребителя, тем больше потерь может нести компания при его транспортировке и хранении. И если в небольшом бизнесе подобные потери не будут такими значительными, то для крупных предприятий неэффективные операции стоят миллиарды рублей.

Переход от ручного планирования в электронных таблицах в сторону математического моделирования цепей поставок способен не только защитить компанию от необоснованных решений и дорогостоящих ошибок, но и найти новые точки оптимизации и экономии.

Источник: New Retail

Поделиться в социальных сетях

Подпишитесь на обновления в блоге

Когда появится новый полезный материал, мы сразу отправим вам его на почту!

Читайте также

Все материалы
Наверх

Свяжитесь с нами

    Ваше имя*
    Компания
    Телефон
    E-mail*
    Что бы вы хотели узнать?
    Lamacon

    Оптимизация закупок-2026: снижаем издержки через выстраивание работы с поставщиками

    18 ноября в 11:00 | Вебинар

    Расскажем о решении для снижения совокупных затрат на полную цепочку поставок до 12%