Главная/Проекты/Инструмент эффективного планирования складской инфраструктуры для СИБУРа
Инструмент эффективного планирования складской инфраструктуры для СИБУРа
СИБУР — крупнейшая в России нефтегазохимическая компания с полным охватом отраслевого цикла от газопереработки, производства мономеров, пластиков и синтетических каучуков и переработки пластмасс. Продукция компании применяется во многих секторах экономики по всему миру: строительстве, пищевой промышленности, медицине и фармацевтике, сельском хозяйстве, автомобилестроении и других.
Математическая модель, разработанная консультантами LAMACON, позволила СИБУРу более быстро и взвешенно принимать управленческие решения при планировании складской инфраструктуры, а также найти возможности сокращения складских и транспортных затрат.
Повышение эффективности распределения запасов и потоков между существующими объектами инфраструктуры
Определение наиболее выгодных локаций для новых складов
Выбор структуры клиентской доставки с учетом затрат и сроков
Решение
Эксперты LAMACON разработали оптимизационную модель распределения полимеров по товаропроводящей сети для снижения транспортных и складских затрат и определили оптимальные потоки готовой продукции на горизонте 18 месяцев. Также команда консультантов определила ключевые рычаги оптимизации затрат и предложила рекомендации по изменению инфраструктуры.
Результаты
Разработан инструмент планирования с возможностью проведения сценарного анализа, проверки гипотез для принятия бизнес-решений
Разработан оптимальный план загрузки складской инфраструктуры на горизонте 18 месяцев
Для повышения удобства сайта мы используем cookies. К сайту подключен сервис Яндекс.Метрика, который также использует файлы cookies.
Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cookies. Политика обработки персональных данных ↗
30 июня в 11:00 | Вебинар
Как сократить транспортные затраты в среднем на 16% без снижения уровня сервиса
На вебинаре эксперты LAMACON покажут, как компании находят двузначную экономию транспортных затрат без снижения уровня сервиса и многомиллионных инвестиций в ПО.