Пример применения сетевого моделирования цепей поставок

Цепь поставок компании "Coca-Cola" в Германии в 2004 г. включала в себя один крупный и несколько мелких заводов по производству готовой продукции, а также большое количество различных распределительных центров и складов, с которых обслуживались более чем 160 тыс. клиентов. Потоки в цепях поставок были довольно интенсивными – 4,1 млн отгрузок в год при 40 млн позиций в заказах (рис. 3.29).

При этом, как очевидно из рисунка, довольно часто приходилось не только отправлять продукцию заказчикам, но и планировать и выполнять межскладские перемещения для поддержания необходимого ассортимента во всех точках складской распределительной системы.

В целом конфигурация сети поставок позволяла довольно успешно поддерживать маркетинговые планы и планы продаж компании, лидирующей на рынке. Однако изменения во внешней среде организации заставили руководство задуматься над возможностью перераспределения потоков. Во-первых, естественным следствием

Сетевая структура цепей поставок компании

Рис. 3.29. Сетевая структура цепей поставок компании "Coca-Cola" в Германии в 2004 г.

консолидации рынка розничной торговли стало увеличение доли поставок на склады клиентов вместо прямой поставки в магазины. Во-вторых, изменение ассортимента упаковки, потребовавшееся в результате принятия нового законодательства в мае 2006 г., привело к переходу на один центр розлива продукции.

Таким образом, перед SC-менеджментом компании встал серьезный вопрос – каким образом улучшить эффективность цепи поставок, принимая в расчет изменения ассортимента упаковки, переход с прямой доставки на доставку на склады и централизацию производственных площадей? Для решения поставленной задачи были приглашены специалисты консалтинговой компании "Deloitte", которые в данной ситуации воспользовались методологией сетевого моделирования цепей поставок.

В результате нескольких совместных стратегических сессий основным критерием оптимизации в модели был выбран показатель чистой приведенной стоимости. Однако при этом необходимо было обеспечить достаточную гибкость, которая позволила бы минимизировать риск прерывания операций. Кроме того, рекомендации по реконфигурации сети должны были гарантировать по крайней мере тот же уровень клиентского сервиса, а также были сформулированы дополнительные ограничения по операционным издержкам, влиянию изменений на персонал компании и возможные капитальные затраты.

Оптимизация затрат в цепи поставок на основе простого перераспределения привязки клиентов к складам

Рис. 3.30. Оптимизация затрат в цепи поставок на основе простого перераспределения привязки клиентов к складам

В ходе проекта консультанты рассмотрели несколько вариантов оптимизации. Например, простое перераспределение привязки клиентов к складам отгрузок по расчетам позволило бы сократить затраты на 5%, поскольку существующая схема распределения складывалась исторически годами и уже давно перестала быть достаточно эффективной (рис. 3.30).

Были рассмотрены и промоделированы с экономической точки зрения различные сценарии конфигурации сети поставок с позиций предоставления клиентам различного уровня сервиса:

  • • новая линия розлива в различных географических точках;
  • • изменение характеристик существующей линии розлива:
  • • производство большего количества номенклатурных единиц;
  • • различные функции затрат;
  • • перенос существующих линий на другие площадки;
  • • добавление новых производственных площадок;
  • • превращение складов и распределительных центров в кросс-докинговые платформы.

Моделирование различных вариантов конфигурации сетевой структуры цепей поставок компании "Coca-Cola" производилось на основе использования логики (см. рис. 3.22). Рассмотренные сценарии показали не только возможность для существенного сокращения количества складов (при неизменном уровне логистического сервиса), что отражено на рис. 3.31, но также значительно различающиеся результаты для разных конфигураций цепей поставок.

Также оптимизации подверглась структура цепей поставок с позиций сокращения и перепрофилирования производственных мощностей (рис. 3.32).

Оптимизация сетевой структуры цепей поставок компании

Рис. 3.31. Оптимизация сетевой структуры цепей поставок компании "Coca-Cola" – складская сеть

Оптимизация сетевой структуры цепей поставок компании

Рис. 3.32. Оптимизация сетевой структуры цепей поставок компании "Coca-Cola" – производственные мощности

Финальная оценка показала, что даже с учетом инфляции и предполагаемого роста продаж операционные издержки в рекомендуемом сценарии ниже на 32,4% по сравнению с базовым. Частично сокращение издержек связано с переходом к более дешевым типам упаковки в ассортиментном портфеле, частично – с оптимизацией цепей поставок. При этом период окупаемости вложений в необходимые изменения по достижении целевого состояния составил незначительные в масштабах подобной компании четыре года.

В общем случае построение модели сетевой структуры цепей поставок предполагает выполнение следующих действий [37].

  • 1. Построение концептуальной и (или) информационной модели сети и анализ проблемной области, которая содержит наиболее общую информацию и отражает структурные взаимосвязи цепи поставок с другими объектами окружающей среды.
  • 2. Построение аналитической или математической модели цепи, которая детализирует отдельные аспекты ее сетевой структуры и поведения контрагентов в форме текста с использованием специальной математической нотации и символики.
  • 3. Построение имитационной или программной модели сетевой структуры, которая непосредственно реализует информационно-логическую модель в форме, специально предназначенной для ее исследования с использованием компьютеров.

Следует отметить, что модели SCM-класса, позволяющие получить количественные оценки, сегодня встречаются относительно редко и носят фрагментарный характер. Кроме того, структурная и функциональная стадии синтеза цепи поставок рассматриваются обычно отдельно на основе различных, часто не связанных друг с другом методов и моделей. Относительно редко встречаются модели оптимизации конфигурации цепи поставок, учитывающие факторы риска и неопределенности. В частности, в работах Д. А. Иванова [19, 151, 153] предлагаются подходы к решению задач моделирования структуры цепей поставок с использованием комплексного подхода – интеграции классической теории управления, исследования операций, теории систем с концепциями распределенного искусственного интеллекта (мультиагентных систем), нечеткой логики и эволюционных эвристических методов.

 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >