Горнодобывающая компания выбирает стратегию сбыта

Моделирование цепи поставок горнодобывающей компании

По итогам 2016 года, Россия — одна из лидирующих стран по запасам калийной руды и уровню её добычи. Крупнейший игрок на мировом рынке калийной промышленности — российская компания “Уралкалий”. На её долю приходится около 20% мирового производства калийных удобрений. Компания контролирует всю производственную цепочку — от добычи калийной руды до поставок минеральных удобрений покупателям.

Основная продукция компании — сельскохозяйственное удобрение, хлористый калий. В 2016 году компания реализовала его на 10,8 млн. тонн. Это на 5% меньше результатов 2015 года. Снизилась и выручка “Уралкалия”: с $3,1 до $2,3 млрд. Негативный тренд 2016 года также подхватили международные компании.

Один из способов повысить снижающиеся показатели — выход на новые рынки. Для этого компаниям нужно пересматривать существующие стратегии сбыта или разрабатывать новые. Так поступила другая крупная горнодобывающая компания-поставщик сырья для калийных удобрений. Перед разработкой нового месторождения её руководство поставило цель — смоделировать цепь поставок с учётом новых рынков и на основе модели принять решение о смене сбытовой стратегии. Задачу моделирования взяли на себя компании Amalgama и Goldratt.

Готовая модель детально повторяла процессы, происходящие внутри узлов сети на складах, в портах и грузовых терминалах. С помощью AnyLogic разработчики отразили взаимодействие составных частей логистической сети, включая грузовики, поезда и морские суда.

Модель цепи поставок горнодобывающей компании

На основе модели консультанты хотели понять, на что стоит ориентировать новую стратегию сбыта — на клиентов или производство. Оптимальная стратегия должна была поддерживать максимальный уровень сервиса и минимизировать издержки. Для принятия решения разработчики использовали модель: они варьировали параметры и проводили стресс-тесты, измеряя выходные данные при изменении нагрузки на систему.

В результате консультанты выбрали оптимальную конфигурацию цепи поставок и стратегию сбыта, при которой обеспечивались минимальные финансовые потери и максимальный уровень сервиса.

Модель также помогла консультантам оценить финансовые потери при внедрении неверной стратегии сбыта. Оказалось, что при стоимости тонны сырья в $300 неверный выбор привёл бы к убыткам в $1.2 млрд.

Подробнее об этом проекте — в истории успеха на нашем сайте.