Запустить модель, созданную Хесусом Мадрид Варелой и Кристианом Моллер Коррал, можно в AnyLogic Cloud.
Cooper Enterprises – компания в Венесуэле, занимающаяся оптовой торговлей по всей стране. В её ассортименте – около 800 товаров, среди которых ручной и электроинструмент, стройматериалы и ветеринарные продукты.
Задача
Существующая цепь поставок компании была централизованной: все операции проводились в одном распределительном центре (РЦ), расположенном в центральном регионе страны. Это мешало предсказывать сроки доставки и увеличивало расходы на перевозки. Поэтому система работала на пределе возможностей в периоды повышенного спроса, а заказчики часто бывали недовольны сервисом.
В рамках новой стратегии бизнеса, направленной на повышение эффективности системы сбыта, компания решила децентрализовать оперативную деятельность и открыть новые распределительные центры в разных регионах Венесуэлы.
Моделирование вместо метода проб и ошибок
Чтобы не ошибиться при выборе мест для новых РЦ и оснащения для них, решено было использовать возможности имитационного моделирования. Этот подход позволил с помощью анализа моделей, учитывающих неопределённости, оценить, где лучше расположить новые центры.
Описание модели
Модель отражает основные операции в системе сбыта компании – от момента размещения оптовым покупателем заказа до доставки товара в магазин. Среди них:
- Создание заказов
- Заказы от клиентов формируются с различной скоростью и с разной вероятностью того, что клиент сформирует заказ.
- Используя статистическую информацию, алгоритм имитирует ассортимент и количество продукции, включённой в заказ.
- Подготовительные операции на складах
- Заказы сортируются в РЦ по девяти зонам доставки и готовятся к отправке.
- После этого алгоритмы выбирают наиболее подходящее транспортное средство для каждой отгрузочной партии в зависимости от её объёма, веса и наличия транспортных средств в РЦ.
- Доставка заказов
- С помощью диаграммы состояния моделируется доставка товаров с остановками. Машины обслуживают по несколько заказчиков за одну поездку и выбирают маршрут по принципу ближайшего заказчика до выполнения всех заказов, после чего возвращаются на склад.
- Частоту поступления заказов можно изменять, чтобы сымитировать увеличение рыночной доли компании.
Эксперименты с моделью помогли протестировать сценарии и понять, стоит ли включать в состав логистической сети каждый РЦ, а также определить оптимальное количество и тип машин, приписанных к каждому центру.
Результат
Эксперименты показали, что добавление одного большого грузовика в парк автомобилей значительно снизило транспортные расходы и задержки в доставке заказов. Следующим шагом для улучшений было открытие новых РЦ в западной и восточной части Венесуэлы. С ними компания могла бы эффективно обслуживать заказчиков даже при повышении спроса на 40%.
Компания могла перевести несколько машин в новые РЦ из уже существующего, чтобы сэкономить на покупке новых автомобилей. Однако модель показала, что в конечном счёте это привело бы к перегрузке системы, превышению возможного уровня эксплуатации машин в центральном РЦ и увеличению задержки поставок.
В результате, с помощью ИМ компания Cooper Enterprises разработала план действий по децентрализации и расширению логистической сети. Зная, каких решений следует избегать, а какие воплощать в действие, компания обеспечила эффективность системы сбыта как на текущий момент, так и на будущее.
Презентация проекта (на англ. языке)
Модель доступна онлайн в AnyLogic Cloud.
⭐ Подробнее о том, как AnyLogic может помочь в моделировании и тестировании логистических сетей – в разделе “Логистика и цепочки поставок”.
