ITC Infotech – международный поставщик технологических услуг и решений в различных отраслях, включая банковское дело, здравоохранение, производство, FMCG и цепочки поставок. Используя методы моделирования и оптимизации, а также передовые подходы в аналитике, они разрабатывают решения для таких задач, как проектирование и планирование логистических сетей и запасов, составление календарных графиков и многих других.
В этом кейсе описывается один из их проектов для FMCG-компании. Целью проекта было определить необходимый объем производства и оптимизировать процесс управления запасами товаров повседневного спроса. Решение было подготовлено с использованием среды моделирования AnyLogic.
Проблема: управление запасами и их оптимизация в FMCG
Товары повседневного спроса (FMCG), также называемые товарами в потребительской упаковке (CPG), быстро продаются по относительно низкой цене. Некоторые товары повседневного спроса, например, напитки и продукты питания, не задерживаются на полках магазинов надолго, поскольку пользуются высоким спросом и/или являются скоропортящимися. Чтобы предлагать потребителям свежие товары и одновременно удерживать страховой запас на нужном уровне, удовлетворяя спрос, компании постоянно ищут новые решения по управлению запасами.
Один из международных производителей товаров повседневного спроса хотел оптимизировать процесс управления запасами продуктов питания с учетом сложности многоуровневой логистической системы.
Проблема, с которой столкнулась компания – значительное снижение качества продукции и невысокий уровень сервиса. Чтобы поднять этот уровень, компания могла бы производить товары в большем объеме, но качество продукции при этом снизилось бы еще больше.
С другой стороны, можно было бы производить меньше, чтобы сохранять качество продукции на высоком уровне, но это могло бы привести к снижению уровня сервиса. Чтобы решить эту проблему, компания обратилась к специалистам из ITC Infotech для поиска оптимального объема производства, а также выбора оптимальной политики пополнения запасов.
Решение: создание имитационной модели
Предположим, что срок годности товара в потребительской упаковке истекает через 100 дней после его производства. Согласно контракту, розничный продавец должен завести товар на склад как минимум за 30 дней до истечения срока годности. Значит у производителя есть не более 70 дней, за которые он должен доставить товар продавцу.
Если производитель выходит за рамки этого срока, товар подлежит выбраковке, и производитель несет убытки. Поэтому он будет стремиться к наилучшему соотношению между:
- средним временем с момента производства товара до отправки розничному продавцу,
- максимальным временем хранения товара на своем складе до отправки продавцу.
Такое соотношение можно выразить при помощи коэффициента (shelf-life factor). Например, при его значении 0.6 производитель будет хранить продукт на своем складе до отправки продавцу в среднем 42 дня. Это можно использовать при расчёте объема производства.
Компании ITC нужно было рассчитать этот коэффициент для каждой единицы товара, определить необходимый объём производства и частоту пополнения запасов. При этом нужно было сохранить высокий уровень сервиса и свести к минимуму порчу товара.
Краткий обзор модели оптимизации запасов
Многоуровневая логистическая система обычно состоит из завода, склада и нескольких распределительных центров.
Для данного проекта специалисты из ITC рассмотрели два уровня, которые были представлены в модели в виде популяций агентов: Завод и Распределительный центр. Они также определили несколько типов агентов: Отправка (доставка товаров с завода в распределительный центр), Спрос и Партии (некоторое количество одинаковых продуктов).
Распределительный центр на основании данных о спросе рассчитывает, насколько быстро и успешно этот спрос удовлетворяется, что, в свою очередь, помогает определить уровень сервиса.
Завод генерирует заказы. Произведенные партии товаров ставятся в очередь на складе завода перед отправкой в распределительные центры. На этом этапе имитационная модель рассчитывает уровень качества продукции на заводе.
Распределительный центр получает партии товаров от завода, обрабатывает их, а затем хранит на складе. Те товары, которые не удается продать из-за отсутствия на них спроса, портятся. Модель учитывает эту информацию при расчете уровня качества продукции для распределительных центров.
Результат оптимизации процессов с помощью имитационного моделирования
Чтобы определить подходящую политику пополнения запасов, специалисты ITC запускали модель с разными значениями коэффициента (shelf-life factor). С помощью имитационного моделирования они также определили объем производства, при котором уровень сервиса и качество товаров оставались достаточно высокими.
По полученным данным с увеличением значения коэффициента, уровень сервиса возрастал. Такая зависимость логична, так как, чем больше коэффициент, тем выше объем производства и уровень сервиса, но при этом качество продукции ниже.
Используя результаты моделирования, специалисты ITC построили график, отражающий взаимозависимость между уровнем сервиса и уровнем качества продукции.
ITC также построила диаграмму с разбросом значений, полученных после более сотни запусков модели с разными значениями коэффициента. Благодаря этому компания-производитель смогла определить наиболее подходящее значение.
ITC Infotech представили этот проект на конференции AnyLogic в 2021 году:
