Имитационное моделирование в логистике. Разбор реальных бизнес-кейсов и приглашение на вебинар 21 апреля

Каких показателей можно достичь с помощью имитационного моделирования? Разбираем в заметке, а еще подробнее — на вебинаре 21 апреля в 11:00 (МСК) «Жизнь после автоматизации: неочевидные способы оптимизации логистики с помощью математики».

Компания BIA Technologies обладает многолетней практикой оптимизации логистических процессов ведущих предприятий России и входит в ТОП-5 крупнейших поставщиков ИТ для транспортных компаний. Имитационное моделирование и создание цифровых двойников — одна из сильнейших экспертиз компании, которая позволяет выжимать максимум эффективности из, казалось бы, уже полностью изученных и автоматизированных бизнес-процессов.

Использование математических методов позволяет оптимизировать:

· Логистические цепочки доставки готовой продукции

· Размещение складов готовой продукции и распределительных центров

· Производственную программу с учетом складских и логистических ограничений

· Количество персонала в соответствии с функциональным назначением

· Склад запасных частей на основе модели предиктивного ТОиР

· Управление отгрузками готовой продукции

Разберем несколько бизнес-кейсов

Оптимизация логистики доставки готовой продукции

Крупная металлургическая компания столкнулась с проблемой неоптимальной цепочки доставки готовой продукции до потребителя. Большое количество складов, расположенных в разных точках РФ, существенно усложняли планирование отгрузок. Возникали ситуации, что продукция отсутствует на ближайшем к потребителю складе отгрузки, при планировании отправки составного заказа приходилось собирать ее с нескольких складов.

Решение задачи методами имитационного моделирования позволило оптимизировать логистическую матрицу, повысить равномерность работы складов и снизить средний срок доставки готовой продукции при одновременном снижении логистических расходов.

Размещение распределительных центров

Дистрибуторская компания столкнулась с опережающим темпом роста транспортных расходов по отношению к росту товарооборота. Среди основных причин – рост объемов перевозок, выход в новые регионы, изменение структуры ключевых клиентов. Возникла потребность пересмотреть месторасположение текущих распределительных центров, а также принять решение об открытии новых.

С помощью созданной имитационной модели был проведен расчет текущей нагрузки на складские комплексы, проанализировано их местоположение по отношению к изменившимся центрам тяжести грузопотоков, транспортная доступность. В модель были включены все текущие распределительные центры, а также предполагаемые точки открытия новых или перемещения существующих.

Оптимизационные алгоритмы модели позволили выбрать наилучшее месторасположение складов, а также протестировать работу целевого варианта логистической матрицы в условиях пиковых нагрузок и потенциальных перекосов в структуре спроса.

Еще больше кейсов вас ждет на вебинаре «Жизнь после автоматизации: неочевидные способы оптимизации логистики с помощью математики». Ждем вас! Программа и регистрация на мероприятие по ссылке