Проектирование сети дарксторов для крупного игрока e-grocery в Казахстане

Magnum Go — крупнейший на момент проекта игрок на рынке онлайн-торговли продуктами питания в Казахстане, активно развивающий направление e-grocery на базе сети оффлайн-магазинов. Однако отбор заказов для онлайн-покупателей в магазинах создавал неудобства для оффлайн-клиентов и приводил к экономическим убыткам. Для улучшения качества обслуживания и сокращения затрат компания решила создать первый даркстор площадью 4000 м².

Цели и задачи проекта

Цель проекта — разработать единую концепцию даркстора компании с оптимальными технологиями хранения и грузообработки, соответствующими специфике e-grocery, смоделировать оптимальную логистическую сеть.

Задачи проекта:

Провести анализ товарных потоков и запасов для выбора подходящих технологий.
Сравнить и выбрать технологии хранения и грузообработки.
Рассчитать площади технологических зон, включая зоны приемки, хранения (по температурным режимам), комплектации, отгрузки, брака, а также административно-бытового комплекса (АБК).
Разработать объемно-планировочное решение с учетом требований к производительности.
Подготовить описание технологии работы объекта, включая схему движения материальных потоков.
Сформировать сводные характеристики даркстора, включая параметры товарных потоков и нагрузку на пол.
Провести цифровое моделирование с определением оптимального количества, локаций и мощностей дарксторов.

Что мы сделали?

Провели анализ товарных потоков и выбрали технологии
Проанализировали предоставленные данные по структуре товарных потоков и запасов, спрогнозировали потребности хранения. Сравнили и выбрали технологии хранения и грузообработки, ориентированные на e-grocery сегмент, учитывая скорость, надежность и затраты.

Рассчитали площади и параметры технологических зон Рассчитали площади зон, включая приемку, хранение с разделением по температурным режимам, комплектацию, отгрузку, зону брака и АБК.

Разработали объемно-планировочное решение Создали план, который четко зонирует пространство даркстора, определяет размещение стеллажных систем, подъемно-транспортного и технологического оборудования.

Составили описание технологии и подготовили материалы Разработали текстовое описание процессов работы даркстора, включая приемку, хранение, комплектацию и отгрузку заказов. Подготовили чертежи зон и оборудования в формате AutoCAD, предоставив наглядные материалы для внедрения решений.

Провели детальное цифровое моделирование с определением оптимального количества, локаций и мощностей дарксторов

Результаты проекта

Через цифровое моделирование оптимальной лог сети определили оптимальное количество, локации и мощности дарскторов по годам развития бизнеса
Оптимизировали планировку даркстора
Разработали концепцию, которая обеспечила эффективное распределение зон хранения и обработки, включая разделение по температурным режимам.
Снизили операционные затраты
Подобранные технологические решения позволили сократить затраты на обработку заказов, улучшив качество обслуживания клиентов.
Подготовили основу для дальнейшей автоматизации
Сформированные технологические решения стали базой для дальнейшей интеграции с системой управления складом (WMS), позволяя оптимизировать процессы.
Сформировали сводные характеристики объекта, необходимые для строительного проектирования и строительства
Рассчитали параметры товарных потоков, нагрузку на пол и размерности зон, предоставив полные данные для разработки технической документации.