Как производитель детского питания сэкономил 1,2 млрд рублей, отказавшись от строительства склада — и ускорил экспансию в регионы в 3,5 раза
Компания стояла перед выбором: вложить 1,2 млрд рублей в новый склад — или найти способ расти быстрее и дешевле
К 2017 году один из крупнейших в стране производителей детского питания столкнулся с серьезным вызовом. Производство выросло на 40%, продажи через федеральные сети требовали высокой частоты поставок, а география расширилась на всю страну. Компания планировала ежегодный рост на 15‑20%, но существующая логистика не справлялась как по мощностям складов, так и по операционным затратам, которые росли с каждым километром региональной экспансии.
Как работала логистика клиента до моделирования
Логистическая сеть была организована по классической схеме:
-
Центральный склад в Липецке.
-
Арендованные склады в Москве и Екатеринбурге.
-
Доставка в регионы двумя способами:
— FTL (полные фуры) — требовалось 2-2,5 недели на накопление партий в дальние регионы.
— LTL (сборные грузы) — высокая стоимость доставки.
Каждая поставка в отдаленные регионы была компромиссом между стоимостью и скоростью. Это не только увеличивало затраты, но и делало товар менее доступным для клиентов. Что приводило к задержкам, низкой утилизации транспорта (в среднем 59%) и невозможности оперативно реагировать на колебания спроса.
Еще одним ограничением было требование сетей, из-за которого каждое SKU размещалось на отдельном поддоне, что при снижении кванта отгрузки до короба приводило к низкой эффективности загрузки транспорта (в среднем 12-20 коробов на поддон):
 (1).jpg)
Уровень загрузки поддонов в зоне отгрузки Центрального склада (до оптимизации)
Что показало моделирование
Такой формат работы сдерживал развитие, но у компании не было точных данных, которые бы подтвердили или опровергли необходимость нового склада. Поэтому КСЛ построил цифровой двойник логистической сети и протестировал сотни сценариев. В итоге стало ясно, что строительство склада в Липецке не решает проблему, а наоборот, создаёт новые:
Затраты на логистику в этом варианте на 18% выше, чем при альтернативной модели.
Региональная экспансия не ускоряется, а наоборот, усложняется. Новый склад только увеличивал перемещения запасов (между двумя зданиями центрального склада) и не улучшал доступность товара в удалённых точках.
Компания теряла 410 млн рублей ежегодно на неэффективных схемах доставки.
Запуск собственных складов занимал 1,5-2 года, что делало невозможным оперативное масштабирование.
«Когда мы получили цифры, это было неожиданно: склад за 1,2 млрд рублей не просто не решал проблему, а делал её только хуже. Мы ожидали, что снизим затраты, но увидели обратное»
— Директор по логистике
Цифровое моделирование позволило найти более эффективную схему развития логистики — вместо одного большого склада организовать сеть из 9 распределительных центров и кросс-докинговых площадок.

Пример динамики изменения затрат в зависимости от изменения количества РЦ
Как проходил анализ вариантов
КСЛ протестировал десятки комбинаций, чтобы найти оптимальный вариант:
-
Оптимальное число складов
Проверили сценарии от одного до нескольких десятков, в итоге выбрали 9 — этот вариант обеспечивал наименьшие суммарные логистические затраты с учетом оптимальных локаций объектов.
-
Лучшие локации
Проанализировали подходящие локации и варианты заказчика: смотрели, что будет, если склад открыть в Ростове-на-Дону или Иркутске и т.д.
-
Форматы складов
Рассмотрели РЦ, НРЦ, кросс-докинг и разные формы управления: аренда, 3PL и др. Важно, что формат объекта (накопление и распределение или только перераспределение и др. комбинации) позволяют в разы сократить складские затраты. Но если для региона важна высокая доступность запасов по всей товарной матрице, система подбирает формат НРЦ с соответствующими площадями.
-
Частота поставок
Нашли баланс между утилизацией транспорта и уровнем сервиса.
Моделирование учло не только транспортные и складские затраты, но и географию спроса, оборачиваемость запасов, реальные дорожные маршруты и условия работы с удаленными регионами.
«Важно было найти не просто оптимальный вариант, а построить сеть, которая сможет расти вместе с бизнесом»
— Директор по логистике
Какое решение приняла компания
На основе моделирования компания отказалась от строительства склада в Липецке и развернула новую сеть из 9 складов в Москве, Красноярске, Самаре, Санкт-Петербурге, Краснодаре, Новосибирске, Ижевске и Екатеринбурге, а также сохранила действующий склад в Липецке, увеличив его вместимость на 28% благодаря более эффективным технологиям хранения.
-
Большинство складов работали на аренде, три были переданы 3PL‑операторам.
-
Новый складской объект открывался в среднем за 3,5 месяца вместо 1,5 лет.
-
Совокупные транспортно-складские затраты снижены до оптимального уровня.

Локации складских объектов по результатам моделирования
Как это изменило бизнес клиента
Компания не просто сэкономила 1,2 млрд рублей, но и создала сеть, которая гибко адаптируется к росту, поддерживает стратегию развития и позволяет быстро осваивать новые рынки.
«Мы искали способ поддержать рост компании. В итоге нашли решение, которое не просто дало экономию, а позволило расти быстрее, чем мы планировали»
— Директор по логистике
Как проверить свою логистику?
Если перед вами стоит вопрос расширения складской сети, не делайте это на интуиции. Проверьте расчёты на реальных цифрах с помощью цифрового двойника.
Запросить моделирование цепи поставок →