Компания Danone, один из крупнейших производителей продуктов питания в России, к 2024 году значительно увеличила объемы производства. Это привело к необходимости реорганизации складской инфраструктуры для обеспечения роста, объединения существующих складских подразделений в единый логистический центр и внедрения роботизированных технологий. Основная цель компании заключалась в повышении эффективности складских операций и минимизации затрат, что потребовало комплексного анализа и проектирования.
Цель проекта — разработать оптимальную технологию роботизации для нового логистического центра Danone, обеспечивающего целевую производительность при минимальных операционных затратах.
Задачи проекта:
Провести анализ и прогнозирование текущих и будущих объемов складских и транспортных потоков.
Рассчитать оптимальные параметры грузовых единиц для каждого типа хранения.
Разработать несколько технологических концепций с учетом роботизированных решений.
Рассчитать и сравнить ключевые показатели капитальных и операционных затрат (CAPEX и OPEX), NPV (чистый приведенный доход, генерируемый каждым вариантом) для каждого варианта.
Выбрать оптимальную концепцию, основываясь на параметрах окупаемости, надежности и производительности.
Подготовить рекомендации по поэтапному внедрению технологии и сформировать график реализации проекта.
Провели анализ текущей логистической системы
Проанализировали существующие логистические процессы, включая объемы поступлений и отгрузок, загрузку складских площадей, структуру товарного ассортимента и прогноз потребностей на перспективу пяти лет. Изучили существующие ограничения, включая текущее и целевое время исполнения заказов, волны заказов, и внешние факторы, влияющие на работу склада, включая сезонность и требования клиентов.
Выполнили расчет параметров складских и транспортных потоков
Определили параметры грузовых единиц для различных типов хранения. Составили прогноз транспортных потоков, учитывающий среднесуточное количество транспортных средств, структуру клиентских и межфилиальных перевозок, а также динамику развития потоков на 5-8 лет.
Разработали три технологических решения для модернизации
Подготовили три концепции склада:
Сверхплотное хранение с использованием 3D-шаттлов.
Напольная роботизация AMR с гибкой системой управления.
Традиционная система хранения с минимальными инвестициями.
Для каждого варианта рассчитали капитальные затраты, состоящие из более чем 80 статей на строительство, оборудование и другие аспекты; эксплуатационные расходы, прогнозируемую окупаемость, а также риски отказоустойчивости.
Провели сравнительный анализ концепций и выбрали оптимальное решение
Сравнили предложенные концепции на основе ключевых параметров: CAPEX, OPEX, производительность, гибкость и надежность. В результате выбрали вариант с напольной роботизацией AMR, который обеспечил баланс между высокой производительностью и оптимальными инвестициями. Разработали объемно-планировочные решения, схемы размещения оборудования и маршруты движения техники.
Подготовили дорожную карту реализации проекта
Составили пошаговый план внедрения роботизированного оборудования, включая модернизацию существующих процессов и интеграцию новых решений. Подготовили проектную документацию для согласования с заказчиком и последующего внедрения.
Снизили операционные затраты
Благодаря использованию напольной роботизации AMR, удалось существенно сократить расходы на обслуживание складских операций, кратно снизив потребность в персонале.
Увеличили вместимость склада
Обеспечили рост объемов хранения на 30% благодаря внедрению высокоплотных решений и оптимизации размещения оборудования.
Повысили производительность операций
Сократили время обработки заказов на 25%, что позволило ускорить выполнение операций и повысить уровень обслуживания клиентов.
Оптимизировали затраты на персонал
Снизили потребность в комплектовщиках и операторах ричтраков благодаря автоматизации процессов, перераспределив задачи между оборудованием и персоналом.
Над проектом работали
Василий Демин
Эксперт
Антон Рудецкий
Руководитель проекта
Андрей Бульба
Методолог
Ася Катвалян
Разработчик имитационной модели
Артём Яшин
Инженер
Валерий Беляев
Инженер