Логистический
консалтинг
Продо

Разработка оптимальной логистической системы АО «Омский бекон»

Группа «ПРОДО» — один из крупнейших российских производителей продукции из мяса птицы, колбасных изделий, полуфабрикатов и мясных деликатесов. В состав Группы входят три собственные птицефабрики и три мясоперерабатывающих предприятия, которые расположены в Центральном, Приволжском, Сибирском и Уральском федеральных округах России.

С какой проблемой обратились в КСЛ

Один из ключевых активов группы компаний «Продо» — это АО «Омский бекон». Компания производит мясные полуфабрикаты, колбасные изделия, фокусируясь на качестве продукции и высоком уровне сервиса для торговых сетей и других покупателей.
После того, как в домашний регион компании (Западная Сибирь) стали выходить конкуренты из других регионов, «Продо» потребовалось сделать логистику конкурентоспособной по цене.
Для этого было важно оптимизировать логистику и цепь поставок компании. Эти затраты оказывали критичное влияние на цену товара «на полке». Сильнее всего на операционные затраты влияла перевозка продукции с завода до торговых сетей, дистрибьюторов и собственной розницы.
Чтобы оптимизировать транспортные и складские затраты, компании было важно построить логистическую сеть на основании продвинутых расчетов. При этом необходимо было учитывать реальную дорожную сеть, привязку получателей к складам и другие параметры. Сделать такие расчеты в Excel невозможно, потому что в него нельзя добавить необходимые условия, и результат получался неточным. Решить эту задачу можно было с помощью цифрового двойника.
Коллеги из «Продо» заказали у нас разработку цифровой модели оптимизации логистической системы АО «Омский бекон» при распределении готовой продукции.

Что мы сделали

Проанализировали ретроспективные товарные и транспортные потоки при поставках готовой продукции по всем существующим направлениям доставки и каналам продаж. Эти данные пригодились для последующих расчетов в цифровом двойнике.
Составили прогноз товарных и транспортных потоков на среднесрочную перспективу при развитии бизнеса. Это позволило увидеть, что будет, если ничего не менять в логистической сети, а также как будут увеличиваться затраты.
Проанализировали и спрогнозировали транспортные расходы по различным направлениям доставки. В том числе удельно руб./ткм, чтобы сравнить варианты логистической сети в формате «как есть» и «как должно быть» в соответствии с рекомендациями цифрового двойника.

Подготовка заказа к отгрузке для торговой сети на складе АО «Омский бекон» 

 

 

Проанализировали стоимость перевалки груза на промежуточных складах в Омске, Новосибирске и Томске. Это позволило выстроить с помощью цифрового двойника оптимальную конфигурацию логистической сети с учетом реальной стоимости перевалки на складах и тарифов на хранение.

Варианты транспортно-технологической схемы распределения готовой продукции

Какой результат получил заказчик

Определили оптимальное количество промежуточных складов и места их расположения с помощью цифрового двойника.
 

Пример определения оптимального количества складов с помощью цифрового двойника

 

 

Разработали оптимальный вариант транспортно-технологической схемы распределения готовой продукции по критерию минимальных затрат. Это что позволило минимизировать совокупные логистические затраты (склады и транспорт) до эталонного уровня.
Разработали и описали две транспортно-технологические схемы доставки грузов: с использованием промежуточных складов формата BBXD (Break Bulk cross docking) и с прямыми поставками из РЦ. Одну из них уже реализовали в компании.
Обучили специалистов заказчика самостоятельно работать с цифровым двойником логистической сети. Это позволит компании в будущем при обновлении условий в бизнесе проводить сценарный анализ по влиянию изменений на логистику и критичности изменения затрат. 

 

Пример интерфейса (v. 2015) системы цифрового моделирования логистической сети, которую мы использовали для обучения специалистов заказчика

Над проектом работали
Василий Демин Эксперт
Василий Демин

Эксперт

Антон Рудецкий Руководитель проекта
Антон Рудецкий

Руководитель проекта

Виктор Булыгин Руководитель проекта
Виктор Булыгин

Руководитель проекта

Андрей Бульба Методолог
Андрей Бульба

Методолог

Обсудить задачу