Моделирование оптимального количества и расположения складов на реальных данных
Как принять обоснованное решение о развитии складской сети? Где строить склады, сколько их нужно, как перераспределить потоки? Ошибки обходятся в десятки и сотни миллионов. Мы моделируем цепочки поставок, которые выдерживают проверку реальностью. Создаём точные цифровые модели вашей сети на основе реальных маршрутов, тарифов и складской инфраструктуры. Вы видите последствия решений до инвестиций, и мы вместе выбираем оптимальную стратегию. При выборе локаций и мощности складов не полагайтесь на экспертное мнение — проверяйте гипотезы через достоверные расчеты
Для среднего и крупного бизнеса, работающего с региональной логистикой. Вы уже в шаге от строительства нового склада, но задаетесь вопросом: «А можно ли без этого обойтись?»
Вы получите точные расчёты, показывающие последствия каждого решения ещё до его реализации. Увидите, какие выгоды дает оптимизация сети и какие потери несёт компания, если ничего не менять.
Производители и поставщики с центральным складом
Вы уже покрываете десятки регионов и достигли предела возможностей текущей инфраструктуры. Перед вами стоит выбор: расширять существующий склад, строить новый или организовать гибкую складскую сеть в регионах и перераспределить потоки?
Компании, которые регулярно анализируют свою логистику
Вы уже принимаете решения на основе данных, но хотите проверить стратегию, используя более точную модель на реальных данных.
Компании, выходящие в регионы
У вас пока нет исторических данных по работе в других регионах, но уже понятно, что логистика в текущем виде с каждым километром экспансии будет съедать прибыль. Вы сможете определить, где размещать склады, какой площади они должны быть и какой формат выбрать — аренду, логистические услуги или строительство. Все это снижает логистические расходы до минимума.
Почему решения, основанные на экспертном мнении, ведут к потерям?
Решения о развитии логистики часто принимаются без точного расчёта, из-за чего компании сталкиваются с ростом затрат и снижением управляемости сети.
Типичные ошибки:
-
Непропорциональный рост транспортных затрат — каждый новый регион увеличивает плечо перевозок.
-
Нехватка мощностей складов — перегрузка центрального РЦ замедляет работу и вынуждает искать дополнительные площади, которых рядом, как правило, нет.
-
Ошибочные решения по размещению складов — выбираются по принципу доступности площадок, а не экономической эффективности.
-
Логистика становится менее управляемой — больше звеньев, сложнее прогнозировать запасы и контролировать SLA.
Любое решение, принятое без точного моделирования, может не оправдать ожидания и потребовать корректировки спустя годы, когда цена ошибки уже слишком высока.

Возрастающая динамика транспортных затрат при региональной экспансии
Моделирование, которое выдерживает проверку реальностью
В наших моделях каждый маршрут, склад и тариф привязан к достоверным данным и накопленным сведениям о вашей логистике.
Ключевые особенности:
-
Фактические маршруты и реальная дорожная сеть России — никакой идеализации.
-
Актуальные тарифы на перевозки и складские операции.
-
Динамика товарных потоков — спрос, сезонность, прогноз роста.
-
Оценка влияния изменений — тестируем десятки сценариев, выбираем оптимальный.
Результат — вы видите последствия решений до их внедрения.

Скриншот из системы LogConnection: подготовка данных для расчета
Возможности цифрового двойника
-
Определение оптимального количества и расположения складов
Расчёт базируется на реальных маршрутах по дорожной сети (авто-и ж/д), экономической эффективности и доступности логистической инфраструктуры.
-
Сценарное моделирование «Что если?»
Прогоняем альтернативные стратегии развития сети и показываем влияние каждого решения на затраты, сроки и уровень сервиса.
-
Оптимизация транспортных потоков
Перераспределение грузопотоков для сокращения издержек и повышения скорости поставок.
-
Проверка рентабельности сети до инвестиций
Вы получаете расчёты до того, как вкладываете деньги в склады, маршруты и транспорт.
-
Оценка влияния изменений на клиентский сервис
Как изменятся сроки доставки, доступность товара, уровень SLA и удовлетворённость клиентов?
Наши модели работают в России, а не в теории
Производитель детского питания
Компания уже запланировала строительство склада в Липецке за 1,2 млрд рублей, но моделирование показало, что затраты не оправдают ожиданий. Вместо этого клиент создал сеть распределительных центров, которые сэкономили инвестиции и позволили ускорить развитие бизнеса в 3,5 раза.
Подробнее →
ГК «Находка»
Сеть продуктовых дискаунтеров столкнулась с ростом логистических затрат и потерей гибкости при выходе в новые регионы. Моделирование позволило пересчитать схему распределительных центров, снизить затраты на логистику на 280 млн рублей в год и ускорить развитие сети в 1,5 раза.
Подробнее →
«Галамарт»
Компания планировала строительство нового распределительного центра за 8 млрд рублей, но цифровое моделирование показало неэффективность такого решения. Вместо этого была создана гибкая сеть из 5 распределительных центров с арендой в регионах, обеспечивающая рост сети без потерь.
Подробнее →
И еще более десятка кейсов с крупным бизнесом России:
«Аскона»: оптимизация сети складов сократила годовые затраты.
«М.Видео-Эльдорадо»: окупаемость за 2 месяца, снижение логистических издержек.
«Magnum Go»: открытие дарксторов в оптимальных местах, минимизация затрат.
«Henderson»: стратегическое размещение РЦ усилило конкурентные позиции.
«Восток-Сервис»: оптимальная сеть складов ускорила реализацию стратегии консигнации.
КОМОС Групп: моделирование позволило снизить затраты и расширить сеть.
«Продо»: оптимизация складов сократила транспортно- складские расходы.
«Мосэнерго»: оптимальная локация склада сократила запасы и транспортные затраты.
ЛУКОЙЛ: региональные кластеры сократили запасы МТР и транспортные расходы.
КАМАЗ: оптимизация складов снизила издержки и улучшила сервис.
«Сегежа Групп»: снижение затрат и улучшение работы с поставщиками сырья.
«Сахалинская Энергия»: централизация складов снизила запасы и логистические расходы.
Knauf: оптимизация логистики сократила затраты с учётом региональных поставок.


Результаты работы: карта оптимального расположения складов
Пять этапов моделирования
-
Сбор и верификация данных
Анализируем существующую сеть, тарифы, товарные потоки, географию клиентов и поставщиков.
-
Создание цифровой модели
Формируем математическую модель, которая отражает реальную работу логистики с учётом актуальных данных.
-
Анализ сценариев развития
Тестируем десятки гипотез, оцениваем их влияние на затраты, клиентский сервис, сроки доставки.
-
Определение оптимальной стратегии
Выбираем оптимальный вариант размещения складов, схем доставки и распределения.
-
Передача модели и обучение команды
Передаём рабочий инструмент для дальнейшей оптимизации сети, обучаем вашу команду работе с моделью.
Эффекты от реализации модели
-
Экономия на транспортно- складских расходах от 7,8% до 43% — подтверждено более чем 80 проектами.
-
Повышение конкурентоспособности за счёт снижения себестоимости и улучшения клиентского сервиса
-
Избежание неоправданных затрат на инфраструктуру благодаря глубокой аналитике
-
Прозрачность логистических процессов с полным пониманием структуры затрат
-
Гибкость и адаптивность системы: возможность проведения сценарного анализа «Что, если...» в любое время
-
Сокращение инвестиций в развитие складской сети до нуля без потери эффективности
-
Обеспечение конкурентных преимуществ по скорости масштабирования и NPS
Убедитесь, как работает моделирование на реальных данных
Запросите аудит вашей цепочки поставок и оцените потенциал оптимизации.
Запросить аудит сети
Записаться на консультацию