Логистический
консалтинг

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 кого

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.
Оценить свою логистику бесплатно

 


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

  1. Сбор и верификация данных
    Анализируем существующую сеть, тарифы, товарные потоки, географию клиентов и поставщиков.
  2. Создание цифровой модели
    Формируем математическую модель, которая отражает реальную работу логистики с учётом актуальных данных.
  3. Анализ сценариев развития
    Тестируем десятки гипотез, оцениваем их влияние на затраты, клиентский сервис, сроки доставки.
  4. Определение оптимальной стратегии
    Выбираем оптимальный вариант размещения складов, схем доставки и распределения.
  5. 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
Обсудить задачу