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.
Наши модели работают в России, а не в теории
«Аскона»
Как крупнейший non-food ретейлер товаров для дома и сна снизил логистические затраты при растущих тарифов через моделирование логистической сети
Подробнее →
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 →
Производитель строительных материалов
Компания столкнулась с тем, что логистические затраты одного из дивизионов оказались существенно выше отраслевых ориентиров. Цифровое моделирование выявило неэффективность текущего склада в Московской области и предложило альтернативу, позволившую сократить совокупные затраты на 42% без потерь в уровне сервиса.
Подробнее →
И еще более десятка кейсов с крупным бизнесом России:
«М.Видео-Эльдорадо»: окупаемость за 2 месяца, снижение логистических издержек.
Подробнее →
«Magnum Go»: открытие дарксторов в оптимальных местах, минимизация затрат.
Подробнее →
«Henderson»: стратегическое размещение РЦ усилило конкурентные позиции.
Подробнее →
«Восток-Сервис»: оптимальная сеть складов ускорила реализацию стратегии консигнации.
КОМОС Групп: моделирование позволило снизить затраты и расширить сеть.
Подробнее →
«Продо»: оптимизация складов сократила транспортно- складские расходы.
Подробнее →
«Мосэнерго»: оптимальная локация склада сократила запасы и транспортные затраты.
Подробнее →
ЛУКОЙЛ: региональные кластеры сократили запасы МТР и транспортные расходы.
Подробнее →
КАМАЗ: оптимизация складов снизила издержки и улучшила сервис.
«Сегежа Групп»: снижение затрат и улучшение работы с поставщиками сырья.
Подробнее →
«Сахалинская Энергия»: централизация складов снизила запасы и логистические расходы.
Подробнее →
Knauf: оптимизация логистики сократила затраты с учётом региональных поставок.
Подробнее →
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