К 2017 году один из крупнейших в стране производителей детского питания столкнулся с серьезным вызовом. Производство выросло на 40%, продажи через федеральные сети требовали высокой частоты поставок, а география расширилась на всю страну. Компания планировала ежегодный рост на 15-20%, но существующая логистика не справлялась как по мощностям складов, так и по операционным затратам, которые росли с каждым километром региональной экспансии.

Менеджмент провел расчеты и пришел к решению — строительство нового склада площадью 15 000 м² на территории производственного комплекса в Липецке. На это требовалось более 1,2 млрд рублей.

Перед акционерами встал вопрос: действительно ли это лучший путь? 

Чтобы проверить альтернативные сценарии, компания привлекла КСЛ для аудита логистики, разработанных менеджментом решений и создания цифрового двойника своей логистической сети. Расчёты показали, что привычные методы могут не только не помочь, но и ухудшить ситуацию.

Как работала логистика компании до моделирования

Логистическая сеть была организована по классической схеме:

• Центральный склад в Липецке.
• Арендованные склады в Москве и Екатеринбурге.
• Доставка в регионы двумя способами:
  • FTL (полные фуры) — требовалось 2-2,5 недели на накопление партий в дальние регионы.
  • LTL (сборные грузы) — высокая стоимость доставки.

Каждая поставка в отдаленные регионы была компромиссом между стоимостью и скоростью. Это не только увеличивало затраты, но и делало товар менее доступным для клиентов. Что приводило к задержкам, низкой утилизации транспорта (в среднем 59%) и невозможности оперативно реагировать на колебания спроса.

Еще одним ограничением было требование сетей, из-за которого каждое SKU размещалось на отдельном поддоне, что при снижении кванта отгрузки до короба приводило к низкой эффективности загрузки транспорта (в среднем 12-20 коробов на поддон):

Уровень загрузки поддонов в зоне отгрузки Центрального склада (до оптимизации)

Что показало моделирование

Такой формат работы сдерживал развитие, но у компании не было точных данных, которые бы подтвердили или опровергли необходимость нового склада. 

Поэтому КСЛ построил цифровой двойник логистической сети и протестировал сотни сценариев. В итоге стало ясно, что строительство склада в Липецке не решает проблему, а наоборот, создаёт новые:

• Затраты на логистику в этом варианте на 18% выше, чем при альтернативной модели.
• Региональная экспансия не ускоряется, а наоборот, усложняется. Новый склад только увеличивал перемещения запасов (между двумя зданиями центрального склада) и не улучшал доступность товара в удалённых точках.
• Компания теряла 410 млн рублей ежегодно на неэффективных схемах доставки.
• Запуск собственных складов занимал 1,5-2 года, что делало невозможным оперативное масштабирование.

Цифровое моделирование позволило найти более эффективную схему развития логистики — вместо одного большого склада организовать сеть из 9 распределительных центров и кросс-докинговых площадок.

Пример динамики изменения затрат в зависимости от изменения количества РЦ

Как проходил анализ вариантов

КСЛ протестировал десятки комбинаций, чтобы найти оптимальный вариант:

• Оптимальное число складов
  Проверили сценарии от одного до нескольких десятков, в итоге выбрали 9 — этот вариант обеспечивал наименьшие суммарные логистические затраты с учетом оптимальных локаций объектов.
• Лучшие локации
  Проанализировали подходящие локации и варианты заказчика: смотрели, что будет, если склад открыть в Ростове-на-Дону или Иркутске и т.д.
• Форматы складов
  Рассмотрели РЦ, НРЦ, кросс-докинг и разные формы управления: аренда, 3PL и др. Важно, что формат объекта (накопление и распределение или только перераспределение и др. комбинации) позволяют в разы сократить складские затраты. Но если для региона важна высокая доступность запасов по всей товарной матрице, система подбирает формат НРЦ с соответствующими площадями.
• Частота поставок
  Нашли баланс между утилизацией транспорта и уровнем сервиса.

Моделирование учло не только транспортные и складские затраты, но и географию спроса, оборачиваемость запасов, реальные дорожные маршруты и условия работы с удаленными регионами.

Какое решение приняла компания

На основе моделирования компания отказалась от строительства склада в Липецке и развернула новую сеть из 9 складов в Москве, Красноярске, Самаре, Санкт-Петербурге, Краснодаре, Новосибирске, Ижевске и Екатеринбурге, а также сохранила действующий склад в Липецке, увеличив его вместимость на 28% благодаря более эффективным технологиям хранения .

• Большинство складов работали на аренде, три были переданы 3PL-операторам.
• Новый складской объект открывался в среднем за 3,5 месяца вместо 1,5 лет.
• Совокупные транспортно-складские затраты снижены до оптимального уровня.

Локации складских объектов по результатам моделирования

Результаты проекта

• Экономия 1,2 млрд рублей — инвестиции в строительство отменены.
• Снижение ежегодных операционных затрат на 410 млн рублей.
• Скорость масштабирования увеличилась в 3,5 раза.
• Утилизация транспорта выросла с 59% до 82%.
• Время реагирования на колебания спроса сократилось с 2,5 недель до 1-3 дней.

Окупаемость изменений составила рекордный срок — 5 месяцев.

Как это изменило бизнес клиента

Компания не просто сэкономила 1,2 млрд рублей, но и создала сеть, которая гибко адаптируется к росту, поддерживает стратегию развития и позволяет быстро осваивать новые рынки. 

Как проверить свою логистику?

Если перед вами стоит вопрос расширения складской сети, не делайте это на интуиции. Проверьте расчёты на реальных цифрах с помощью цифровой модели.

Запросить моделирование цепи поставок →