ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ИНСТРУМЕНТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ ЛОГИСТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ

АННОТАЦИЯ

В данной статье, на примере компании «ООО Интернет Решения» (Интернет магазин «OZON.RU») предложен метод оптимизации сети магистральных перевозок, который может быть использован как база для решения подобных задача в данной или аналогичных отраслях. Решение поставленной задачи производится на основе имитационной модели с применением программы AnyLogic.

Ключевые слова: сеть магистральных перевозок, имитационное моделирование, оптимизационный эксперимент, баланс «затраты/сервис», время доставки.

Компания «OZON» основана в 1998 году под юридическим названием ООО «Интернет Решения» занимается магистральными перевозками и является лидирующим онлайн-магазином в России. Посещаемость сайта составляет 750 000 уникальных посетителей, при этом Ozon.ru предлагает огромный ассортимент – 3 500 000 товаров в 14 товарных категориях: книги и мультимедиа товары, DVD, софт, игры, музыка, товары для мам и детей, спорт, косметика, антиквариат и многие другие (рис.1).

Рисунок 1. Доли товарных категорий в продажах за 2019 г. компании ООО «Интернет Решения»

Компания ООО «Интернет Решения» имеет в распоряжении;

• Центральный склад в г. Тверь обеспечивающий 60% спроса на продукцию
• 7 региональных складов, которые обеспечивают 40% остального спроса
• 11,4 тысячи пунктов обеспечивающие доставку до последней мили  почти в каждом городе.

Цель компании – внедрение инновационных решений для увеличения позиции на рынке онлайн-ритейла и расширение самого рынка онлайн – ритейла.

Исходя из цели компании, можно определить логистическую стратегию – это стратегия поддержания баланса «затраты – сервис», поскольку потребителю нужно доставить заказ в кратчайшее время и точно в срок, но в то же время учитывать затраты и стремиться к их снижению. Учитывая растущие ожидания клиентов, географический охват компаний и конкурентов, именно эта стратегия нужна для компании [1].

На рынке онлайн ритейла присутствует многочисленное количество игроков, среди них (рис.2):

Рисунок 2. 20 лидирующих компаний на рынке онлайн-ритейла в России по количеству посетителей, покупателей и конверсии за 2019 г.

• Отечественные компании, которые имеют широкий ассортимент товара.
• Отечественные компании, которые сфокусированы на определенном сегменте товарной продукции.
• Зарубежные компании, которые осуществляют доставку из-за рубежа.

В своей нише на рынке онлайн ритейла широкого и глубокого ассортимента, с быстрой доставкой с точностью в выбранный потребителем срок, «OZON» занимает лидирующую позицию.

В ходе анализа финансово-экономических показателей деятельности компании ООО «Интернет Решения», чистая прибыль компании стремительно растет, однако, в связи с появлением новых конкурентов, не имела возможности стать прибыльной в 2019 году (рис.3).

Рисунок 3. Краткий анализ финансовых результатов компании ООО «Интернет Решения»

Отчетливо видно, что стоимость перевозок одногомагистрального отправления с 2019 по 2020 год стремительно растет и на последнюю дату учета издержек составляет 148,5 рублей. Также на графике виден пробел в учете издержек с 3 по 6 месяц, причиной такой потери в учете данных состоит в том, что данный учет не регламентирован для службы логистики и создается сотрудниками в произвольной форме (рис.4).

Рисунок 4. Стоимость магистральных перевозок за одно отправление с 2019 по 2020 год

Основными проблемами в логистической деятельности компании ООО «Интернет Решения» являются:

• Неоптимальные маршруты доставки.
• Резкий рост заказов, который не всегда может быть обработан сетью магистральных перевозок.
• Стремительный рост издержек на перевозку одного отправления.
• Отсутствие координации между исполнителями на инфраструктурных объектах.
• Недостатки в отчетности затрат на магистральные перевозки, что не позволяет быстро анализировать и внедрять коррекции.

Для реализации задачи оптимизации магистральных перевозок будет использовано специализированное программное обеспечение AnyLogic. Несмотря на то, что AnyLogic требует некоторые дополнительные навыки в программировании, он отлично подходит для построения качественных имитационных моделей любого уровня сложности. AnyLogic идеально подходит для компаний, которые ищут собственное решения для максимальной гибкости при выполнении задач на любом уровне планирования. Интеграция баз данных и таблиц Excel позволяет легко загружать и выгружать необходимые данные.

Процедура построения имитационной модели в среде AnyLogic относительно проста. Сперва создаются агенты с определёнными параметрами, переменными и характеристиками. Далее прописывается взаимодействие данных агентов в самом пространстве имитационной модели. И, в конечном счете, создается визуализация: графики, таблицы, анимация агентов, ГИС – карта.

В рамках разработки имитационной модели будут использованы следующие агенты:

• Центральный склад в г. Тверь

• Региональные склады

• Конечные объекты логистической инфраструктуры

• Транспортное средство

• Транспортная тара

• Плечо доставки

Для упрощенного понимания логики формирования сети магистральных перевозок можно рассмотреть пример привязки «ХАБа» в г. Северодвинск к центральному и региональному складам на рис.5[5].

1. Максимальная дистанция привязки от склада в г. Тверь до «ХАБа» равна 1000 км.
2. Максимальная дистанция привязки от «ХАБа» до «ХАБа» равна 100 км.
3. «ХАБ» в г. Северодвинск является исключением, так как расстояние между ним и «ХАБом» в г. Архангельск меньше, чем максимальная. При этом грузопоток направлен из г. Архангельск в г. Северодвинск.

Рисунок 5. Пример привязки «ХАБа» в г. Северодвинск к центральному и региональному складам

Финальным этапом построения имитационной модели является проектирование логики функционирования транспортных средств[4]. Транспортные средства являются агентами, имеют свою визуализацию и подразделяются на 2 подгруппы. Первая группа оперирует на плечах доставки от центрального склада в г. Тверь до региональных складов. Вторая группа оперирует на плечах доставки от центрального или региональных складов до «ХАБов».

После формирования концептуальной задачи и выделения основных агентов, их переменных, параметров, а также построение имитационной модели следует преступить к математической формализации задачи. Оптимизационный эксперимент будет осуществлен на основе программной среды AnyLogic, что существенно упрощает ее построение в связи с ненадобностью построения сложных математических формул[2]. Оптимизационный эксперимент включает в себя два основных компонента:

• Целевая функция – должна быть либо минимизирована, либо максимизирована, в зависимости от поставленной задачи;
• Ограничения – предельные значения переменных и самой целевой функции, которые ограничивают область допустимых решений [3].

1. Выбор переменной общих логистических издержек для минимизации (рис.6).
2. Выставление нескольких ограничений (рис.7).

Рисунок 6. Выбор переменной общих логистических издержек для минимизации

Рисунок 7. Выставление нескольких ограничений

Ожидаемый результат:

• Оптимальная маршрутная сеть магистральных перевозок.
• Оптимальное количество паллет ожидающих отгрузки и транспортировки на одном плече доставки.
• Оптимальное количество времени, после которого необходимо отгружать ТС.

Заключительный раздел работы будет посвящен оценке экономического эффекта от реализации предлагаемых решений по оптимизации логистической сети компании «OZON».

Для успешного функционирования данной системы потребуется дополнительный аналитик со знаниями «AnyLogic» с прямым подчинением директору департамента логистики, также будут необходимы специалисты на каждом региональном кластере, которые будут управлять потоками товаров с одного «ХАБа» на другой (табл.1).

Таблица 1.

Постоянные затраты, связанные с оплатой труда нанимаемого персонала департамента логистики

Помимо затрат на сотрудников, необходимо также учесть единовременные вложения на покупку лицензии и компьютерного оборудования, способного осилить требуемые вычислительные мощности, а также обучение специалистов базовым навыкам для работы с программой «AnyLogic (табл.2).

Таблица 2.

Инвестиции, необходимые для реализации предлагаемых решений

Также, в связи с проведением оптимизации сети магистральных перевозок переменные затраты уменьшились на 5 664 029 рублей за 12 месяцев (табл.3).

Таблица 3.

Издержки различных конфигураций построения сети магистральных перевозок за 12 месяцев

Несмотря на то, что оптимизационные решения недостаточны для того, чтобы сделать компанию прибыльной, данные решения однозначно сократят период времени до выхода на положительную рентабельность. Рекордные темпы роста продаж за 2019 год, где они выросли на 55% к 2015 году, были причиной многих проблем, так как логистическая система не была достаточно гибкой для обработки такого дополнительного объема и для удовлетворения спроса потребителей деньги не были приоритетом. На данный момент подходы к оптимизационным решениям также требуют оптимизации, они должны быть максимально эффективными, но при этом время на решение проблем по оптимизации должны быть минимальными. Оптимизационное решение, приведенное в данной работе, отвечает таким требованиям и является только частью требуемых решений. С постепенным внедрением оптимизационных решений в других отделах компании, издержки на ведение бизнеса будут уменьшаться, и, в связи с этим компания станет рентабельной.

Чтобы выделить ключевые факторы, которые влияют на эффективность использования собственного капитала, был использован метод факторного анализа рентабельности капитала, собрана вся необходимая исходная информация для расчета модели Дюпона (табл.4).

Таблица 4.

Исходная информация для расчета модели Дюпон

А также, чтобы доказать эффективность предлагаемых решений построена модель стратегической прибыли / модель Дюпона позволяющая определить, за счёт каких факторов происходило изменение рентабельности для компании «OZON» (рис.8)