Как математическая оптимизация помогает бизнесу снижать издержки в логистике: итоги бизнес-завтрака UMSERV

На ВЭБ Арене состоялся бизнес-завтрак компании «Умный служба», посвящённый цифровой оптимизации цепей поставок, математическому моделированию и инструментам интеллектуального планирования в логистике.

Главной темой встречи стали практические подходы к повышению эффективности логистики и управления цепями поставок с помощью математических решателей, цифровых двойников и систем оптимизационного планирования.

Почему тема стала особенно актуальной

Сегодня многие компании уже автоматизировали базовые процессы: внедрили WMS, TMS, ERP и BI-системы. Тем не менее второй уровень зрелости — это не просто автоматизация операций, а принятие оптимальных решений на основе математических моделей.

Именно здесь появляется класс систем оптимизационного планирования.

Такие решения позволяют не только визуализировать данные, но и рассчитывать оптимальные сценарии:

• как сократить транспортные расходы;

• как эффективнее распределить транспорт;

• как уменьшить запасы;

• как снизить нагрузку на РЦ;

• как быстрее перестраивать логистику при изменении спроса;

• как моделировать сценарии «что если» до принятия решения.

От Excel и ручного планирования — к цифровому двойнику цепочки поставок

В контексте бизнес-завтрака были представлены решения для оптимизационного планирования в логистике и supply chain. Один из ключевых тезисов встречи — классические инструменты планирования перестают справляться со сложностью современных цепочек поставок.

Если раньше планировщики могли управлять процессами через Excel и ручную корректировку, то сегодня логистика федерального масштаба — это:

• десятки тысяч точек поставок;

• сотни распределительных центров;

• тысячи маршрутов;

• миллионы прогнозов и ограничений;

• постоянные изменения входящих условий.

Например, один из рассмотренных кейсов включал:

• 38 000 точек поставок;

• 1 200 распределительных центров;

• 120 000 автомобильных маршрутов;

• более 14 миллионов прогнозов;

• авиа-, ЖД- и морские плечи в единой модели.

В подобных условиях ручное планирование становится практически невозможным.

Что решают современные математические оптимизаторы

Отдельное внимание участники уделили математическим решателям — системам, которые автоматически находят оптимальные решения среди миллионов возможных комбинаций с учетом ограничений и бизнес-правил.

На практике подобные системы позволяют:

Оптимизировать последнюю милю

Система автоматически распределяет заказы, строит маршруты и формирует расписания выездных сотрудников с учетом:

• пробок;

• временных окон;

• загрузки транспорта;

• типов ТС;

• ограничений по доставке;

• производственных и складских параметров.

В обсуждаемых кейсах решения работали с объемом:

• более 140 000 заявок в день;

• более 11 000 выездных сотрудников;

• более 50 000 заказов в одном цикле планирования.

Одновременно время расчета составляло менее минуты, а полный цикл планирования — приблизительно 20–30 минут.

Какие эффекты получает бизнес

На встрече обсуждались не только технологии, но и конкретные бизнес-эффекты. Среди результатов внедрения оптимизационных систем:

• падение транспортных затрат — до 8%;

• падение операционных затрат — до 9%;

• сокращение запасов — до 10%;

• увеличение эффективности транспорта — до 10%;

• сокращение числа задействованных ТС — до 24% в отдельных сценариях;

• ускорение расчётов — в 7–10 раз.

При этом важным преимуществом становится возможность многокритериальной оптимизации.

Современные системы позволяют одновременно учитывать: стоимость логистики; скорость доставки; загрузку транспорта; SLA; ограничения персонала; приоритетность заказов; производственные ограничения; сценарные изменения спроса.

Цифровой двойник как инструмент управления

Отдельный интерес участников вызвала тема цифровых двойников цепочки поставок. По существу, речь идет о создании виртуальной модели логистической сети, на которой можно безопасно проверять гипотезы:

• что произойдет при изменении схемы доставки;

• как изменятся затраты при открытии нового РЦ;

• как перераспределить потоки;

• как повлияют сезонные пики;

• где возникают узкие места.

Подобный решение даёт возможность принимать решения до того, как организация понесет реальные затраты.

Почему оптимизация становится следующим этапом цифровизации

Один из главных выводов встречи: сегмент постепенно переходит от простой автоматизации процессов к интеллектуальному управлению бизнесом. Если раньше ИТ-системы главным образом фиксировали события, то сегодня бизнесу нужны инструменты, которые помогают принимать оптимальные решения автоматически.

Особенно это актуально для:

• логистики;

• ритейла;

• e-commerce;

• производства;

• распределительных сетей;

• сервисных компаний с выездным персоналом.

Вместо заключения

Бизнес-завтрак прошел в формате открытого диалога: участники обсуждали реальные кейсы, ограничения существующих подходов к планированию и практические сценарии внедрения оптимизационных систем. После деловой части гости смогли продолжить общение на футбольном поле ВЭБ Арены уже в неформальной атмосфере.

Похоже, что математическая оптимизация и цифровые двойники постепенно переходят из категории «технологий будущего» в базовый средство управления современными цепочками поставок.