Экономия пробега и топливаМодель логистической системы описывает, как товар, информация и деньги движутся от поставщика к покупателю, и позволяет проверить решение на бумаге до того, как оно потребует затрат. Хорошая модель отвечает на конкретный вопрос: сколько складов нужно, куда поставить запас, какой маршрут дешевле. Ниже разобраны основные виды моделей и ошибки, которые чаще всего портят результат.
Виды моделей
| Вид | Для чего нужна |
|---|---|
| Описательная схема | Показывает участников и потоки, помогает согласовать понимание процесса |
| Аналитическая (формулы) | Считает оптимальные значения, например размер заказа |
| Имитационная | Проигрывает работу системы на компьютере с учётом случайных событий |
| Оптимизационная | Ищет лучшее размещение складов или маршруты при заданных ограничениях |
С чего начать
Сначала сформулируйте вопрос и границы системы. Если нужно выбрать склад, достаточно потоков между поставщиками, складом и клиентами. Если нужно сократить запасы, добавьте спрос и сроки поставки. Лишние детали усложняют расчёт, а данных для них обычно нет.
Затем соберите исходные данные: объёмы, расстояния, тарифы, сроки. Проверьте их на примере одного-двух заказов, сравнив расчёт с реальными записями. Только после этого стройте модель целиком.
Пример с условными цифрами
Компания отправляет товар десяти клиентам из одного склада. Перевозка на каждого клиента стоит в среднем 20 тысяч рублей в месяц, всего 200 тысяч. Модель с двумя складами показывает, что перевозки сократятся до 130 тысяч, но аренда второго склада и обработка стоят 90 тысяч. Итого 220 тысяч против 200, и второй склад невыгоден при нынешних объёмах. При росте объёма вдвое ситуация меняется. Такой расчёт и есть смысл модели: она показывает порог, после которого решение окупается.
Типичные ошибки
- Использовать средние значения там, где важен разброс, например по срокам доставки.
- Забывать про ограничения: вместимость склада, время работы, правила для водителей.
- Не проверять модель на реальных данных.
- Считать результат вечным: спрос и тарифы меняются, модель нужно обновлять.
Для типовых расчётов есть готовые инструменты, например расчёт оптимального размера заказа. Общие принципы организации читайте в разделе управление логистикой.
Как использовать результат модели
Расчёт подсказывает границы решения, само решение остаётся за руководителем. Покажите руководству не одну цифру, а диапазон: при низком, среднем и высоком спросе. Отметьте, какие допущения сильнее всего влияют на итог, например цену аренды или время доставки. Если небольшое изменение допущения переворачивает вывод, нужны дополнительные данные до принятия решения. И наконец, запланируйте пересмотр модели: раз в квартал или при заметном изменении тарифов.
Храните модель вместе с описанием: какие данные взяты, на какую дату, кто отвечает за обновление. Через полгода без такой записи никто не вспомнит, откуда взялись цифры, и модель придётся строить заново. Короткий файл с допущениями экономит недели.
Если данных мало, начните с грубой модели и уточняйте её по мере накопления фактов. Грубая оценка порядка величин часто достаточна, чтобы отсеять заведомо неудачные варианты и сосредоточиться на двух-трёх реальных.
Как проверить готовую модель
Прогоните модель на прошлом периоде и сравните результат с фактом. Если расчёт по данным прошлого квартала даёт расходы на 30 процентов ниже реальных, где-то пропущена статья затрат или неверен исходный тариф. Только после такого сопоставления модели можно доверять в прогнозе.
Полезно также изменить один параметр и посмотреть, как реагирует результат. Если небольшое колебание спроса переворачивает вывод, решение чувствительно к данным, и принимать его стоит с запасом.
Частые вопросы
Нужны ли специальные программы?
Для простых задач хватит таблицы. Специальные программы нужны для сетей из многих складов и клиентов.
Как понять, что модель верна?
Прогоните её на прошлом периоде. Если расчёт близок к фактическим затратам и срокам, ей можно доверять.
Кто должен строить модель?
Лучше вместе: логист знает процесс, финансист стоимость, ИТ-специалист источники данных.
Читайте также
Раздел: Логистика / Управление логистикой