Пример использования инструментария Oracle SNO
Пивоваренная компания "Балтика" стремится повышать функциональную эффективность по всем направлениям деятельности, включая операционную. Оптимизация цепей поставок и централизованное формирование мастер-плана производства продукции на основе прогнозов продаж являются стратегическими задачами дирекции по логистике компании "Балтика", для выполнения которых компания выбрала решение Oracle SNO, оптимально отвечающее ее требованиям.
В непростых для отрасли условиях экономического кризиса, при утроении акциза и сокращении рынка пива, компания "Балтика" нацелена на повышение эффективности бизнес-процессов и оптимизацию издержек, выбирая самые современные решения. Компания "Балтика" завершила внедрение системы среднесрочного и долгосрочного планирования, которая дает возможность непрерывно оценивать влияние каждого решения на затраты и доходы компании по всей глобальной цепочке поставок. Система планирования интегрирована в корпоративную информационную систему, ядром которой является ERP-система "Монолит", представляющая собой интегрированную совокупность трех компонент.
• Конструктор моделей цепочки поставок. Эта компонента системы является самостоятельным приложением, реализованным в рамках проекта компанией "Монолит-Инфо", которое описывает структуру взаимодействия элементов и формирует модель цепи поставок.
• Бизнес-приложение Oracle SNO, обеспечивающее расчет оптимальной модели распределения материальных потоков сетевой структуры цепей поставок в рамках заданных ограничений и поставленных целей оптимизации.
• Хранилище моделей и система кубов для анализа результатов расчета, реализованные в рамках проекта компанией "Монолит-Инфо" и обеспечивающие анализ результатов распределения материальных потоков и издержек по результатам оптимизации цепи поставок.
Система мастер-планирования помогает централизованно планировать работу всех российских производственных площадок компании "Балтика" на основе прогноза продаж и распределять объемы производства между заводами. Решение "Oracle" позволяет минимизировать расходы, связанные с закупкой сырья, производством и доставкой готовой продукции. Система дает возможность решать многопараметрические оптимизационные задачи большой размерности по удовлетворению имеющегося спроса с минимальными издержками за ограниченное время.
Внедрение системы мастер-планирования позволило разработать прозрачный ИТ-инструмент, предоставивший возможность оптимизировать затраты на всех уровнях сетевой структуры цепей поставок холдинга. Благодаря обновлению системы стало возможным более оперативно реагировать на изменения и анализировать деятельность службы УЦП. Можно отметить, что в настоящее время система на основе Oracle SNO является неотъемлемой частью и обязательным инструментом принятия решений по оптимизации цепей поставок в компании "Балтика".
Команда проекта состояла из специалистов компании "Балтика", подразделения "Oracle Consulting" и компании "Монолит-Инфо", с системой которой в рамках проекта была реализована интеграция решения Oracle SNO.
"Приятно отметить, что лидеры рынка выбирают систему Oracle SNO для решения сложных, масштабных и критически важных для бизнеса задач. Наше решение помогло существенно оптимизировать цепи поставок для реального российского производства и в реальных экономических условиях", – сообщила Ольга Беловолова, директор департамента бизнес-приложений "Oracle СНГ". В рамках проекта в компании "Балтика" было создано несколько моделей планирования, что обеспечило гибкость и изменяемость модели сети поставок. В настоящее время в компании используются четыре группы моделей цепей поставок: обобщенная – на базе укрупненных данных по компании на 3 года вперед (долгосрочное планирование), годовая (среднесрочное планирование), 60-дневная (краткосрочное планирование) и декадная – для оптимизации дистрибьюции готовой продукции.
Оптимизация цепи поставок с использованием инструмента Oracle SNO состоит из следующих шагов[1]:
• использование сценариев спроса как входа системы оптимизации;
• сравнение изменяющейся во времени конфигурации сетевой структуры цепи поставок;
• моделирование всех элементов цепи поставок (производственные площадки, склады, объемы добычи, методы транспортировки, дислокация поставщиков и потребителей и т.д.);
• моделирование изменяющихся бизнес-условий (новый бизнес и новые рынки, планы сбыта/продаж);
• оптимизация сетевой структуры с учетом совокупных затрат, включающих расходы на транспортировку, складирование, добычу, переработку, открытие и закрытие мощностей и др.
Вариантами оптимизации структуры цепи поставок могут быть:
• оптимизация по критерию максимизации дохода: max (выручка – затраты);
• оптимизация по критерию минимизации переменных затрат: шах (-затраты);
• максимум удовлетворения плана сбыта;
• максимум/целевое значение загрузки переработки;
• минимум/целевое значение запасов на хранении.
Нахождение оптимального по затратам решения производится с использованием гибкого механизма моделирования (рис. 3.27): линейного программирования или эвристических алгоритмов для нахождения соответствующих определенным типам процессов решений (сглаживание графика загрузки ресурсов, минимизация времени обработки и т.д.).
При оптимизация цепи поставок учитываются следующие ограничения:
• ресурсные (оборудование, емкость, персонал, минимальные и максимальные мощности;
• хранение (неснижаемые остатки, страховые запасы, максимальные объемы хранения);
• производство (минимальные и максимальные объемы переработки);
• сбытовые (обязательные и предполагаемые объемы заказов);
• транспортные (провозные возможности автопарка, сроки доставки, минимальные и максимальные объемы перевозок).
Рис. 3.27. Oracle SNO – гибкий механизм оптимизации структуры сети поставок
Сильная сторона программного модуля CAST (рис. 3.28) – детальное моделирование дистрибьюции (сети распределения), в том числе в вариантах с доставкой собственным транспортом и расчетом дислокации складов на основе метода "центров тяжести" (см. параграф 3.3).
Рис. 3.28. Программный модуль CAST – оптимизации системы распределения
Рассмотрим бизнес-кейс применения компанией "Deloitte" сетевого моделирования цепей поставок для компании "Coca-Cola" (Германия)[2].