Кейс Б1

Оптимизация логистических затрат

Заказчик — крупная мультиформатная розничная сеть, представленная по всей России и состоящая из более чем из 25 тыс. магазинов. Компания обратилась в Б1 с целью определения инициатив по снижению логистических затрат и оценке стоимости разделения цепочки поставок для разных форматов и направлений бизнеса.

ПРЕДПОСЫЛКИ И ЦЕЛИ ПРОЕКТА

Существенный рост логистических затрат в % от выручки за последние 3 года; по прогнозам, рост логистических затрат продолжит опережать рост выручки в следующие 5 лет
Потребность в большей автономии руководителей форматов и их запрос на управление цепочкой поставок для того, чтобы повысить скорость реакции цепочки поставок на изменение CVP-направлений бизнеса и учесть специфику каждого из них в складских и транспортных операциях

Бизнес-целями проекта были обозначены:

Определение зоны улучшения цепочки поставок
Оценка стоимости и выгоды разделения цепей поставок между форматами

ПОДХОД Б1

Чтобы выявить области цепочки поставок, требующие оптимизации, была подготовлена иерархия ключевых показателей эффективности с оценкой их влияния на финансовый результат компании. На основе клиентских данных рассчитаны текущие значения компании и определены бенчмарки. Это позволило сфокусировать дальнейшие усилия на областях с наибольшими отклонениями компании от средних показателей по рынку.

Так как для разработки требовалась узкая и очень детальная экспертиза в складских операциях и транспорте, то полевые исследования проводились с привлечением наших партнеров и экспертной сети.

Оценка стоимости разделения цепочки поставок между форматами сети была сделана с помощью сценарного анализа и моделирования цепочки поставок в разработанном Б1 инструменте, в основе которого лежит линейное и целочисленное программирование.

ВЫЗОВЫ ПРОЕКТА

Бенчмаркинг

Одним из главных вызовов стало то, что в большинстве источников представлена информация только о верхнеуровневых КПЭ цепочки поставок, поэтому команда Б1 искала узких экспертов в каждой из областей цепочки, по несколько представителей из одной компании для того, чтобы полностью покрыть все показатели эффективности и проверить достоверность предоставленной информации.

Данные

Для расчета детальных КПЭ и моделирования требовались большие объемы данных, поэтому Б1 создала свою облачную базу данных для расчета. Получение детальных выгрузок (например, операции из системы управления складами) стало возможным благодаря наличию у команды практического опыта работы с такими системами и знанию о доступности данных. Консультанты Б1 находили узких специалистов, с которым договаривались об их получении.

РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОЕКТА

Всего за 3 месяца проекта с учетом длительной подготовки данных:

Сформирован бенчмаркинг операционных КПЭ цепочки поставок с российскими и международными розничными компаниями
Разработан список инициатив по повышению эффективности цепочки поставок с детальной оценкой их влияния на логистические затраты (сокращение на 4%), включающие оптимизацию работы с низкооборачиваемыми товарами, учет логистических требований новых магазинов и улучшение физики разгрузки, доработка Pick by voice сборки товара на складах и пр.
Составлена дорожная карта реализации инициатив по повышению эффективности цепочки поставок
Проведена оценка логистических затрат при различных сценариях разделения цепочки поставок между тремя форматами сети

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Да, мы регулярно привлекаем экспертов из ведущих международных розничных компаний по различным областям. У нас заключены постоянные договора с экспертными агентствами, что позволяет это сделать оперативно.

По согласованию с заказчиком возможны варианты:

Использование облачного сервиса от Яндекса для работы с большими данными с соблюдением высоких требований информационной безопасности Б1 и компаний-клиентов
Предоставление клиентом доступа к собственному хранилищу, тогда выгрузка и проверка данных осуществляется силами аналитиков Б1

В компании Б1 сформирован эффективный подход к проверке клиентских данных, поэтому в проекте мы всегда закладываем время на поиск ошибок и повторную выгрузку данных.

В текущих экономических условиях чаще всего клиенты заинтересованы в решении следующих задач: