Одна из крупнейших добывающих компаний мира, с объемом продаж более 80 млрд. долларов, решила выйти на новый рынок. Планировалось построить новый калийный рудник и экспортировать 90% продукции.
Они хотели создать надежную цепь поставок, обеспечивающую быстрое пополнение запасов, а также возможность восстановления или даже извлечения пользы из стихийных бедствий, как природных, так и техногенных. Были заключены контракты на проектирование операций по добыче калийных солей и полную цепь поставок для исходящей логистики.
Роль симуляции
Прежде чем приступить к реализации проекта, важно было понять "узкие места", возникшие в результате использования существующей системы имитационного моделирования, построенной ранее другой компанией. Эта старая система имела некоторые преимущества, однако модель вела себя как "черный ящик" и давала результаты без объяснения причин их наступления.
Новый проект с использованием имитационного моделирования должен был визуализировать процессы цепи поставок и привнести уверенность в результатах, что позволило:
- Проектировать цепь поставок с высоким уровнем сервиса, низкой стоимостью и низкими капитальными вложениями;
- Выбор оптимальной политики управления запасами - Push, Hybrid или Pull;
- Определить складские мощности в шахтах, портах и узловых центрах;
- Обозначить количество необходимых железнодорожных вагонов.
Ошибочные решения могут привести к потере прибыли в сотни миллионов долларов в долгосрочной перспективе.
Функционал модели
Модель должна уметь:
- Легко настраивать связи с параметрами производительности;
- Учитывать риски, изменчивость спроса и предложения, а также перебои в работе;
- Захватывать взаимозависимости и вариации производительности с помощью динамической анимации;
- Визуализировать финансовые и операционные показатели производительности;
- Проводить эксперименты, сравнение сценариев развития событий и анализ чувствительности к определенным факторам.
Логистические процессы в горнодобывающей промышленности начинается на заводе и на рудничных складах. После того, как продукция добыта и готова к транспортировке, принимается решение о том, следует ли отправлять продукцию в экспортный канал или оставить ее на внутреннем рынке. Продукция попадает либо в узел, либо в порт по железной дороге, а затем отгружается за рубеж или отправляется на местный рынок.
Моделирование цепи поставок в горнодобывающей промышленности
В агентской модели морские порты, а также транспортные средства, поезда и суда действовали как самостоятельные агенты, взаимодействуя друг с другом. Модель также включает в себя различные маловероятные риски, например: забастовки, погодные изменения, срывы производства, изменчивость потребительского спроса и т.д. Графики в модели показывают итоговую статистику для цепи поставок и ее функциональных частей.
С помощью модели был проведен анализ чувствительности к определенным факторам для определения наилучшего способа управления цепями поставок - Push, Hybrid или Pull. В ходе анализа было рассмотрено добавление в систему вагонов (от 2,5 тыс. до 5,5 тыс. вагонов), изменение объема складских мощностей на рудниках и в портах (от 150 тыс. до 500 тыс. тонн), а также изменение уровня сервиса.
Имитационная модель на основе горнодобывающего агента
После определения оптимальной политики в модель были добавлены факторы сложности и волатильности, чтобы увидеть влияние на уровень обслуживания. На политику Push отрицательно повлияло добавление новых продуктов, клиентов, концентраторов или портов, в то время как при стратегии Pull высокий уровень обслуживания поддерживался независимо от любых факторов.
Затем каждый способ был протестирован, чтобы увидеть, как меняется стоимость тонны при увеличении вариабельности. У Push почти всегда был самый высокий индекс стоимости за тонну. Тем не менее, график показывает, что с ростом волатильности и сложности, стоимость тонны также увеличивается с течением времени для Pull.
Наконец, результаты сравнивались друг с другом по различным параметрам (уровень сервиса, оборотный капитал, запас в хабе и порту и т.д.), и на их основании данные по каждому способу были структурированы.
Подведение итогов
Моделирование в AnyLogic визуально представило процессы цепочки поставок и доказало, что политика Pull является оптимальной. Эта политика обеспечила более высокий уровень сервиса при наименьших затратах на тонну, с меньшими требованиями к оборотным средствам и инвестициям в то же время. Она также показала, как помогут дополнительные складские мощности.
Другими основными преимуществами политики "Pull" являются:
- Она позволяет поддерживать уровень сервиса на общепризнанном мировом уровне;
- Она более устойчива к изменениям рыночного спроса и ассортимента продукции;
- Она предлагает низкий уровень запасов;
- В порту поддерживается более низкий уровень запасов, что не позволяет поездам стоять в очередях.
Если вам понравилась наша статья ставьте лайк👍 и подписывайтесь на наш канал.
---------------------------------------------------------------------------------------------
Связаться с нами и получить бесплатную консультацию по технологии имитационного моделирования можно через форму обратной связи у нас на сайте.
---------------------------------------------------------------------------------------------