Для повышения эффективности железнодорожного парка компания тестирует кольцевые маршруты
СИБУР в 2024 году провела масштабную реорганизацию складской сети, сократив количество хабов с 50-ти до 25-30. Это решение стало результатом работы гравитационной математической модели, которая проанализировала географию производства и спроса. О ключевых проектах по цифровой трансформации логистики на конференции TransRussia Summit рассказал директор по логистике СИБУРа Марат Аветисов.
История вопроса:
Первый и наиболее значимый проект компании – оптимизация складской инфраструктуры. Раньше СИБУР открывал склады там, где хотел клиент, и не учитывал сквозную стоимость доставки до клиента. Это приводило к высоким затратам на содержание избыточной сети и неэффективной организации «последней мили». Разработанная оптимизационная модель точно показала, где, с какой мощностью и для каких клиентов должны располагаться склады, чтобы оптимизировать всю цепочку от производства до конечной доставки. Как отметил Аветисов, основная сложность заключалась не в расчетах, а во внедрении изменений на операционном уровне. Компания потратила 4-5 месяцев на выстраивание системы ежедневных отгрузок на нужный склад, чтобы исключить неэффективные маршруты, когда продукт из Тобольска везли в Москву, а затем, при появлении спроса в Екатеринбурге, отправляли обратно. Результаты мониторят с помощью визуализации: зеленая зона показывает эффективные прямые поставки, желтая – неоптимальные через склад, красная – обратные холостые пробеги.
Второе стратегическое направление – это использование логистических расчетов для прямого стимулирования сбыта. Компания сфокусировалась на развитии полимерных решений, в частности, на переходе клиентов с деревянной на многооборотную полимерную тару, рассказал Марат Аветисов. Ключевым вопросом для клиента была экономическая целесообразность такого перехода. СИБУР разработал оптимизационную модель и начал переход на оборотную тару. Модель показала, что полимерный поддон становится финансово выгоднее деревянного для клиента. Это преимущество становится уже не просто окупаемостью, а значительным конкурентным преимуществом, которое можно монетизировать. Эти точные расчеты легли в основу системы цифровых рекомендаций для менеджеров по продажам. Теперь они получают не общие установки, а четкие указания: какому конкретному клиенту предложить переход, на каких именно коммерческих условиях это сделать, как выстроить схему возврата и оборота тары и в каких объемах ее внедрять, пояснил эксперт.
Третий, более специфичный кейс, демонстрирует работу по повышению эффективности железнодорожного парка в оперировании. Ключевая операционная задача здесь – обеспечить максимальную, в идеале стопроцентную, загрузку подвижного состава в обоих направлениях. Для этого логисты компании проводят тщательный анализ грузопотоков и выстраивают маршруты таким образом, чтобы одна и та же цистерна последовательно использовалась для перевозки продукта между разными точками, исключая или сводя к минимуму порожние пробеги. Такой подход позволяет радикально повысить коэффициент утилизации парка, а также создает синергетический эффект для всей транспортной системы компании, снижая общие издержки. Как отметил Марат Аветисов, этот метод уже апробирован на практике: у СИБУРа есть успешные пилотные проекты по организации таких кольцевых маршрутов, реализованные совместно с вертикально интегрированными компаниями.
Напомним, по оценкам компании Shift, в 2025 году в России почти половина рынка находится на уровне цифрового отставания с учетом на бумаге или в разрозненных Excel-файлах. Около 40% компаний достигли стадии точной автоматизации с системами типа 1С для учета и отчетности. Еще меньшая доля игроков вышла на уровень интеграции процессов, и только 10% рынка готовы к внедрению ИИ. LR