Моделирование работы и управление складом

Содержание

Важность правильного управления складом для бизнеса

Правильное управление складом базируется на отлаженной системе его работы, позволяющей оптимально использовать возможности склада для быстрого и точного выполнения всех необходимых процессов. Классический подход к решению этой задачи состоит в выработке управленческих решений, их внедрению и контролю результатов. Например, управляющий может предложить вместо старой схемы приема на склад поступающих партий товара новую, являющуюся, на его взгляд, более эффективной.

Возможно, это действительно поможет оптимизировать работу, но есть риски, связанные с тем, что полноценное тестирование работоспособности новой схемы производится непосредственно в процессе деятельности. Может выясниться, что управляющий руководствовался своим опытом успешного внедрения такой схемы на другом складе. Но для данного склада, исходя из его особенностей и задач компании, этот опыт может быть нерелевантен, и задуманная оптимизация способна обернуться сбоями в работе и убытками.

Когда складских помещений становится недостаточно, руководство встает перед вопросом: оптимизировать имеющиеся площади или задействовать новые? Можно составить бизнес-планы на оба варианта развития, но они не учтут всех нюансов, связанных со складской деятельностью, имеющей свою специфику в каждом конкретном помещении, в том числе и неочевидные факторы влияния – например, связанные с режимом доступа на склад.

Для того, чтобы проводить эксперименты не на реальных заказах и поставках, в управлении складами стали использовать имитационное моделирование. Это технология, позволяющая с необходимым уровнем детализации построить цифровой аналог склада и протестировать бизнес-процессы в электронной и безрисковой среде.

Почему имитационное моделирование лучше физического эксперимента

Эти и другие затруднения можно минимизировать или полностью исключить при имитационном моделировании работы склада. По результатам проведенного аудита текущей деятельности склада или складского комплекса с помощью математических методов создается модель – виртуальная копия складов и бизнес-процессов. То, на каком уровне абстракции и детализации она воссоздана, определяется задачами компании.

Перечислим некоторые из них:

1. Объективная оценка актуального состояния логистических процессов и выявление ошибок, иррациональностей, узких мест.
2. Оптимизация и ускорение процессов по результатам фиксации и исправления обнаруженных проблем, уязвимостей и ограничений в работе склада.
3. Безрисковое тестирование гипотез как в стандартных, так и в критических условиях работы.
4. Одновременное проведение нескольких экспериментов, проверка неограниченного количества гипотез.
5. Прогнозирование изменения эффективности основного процесса, а также смежных процессов и бизнеса в целом по результатам анализа.
6. Прогнозирование возникновения пиковых нагрузок и сбоев на участках работы при наступлении тех или иных условий.
7. Выполнение пространственного планирования с помощью средств визуализации.

Эксперименты, проводимые с моделью, не останавливают реальную работу склада и никак ей не мешают. Изменения в фактическую деятельность можно вносить после того, как были проверены все гипотезы, и на основании полученных результатов выработаны тактические и стратегические меры.

Методы и инструменты моделирования

Моделирование работы склада может производиться различными способами. Выбор метода моделирования зависит от задач и возможностей компании: вида деятельности, количества и объемов складских помещений, наличия квалифицированных специалистов, ограничений по срокам, бюджету и другим вводным.

Представим краткий обзор наиболее востребованных инструментов моделирования работы склада.

Использование специализированного программного обеспечения

Программное обеспечение для компьютерного моделирования позволяет проводить вычислительные эксперименты и после интерпретации их результатов определять оптимальные параметры работы склада – как действующего, так и нового.

При создании модели нужно правильно и подробно сконструировать структуру склада с учетом его топологии. Когда структура готова, разрабатываются бизнес-процессы, определяющие выполняемые на складе действия и операции, рассчитываются необходимые для этого ресурсы. График поступления товаров и отгрузки заказов, если он не задан, можно сформировать по итогам анализа модели.

Программные продукты позволяют контролировать работу склада и производить ее детальный анализ в различных срезах: время выполнения операций, коэффициент использования ресурсов, динамика изменения уровня запасов и т.д. Благодаря этому можно исследовать, например, причины превышения контрольного времени на выполнение тех или иных действий.

Статистические методы и анализ данных

Статистические методы, основанные на математических операциях, позволяют анализировать массивы данных для выявления в них закономерностей, тестирования гипотез, прогнозирования.

Существует множество статистических методов, в частности:

• корреляционный – изучает общую тенденцию зависимости определенного действия или процесса от различных факторов;
• регрессионный – аналогичен корреляционному, но оценивает зависимость в конкретных цифрах;
• дисперсионный – демонстрирует различия между средними значениями в разных группах для понимания наличия между ними статистически значимой разницы;
• факторный – определяет ключевые факторы влияния и последовательно изучает, как именно каждый из них воздействует на результат процесса;
• кластерный – синтезирует разрозненные элементы в сегменты на основе определенных условий;
• когортный – изучает поведение сгруппированных по действиям или времени категорий объектов;
• дескриптивный – описывает статистические данные в числовом выражении.

Анализ данных является следующим этапом после моделирования. Изучая характеристики модели и ее поведение в динамике, аналитик определяет параметры эффективной работы склада, достижения целевых результатов, рентабельности. Результаты анализа можно учитывать при разработке долгосрочной стратегии развития логистики.

Симуляции и сценарное моделирование

Под симуляцией понимается создание цифровой модели склада с высоким уровнем детализации, включающей либо ключевые, либо большинство его характеристик и процессов. Это требует предварительного сбора данных, их обработки и анализа. Очень важны качество данных и правильность моделирования всех аспектов работы склада – от этого зависит достоверность выводов.

Модель становится основой для проверки сценариев и изучения влияния различных факторов на эффективность работы склада. В ходе экспериментов исследуется работоспособность складских процессов в зависимости от объема поставок, спроса, расписания отгрузок, количества задействованного персонала, наличия пропускного режима и т. д. При сценарном моделировании может одновременно тестироваться несколько альтернативных вариантов работы склада.

3D-моделирование

Как и метод симуляции, 3D-моделирование основано на работе с массивами данных, математике и физике процессов. От симуляции создание 3D-модели отличается тем, что его основная цель – прогнозирование работы склада на длительный период. 3D-моделирование позволяет принимать глобальные решения: о запуске нового склада, о переоборудовании, о внедрении нового алгоритма инвентаризации и т.п. При 3D-моделировании также можно использовать сценарный подход, а результаты анализа показывают, насколько целесообразно вкладывать средства в тот или иной вариант модернизации склада.

Можно разработать общий 3D-макет склада или отдельные, более детализированные, модели разных его участков. На модели становится видно, синхронизированы ли процессы, сохраняется ли работоспособность при пиковых нагрузках, где возникают риски узких мест. 3D-модели отличаются высоким уровнем наглядности и качества визуализации, благодаря чему они востребованы в презентациях, где инвестору или заказчику нужно продемонстрировать объект наиболее выразительно. Однако, стоит учитывать, что 3D-моделирование требует наличие системы с мощным графическим потенциалом и специалиста в области проектирования 3D-моделей.

Дискретно-событийное моделирование

Метод дискретно-событийного моделирования позволяет анализировать процессы на складе во времени и в динамике. Как правило, с его помощью производится анализ таких операций, как приемка товаров, их перемещение и хранение, подготовка и отгрузка заказов. Модель отражает последовательность событий, ведущих к целевому результату.

При разработке модели используются большие массивы данных о событиях и операциях в течение заданного временного интервала. Нужно иметь в виду, что это требует высокой квалификации специалистов, особенно при моделировании долгосрочных динамических процессов в больших и сложных складах. Несмотря на трудность этого метода, он оптимально подходит для моделирования цепей поставок и часто используется с этой целью.

Решения для моделирования работы склада

Помимо различных инструментов для автоматизации управления складом, есть решения, позволяющие создавать модели работы склада на разном уровне абстракции и детализации. Представим краткий обзор трех программ, различающихся по набору функциональных возможностей и архитектуре, но подходящих для моделирования работы склада.

Anylogic

В системе AnyLogic легко настраиваются и интерактивно корректируются входные параметры и ограничения, в частности:

• интервалы прибытия грузового транспорта;
• общий и свободный объем помещений для хранения товара;
• количество доступных окон отгрузки и загрузки, парковочных мест, грузовиков, погрузчиков и их операторов;
• вместимость паллет;
• интервалы времени перемещения товара по складу;
• визуальные индикаторы для демонстрации текущей загруженности ресурсов;
• ограничения на товары определенного типа;
• выделение цветом товаров и заказов различных типов и т.д.

На основе модели можно прогнозировать проблемы и узкие места, возникающие при работе склада. Модель позволяет рассчитать затраты на работу склада в целом, по каждой зоне и по каждой операции, а также убытки от простоя ресурсов. Инструменты для оптимизации анализируют входные данные и предлагают оптимально распределить ресурсы на складе для максимально результативной эксплуатации оборудования и загрузки персонала.

anyLogistix

Amalgama Simulation

Система планирования позволяет составить расписание отгрузок, работы персонала и оборудования любой сложности, учитывая режим работы склада, его зональность, характеристики транспорта и другие ограничения.

На платформе Amalgama можно разработать кроссплатформенное приложение для моделирования предметной области – например, работы склада или логистической сети. Решение Amalgama включено в реестр российского ПО.

Как работают цифровые имитационные модели

Имитационное моделирование основано на математическом моделировании и представляет собой разработку компьютерной модели, являющейся цифровой копией реального склада. Это помогает выстроить пошаговый алгоритм работы на складе в целом или отдельного процесса, и посредством цифровых технологий имитировать действия в динамике. При этом учитывается совокупность факторов влияния – как определенных, измеримых, так и случайных, не подлежащих системной оценке.

Разработка модели начинается с определения детальной структуры склада и его топологии: точного расположения всех зон, используемого оборудования и маршрутов движения техники. Затем настраиваются бизнес-процессы с участием работающего на складе персонала, транспорта, оборудования и т.п. На следующем шаге определяется расписание отгрузки и приемки товаров и заказов с указанием времени, объема, номенклатуры, задействованных ресурсов.

После того, как модель разработана, на ней проверяются гипотезы, позволяющие увидеть и проанализировать, что будет происходить с объектом в тех или иных условиях, под влиянием заданных факторов. Полученные результаты применимы в отношении настоящего объекта, имитацией которой является изучаемая модель. В ходе работы модели собирается статистика о работе склада. Таким образом получается выявить оптимальные параметры нового или существующего склада еще на стадии проектирования или планирования.

Оптимизация логистических процессов

Для оптимизации работы склада используется специализированное программное обеспечение, о котором мы рассказали выше, и такие методы, как математическое моделирование, оценка KPI, машинное обучение и другие современные алгоритмы.

Вы можете:

• спланировать оптимальную планировку складского помещения, выделив площади для зон приемки, отгрузки, комплектации, сортировки и хранения товаров, количество ворот для погрузки-разгрузки;
• сформировать принципы организации грузопотоков и комплектования заказов так, чтобы сотрудники могли работать параллельно, не мешая друг другу;
• рассчитать затраты на работу склада;
• распределить зоны ответственности персонала;
• определить количество, вид и характеристики транспортно-погрузочной техники;
• разработать график выполнения различных работ.

При оптимизации логистических процессов происходит поиск ответов на вопросы такого плана: «Как можно сократить издержки?», «Как ускорить разгрузку?», «Как автоматизировать процедуру сборки заказов?», «Как правильно распределить потоки товаров по складам?».

Автоматизация процессов управления складом (внедрение автоматизированных систем (WMS, ERP, IIoT, ИИ)

Конечно, моделированием цифровизация управления складом не ограничивается. Выше мы рассказали о системах имитационного моделирования, также для автоматизации работы склада используются следующие классы решений:

1. WMS – специализированная система для автоматизации всей цепочки складских бизнес-процессов от приемки товаров до инвентаризации.
2. ERP – комплексная система для автоматизации деятельности компании, в том числе складского учета и управления запасами.
3. IIoT, «промышленный интернет вещей» – физические устройства, позволяющие мониторить местоположение товаров, управлять освещением, отоплением, уровнем влажности, вентиляцией, доступом на склад и т.д.
4. ИИ, искусственный интеллект – внедряется в различные системы и технологии, в том числе машинное обучение, компьютерное зрение, робототехнику и т.д., что позволяет повысить точность инвентаризации, управления запасами, сбора заказов, доставки.

Инструменты интеграции и синхронизации позволяют на базе современных систем и технологий создать «умный» склад и эффективно управлять им, в том числе удаленно. Как правило, автоматизация склада начинается с внедрения WMS-системы или ERP со складским модулем. Система управления складом становится ядром консолидированной цифровой среды, в которую по мере совершенствования технических возможностей интегрируются как проверенные временем, так и новейшие инструменты – от терминалов сбора данных до автономных роботов.

Заключение

Моделирование работы склада – это работающий способ выстроить с нуля или оптимизировать складские процессы, исключив риски. Возможность проверки гипотез не на реальном складе, а на цифровой модели, в которую перенесены все его характеристики, помогает не только сэкономить время и деньги, но и провести эксперименты в безопасной среде. Модель дает возможность спланировать работу склада и осуществлять оперативное управление им, распределяя доступные ресурсы на всех стадиях технологического процесса и принимая обоснованные решения при отклонении от стандартной логики действий.

Имитационная модель склада или складского комплекса позволяет определить наиболее эффективные алгоритмы управления грузопотоками, площади для зон приемки, сортировки, комплектации и хранения грузов, количество человеко-машинных ресурсов для организации всех грузопотоков при оптимальном уровне их загрузки, количество и расположение парковочных мест и т.п. Любое планируемое изменение в процессе работы склада можно испытать на модели и по результатам тестирования принимать решение: вводить новшество, корректировать план или отказаться от этой идеи.