Проектирование сети дарксторов для крупного игрока e-grocery в Казахстане
Magnum Go — крупнейший на момент проекта игрок на рынке онлайн-торговли продуктами питания в Казахстане, активно развивающий направление e-grocery на базе сети оффлайн-магазинов. Однако отбор заказов для онлайн-покупателей в магазинах создавал неудобства для оффлайн-клиентов и приводил к экономическим убыткам. Для улучшения качества обслуживания и сокращения затрат компания решила создать первый даркстор площадью 4000 м².
Цели и задачи проекта
Цель проекта — разработать единую концепцию даркстора компании с оптимальными технологиями хранения и грузообработки, соответствующими специфике e-grocery, смоделировать оптимальную логистическую сеть.
Задачи проекта:
-
Провести анализ товарных потоков и запасов для выбора подходящих технологий.
-
Сравнить и выбрать технологии хранения и грузообработки.
-
Рассчитать площади технологических зон, включая зоны приемки, хранения (по температурным режимам), комплектации, отгрузки, брака, а также административно-бытового комплекса (АБК).
-
Разработать объемно-планировочное решение с учетом требований к производительности.
-
Подготовить описание технологии работы объекта, включая схему движения материальных потоков.
-
Сформировать сводные характеристики даркстора, включая параметры товарных потоков и нагрузку на пол.
-
Провести цифровое моделирование с определением оптимального количества, локаций и мощностей дарксторов.
Что мы сделали?
Провели анализ товарных потоков и выбрали технологии
Проанализировали предоставленные данные по структуре товарных потоков и запасов, спрогнозировали потребности хранения. Сравнили и выбрали технологии хранения и грузообработки, ориентированные на e-grocery сегмент, учитывая скорость, надежность и затраты.
Рассчитали площади и параметры технологических зон Рассчитали площади зон, включая приемку, хранение с разделением по температурным режимам, комплектацию, отгрузку, зону брака и АБК.
Разработали объемно-планировочное решение Создали план, который четко зонирует пространство даркстора, определяет размещение стеллажных систем, подъемно-транспортного и технологического оборудования.
Составили описание технологии и подготовили материалы Разработали текстовое описание процессов работы даркстора, включая приемку, хранение, комплектацию и отгрузку заказов. Подготовили чертежи зон и оборудования в формате AutoCAD, предоставив наглядные материалы для внедрения решений.
Провели детальное цифровое моделирование с определением оптимального количества, локаций и мощностей дарксторов
Результаты проекта
-
Через цифровое моделирование оптимальной лог сети определили оптимальное количество, локации и мощности дарскторов по годам развития бизнеса
-
Оптимизировали планировку даркстора
Разработали концепцию, которая обеспечила эффективное распределение зон хранения и обработки, включая разделение по температурным режимам. -
Снизили операционные затраты
Подобранные технологические решения позволили сократить затраты на обработку заказов, улучшив качество обслуживания клиентов. -
Подготовили основу для дальнейшей автоматизации
Сформированные технологические решения стали базой для дальнейшей интеграции с системой управления складом (WMS), позволяя оптимизировать процессы. -
Сформировали сводные характеристики объекта, необходимые для строительного проектирования и строительства
Рассчитали параметры товарных потоков, нагрузку на пол и размерности зон, предоставив полные данные для разработки технической документации.
Над проектом работали
Василий Демин
Эксперт
Игорь Богачев
Руководитель проекта
_100x100_38f.png)
Виктор Булыгин
Руководитель группы по цифровому моделированию
Андрей Бульба
Методолог