Мультитемпературный логистический центр для производителя рыбной продукции
Ultra Fish — ведущий производитель рыбной продукции и полуфабрикатов в России. К 2023 году компания достигла лидерских позиций на рынке, расширив географию поставок и увеличив объемы производства. Увеличение товаропотоков и необходимость консолидации логистических активов потребовали разработки нового мультитемпературного логистического центра, обеспечивающего высокую производительность, оптимизацию затрат и соответствие современным стандартам хранения.
Цели и задачи проекта
Цель проекта — создание эффективной логистической модели, обеспечивающей консолидацию логистических активов, снижение капитальных и операционных затрат, а также рост производительности.
Задачи проекта:
-
Провести анализ товарных потоков, складских запасов и текущих логистических активов.
-
Разработать несколько концептов проектных решений, исключив неэффективные варианты и рассчитав капитальные и операционные затраты по выбранным.
-
Выбрать оптимальный вариант с учетом экономической эффективности и технологических возможностей.
-
Детализировать проект, включая планировку зон хранения, обработки и отгрузки.
-
Разработать функциональные требования к IT-системам, необходимым для работы логистического центра.
-
Подготовить план реализации проекта с рекомендациями по этапам внедрения.
Что мы сделали?
Провели анализ товарных потоков и складских запасов
Изучили структуру товарных потоков и сезонные колебания. Проанализировали текущие складские активы и выявили ключевые проблемные зоны, такие как нехватка площадей, длительные циклы обработки и перегрузка существующих мощностей.
Разработали концептуальные проектные решения
Создали три сценария проектных решений:
-
базовый сценарий с минимальными инвестициями, рассчитанный на стандартные технологии хранения
-
автоматизированный сценарий с акцентом на производительность и снижение операционных затрат
-
комбинированный сценарий с применением сверхплотных технологий хранения и автоматизации критически важных операций.
Подготовили расчеты капитальных и операционных затрат для каждого сценария, чтобы определить их эффективность.
Детализировали проект оптимального решения
Вместе с заказчиком выбрали вариант с применением сверхплотных технологий хранения и автоматизированных систем. Спроектировали размещение зон хранения, приемки, отгрузки и административных помещений. Подготовили расчеты по оборудованию, включая стеллажные системы, системы климат-контроля и IT-инфраструктуру.
Комбинированный вариант с сочетанием лучших элементов вариантов № 1 и № 2, с минимальными итоговыми затратами (total cost) на единицу продукции
Подробная схема размещения технологических участков с расположением оборудования на складе
Создали цифровую модель склада
Разработали цифровой двойник склада, позволяющий тестировать различные сценарии, анализировать изменения производительности и затрат, а также адаптировать модель под долгосрочные изменения.
Подготовили рекомендации по реализации проекта
Разработали детальный план внедрения с учетом этапов строительства и интеграции автоматизированных систем. Подготовили спецификации и чек-лист для выбора поставщиков оборудования и IT-решений, а также рекомендации по обучению персонала.
Результаты проекта
-
Сократили капитальные вложения на 20%
Оптимизация проектных решений и выбор сверхплотных технологий хранения позволили значительно сократить расходы на строительство. Расчеты подтвердили, что объем капитальных затрат уменьшился на 20% по сравнению с базовым сценарием, благодаря отказу от избыточных конструкций и рациональному использованию площади. -
Увеличили плотность хранения на 30%
Использование сверхплотных стеллажных систем увеличило вместимость склада на 30%. Это было достигнуто благодаря оптимизации расположения технологических зон, внедрения многоярусных стеллажных систем и эффективного использования доступной площади. -
Повысили производительность на 23%
Автоматизация операций обработки заказов, включая использование автоматизированных конвейеров и цифровой модели управления потоками, привела к повышению производительности персонала. Ручные операции, занимавшие значительное время, были заменены частично автоматизированными процессами. -
Снизили транспортно-складские затраты на 15%
Оптимизация внутрискладских процессов и сокращение нерациональных операций позволили уменьшить совокупные операционные расходы на 15%. В расчеты были включены затраты на транспортировку, обработку грузов и эксплуатацию оборудования. -
Обеспечили расчетную окупаемость проекта
Достижение окупаемости проекта в заданный срок стало возможным благодаря сбалансированному подходу к проектированию: совмещение сверхплотных технологий, автоматизации и оптимизации процессов позволило обеспечить высокие показатели IRR (внутренней нормы доходности) и NPV (чистой приведенной стоимости). -
Создали цифровую модель склада для постоянного использования при оптимизации складских процессов
Разработанная цифровая модель логистической сети помогает в прогнозировании и тестировании различных сценариев, таких как увеличение объемов поставок или изменение ассортимента. Модель позволяет оперативно оценивать влияние изменений в товарных потоках на производительность склада, затраты и уровень сервиса, что обеспечивает заказчику возможность гибкого управления.
Над проектом работали
Игорь Богачев
Консультант
Антон Рудецкий
Руководитель проекта
Андрей Бульба
Методолог
_100x100_38f.png)
Артём Яшин
Инженер