Разработка цифрового двойника и оптимизация масштабной складской сети металлургического комбината

Провести аудит и оцифровать параметры 400 действующих складов (локации, площади, технические возможности).
Определить и включить в единую систему всех внутренних потребителей материально-технических ресурсов (МТР).
Выявить с помощью цифрового моделирования избыточные объекты и склады, требующие усиления.
Разработать логику распределения запасов: какую номенклатуру необходимо централизовать, а какую — локализовать.
Сформировать решения для ускорения процессов обеспечения и повышения оборачиваемости запасов.

Собрали и структурировали Big Data: провели масштабный сбор данных, зафиксировав точные локации, вместимость и технические ограничения для четырех сотен складских объектов.
Разработали цифровой двойник сети: создали детальную интерактивную модель, объединившую все склады и потребителей МТР в единую прозрачную логистическую экосистему.
Провели сценарное моделирование: использовали оптимизационный «движок» для тестирования различных гипотез распределения запасов и оценки их влияния на сроки и стоимость внутренней логистики.
Спроектировали новую схему хранения: на базе расчетов определили оптимальные стратегии для каждой товарной группы, разделив номенклатуру на централизованное хранение и локализацию непосредственно в цехах.

Оптимизировали складскую инфраструктуру: математически обосновали целевую конфигурацию сети, точно определив, какие склады являются лишними и подлежат закрытию, а какие узлы необходимо расширить и усилить.
Повысили эффективность распределения МТР: внедрили прозрачные правила классификации и хранения номенклатуры, исключив хаотичное размещение ресурсов на сотнях километров площадей.
Улучшили оборачиваемость запасов: за счет централизации запасов и устранения дублирования позиций на разных складах создали условия для высвобождения замороженного рабочего капитала.
Сократили лид-тайм: локализация критически важных МТР в непосредственной близости к потребителям (в цехах) и оптимизация маршрутов позволили радикально улучшить лид-тайм по исполнению производственных заявок.

Эксперт

Аналитик

Руководитель группы по цифровому моделированию

Методолог

Руководитель проекта