CLM2013-Semifinal-Geronimo!

Моделирование логистической системы для компании CoDRINK Russia

Geronimo!

accenture >

Summary

Локализация пилотного проекта

Добавленная стоимость

Модель перевозок

Кастомизация

Timeline

Разработка и оптимизация логистических процессов для компании CoDRINK поможет компании увеличить прибыль на 132,633 млн руб за 2014-2017 годы. Механизм реализации решения является универсальным и может быть использован для других компаний Распределительные центры, централизованная система поставок

Возможность масштабирования проекта

1 780 000 000

Сокращение издержек на 27% на территории пилотного проекта

1 760 000 000 1 740 000 000

796 111

1 720 000 000

1 753 106 884

83 530 364

1 700 000 000

-522 956

1 680 000 000

Рост доходов от реализации пилотного проекта на 7,7%

1 660 000 000 1 640 000 000

44 333 391

Прирост доходов на 5% от аренды

1 620 000 000 1 600 000 000

Сокращение издержек на хранение на 31%

1 618 759 055 Начало пилотного проекта

Рост продаж

Аренда

Сокращение Издержки на Конц пилотного издержек на транспортировку проекта хранение

Рост выручки на 2,7% за счет расширения продаж

Успешная реализация решения гарантирует наличие работающей модели транспортных перевозок для потенциальных клиентов Accenture , которых может заинтересовать покупка данной идеи

Подходит для большинства видов продукции

Учитывает индивидуальные потребности каждого клиента

Может идти в комплекте с другими услугами Accenture (аутсорсинг)

Возможности расширения областей компетенции

Локализация пилотного проекта

Summary

Модель перевозок

Добавленная стоимость

Кастомизация

Timeline

Выбор продуктов

Оптимальный выбор пилотного проекта позволит легко масштабировать логистическую модель на разные виды продукции и любое количество регионов России Для создание обновленной логистической сети CoDRINK Russia и приобретённой Milk Company необходимо учитывать в пилотном проекте как напитки, так и молочную продукцию

Yogurt

15,7%

Были выбраны продукты, представленные в большинстве регионов страны с целью облегчения масштабирования 37,6%

Доля бизнеса по выбранным продуктам в каждом секторе должна быть максимальной

Still Water

Выбор транспорта

Выбор регионов

Напитки

молочная продукция

Несбалансированность спроса и предложения позволяет выбрать для пилотного проекта города как с профицитом предложения, так и недостатком

Несбалансированность спроса и предложения

Территориальная близость регионов позволит создать оптимальную логистическую сеть

12 Территориальная близость

Предложение товара

Доля выбранной продукции в регионе должна составлять не менее 35%

10-тонновый грузовик поставки между крупными распределительными центрами

10т 10т < full 0

5 000

10 000

15 000

Перевозки между регионами и распределительными центрами осуществляются с помощью не полностью заполненной грузовой машины

Summary

Локализация пилотного проекта

Модель перевозок

Добавленная стоимость

Кастомизация

Timeline

Модель пилотного проекта строится с учётом региональных особенностей. Она нацелена на снижение затрат и минимизацию рисков Легенда карты

Регион-донор Регион-реципиент Регион, обеспечивающий спрос за счет запасов, реципиент в будущем

Предпосылки модели Движение из центра в регионы, наличие распределительных центров – консолидационных складов Балансируется спрос и предложение с учётом начального запаса На конец периода остаётся небольшое количество товара на складе (четверть месячного спроса)для покрытия рисков задержки поставок Избыточные складские помещения сдаются в аренду сторонним предприятиям Выбирается наиболее выгодный тариф перевозки. Время в пути не является значимым фактором ввиду наличия резервного запаса Машины заполняются полностью Алгоритм решения Динамическая оптимизация с использованием метода обратной индукции.

Summary

Локализация пилотного проекта

Модель перевозок

Добавленная стоимость

Кастомизация

Timeline

Добавленная стоимость от внедрения пилотного проекта логистической сети с учётом оценки возникновения рисков составляет 132,633 млн руб. Финансовый результат внедрения пилотного проекта.

44,333 млн руб.

Сбыт большего количества товаров позволяет сократить издержки на хранение и, как следствие, увеличить прибыль

5,961 млн руб.

Прогнозирование и управление запасами позволяет точно определить объёмы неиспользуемых мощностей складов и получать прибыль от сдачи их в аренду другим компаниям.

83,53 млн руб.

Реализация пилотного проекта требует издержек, основной составляющей которых являются расходы на транспортировку товаров между регионами «донорами» и «реципиентами»

Вероятность наступления убытка

Введение логистической системы позволит полностью удовлетворять спрос на продукцию в регионах пилотного проекта, что приведёт к росту прибыли.

Риски, сопровождающие построение логистической цепи.

Локальные шоки спроса

Риск утраты части продукции в результате ДТП

Макро-шоки спроса

Риск утраты всей продукции в результате ДТП 0

0.523 млн руб.

Задержки поставок продукции

Риск разрыва договора с транспортной компанией

Размер убытка Оценка рисков, возникающих в течение года проведения пилотного проекта в 12 отобранных регионах в связи с началом работы логистической сети составляет 0,668 млн руб. Дополнительно существует риск того, что проект не удастся успешно внедрить. Этот риск очень маловероятен, однако может принести компании Accenture значительные убытки

Summary

Локализация пилотного проекта

Модель перевозок

Добавленная стоимость

Кастомизация

Timeline

Разработанный механизм оптимизации логистической сети может быть реализован и для клиентов в других отраслях, имеющих обширную географию поставок Решение подходит для широкого спектра товаров, не требующих особых условий перевозки Легкость масштабирования Упакованные продукты питания и напитки Косметические товары Моющие средства Медикаменты

Индивидуальный подход к заказчикам Персональный менеджер для каждого клиента Ведение проекта «от двери до двери»: учитываем не только размеры поставок и особенности транспортных связей, но и нюансы вплоть до планировки складов Обучающие тренинги с персоналом: чёткие постановки целей и практическая демонстрация обязанностей каждого работника логистического процесса

Целевая аудитория – большинство FMCG-компаний страны

Значительное итоговое снижение издержек Динамическая оптимизация помогает найти лучшую цепь поставок Консолидационные склады в региональных распределительных центрах позволяют обеспечить бесперебойность поставок

Инновационные предложения для оптимизации логистики Система отслеживания товара в пути посредством GPS Консолидация информации о наличии запасов или избытка на складах По желанию клиента – аутсорсинг бизнеспроцессов, реализация IT-решений в соответствии с существующей программной средой

Summary

Локализация пилотного проекта

Модель перевозок

Добавленная стоимость

Кастомизация

Timeline

Своевременное осуществление предложенных действий по интеграции всех этапов процесса поставок позволит разработать синтезированное решение в пилотном проекте и на территории всей России Применяемые меры по оптимизации логистики компании

2014

2015

2016

Pеализация излишков и устранение дефицита в регионах Внедрение централизованной системы мониторинга запасов на складах Разработка консолидированных поставок

Разработка компьютерной системы контроля товаров в пути Сдача в аренду избыточных площадей склада Маркировка продукции Обучение сотрудников-участников логистической сети

Транспортная логистика Оптимальные маршруты поставок гарантируют минимизацию издержек Консолидация поставок приведёт к экономии на масштабе Бесперебойные оперативные поставки удовлетворяют спрос

Распределительная логистика

Складская логистика

Маркировка товаров поспособствует более удобному и быстрому процессу загрузки/отгрузки, позволит избежать ошибок

Технологическая оптимизация складов

Создание консолидационых центров обеспечит доступность товара в случае региональных шоков спроса

Планирование методик отгрузки товаров с консолидационных складов, подготовки сопроводительной документации

Планирование методик времени приёмки товара и его оптимального размещения

• Золотин Борис • НИУ-ВШЭ, 4 курс

• Чумаченко Елена • НИУ-ВШЭ, 4 курс

Золотина Елизавета РЭУ им. Плеханова, 4 к.

Александрова Алёна НИУ-ВШЭ, 4 курс

• 2 место Microsoft Case Competition Sky

• Полуфиналист «Cup Russia 2013»

•2 место Microsoft Case Competition Sky

•Полуфиналист «Cup Russia 2013»

• ОАО «Росгосстрах» Старший андеррайтер

• Первые 5% рейтинга студентов НИУ ВШЭ

•Первые 5% рейтинга студентов РЭУ

•Первые 5% рейтинга студентов НИУ ВШЭ