Портал новостей продовольствия
Погода в Москве:
» » Группа «Черкизово» обеспечила рост продаж бренда «Петелинка» на 30%

7-03-2019, 12:03
Группа «Черкизово» обеспечила рост продаж бренда «Петелинка» на 30%

Группа «Черкизово» обеспечила рост продаж бренда «Петелинка» на 30%

Само слово «планирование» в бизнесе подразумевает некий горизонт времени, в течение которого должны осуществляться различные процессы. Как правило, большинство производственных предприятий привыкли оперировать на уровне целых суток, недель или даже месяцев. Они располагают достаточным временем, необходимым для планирования. Кроме того, «подушкой безопасности» для них выступает наличие определенного количества запасов продукции.

Фото: petelinka.ru
Производство охлажденного мяса птицы задаёт более жесткие требования к планированию. Все, что произведено, должно быть обязательно реализовано в течение часов, а не дней. Сложить охлажденную продукцию в запас невозможно, она теряет ликвидность. За 24 часа мы должны принять заказы от покупателей, обработать и распределить их по заводам, произвести товар и отправить его клиентам, не потеряв в качестве и сервисе. Иными словами, схема планирования производства должна работать точно, как часы.
            Группа «Черкизово» – лидер по производству мяса птицы. Сегмент птицеводства обеспечивает более 50% оборота компании. Сейчас в компании функционируют семь птицеперерабатывающих комплексов полного цикла, в ближайшем будущем будет запущен еще один. Компания обеспечивает поставки продукта в категории ultra-fresh от крупного дистрибуционного центра до супермаркета всем крупным ритейлерам в огромном мегаполисе и его окрестностях. Наши партнеры динамично развиваются и предъявляют все более жесткие требования к свежести продукта, его стабильному нахождению на полке, а главное они увеличивают объёмы, стимулируя нас задействовать все мощности максимально. В итоге количество сценариев производства и поставок за последние несколько лет возросло в геометрической прогрессии, и стандартные правила и алгоритмы распределения становились все менее эффективны.
            Обработка огромного потока информации стала слишком сложным и долгим процессом, а риск, вызванный человеческим фактором, значительным и дорогим.

На сегодняшний день на рынке многие компании предлагают свои услуги по оптимизации цепей поставок, среди них есть довольно крупные и известные вендоры. Но Группа «Черкизово» – лидер мясной индустрии России и предъявляет повышенные требования к своим партнерам. Поиски партнера у нас затянулись: мы не смогли найти готовых решений, которые могли оптимизировать клиентский заказ по заводам внутри одних суток по часам за очень короткое время. В итоге разработать программу оптимизации планирования производства и поставок специально под нужды птицеводческого предприятия взялась российская компания GoodsForecast, разрабатывающая и внедряющая программное обеспечение в области прогнозирования спроса, планирования и оптимизации производственных процессов.
            Наш совместный проект по созданию автоматизированной системы распределения заказов должен был решить две задачи: сократить время на балансировку между заводами и уменьшить количество ошибок в результате влияния человеческого фактора. Мы начали проект с обсуждения технического задания в мае 2017 года. Летом происходила непосредственно разработка продукта, а осенние месяцы были выделены для тестирования системы и внесения соответствующих корректировок. Еще на стадии отладки мы заметили, что поставленные задачи были решены успешно. Производства были загружены более равномерно, а для балансировки достаточно было несколько минут. Хорошие промежуточные результаты позволили нам рискнуть и официально запустить новое программное решение в декабре 2017 года, в сезон пикового спроса на продукцию.
            Информация в программу загружается через Excel-файлы. Справочные данные, такие, как номенклатура, склады и топология поставок, технологические карты на продукцию, временные внутридневные интервалы, такие, как волны склада и эшелоны производства, виды маркировки наших партнеров, приоритеты изменяются довольно редко и обновляются в системе по необходимости. Ежедневно обновляются следующие параметры: часовой график убоя птицы, клиентские заказы, остатки сырья и готовой продукции. Далее все расчеты выполняет программа. Из всех доступных сценариев распределения заказов по производственным площадкам (а это число с 12 нулями) модель подбирает оптимальный вариант распределения производства, для максимального покрытия спроса с минимальными издержками. Время на расчеты занимает около пяти минут, далее специалист по планированию получает готовый план поставок с производственных площадок на склады, заказы на производство и набор отчетности. Отчеты позволяют установить причины неподтверждения, если таковые были, а также получить информацию о свободных ресурсах по каждой площадке. Если раньше на этот процесс тратилось более часа и риск возникновения ошибки был значителен, то с промышленным программным решением на балансировку достаточно всего 15 минут.

Имея за плечами уже некоторый опыт автоматизации, мы можем поделиться достигнутыми результатами. К настоящему моменту нам удалось снизить трудозатраты, сократить время на балансировку загрузки производственных линий на 30 мин, улучшить сервис для наших партнеров и снизить штрафы за недопоставки. Экономический эффект от нововведения только по затратной части составил более 15 млн рублей в год.

Кроме того, модель оптимизации позволила значительно снизить риски для бизнеса за счет повышения уровня стабильности и точности расчетов. Благодаря использованию системы в том числе мы сумели обеспечить 30% рост продаж премиального бренда «Петелинка» в течение прошлого года.
            Видимые преимущества программного решения по оптимизации производственного планирования, позволившего нам рассчитать производство и поставки внутри дня, заставляют нас и дальше двигаться в этом направлении.

В ближайшем будущем мы планируем запустить решение ещё более сложной задачи: автоматизированный расчет сценариев диспетчеризации на недельных и месячных горизонтах с целью их оптимизации и повышения эффективности.

 




Просмотров 725
    • Нравится
    • 0