Оптимальная локация для склада: каким магазинам нужны склады высокого уровня, как на выбор влияет специфика компании, как может помочь математическое моделирование

В последние годы на успешность работы интернет-магазина все большее влияние стала оказывать своевременная доставка товара покупателю. Много говорят о значимости последней мили, попадании в нужный потребителю интервал, гибкости системы переноса доставки и т.д. Но стоит понимать, что все это сводится на нет при отсутствии грамотной складской логистики.

Заместитель исполнительного директора "Курьер Сервис Экспресс" Мария Мартынова расскажет, от чего зависит выбор склада того или иного класса, каким магазинам нужны склады высокого уровня и как выбрать локацию с точки зрения специфики компании, а руководитель направления систем бизнес-аналитики BIA Technologies Станислав Воронин объяснит, как математическое моделирование может помочь перебрать множество вариантов и сделать правильный выбор. 

Что происходит после оформления заказа?

Задание на сборку нужного товара попадает на склад. И здесь все зависит от качества организации интеграционных решений. Если продавец пользуется услугами разных операторов для логистики и склада, то речь идет про обмен данными как минимум между тремя системами (задание на сбор товара для склада, задание на плановый заказ логистам и фактический по завершении работ склада). С одной стороны, звучит сложно, но на самом деле все просто: задание – сборка – заказ на доставку – поехали.

Класс склада определяет технологичность производства и используемых решений. Под этим мы понимаем топологию склада, программное обеспечение, автоматизацию процессов. Смело можно заявить, что чем выше уровень склада, тем меньше требуется времени с момента передачи задания на сборку товара до выпуска уже упакованного и готового к доставке заказа.

От чего зависит выбор склада того или иного класса?

При определении класса склада, в первую очередь, важно понимать, какие товары там будут размещаться, таким образом определив тип хранения.

Классность склада – это набор геометрических параметров коробки (высота, шаг колонн, тип несущих конструкций). Чем выше класс склада, тем больше воздуха (высоты) можно будет использовать, пространства для движения (маневров) получит складская техника, свободнее будут размещены конструкции и т.д.

Склад класса А +. Источник фото: skladovoy.ru

Класс склада играет существенную роль в решении вопросов страхования, инвестирования и, конечно, получения эксплуатационных разрешений, в том числе пожарных, что особенно важно после ряда крупных пожаров на складах в Московской области. Чем выше класс, тем лучше качество материалов, из которых возведена сама конструкция, а, следовательно, и меньше рисков.

Каким магазинам нужны склады высокого уровня?

Склады высокого уровня нужны магазинам с большими объемами товарооборота и хранения. Сейчас уже редкость увидеть помещение площадью более 10 тыс. кв. м ниже класса Б+. Хотя здесь стоит отметить, что это стало привычным для России. А компании, которые параллельно развивают бизнес в Казахстане, Узбекистане и других странах СНГ, столкнулись с совершенно другим рынком складских мощностей. Там класс Б – это роскошь, о которой и мечтать не стоит, если, конечно, компания не готова построить склад для себя. Этот факт подтверждает, что рынок РФ хорошо развит в части инфраструктуры логистики в целом.

Для каких магазинов необходим тот или иной уровень автоматизации?

Грамотные WMS-системы позволяют исключить огрехи при сборке (пересорты артикулов или размеров), сократить роль человеческого фактора. Скажем, система RFID – совершенно точно является удобным, популярным и современным решением для любого склада, позволяя проводить проверки входящего и исходящего трафика с минимальными затратами. А еще вчера их использовали только единичные склады из-за сложности внедрения и потребности дозакупки оборудования.

RFID-считыватель

Правильные системы определения весогабаритных параметров товаров и рекомендации по упаковке смогут существенно сократить расходы на перевозку за счет недопущения искусственного увеличения объема груза: когда в большой короб, скажем, упаковывают пару носков. Безусловно, типы решений по автоматизации зависят от того, что за товар хранится на складе, насколько большая у него оборачиваемость.

Прицел на автоматизацию нужен магазинам, уже имеющим большой оборот или амбициозно к этому стремящимся. И это не зависит от категорий реализуемых товаров. В противном случае при росте объемов продаж магазин просто не сможет обеспечить сроки и качество сборки и, как следствие, доставки. Как показала практика последних лет, несвоевременность доставки влечет сокращение процента выкупа в ряде сегментов товаров более чем на 50%.

Все инновационные решения окупают себя при условии больших объемов реализации. Не стоит для небольшого оборота пытаться использовать излишне технологичные линии.

Как выбрать локацию с точки зрения специфики компании?

Как правило, продавец передает общим пикапом (сбором груза со склада) все заказы, собранные к определенному времени отгрузки, которое согласовано с логистами. При грамотной интеграции маркировка заказа склада отправления является сквозной на всех этапах, с ней в дальнейшем будет работать логистика.

Здесь на первый план как раз и выходит важность удобной локации склада. Чем ближе к распределительному центру перевозчика он располагается, тем меньше времени уходит на перемещение товаров.

На практике любой потребитель хочет иметь возможность заказать товар с доставкой день в день, если это позволяет география, или хотя бы в минимальный срок, поскольку ждать неделями купленный товар готовы, и то не всегда, только жители Дальнего Востока и Камчатки.

Время приема заказов на текущий день или на ближайшую дату как раз напрямую зависит от того, как скоро логист сможет привезти и распределить по маршрутам все принятые товары со склада хранения. По своему опыту можем сказать, что оптимальное расположение складов – это, конечно, не более 50 км от черты города. Если мы говорим о Московской области, то склад должен быть расположен в пределах ЦКАД. Время отгрузки товаров лучше выбирать с учетом трафика, который оказывает существенное влияние на скорость доставки.

Размер необходимого склада, бюджет на проект – ключевые факторы. Специфика компаний в этом вопросе не важна. Вне зависимости от того, хранятся на складе продукты или бытовая техника, – критерии его выбора для всех едины: расположение и транспортная доступность, безопасность, соответствие нормам пожарной безопасности, технологическая оснащенность, соблюдение температурного режима, площадь и, конечно, стоимость.

Зачастую, интернет-магазин предпочитает склад и логистику объединить и получить одну услугу у 3PL-оператора. Это позволяет избежать лишних забот по стыковке поставщиков на разных этапах. Удобно и быстро. Но у всех решений есть как плюсы, так и минусы.

Как может помочь математическое моделирование

Современные вычислительные системы способны решить самые разные задачи, включая выбор самого оптимального места для открытия нового склада.

Как и любой другой системе, основанной на анализе больших данных, модели определения оптимальной локации нужны вводные. В данном случае это историческая информация о стандартном грузообороте, точках возникновения товара, местоположении уже имеющихся складов, видах продукции и структуре конечных потребителей (кто, где, с какой частотой и в каком объеме заказывает продукцию) — все эти данные можно выгрузить из информационной системы учета класса ERP, которая используется в компании.

Не обязательной, но полезной окажется информация о деятельности конкурентов и потенциальных колебаниях потребительского спроса на тот или иной товар в разных регионах в разное время года. Информацию о возможном изменении грузопотоков можно получить с помощью предиктивной (прогнозной) математической модели предсказания спроса.

Если у компании уже есть несколько конкретных предложений по аренде складских помещений, их также можно задать в систему, вместе с указанием сопутствующих условий и характеристик (стоимость квадратного метра, затраты на модернизацию, ситуация с пробками на прилегающих автотрассах). В противном случае, точки на карте можно указать условно — в соответствии с экстремумами грузопотоков.

Получив все вышеперечисленные данные, система оценивает множество вариантов и определяет оптимальное количество и расположение распределительных центров с точки зрения повышения эффективности бизнеса и сокращения логистических затрат.

Опыт российских компаний

Описанную систему можно использовать не только для определения точек расположения будущих складов, но и для оптимизации текущей логистической схемы в компании. Разберем ситуацию на конкретных примерах.

В 2020 году математическое моделирование было использовано для улучшения логистической инфраструктуры компании Ozon. Логика доставки следующая: после оформления заявка попадает на один из пунктов обработки и исполнения заказов, кладовщик принимает товары от поставщиков и собирает их в посылку; скомплектованные заказы доставляются на один из сортировочных центров, каждый из которых привязан к конкретной геозоне, откуда посылки развозятся курьерами напрямую по адресу покупателя или в пункты выдачи и постаматы, где их забирают клиенты. Задача моделирования — оптимизировать инфраструктуру таким образом, чтобы сократить расстояние от сортировочных центров до точек назначения, не снизив при этом уровень сервиса и не нарушив сроки доставки. По каждому центру была собрана статистика по его эффективности и времени доставки курьерами. Изучив результаты моделирования, компания сделала выводы о необходимости закрыть три сортировочных центра и открыть одиннадцать (восемь в Москве и три в МО).

Еще один пример касается транспортной компании "Деловые Линии" — одного из крупнейших автоперевозчиков в России. Компания также хотела оптимизировать доставку грузов в пределах Москвы и Московской области. Перед проектной командой стояли следующие задачи: просчитать, на каких малоформатных складах стоит консолидировать груз, где осуществлять техобслуживание, и в каких местах лучше устраивать стоянку транспорта, используемого при доставке на "последней миле". Одним из решений автоматизированный системы было предложение заменить местоположение сразу четырех стоянок. Когда это было сделано, затраты на горюче-смазочные материалы и перевозку сократились на 5%, а порожний пробег транспорта — сразу на 15%.

Подобные проекты занимают порядка нескольких месяцев. За это время специалисты изучают ситуацию в компании, собирают и обрабатывают все необходимые данные, составляют прогнозы грузопотоков, настраивают "коробочную" IT-систему под конкретного заказчика и выполняют с ее помощью все расчеты. Для оптимизационных проектов, многие из которых занимают более полугода, пара месяцев — совсем небольшой срок. Достичь его получается благодаря использованию готового программного обеспечения для математического моделирования. Задача выбора оптимальной локации является (для компьютера) относительно простой и не требует создания новой вычислительной системы с чистого листа.