В моём профессиональном опыте я несколько раз выполнял моделирование цепи поставок для расчёта суммарных затрат. При этом во всех случаях интересовал ещё вопрос расчётных сроков прохождения грузов (товаров) по цепочкам.

Само по себе такое упражнение является необходимой (но далеко не достаточной) вводной для более комплексной задачи внедрения методологии расчёта стоимости обслуживания (cost-to-serve). В данном случае появляется возможность оперировать с суммарными расходами не только на отдельной цепочке, но и на каждом из узлов цепи поставок, причём с распределением на разные единицы (денежные или физические — какие были заведены в модель).

Для розничной торговой сети подобная модель позволит провести сценарный анализ («что-если») для различных вариантов трансформации цепи поставок, например:

• Как повлияет на логистические затраты уровень товарного запаса на распределительном центре?
• Какой эффект от перевода поставщиков на централизованную логистику (РЦ) по сравнению с прямыми поставками в магазины? (Причём это вопрос даже не только про размер логистического бонуса, а про конкурентоспособность собственной логистики.)
• Как отразится на затратах изменение частоты поставок в торговую сеть? (И, кстати, связанный с этим вопрос: А как может измениться уровень товарного запаса в магазинах и представленность?)
• Стоит ли выполнять поставки в удалённые магазины напрямую или через кросс-док площадки?

Один из часто встречающихся сценариев, который требуется просчитать — наличие в сети более двух и более РЦ, когда нет однозначной привязки магазинов к одному РЦ. Во всех случаях это вызвано ростом товарооборота (и ассортимента), из-за чего существующая логистическая инфраструктура не справляется. (Я проводил опрос на эту тему, и половина опрошенных считает увеличение количества заказов и номенклатурных позиций основной проблемой для своей складской логистики.)

Для большинства складских объектов возможности экстенсивного развития (органического увеличения площадей) отсутствуют. Переезд на новый, больший по размерам склад сопряжён с гораздо более существенными инвестициями и рисками (если такой склад вообще можно найти в разумные сроки). По этим причинам увеличенный товаропоток приходится обрабатывать на нескольких, зачастую удалённых друг от друга объектах.

В таких случаях возникает сразу несколько вопросов, связанных с использованием таких складов-сателлитов (или «двойных звёзд»?) и распределением между ними грузопотока. Это вызвано следующими сложностями:

• Потенциальное дублирование товарной номенклатуры на нескольких складах и, как следствие, увеличение суммарного товарного запаса.
• Необходимость для поставщиков привозить товары на несколько складов или централизованные поставки с последующим перераспределением.
• Поставки в магазины товаров с разных складов, увеличение нагрузки на приёмку или централизация поставок с внутренней консолидацией.

Я хотел бы чуть более рассмотреть задачу разделения номенклатуры между несколькими условно равнозначными РЦ и несколько возможных подходов, а именно:

1. Разделение номенклатуры по мега-категориям.
2. Разделение номенклатуры по оборачиваемости товаров.
3. Разделение номенклатуры по ликвидности товарных запасов.
4. Разделение номенклатуры по формату торговых точек.

Некоторые из этих подходов, на первый взгляд, очень похожи — и это правда, но есть и существенные различия.

1. Мега-категории

Мега-категориями можно назвать принципиальные товарные группы верхнего уровня, обладающие однозначными, неоспоримыми и, как правило, овеществлёнными признаками, позволяющие отнести товары к той или иной группе.

Например:

• продовольственные товары;
• непродовольственные товары;
• охлаждённая (фрэш) продукция;
• замороженная продукция и др.

Преимущества такого подхода заключаются в прямой связи между признаками мега-категории и требованиями к складской и транспортной логистике, в т.ч. управлению. Действительно, отдельный холодильник + морозильник может выглядеть вполне логично.

Недостатки такого подхода вытекают из его преимуществ и связаны с потерей гибкости использования нескольких объектах при изменении структуры ассортимента. Если существенно снизится доля непродовольственных товаров, то на «непрод» склад придётся вести бакалею?

2. Оборачиваемость товаров

Классы оборачиваемости товаров устанавливаются на основе фактической или прогнозной статистики продаж. Как правило, они присваиваются на основе ABC- или ABCD-классификации.

Номенклатуру можно разделить, например, на две группы:

• Высокооборачиваемые товары класса А + верх класса В (в том числе товары, исторически относившиеся к классу А или имеющие некоторую цикличность).
• Низкооборачиваемые товары класса С + основная масса товаров класса В.

Основное преимущество такого подхода — возможность оптимизации логистических бизнес-процессов с учётом интенсивности работы с товарами соответствующих классов. Для товаров высокой оборачиваемости можно использовать стандартные стеллажи или средства механизации / автоматизации для повышения скорости обработки. Для товаров низкой оборачиваемости можно использовать узкопроходные стеллажи (VNA), мезонин и прочие технологии плотного хранения.

Недостатки этого подхода проявятся при переклассификации товаров на протяжении их жизненного цикла. В результате типизация складов будет со временем нарушаться. И это нельзя будет исправить также легко, как в рамках одного склада.

3. ЛИКВИДНОСТЬ ТОВАРНЫХ ЗАПАСОВ

Несмотря на то, что оборачиваемость и ликвидность — достаточно близкие термины, по своей логистической сути ликвидность ближе к естественным характеристикам товаров или их товарных запасов.

Например, я могу предложить следующие группы товаров:

• Рабочий товарный запас, который необходим для нормальных продаж.
• Избыточный (спекулятивный) запас, возникающий в процессе работы коммерческой функции.
• Запас несезонных товаров, который временно становится неактивным полностью или частично.

Существенное преимущество данного подхода заключается в том, что такое деление не влияет на вторичную транспортную логистику (доставку в магазины): весь активный ассортимент остаётся на одном складе.

С другой стороны, перемещения товарных запасов между складами становятся нормальным и необходимым процессом, в частности, для восполнения рабочего запаса на основном РЦ или перемещения несезона в буфер.

4. Формат торговых точек

Для мультиформатной торговой сети группы товаров могут быть следующими:

• «Ядро» ассортимента для гастрономов, магазинов у дома.
• Товары «вне ядра» для супермаркетов с более глубокой матрицей.
• Товары «вне супера» для гипермаркетов с более широкой матрицей.

Данный подход, на первый взгляд, отчасти похож на первый способ (по товарным категориям), но существенно отличается с «бизнесовой» точки зрения. В данном случае мы ориентируемся на клиентское предложение и форматную матрицу, а не физические свойства товаров.

С другой стороны, этот подход коррелирует и со вторым способом классификации по оборачиваемости товаров, так как очевидно, что «ядро» будет в основном состоять из высокооборачиваемой номенклатуры. Но при данном подходе оборачиваемые товары будут внутри каждой группы.

Данный подход позволяет реализовать синергию между форматами, обслуживая общую для них номенклатуру с единого РЦ. Другим преимуществом данного подхода заключается в привязке складской (и, как следствие, транспортной) логистики к географическим характеристикам торговых точек.

При этом, как и для подхода с классификацией по ликвидности, возникает необходимость межскладских перемещений, связанных с изменением товарных матриц.

Модель цепи поставок позволяет количественно оценить гипотезы и получить реальное экономическое обоснование для поддержки принятия решения.

В идеале, конечно, верхнеуровневая модель строится уже на имеющихся данных по каждому узлу и каждому ребру сети. Поэтому в случае, когда стратегическую задачу надо решить, а локальные модели ещё не готовы, важно разумно отнестись к уровню детализации и оценке драйверов затрат.