Присоединяйтесь:
Личный кабинет

Как ГК «Благо» использует математического двойника для принятия решений

Как ГК «Благо» использует математического двойника для принятия решений

Перед компанией «Благо», одним из крупнейших производителей и экспортеров подсолнечного масла в России, стояла задача не просто внедрить инструмент планирования производственного цикла от закупки сырья до реализации готовой продукции, но и оптимально сбалансировать товарные и денежные потоки. Подробнее о том, как ГК «Благо» совместно с внешними консультантами разработала уникальную математическую модель, которая помогла в рамках планирования и сценарного анализа эффективно использовать рабочий капитал компании — читайте в материале Дмитрия Красилова, генерального директора LAMACON.

Как агрохолдингу быстро выбрать верное решение в многофакторной среде

ГК «Благо» обладает обширной производственной инфраструктурой: элеваторы и маслоэкстракционные заводы компании расположены почти на всей территории России. Продукция производителя продается в федеральных и региональных торговых сетях, а также экспортируется более чем в 20 стран мира.

Развитая сеть производства и сбыта обусловливает высокую вариативность на каждом этапе производственного цикла. Различные опции возникают уже на этапе закупки сырья у фермеров. Например, можно купить семечку дешево на этапе сбора урожая, но это потребует затрат на хранение сырья с привлечением заемных средств. А можно закупать сырье в течение года уже по более высокой цене, но не нести затрат на хранение запасов на элеваторных комплексах.

Далее компании необходимо решить, какую продукцию выгоднее продать и в каком объеме. После попадания на завод семечка может превратиться в три вида продукта: нерафинированное или рафинированное масло наливом, а также бутилированное масло. Побочную продукцию производства — шрот — производитель продает на  корма для сельскохозяйственных животных, и этот канал товародвижения также необходимо учитывать. Доставить готовую продукцию покупателям можно разными способами: по железной дороге в крытых вагонах, контейнерами, танкерами, сухогрузами для шрота и используя мультимодальный способ доставки.

Наконец, вариативность присутствует и в каналах реализации продукции: масло наливом может поступать на экспорт или для дальнейшего производства другой продукции, например, майонезов или масляных красок. А бутилированная продукция попадает в розничные торговые и дистрибьюторам, с которыми сотрудничает «Благо». Таких контрагентов у компании более 730.

Все эти факторы компании «Благо» необходимо учитывать для поддержания процессов S&OP (Sales&Operations Planning). Ранее планирование в агрохолдинге, как и у многих других представителей отрасли, велось в Excel в несколько итераций, а просчет любого нового сценария занимал около недели. Это не позволяло компании гибко реагировать на меняющиеся условия рынка или быстро оптимизировать товародвижение.

Консалтинговая компания LAMACON, которую ГК «Благо» выбрала для разработки и внедрения инструмента математического моделирования, изучила и детально описала специфику производства с учетом вариативности на каждом из этапов. На базе собранных данных создали математического двойника, который полностью дублирует процессы в рамках производственного цикла.

Чтобы модель выдавала надёжные результаты, сначала ее калибруют на данных о деятельности компании за прошлые периоды. После калибровки разрабатывают оптимизационную модель, которая опирается на производственные планы подразделений компании, планируемые мощности производства и прогнозы продаж.

Как ГК «Благо» использует математического двойника для принятия решений
Фото: ГК «Благо»

Математический двойник позволяет просчитать сценарии в многофакторной среде существенно быстрее и точнее, чем это может сделать команда специалистов. А поскольку модель построена в тесном взаимодействии с представителями разных подразделений ГК «Благо», она в буквальном смысле аккумулирует в себе опыт бизнес-экспертов компании и умножает его благодаря математическим вычислительным мощностям.

Сейчас с помощью разработанной LAMACON модели в ГК «Благо» решаются задачи оптимального выбора сделок по закупке и хранению запасов сырья, распределения готовой продукции по каналам продаж и по способам отправки продукции покупателям. Кроме того, решение позволяет уйти от итеративности и учесть все возможное производственные и логистические ограничения в одном расчете.

Ноу-хау в АПК: считаем деньги прямо внутри цепочки поставок

Когда мы начинали проект, компания «Благо» поставила перед нами необычную и довольно амбициозную задачу — включить в модель цепочки поставок движение денежных средств. Я говорю — амбициозную, потому что раньше подобных кейсов в моделировании я не встречал ни на российском, ни на зарубежном рынках.

Внедрение в проект финансового контура позволяет компании более эффективно управлять рабочим капиталом на протяжении всего производственного цикла. Финансы движутся в модели так же, как и товары: если компания закупает семечку, в модели деньги приходят не сразу, а с учетом отсрочки платежа, и при продаже масла деньги поступают от покупателей также с задержкой.

Сейчас, когда расходы на использование финансовых инструментов для бизнеса выросли, возможность экономить на финансовом обслуживании позволяет ГК «Благо» снижать издержки. У подобной модели есть высокий потенциал использования в любой отрасли, где необходимо смоделировать оптимальный процесс преобразования рабочего капитала в продукцию и затем обратно в деньги.

В настоящее время финансовый контур проходит тестирование в компании. Сейчас с помощью модели было рассчитано уже два годовых бюджета. В перспективе бюджетные планы, рассчитываемые в модели, будут выгружаться в бюджетный модуль, что позволит автоматизировать и ускорить процесс построения бюджета ГК «Благо».

Перспективы применения математического моделирования в ГК «Благо»

Для дальнейшей работы с моделью в ГК «Благо» при участии LAMACON был создан собственный центр экспертизы, а в штате появился сотрудник-моделер, который знает все нюансы работы с инструментом и может его развивать и модернизировать под задачи компании.

Также после внедрения модели у ГК «Благо» появилась возможность рассчитывать инфраструктурные кейсы. Компания регулярно обзаводится новыми активами, и перед покупкой новых производственных объектов важно просчитать эффект от их внедрения в контур компании.

В рамках процесса цифровой трансформации в «Благо» появился проектный офис и была разработана дорожная карта развития систем планирования. Ближайший шаг — это полноценное подключение финансового контура, чтобы в следующих расчетах в полной мере использовать данные, полученные по итогам работы модели, для бюджетирования. 

«Инструменты, которые мы применяли для планирования ранее, не давали такой точности и скорости, как математическая модель, которую разработала для нас компания LAMACON. В быстро меняющемся мире возможность внести в модель новые данные, за день просчитать разные гипотезы в безрисковой среде и принять максимально выгодное для бизнеса решение — это реальное конкурентное преимущество. А благодаря внутреннему центру экспертизы мы можем модернизировать модель под наши задачи и непрерывно оптимизировать цепочку поставок. Для нас это ценно, поскольку компания „Благо“ непрерывно растет, и более прозрачный и прогнозируемый производственный цикл помогает развитию бизнеса», — поделилась результатами проекта директор по цифровой трансформации ГК «Благо» Марина Михейчикова.

Дмитрий Красилов, специально для sfera.fm

читайте также

Подписаться на новости
Пожалуйста, отметьте обязательные чекбоксы
Читайте также

Компании

Наши партнеры

События и выставки к посещению

События рынка