24-25 мая 2016 года в Санкт-Петербурге компания Anylogic провела обучение по программе Anylogistix.
В данной статье я поделюсь впечатлениями о мероприятии и самом продукте.
Питер встретил нас солнечной погодой, и это еще больше подняло общее настроение участников и организаторов тренинга, а также прекрасно дополнило и без того отличную организацию мероприятия. Большую часть обучения занимало решение практических задач при моделировании цепей поставок, подкрепляемое короткими выжимками теории. На протяжении двух дней вся команда Anylogistix находилась вместе с участниками, отвечая на наши многочисленные вопросы и помогая разобраться с деталями.
А теперь расскажу о самом продукте. Решение Anylogistix позволяет в короткие сроки создать модель любой цепи поставок. Оно разработано специально для моделирования и проведения экспериментов в логистических цепях. На основе модели проводится анализ требуемых экспериментов (сценариев), изменяя ограничения, поведенческие модели, динамику и саму цепь поставок. Решение обладает очень широким функционалом. Его применение позволяет быстро создавать модели и проводить эксперименты, используя при этом необходимый уровень детализации.
Основное преимущество решения заключается в комбинировании аналитических и имитационных методов решения задач. Использование имитационного моделирования позволяет создать модель вашей цепи поставок и отразить в ней все необходимые ограничения, подходы, политики. Это даёт преимущества по сравнению с аналитическими методами, где используется набор уравнений с заданным числом ограничений, и многие параметры просто невозможно отразить. К тому же в Anylogistix есть возможность отследить изменения параметров во времени.
Ниже отображается порядок проведения анализа при моделировании цепи поставок:
1 Определяемся со сценариями для тестирования и целями эксперимента
В зависимости от задачи нам потребуется разное количество деталей и объем информации о цепи поставок. Далее приведены типичные задачи, которые можно решить с помощью программы:
- Высокий уровень абстракции (минимум деталей)
- Green Field Analysis (GFA) – выбор примерной локации и количества складов
- Средний уровень абстракции
- Оптимизация цепи поставок
- Выбор точной локации и количества складов
- Задача маршрутизации
- План производства
- Политики обслуживания запасов
- Оптимизация парка транспорта
- Низкий уровень абстракции (максимум деталей)
- What-if’s
- Оптимизация цепи поставок на основе заданных критериев (стоимость, сервис и прочее)
- Выбор точной локации и количества складов
- Задача маршрутизации
- План производства
- Политики обслуживания запасов
- Оптимизация парка транспорта.
2 Создаем модель цепи поставок
На этом этапе мы добавляем необходимое количество клиентов, складов, производств, поставщиков, вносим информацию о спросе, поставках, политиках управления запасами, транспорте, стоимости и других деталях, в соответствии с поставленной задачей.
3 Проводим эксперименты на основе модели
Есть возможность проводить практически любые эксперименты, определять влияние факторов на результаты и видеть динамику изменения всей цепи поставок во времени. Например, как повлияет двухнедельная забастовка и срыв поставок комплектующих на:
1) общую прибыль компании;
2) уровень сервиса;
3) загрузку производства;
4) уровень обслуживания ключевого клиента.
Для визуализации доступно 207 параметров, которые могут быть отображены в формате таблицы, диаграммы или гистограммы на дэшборде.
4 Готовим рекомендацию
На основе модели и проведенных экспериментов, нам остается лишь составить рекомендацию и представить ее лицу, принимающему решение (ЛПР). Учитывая, что модель создается на базе реальных данных компании, в привязке к карте и с хорошей визуализацией, то и уровень понимания и доверия ЛПР будет намного выше, нежели при других подходах. Мы можем использовать критерий максимизации прибыли и легко смоделировать разные сценарии, показав причины их различий. Гибкость решений позволяет оперативно вносить изменения и проводить демонстрацию в режиме on-line из самой программы, а не только на слайдах Power Point.
Также хочу отметить дополнительные преимущества в работе программы:
- Возможность экспортировать данные в MS Excel, корректировать таблицы в MS Excel и обратно загружать модель в Anylogistix. Это очень полезная функция, т.к. данные на этапе создания добавляются поэтапно и, как правило, хранятся в MS Excel.
- Возможность расширять функционал и внутренние алгоритмы объектов (склад, производство и прочее) в Anylogistix с использованием Anylogic.
- Возможность расширять и дорабатывать модель на языке Java.
Всем удачи в решении задач проектирования, анализа и оптимизации цепей поставок!
Сергей Масягин
Директор MW Partners
