Коллеги, рубрика по средам: #кейсы_практиков В этот раз пост от Наримана Шингарова разработчика ИМ в логистике Имитационное моделирование в складской логистике: кейс с роботами и буфером Сложный склад — это всегда дорогие ошибки. Ошиблись с технологией, не учли риски, не посчитали влияние на смежные участки — и вот уже миллионы уходят впустую. В управлении запасами и складской логистике как раз для такой проверки и используют имитационное моделирование (ИМ). По сути это цифровая копия объекта: крутишь параметры и смотришь, как система отреагирует. Чаще всего берут дискретно-событийный подход: процессы идут во времени шаг за шагом (визуально похоже на BPMN), меняют состояние и по цепочке запускают следующие события. --- Кейс: роботизированный распределительный центр Задача была простая: понять, хватит ли запроектированной инфраструктуры для нужной производительности и уровня сервиса. В модели заложили: • LMR- и FMR-роботы, 3D-шаттлы • товарный поток (SKU, ABC, объём, вес) • диспетчеризацию и приоритеты • очереди и столкновения потоков • цепочку приёмка → хранение → комплектация → отгрузка • вертикальный транспорт и лифты • буферные зоны и логику пополнения Горизонт смотрели на 2–7 дней, тип модели — дискретно-событийная плюс агентная. Проверяли так: • сравнивали с фактом (погрешность вышла до 5%) • прогоняли логику через экспертов • смотрели визуально, где возникают узкие места Считали по метрикам: • производительность комплектации и отгрузки (коробок/час) • утилизацию роботов • длину и время очередей • чтобы не было ни дефицита, ни профицита по буферу Что вышло по факту: примерно четверть роботов простаивала, целевые показатели не держались. И дело было не в том, что «мало железа», а в том, как выстроены процессы: • нагрузка на станции комплектации шла неравномерно • у лифтов и станций возникали конфликты потоков и нетехнологичные простои • отгрузка и пополнение буфера были разбалансированы Поменяли конфигурацию: перестроили разбивку заданий, приоритеты диспетчеризации, сбалансировали буферные запасы и пополнения, добавили обходные логические треки в узких местах. В итоге: • простой роботов снизили • узкие места убрали • пополнение выровняли • вышли на целевую производительность и смогли отказаться от лишней роботизации, сократить зоны, станции и персонал — система стала устойчивее. Про ограничения ИМ — их обычно сразу спрашивают. Коротко: • решения всё равно принимают люди, модель только считает • непредсказуемые факторы так или иначе надо заложить в сценарий • качество результата упирается в качество входных данных • оптимизировать «всё и сразу» не получится — нужны чёткие цели и понимание, чем готовы жертвовать А вы в каких логистических или производственных системах сами бы попробовали имитационное моделирование? Напишите в комментариях — интересно. Понравилось? Лайк, репост коллегам, комментарии. 📱 Запасы в цифрах и буквах в MAX ➜ https://max.ru/c/-71003992793125/AZzBjJicLXs #управлениезапасами #логистика #складскойучёт #WMS #кейсыпоуправлениюзапасами #оборачиваемостьзапасов #уровеньсервиса #прогнозспроса #цепьпоставок #закупки #телеграмканаллогистика