Руководитель направления систем бизнес-аналитики BIA Technologies Станислав Воронин рассказывает, как чилийская судоходная компания CSAV оптимизировала управление порожними контейнерами и стала одним из лидеров отрасли.
Полуторавековая история
Compañía Sud Americana de Vapores (CSAV) — крупнейший логистический оператор в Латинской Америке и одна из крупнейших судоходных компаний в мире. В 2022 году у CSAV юбилей — компания была основана в 1872 году. Помимо штаб-квартиры в Вальпараисо (Чили), у CSAV есть шесть региональных подразделений: в Сан-Паулу, Гонконге, Гамбурге, Нью-Джерси, Барселоне и Мумбаи. Компания работает в сотне стран и управляет более 2 000 терминалов и складов по всему миру.
Основное направление деятельности CSAV — контейнерная перевозка международных грузов как на собственных, так и на сторонних судах. В управлении компании находится порядка 700 000 контейнеров десяти разных видов, отличающихся по размеру и типу доставляемого груза (20- и 40-футовые контейнеры для сухогрузов, рефрижераторные контейнеры, нефтяные цистерны и пр.). При этом CSAV владеет примерно 5% своего контейнерного парка, остальные 95% она берет в долгосрочную аренду у лизинговых компаний.
Чтобы удовлетворить потребности клиентов по всему миру, CSAV координирует мультимодальную сеть и предлагает около 40 видов услуг контейнерных перевозок. Эти услуги имеют фиксированные маршруты и осуществляются почти двумя сотнями судов вместимостью от 2 000 до 6 500 контейнеров каждое. Логистика компании требует принятия сотни тысяч решений по управлению контейнерами в неделю. Картина завершается тысячами фидерных судов, барж, грузовиков и поездов, с помощью которых CSAV реализует мультимодальные перевозки.
Типичный путь грузового контейнера выглядит так: судоходная компания забирает пустой контейнер с контейнерного склада → контейнер загружается в грузовик и доставляется грузоотправителю, который наполняет его товаром для отправки → контейнер доставляется грузовиком в порт, где его погружают на судно → контейнер транспортируется в ближайший к месту нахождения грузополучателя порт → контейнер выгружается с судна и доставляется грузовиком, поездом или фидерным судном в конечный пункт назначения, указанный грузополучателем → грузополучатель выгружает товар и возвращает пустой контейнер транспортной компании, которая выполняет техническое обслуживание в случае, если контейнер поврежден или загрязнен.
Непростая задача
Вплоть до середины нулевых годов управление контейнерным парком в CSAV было децентрализовано. Логисты региональных подразделений были сосредоточены на поиске лучшего локального оптимума, вместо того чтобы искать лучшее решение в масштабах всей компании. Результат — CSAV регулярно несла высокие издержки на неоправданно большой страховой запас порожних контейнеров. Стоит сказать, что пустые контейнеры представляют собой самую большую статью расходов для судоходной компании после топлива, поэтому грамотное перемещение пустых контейнеров из мест их избытка в места дефицита является ключевым элементом эффективности компании.
В 2006 году компания обратилась к исследователям из факультета промышленной инженерии Чилийского университета, чтобы найти способ оптимизировать управление контейнерами и тем самым существенно повысить эффективность своей работы.
Первым делом ученые детально проанализировали деятельность CSAV и сформулировали четыре ключевые сложности, связанные с управлением порожними контейнерами:
- дисбаланс спроса между регионами (например, в Китае, чей импорт превышает экспорт, часто наблюдается дефицит порожних контейнеров, тогда как в Саудовской Аравии, напротив, экспорт превышает импорт, а порожние контейнеры — в профиците);
- много источников неопределенности: сложно прогнозируемый спрос на порожние контейнеры, который зависит, в частности, от конъюнктуры рынка; неопределенное время и место, в которое грузополучатели вернут пустые контейнеры (клиенты иногда задерживают возврат); неизвестное время судна в пути, которое зависит от погодных условий и может разниться в несколько дней для одного и того же маршрута;
- технологические ограничения: отслеживание операций по всему миру требует сбора данных и обмена информацией между всеми подразделениями в режиме реального времени;
- широкая география компании и необходимость консолидации решений между менеджерами, работающими в разных региональных подразделениях и часовых поясах.
Оставалось дело за «малым» — разработать автоматизированную систему для поддержки принятия решений по перемещению и хранению порожних контейнеров, которая позволит объединить бизнес-решения всех региональных подразделений и минимизировать глобальные затраты при сохранении высокого уровня обслуживания клиентов.
Сложное решение
Поначалу специалисты рассматривали возможность разработки единой, интегрированной и действенной модели оптимизации, которая позволила бы решить проблему в целом, включая все описанные выше неопределенности. Однако проведенные тесты показали, что время, требуемое на поиск оптимального решения, слишком велико. Поэтому был выбран двухэтапный подход к задаче, основанный на модели мультимодального планирования и модели управления запасами. Система получила название ECO (Empty Container Logistics Optimization System — Система оптимизации логистики порожних контейнеров).
Гибридная предиктивная система на основе различных методов прогнозирования поддерживает обе модели и предсказывает как спрос на порожние контейнеры в каждой из локаций, так и время возврата контейнеров грузополучателями. После этого модель управления запасами решает проблему неопределенности и обозначает оптимальный страховой запас порожних контейнеров для каждой локации.
Далее в игру вступает модель мультимодального планирования. Она решает проблему дисбаланса спроса и поддерживает ежедневное перемещение пустых контейнеров и выравнивание уровней запасов. Высокое качество сервиса обеспечивается путем наложения страхового запаса в качестве ограничения в модели мультимодального планирования. Модель отвечает на вопросы: как и когда CSAV должна перемещать порожние контейнеры, чтобы закрыть потребности в разных локациях; какое количество порожних контейнеров должно находиться в каждой локации в тот или иной период; когда и где CSAV должна арендовать и возвращать контейнеры. Целью оптимизационной модели является минимизация затрат, связанных с погрузкой, транспортировкой, разгрузкой, арендой и хранением пустых контейнеров.
Было решено, что для обеспечения бесперебойной работы региональных подразделений, расположенных в разных часовых поясах, оптимизационную систему следует запускать три раза в день. Чтобы этого добиться, время расчетов было ограничено двумя часами.
В систему также был встроен модуль очистки данных. Это было сделано для того, чтобы сгладить неточности в сырых данных, ежеминутно поступающих в систему напрямую из многих информационных баз компании. Благодаря данному модулю, а также ряду других инициатив CSAV по улучшению сбора данных, внедренных в ходе реализации проекта, качество информации значительно улучшилось.
Наконец, для решения проблемы координации действий в рамках проекта была создана онлайн-система ECO с понятным пользовательским интерфейсом, благодаря которой логисты из разных временных зон получили возможность взаимодействовать друг с другом, обмениваться сформированными планами и принимать решения, исходя из локальных потребностей и глобальных целей.
Впечатляющие результаты
В конце 2007 года первая итерация системы ECO была внедрена в двух подразделениях CSAV — в Чили и в Бразилии. В 2008 году грянул мировой финансовый кризис. Особенно сильно он ударил по судоходству: объемы международной торговли резко упали, кризис привел к переизбытку судов, а многие судоходные компании обанкротились. В период с июля 2008 года по март 2009 года грузовые перевозки CSAV упали на 18%, продажи — на 38%, а рыночная стоимость компании — на 66%. CSAV решила справиться с кризисом, получив конкурентное преимущество за счет оптимизации управления своим парком контейнеров. Соответствующая система уже была у компании на руках. В январе 2010 года ECO заработала по всему миру.
Внедрение системы привело к прямой экономии средств CSAV в размере $81 млн в 2010 году, сокращению страховых запасов контейнеров на 50% и увеличению оборота контейнеров на 60%. Как и надеялось руководство, система помогла CSAV стать более эффективной, успешно преодолеть экономический кризис 2008 года и стать более рентабельной, чем она была всё предыдущее десятилетие. Средняя ежегодная чистая прибыль CSAV в 2000–2008 годы составляла $60 млн; в 2010 году она достигла $170 млн.
Кроме того, проект способствовал положительным структурным изменениям, произошедшим в компании: значительно улучшился процесс сбора и обработки данных, была налажена коммуникация в режиме реального времени, сильно улучшилось качество бизнес-процессов. Это позволило менеджерам принимать взвешенные решения на основе оперативной информации и учитывать в своих расчетах не только локальные, но и глобальные данные. Так CSAV получила существенное преимущество над конкурентами и закрепила свою позицию в качестве одного из крупнейших перевозчиков в мире.
P. S. Почитать подробности всех этапов внедрения системы и разобрать конкретные алгоритмы вычислений можно в статье журнала Interfaces за январь 2012 года.