FABRİKA BEKLEMEZ. BİLGİLER ÇÖZÜLECEK

2020-2021 sonbahar-kış sezonu sektörü sert bir şekilde vurdu: COVID-19 salgını uluslararası nakliyeyi felç etti, deniz konteyneri fiyatları üç katına çıktı ve Çin ve Rusya üzerinden transit kapasitesindeki eksiklikler, Orta Asya'ya giden önemli rotalarda haftalarca süren gecikmelere neden oldu Hammadde alım fiyatları dalgalandı, demiryolları ertelendi ve teslimat planları bazen iş günü içinde revize edildi. Özbekistan'ın en büyük kimya işletmelerinden biri olan, tüm ülkenin tarımsal-endüstriyel kompleksi için mineral gübreler ve amonyak üreten ve BDT ve Afganistan'a ihracat yapan bir fabrika için lojistikteki aksaklıklar sadece bir rahatsızlık değil, aynı zamanda üretim döngüsüne doğrudan bir tehdit oluşturuyordu. Tesis sürekli olarak çalışmaktadır ve büyük oranda kesintisiz doğalgaz, kimyasal hammadde ve yedek parça tedariğine bağımlıdır. Bu ortamda kuruluş, hiçbir pahalı BT sisteminin çözemeyeceği bir sorunla karşı karşıya kaldı: Verilerin kıt olduğu, zamanın kısa olduğu ve hata maliyetinin çok yüksek olduğu durumlarda birçok alternatif arasından en iyisinin hızlı bir şekilde nasıl seçileceği. Çözüm, lojistik zincirlerinin optimizasyonunda etkili bir uzman olan Bakhtiyor Komilov tarafından önerildi Bakhtiyor Komilov kariyerine 2014 yılında satınalma veri analisti olarak başladı. Tedarik ve envanter verilerinin toplanması, doğrulanması ve analiz edilmesi, malzeme maliyet dinamiklerinin değerlendirilmesi, tedarikçi performansının analiz edilmesi ve lojistik, finans ve üretim arasında işlevler arası ilişkilerin kurulması konularında görev aldı. Aynı zamanda ham verileri satın alma ekipleri için eyleme geçirilebilir kararlara dönüştüren gösterge tabloları ve yönetim raporları oluşturdu. 2016 yılında Komilov, tanımlayıcı analizden tedarik zincirlerini modellemeye geçti: süreçlerdeki "darboğazları" belirledi, nakliye kayıplarını azalttı ve depo kapasitelerini optimize etti ve malzeme kıtlığını tahmin etmek için tahmine dayalı analizi tanıttı. 2020 yılına gelindiğinde Bakhtiyar operasyonel girişimlere liderlik ediyordu (doğrudan araştırma ve geliştirme (Ar-Ge) direktörüne rapor veren bir optimizasyon yöneticisiydi) ve sistemin nerede yanlış gittiğine dair keskin bir anlayışa sahipti. Sorun, veri veya analiz eksikliği değil, departmanlar arasında kararların tartışılacağı ortak bir dilin olmayışıydı Bakhtiyor Kamilov, "Yeterli bilgi vardı ve analistler de öyleydi, ancak her departmanın kendi hesaplamaları ve argümanları vardı. Bir krizde bu gerçek kayıplara dönüştü: bir karar üzerinde anlaşmaya varılana kadar zaman kaybedildi" diyor Yetenekli bir analist bu görevi çözmeye başladı Herkes için anlaşılır bir araç Komilov kendine net bir hedef koydu: Hem sıradan bir analistin hem de bölüm başkanının anlayabileceği ve kararların ortak bir dilde tartışılmasına olanak sağlayacak bir model yaratmak. Bu modeli, işletmenin gerçek malzemelerine dayanarak, gerçek satın alma verilerini, günlük raporları ve hızlı seçim gerektiren çalışma durumlarını dikkatle analiz ederek oluşturdu. Böylece, "Operasyonların mekansal optimizasyon modeli" (Model prostranstvennoy optimizatsii operatsiy) ortaya çıktı. Mantıksal olarak kompakttı ancak kuruluş içindeki farklı görevlere uyarlanabiliyordu. Temel ilkesi kasıtlı olarak basittir: Alternatifleri hızlı bir şekilde karşılaştırın, her birinin avantajlarını ve sınırlamalarını göz önünde bulundurun ve en makul seçeneği seçin Seçim sürecinde "güç-engel" (sila-prepyatstvie) hesaplama sistemi kullanılır: her alternatif seçeneğe yararlı, işlevsel veya sonuçta ortaya çıkan özellikleri yansıtan bir "güç" göstergesi ve sınırlamaları, engelleri veya zorlukları yansıtan bir "bariyer" göstergesi atanır. Komilov'un modeli stereotipleri yıktı; karmaşık hesaplamalar ve ağır BT sistemleri olmadan etkinliğini göstermeyi başardı Bu yenilik ilk olarak bölgenin önde gelen kimya tesislerinden birinde test edildi. Model kademeli olarak tanıtıldı: önce acil pratik görevler için, daha sonra departmanlar arası kararların koordinasyonu için genel bir standart haline geldi. Sonuç yalnızca ölçülebilir değil aynı zamanda çıplak gözle de görülebilir: Eskiden uzun, kendi kendine hizmet eden tartışmalara dönüşen toplantılar artık yorucu tavizler olmaksızın net, üzerinde anlaşılan bir çözümle sona eriyor. Ekip sonuca daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde ulaşmaya başladı çünkü ilk kez tüm katılımcılar genel tabloyu gördü: hangi durumların belirli bir soruna neden olduğu ve hangi faktörlerin etkisi altında bir veya başka bir seçeneğin seçildiği. Aynı zamanda model, gigabaytlarca geçmiş veriye veya aylarca süren uygulama süresine ihtiyaç duymuyordu; eldeki verilerle işe yaradı: uzman görüşleri, güncel operasyonel ölçümler ve ekibin yaşadığı deneyim. 2021 yılında yenilikçi, operasyonların mekansal optimizasyonuna yönelik bir modelin patentini aldı ve pratikte lojistik zinciri optimizasyonu konusunda lider bir ulusal uzman haline geldi Uzman, "Kaliteli bir enstrüman karmaşık bir enstrüman değil, gerçek hayatta kullanılan bir araçtır" diye düşünüyor Bakhtiyor Komilov'a göre bu gelişme başlangıçta belirsizliği yüksek ve kısa süreli her durum için evrensel bir mantık olarak tasarlandı. Büyük ölçekli tedarik zinciri planlamasında bu model, "hub-and-spoke" (merkez ve bileşen) kategorisinin dağıtılmış sistemlerini değerlendirebilir; bunlar, birden fazla deponun farklı bölgelere hizmet verdiği ancak koşulların beklenmedik şekilde değiştiği (yakıt fiyat artışları, altyapı kapanmaları veya talep artışları) durumlardır. Sektörün güvendiği ve bugün birçok lojistik şirketinin danıştığı tanınmış bir ulusal uzman olan Komilov, yerleşik belirsizlik işleme mantığının, "her şey planlandığı gibi gider" senaryosunda bile sabit kalacak düğümlerin (merkezlerin) önceden belirlenmesini mümkün kıldığını açıklıyor Taşımacılıkta modeli, filolar ve rotalar düzeyinde çalışıyor: her depo veya koridor bir alternatif olarak değerlendiriliyor ve planlamacı, ana kuvvetlerin nereye konuşlandırılacağını, hangi rotanın daha verimli olduğunu ve nerede gizli kayıpların olduğunu hızla görebiliyor. Rekabetçi bir ortamda (3PL operatörleri ve çok modlu ulaşım ağları) model, rakiplerin konumlarını dikkate alır ve karşılaştırmalı çekicilik profilleri oluşturur. Bu, pazar kapsamı ve tesis modernizasyonu hakkında stratejik kararlar alınmasına yardımcı olur Komilov modelinin en spesifik ve belki de en parlak uygulaması, bilginin neredeyse hiç olmadığı ve zamanın saniyelerle ölçüldüğü insani lojistik ve afet yardımıdır. Modelin tüm potansiyelini gösterdiği nokta burasıdır: Koordinatör yollar, geçici depolar ve sınırlı kapasite ile ilgili tahminler girer ve sonuç olarak sonsuz toplantılar yerine gerçekçi bir dağıtım planına sahip olur. Model, basit bir tablodan bulut hizmetine genişletilebilir - yalnızca değerlendirme kriterleri değişir, mantık aynı kalır: hızlı, şeffaf ve tabanlı Makalenin yazarı: Iroda Farkhodova