Эффективная виртуальная имитация

Как цифровые двойники складов помогают оптимизировать бизнес-процессы

В нестабильных условиях необходимо быстро адаптироваться под меняющийся спрос и условия взаимодействия с клиентами, поэтому компании вынуждены находить новые решения для оптимизации своей работы. Одно из них – создание имитационных моделей, или, как их еще называют, цифровых двойников. О том, как устроены цифровые двойники и как они помогают бизнесу, читателям RSpectr рассказал начальник отдела разработки BIA Technologies Михаил Гладких.

ГДЕ ПРИМЕНЯЕТСЯ ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Мы моделируем различные ситуации в своей жизни каждый день: какой маршрут выбрать до работы, куда поехать отдыхать, что закупить в офис и так далее. Проигрывая различные сценарии и их исход, мы останавливаемся на самом выгодном для нас варианте. То же самое в бизнесе: имитационные модели – это метод исследования, позволяющий выстраивать модели процессов таким образом, чтобы можно было проиграть несколько способов решения бизнес-задачи и найти наилучший. Это позволяет выбрать наиболее подходящий вариант, избежав потери ресурсов, главный из которых – время.

Цифровые двойники применяются в разных сферах и отраслях экономики: энергетике, ритейле, промышленности. Этот подход позволяет сократить траты и увеличить доход. Особенно четко эффективность цифровых двойников прослеживается в логистике: компании используют большое количество физических данных, связанных с навигацией, дорожной инфраструктурой, перемещением грузов, работой сотрудников. И на базе этой информации создают модели для оценки и прогнозной аналитики.

Один из классических примеров использования имитационной модели – это переезд терминала из одной локации в другую. Для этого необходимо заранее собрать параметры будущего склада, рассчитать предполагаемую нагрузку, проверить пропускную способность, просчитать необходимое количество персонала.

Или же компания задумывается о том, чтобы открыть новый склад, и именно имитационное моделирование позволяет понять, стоит ли это делать. Может быть, открывать новое подразделение будет невыгодно и лучше все-таки везти груз из точки А в точку Б? В данном случае нужно просчитать максимальную эффективность использования транспорта и уже потом принимать решение, ведь можно построить новый склад, но при этом часть помещения будет простаивать, либо терминала может не хватить для прогнозируемого грузооборота. Или компания планирует экспансию в новый регион – здесь нужно рассчитать эффекты перераспределения трафика и каннибализации (сокращения объема продаж старого продукта за счет введения нового).

Как правило, проверять гипотезу на цифровом двойнике гораздо дешевле, чем в реальной жизни

Это довольно сложный математический процесс, но в результате расходы, связанные с проверкой на имитационной модели, на порядок ниже – и это дает ощутимый экономический эффект, а также сокращает время.

Также имитационное моделирование позволяет оптимизировать текущие процессы на складе, например, привязку товаров к ячейкам пикинга (отбор и подготовка товаров к отгрузке). Доказано, что изменение привязки на стеллажах позволяет на 30-40% ускорить процесс сборки заказа.

КАК СОЗДАТЬ ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК

Чтобы построить имитационную модель, необходимо учесть следующие данные.

Границы модели.

Цифровой двойник не включает в себя весь реальный мир, поэтому необходимо понять, какую часть он будет охватывать. Для этого определяется цель и объект моделирования. Например, если нужно оптимизировать расположение палет или груза на складе, то для этого понадобится только описание зон хранения, и включать в модель другие операции, например, операции на воротах, нет необходимости. Таким образом, получится сэкономить время.

Уровень детализации модели.

Можно построить модель, которая распишет для каждого погрузчика нажатие кнопок и джойстика, но для общей работы склада это не так важно. Поэтому нужно понимать цель: для чего мы создаем цифровой двойник?

Связанность процессов.

Можно создать модель, отражающую только часть процессов – загрузку или выгрузку из машины, или полноценную комплексную модель склада. Опыт показывает, что для хорошей обработки складских операций необходима комплексная модель, учитывающая все процессы на уровне детализации элементарных операций: поднятие груза, маркировка, перемещение к клиенту и так далее. Каждая операция, которая соответствует определенному этапу бизнес-процесса, описывается и учитывается в такой комплексной модели.

Топология склада.

Необходимо привязать все объекты на складе к реальным размерам, которые используют погрузчики.

Для того чтобы легче осуществить такое моделирование, есть специальная методология – агентное моделирование. Агент – это объект или субъект, имеющий определенные свойства. Например, для палет это вероятность повреждения упаковки. Если упаковка повреждена, то палета пойдет по одной цепочке развития событий, если нет – по иной. Для погрузчиков это может быть скорость движения, возможность поднятия негабаритного груза и так далее. Все процессы взаимодействия агентов друг с другом, выполнение задач, определение мест хранения груза описываются в виде схем.

Когда нарисована топология склада, обозначены агенты и схемы их процессов и операций, можно приступать к сбору метрик. Благодаря тому, что модель виртуальная, можно контролировать любое свойство объекта. Например, можно понять, сколько времени тратится на каждый этап обработки палеты: ожидание грузчика, перемещение, маркировку. Зная все эти данные, можно рассчитать показатели склада: очереди, время обработки, порожний пробег, особенности утилизации.

При создании модели учитывается сезонная нагрузка, например, нагрузка в зависимости от дня недели и часа. Нагрузка никогда не бывает равномерной: в понедельник утром машины забирают груз, вечером в пятницу сдают. Обычно в моменты пиковой неравномерной нагрузки и происходят проблемы на складе, и цифровой двойник позволяет обозначить проблему и грамотно определить возможное решение.

КАК ПРОВЕРИТЬ РАБОТУ МОДЕЛИ

Понять, верно ли построена модель, можно на этапе ее валидации: здесь сравниваются показатели, которые получаются в результате моделирования, с теми, что есть в реальных системах, например, WMS (Warehouse Management System), или информацией, которая снимается с ТСД (терминал сбора данных).

Чем больше информации есть на входе, тем более детально можно сверить, насколько модель отклоняется от реального мира

В ходе проверки сценариев можно использовать различные инструменты, например, 3D-моделирование. Оно позволяет вместе с работниками склада пошагово пройти все процессы, чтобы понять скрытые особенности выполнения. Преимущество имитационного моделирования состоит в том, что можно варьировать скорость: уменьшать ее, замедлять объекты и отсматривать все операции или же ускорять и смотреть динамику изменения показателей.

Еще одним направлением работы цифровых двойников является оптимизация. Оптимизация требует заданного целевого функционала, который помогает модели самой понять, улучшают или ухудшают процессы предложенные ею решения. Также нужны параметры, с которыми можно работать и которые можно изменять, например, приоритет между зонами ресурсов, алгоритм назначения заданий, количество и вид техники, площади зон приемки товара, организация грузопотоков. С помощью специализированных методов просчитываются различные сценарии, и на их основе выбирается самый подходящий вариант.

Оптимизацию можно также использовать для проверки ограниченности функционала склада. Например, нужен ответ на вопрос: что сделать, чтобы склад мог справиться с большей нагрузкой? В данном случае идет моделирование нескольких ситуаций: что будет, если станет больше клиентов? А если больше машин? Или увеличится время на упаковку?

Каждый сценарий проверяется по трем порогам, ключевые показатели здесь – это качество обслуживания и возникновение очередей.

• Первый порог: очереди не возникают.
• Второй порог: очереди возникают, но они укладываются в заданные параметры качества – например, ожидание не больше получаса.
• Третий порог: уложиться в заданные параметры (эти же полчаса обработки) не получается.

Таким образом, воссоздав цифровой двойник склада, можно получить достаточно информации о том, какие пороги, какие значения может выдержать склад. Например, бизнес сможет выдержать повышение количества клиентов до 60 в час без нарушения функционала, но если их будет 70 или 80, то уже возникнут проблемы. Эти данные также можно использовать для анализа с точки зрения стратегии развития: хватит ли этого склада для удовлетворения потребностей бизнеса и насколько.

Имитационная модель – это инструмент, который позволяет детально описать и отразить текущее состояние склада, оптимизировать показатели его работы

Воссоздав объект в цифровом виде, на нем можно тестировать различные гипотезы и делать прогнозы. Например, внедрение цифровых двойников в работу складов позволило нашему партнеру – ООО «Деловые Линии» – снизить время обработки операций на 35%, уменьшить операционные затраты на 15% и повысить пропускную способность склада на 25%. Сопоставимые результаты мы получаем и на складах компаний-ритейлеров.