在当今竞争激烈的饮料行业，高效的配送网络对于保持盈利能力和卓越服务至关重要。当一家大型饮料装瓶商发现配送业务约占其供应链总成本的 70% 时，他们意识到这是一个重要的优化机会。该装瓶商找到了一家领先的端到端供应链咨询公司，希望通过创新的模拟技术来帮助应对这一挑战。
该装瓶商运营着一个由 18 个配送中心和多个交叉库存设施组成的庞大网络，每天为近 20,000 名活跃客户提供服务。尽管通过自动化和简化流程成功提升了配送中心的订单执行能力，但其配送业务仍是一个重要的成本中心。此外，由于扩张和额外的商品计划，该装瓶商在不同市场的增长并不一致，这使得优化挑战变得更加复杂。
本案例研究探讨了供应链咨询公司如何利用 Simio 仿真软件开发动态路由工具，优化装瓶商的最后一英里配送网络，从而在十年内每年降低运营成本 1280 万美元，净现值达 6600 万美元。
The Supply Chain Consultancy 是一家端到端供应链咨询公司，是客户团队的延伸。该咨询公司拥有 250 多名专业人员，他们在各行各业（从杂货和零售到制造和建筑）都具有丰富的经验，能够为每个项目提供供应链运营的整体观点。
该公司将端到端供应链咨询定义为涵盖完整的业务范围：从采购和制造到仓储和物流，包括所有相关的基础设施。简单地说，他们帮助公司优化采购、制造、存储和运输方式。
该咨询公司最初在澳大利亚成立，后来扩展到全球，在新西兰、亚洲、英国和北美都设有办事处。公司的座右铭是 "发明明天。今天 "反映了他们对创新和实际成果的承诺。他们将行业专业知识与模拟软件等先进技术相结合，对解决方案进行测试，确保其带来可衡量的效益。
在其服务组合中，咨询公司的仿真能力通过应对传统方法无法有效解决的复杂挑战，增强了其供应链产品。他们的模拟专长涵盖网络优化、自动化评估、最后一英里配送改进、配送中心效率、库存管理和制造优化。
这家饮料装瓶商向供应链咨询公司提出了一项重大业务挑战：他们的配送成本约占整个供应链成本的 70%。这为优化提供了大量机会，但有几个因素使优化工作变得复杂：
传统的运输建模方法往往难以解决这些复杂问题，因为其中涉及众多限制因素，包括交付窗口、行驶速度、交通模式和资产容量。此外，直达运输与多站运输的问题也使优化过程更加复杂。
装瓶商需要一种解决方案，通过评估不同的网络配置，在保持服务水平的同时，在交货时间、固定成本和可变成本之间找到最佳平衡点。
供应链咨询公司通过使用 Simio 软件开发综合仿真模型来应对这一挑战。该项目采用为期 12 周的结构化方法，分为三个关键阶段：
初始阶段的重点是通过数据收集和业务规则分析（如运营概况、路由逻辑、库存政策和其他限制因素）了解装瓶商当前的交付网络。这些信息被用来建立一个代表当前系统的基线模型。
基线模型有两个重要目的：
这一步骤对于建立利益相关者的信心和确保客户的支持至关重要。一旦基线模型得到验证和批准，团队就可以放心地继续工作，任何改进建议都将基于对当前状态的准确描述。
第二阶段的重点是开发优化的未来状态路线和直流配置。顾问公司的仿真工程师在 Simio 中创建了一种动态路由算法，可根据活动位置自动确定将哪些路由分配给哪些配送中心。
该算法旨在处理多站运输路由的复杂性，同时遵守所有必要的约束条件。该模型的动态特性是一项重要的增值功能，因为它可以接收不同的数据集，并显示网络将如何做出响应--这远远超出了静态电子表格模型所能实现的功能。
最后阶段的重点是量化装瓶商将实现的运营、财务和战略效益。团队概述了每种方案的最佳路线，清楚地了解了所需的投资，制定了全面的商业案例，并提出了实施的战略建议。
咨询公司解决方案的核心是由其模拟工程师开发的复杂的动态工艺分配逻辑。该算法可根据活动地点自动确定将哪些路线分配给哪些配送中心。整个过程分为四个主要步骤：
模型首先确定每个客户应分配到哪个配送中心：
然后，算法验证每个配送中心都能处理其分配的货量：
这一过程受若干配送中心分配规则的制约：
算法为每个配送中心创建配送路线：
该算法确定了客户访问的最佳顺序：
其他路由规则包括
该算法不寻求计算成本高昂的数学优化，而是接受可接受范围内的路线。这种方法提供了可实现的、现实的运输计划，客户可以放心实施。
该模型纳入了现实世界的限制因素，如驾驶员疲劳限制、车辆容量、设施运行时间和交通模式。通过整合这些因素，模拟创建了一个逼真的网络，可用于评估不同的方案。
供应链咨询公司运行了 12 种不同的方案，以确定饮料装瓶商的最佳网络配置。每个方案都根据配送中心和交付的固定成本和可变成本进行了评估，并将总运营费用与之前的配置进行了比较。
模拟结果表明，通过战略性网络重新配置、更好地利用自动化和整合运营，可以节省大量成本。具体来说，分析结果表明，装瓶公司可以实现以下目标
根据分析结果，咨询公司推荐了四种主要的实施方案：
该方案保留了相同的客户-仓库和交叉库存位置，但采用了每日动态路由，以生成更高效的路由。这种方法可立即提高效率，而无需对网络进行结构性调整。
该方案探讨了合并两家工厂（在演示文稿中匿名为 "斯特拉特福德 "和 "Goodwill"）运营的好处。通过取消工厂间的转运环节并减少产品的重复处理，这一变革简化了流程并降低了成本。
该方案分析了设施变化可能带来的固定成本节约是否会超过增加的运输距离和由此产生的交付成本。虽然该方案带来了经济效益，但小组指出，需要仔细考虑灵活性和容量之间的权衡。
该方案建议将一个完整的配送中心（匿名为 "Spearman"）改造成一个交叉库存站点。这一转变将在保持客户便利性的同时，把订单执行工作引向自动化设施（匿名为 "Goodwill"）。虽然眼前的经济效益并不高，但随着自动化优势的增加，预计经济效益也会随之增长。
仿真模型能够快速测试不同的方案，并直观显示网络如何应对变化，从而提供有价值的见解。这种方法使团队能够在保持服务水平的同时，确定最低的网络成本，甚至在考虑关闭设施时，如果节省的成本超过了额外的交付成本。
在整个项目中，供应链咨询公司发现，与传统的优化方法相比，仿真技术具有几大优势：
通过模拟，团队可以测试模型在各种条件和不确定因素下的表现。考虑到当今商业环境的不可预测性--受流行病、贸易战和气候变化等因素的影响--这种复原力测试对于开发稳健的解决方案至关重要。
与许多优化工具的 "黑箱 "性质不同，模拟为模型的运行提供了完全的透明度。这种透明度建立了利益相关者之间的信任，使团队能够准确地确定如何以及在哪些方面实现了改进。
模拟为测试不同的想法和假设创造了一个安全的环境，而不会对实际运营造成破坏。这种 "水晶球 "功能使客户能够探索各种方案，并在对其网络做出任何改变之前了解其潜在影响。
优化软件通常最适用于静态输入和约束条件，而仿真则可以处理实际运营中的动态性质。该模型纳入了交通模式、劳动力可用性和车辆容量等不断变化的因素，以创建更逼真的方案。
仿真模型的可视化特性使那些可能不是供应链专家的利益相关者更容易理解复杂的概念。这种可视化的表现形式有助于建立对模型的信心，并有助于更好地交流结果。
许多组织的数据存在缺口，需要假设来填补。模拟使团队能够测试这些假设，并了解它们对结果的影响，从而对模型的输出结果建立更大的信心。
供应链咨询公司为饮料装瓶商开展的项目展示了仿真在优化复杂的最后一英里配送网络方面的威力。通过在 Simio 中开发动态路由算法，团队能够对各种网络配置进行建模，并确定在保持服务水平的同时大幅节约成本的机会。
根据模拟结果，咨询公司提出的主要战略建议包括
该项目强调了模拟技术如何在复杂的配送网络中有效平衡服务水平与成本效益。该模型的动态性质允许进行快速情景测试，并提供了通过传统优化方法难以或无法获得的见解。
展望未来，该咨询公司正在开发一个业务接口，让客户能够持续访问这一虚拟资产。客户可通过该界面随时在模型中运行新数据，从而在无需更改运输管理系统设置的情况下对路线提供 "第二意见"。
这种通过模拟进行网络优化的方法在面临类似 "最后一英里 "配送挑战的各行各业都有广泛的应用。通过将行业专业知识与先进的仿真能力相结合，企业可以在保持或提高配送网络服务水平的同时，大幅节约成本。