问题
乌克兰Kernel是世界领先的葵花籽油生产商和出口商，也是黑海盆地各地农产品的全球供应商。该公司拥有55万公顷的土地和40多个粮仓，总存储量达280万吨。
公司的常规挑战之一是农产品的种植规划、收获和运输。规划需要考虑可能影响整个供应链性能的大量输入数据，包括：
- 收获时间表
- 收获产品的特征和位置
- 谷物升降机的容量
- 电梯设备特点
- 参与收获运输的车辆数量
该公司需要在没有额外财务投资的情况下应对这一年度的挑战，并需要通过不断变化的设备数量来预测供应链行为。他们决定在无风险的环境中分析物流运作并进行物流网络优化，以避免额外的成本。因此Kernel 委托Business Logic咨询公司进行研究。咨询顾问使用AnyLogic为Kernel公司的供应链网络创建了数字物流优化模型。
解决方案
物流优化模型屏幕截图
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由Business Logic开发的物流运作优化模型映射出Kernel的供应链，包括从田间到粮仓的收获运输、在粮仓中的处理和存储、从粮仓到港口的运输以及在港口内运输的过程。
顾问们采用了多种建模方法来开发物流运作优化模型。供应链组件以智能体定义，而粮仓和港口的作业流程则借助离散事件建模进行了仿真。该模型还反映了粮仓和港口中各种枢纽与设备之间的交互情况，包括：
- 车辆卸货
- 烘干设备的操作
- 粮仓系统中的货物存储
- 收获产品的铁路运输
先进的物流网络优化解决方案使用户可以模拟供应链运作，还可以对其组件进行实验，预测不同情况下对网络性能的影响。在该模型中，用户可以调整设备特性、收获干燥过程的速度、粮仓的位置和数量、不同的运输策略，并指定收获产品的各种特性，例如湿度。
该模型还可用于：
- 粮仓间分配收成时的操作计划，要考虑到存储量限制、仓库容量和装卸点容量。
- 在粮仓内引入新存储区以及对现有设施进行优化或现代化改造时的决策。
- 根据天气情况规划收获分配和粮仓容量利用率。
仿真结果
先进的物流运作优化模型使Kernel的专家可以：
- 在无风险的环境中进行基于数字供应链的实验，包括压力测试。
- 减少规划时间。在该项目之前，单个方案的计算花费了两周的时间，该模型帮助将其减少到一小时。
- 确定成本优化的供应链配置。
在仿真结束时，将生成多个报告。这些报告包含有关存储空间周转率、电梯设备、车辆占用率以及决定供应链配置和安排日常运输操作所需的其他指标。
物流优化模型是用于规划供应链季节性运营的有效决策支持工具。该工具还允许用户计划每周、每月和每年的产品分发。