Wdrożenie SENTE - Planowanie sieci dystrybucji

Planowanie sieci dystrybucji

Czym jest sieć dystrybucji? Obejmuje ona zbiór podmiotów – przedsiębiorstw, które wspólnie realizują proces dostawy zamówienia do końcowych odbiorców. Planowanie sieci dystrybucji to bardzo czasochłonny proces, w którym musisz znaleźć właściwe proporcje między czasem potrzebnym na magazynowanie a tym, którego potrzebujesz na transport.

Ma na celu zapewnienie, aby wszystko spójnie działało na każdym etapie, a towar dotarł do końcowego odbiorcy szybko i bezproblemowo. Wszelkie zmiany w strukturze sieci mają znaczenie strategiczne.

Przy wybranej strategii przedsiębiorstwo pozostaje na lata, i ma ona wpływ na pozostałe aspekty organizacji, np. marketing. Bez dobrego rozplanowania, lub jeśli popełnisz w jego trakcie błędy, narazisz swoją firmę np. na problemy finansowe wynikające z mniejszej kontroli nad dystrybucją i na słabo funkcjonujący łańcuch dostaw. Na szczęście istnieją także odpowiednie narzędzia IT, które wspierają w procesie planowania i zwiększają efektywność procesów.

Jak planować sieć dystrybucji?

Planowanie sieci dystrybucji może zająć wiele miesięcy, a nawet lat, i musi opierać się o zapotrzebowanie ostatecznych odbiorców. Dostawa dopasowana do potrzeb klientów decyduje o tym, czy łańcuch dostaw jest efektywny. Osoby biorące udział w projektowaniu, powinny zrobić to dokładnie i zwracać uwagę na nawet najdrobniejsze szczegóły.

W przeciwnym razie popełnione błędy mogą doprowadzić firmę do poważnych strat. Odbudowanie jej kondycji do poprzedniego stanu będzie wymagało ponownego zaplanowania sieci i wdrożenia jej na nowo. Jak powinien wyglądać taki proces? Przede wszystkim powinien obejmować poniższe elementy.

Zebranie danych o obecnie funkcjonującej sieci dystrybucji

W pierwszym kroku należy skupić się na pozyskaniu i uporządkowaniu danych o tym, w jaki sposób sieć dystrybucji działa w tej chwili w firmie. Warto również zgromadzić informacje z okresów historycznych firmy. Pomocna będzie także szczegółowa analiza, której można dokonać przy wykorzystaniu narzędzi Business Intelligence, np. Tableau. Pomogą one w rzetelnej ocenie sytuacji i wyciągnięciu właściwych wniosków.

Zdefiniowanie wymagań dla sieci dystrybucji

Na podstawie pierwszego etapu procesu należy zastanowić się nad oczekiwaniami względem sieci oraz jej obsługi. Trzeba wziąć pod uwagę nie tylko punkt widzenia organizacji, ale także klienta, sklepu, czy centrum dystrybucji.

Ustalenie strategii realizowania zamówień

Gdy ustalisz już wymagania dla sieci dystrybucji, możesz przejść do ustalania strategii dla realizacji zamówień. Musi ona spełniać wymagania poszczególnych odbiorców (np. klienta, sklepu), ale jednocześnie być opłacalna dla firmy. Dobrą praktyką jest wzięcie pod uwagę przyszłe możliwe kierunki rozwoju sieci dystrybucji.

Optymalizacja strategiczna

Ostatnim krokiem jest optymalizacja strategii. Pozwala na ustalenie struktury sieci dystrybucji, co przekłada się na ogólną koncepcję działania firmy, np. na decyzje marketingowe. Dodatkowo wyznacza ona ścieżkę rozwoju sieci dystrybucyjnej. Wpływ na optymalizację ma wiele czynników, takich jak liczba czy rodzaj centrów logistycznych.

Istnieją różne sposoby projektowania sieci dystrybucji. Jedną z najpopularniejszych i najbardziej precyzyjnych jest metoda optymalizacyjna. To budowa modelu matematycznego dla skonkretyzowanego problemu planowania sieci dystrybucji, a następnie rozwiązanie go przy pomocy narzędzi optymalizacyjnych. Można stosować ją do wyznaczania liczby i lokalizacji punktów sieci dystrybucji, a także do planowania tras przewozowych. Pomaga zminimalizować koszty magazynowania oraz czas i koszty transportu.

Budowa sieci dystrybucji z wykorzystaniem metod DRP i DRP II

Do budowy sieci dystrybucji można wykorzystać DRP lub DRP II. DRP, czyli planowanie potrzeb dystrybucyjnych, to podstawowa metoda planowania. Służy do opracowania potrzeb na każdym poziomie sieci dystrybucji, a także planowania w niej transportu.

Opiera się o prognozy sprzedaży w danych jednostkach organizacyjnych, takich jak sklep lub centrum dystrybucyjne. Z kolei DRP II to rozwinięcie, umożliwiające dodatkowo uwzględnienie zasobów, które są potrzebne do dystrybucji – takich jak środki transportu, czy siła robocza. Narzędzia IT, na przykład system ERP, umożliwiają skorzystanie z DRP i DRP II.

Oprogramowanie to wspiera powyższe modele m.in. dlatego, że przechowuje wszystkie informacje, których potrzebuje do określenia, kiedy zamówić dobra u dostawcy, by dostarczono je przed wyczerpaniem zapasów pozostałych na stanie magazynowym.

Warto stosować DRP i DRP II przy wsparciu ERP, ponieważ w ten sposób można sobie ułatwić precyzyjne planowanie zasobów dystrybucji. Metody te pozwalają na lepszą obsługę klienta i obniżenie kosztów transportu. Minimalizują zagrożenie wyczerpaniem zapasów przed dostawą, a dodatkowo mogą posiadać moduł związany z działaniami marketingowymi, mającymi zaangażować odbiorcę. Automatyzacja większości procesów przyczynia się także do wyeliminowania błędów, co przekłada się na wiele oszczędności.

Podsumowanie

Planowanie sieci dystrybucji to bardzo trudne zadanie, wymagające poświęcenia czasu i zasobów. Wypracowanie optymalnego rozwiązania potrafi zająć miesiące i nie zawsze przynosi tak dobre efekty, jakich możesz się spodziewać. Jeśli jednak upewnisz się, że wszyscy pracownicy biorący udział w projekcie są w pełni zaangażowani i dopilnujesz, aby nie popełnić zbyt wielu błędów, firma będzie mogła cieszyć się dobrze zbudowaną strategią przez kolejne lata.

Przeczytaj również:

AI ERP WMS

Od „To trzeba zlecić programistom” do „Zrób to dla mnie” – rewolucja AI w WMS

Dla właścicieli firm handlowych i dyrektorów logistyki ostatnie lata to ciągła walka o elastyczność. Rynek e-commerce wymusza zmiany z dnia na dzień, podczas gdy tradycyjne systemy IT wymagają tygodni na wdrożenie nowych funkcji. Ewolucja oprogramowania osiągnęła jednak punkt zwrotny. Generatywna Sztuczna Inteligencja (GenAI) w systemach takich jak Teneum WMS sprawia, że technologia wreszcie nadąża za tempem biznesu, zamiast go hamować. Tradycyjny model rozwoju oprogramowania opierał się na sztywnych regułach: każda nowa potrzeba biznesowa wymagała interwencji programisty, napisania kodu i testów. Dziś to „wąskie gardło” znika. Dzięki modelom generatywnym systemy potrafią interpretować intencje użytkownika i adaptować się do nowych zadań bez konieczności głębokiej ingerencji w kod źródłowy. Marcin Smereka, CTO w Sente S.A., wyjaśnia, dlaczego ta zmiana jest kluczowa z perspektywy decydenta: Block Quote Wyzwanie 1: Rotacja pracowników i koszty wdrożenia Jednym z największych kosztów ukrytych w logistyce jest czas potrzebny na wdrożenie nowego pracownika (onboarding). Teneum WMS adresuje ten problem, wykorzystując możliwości Generatywnej AI do stworzenia wirtualnego „mentora”. System został wzbogacony o asystenta świadomego kontekstu, który rozumie, co pracownik w danej chwili robi. To nie jest zwykły chatbot. To inteligentny doradca, który widzi ekran użytkownika i proaktywnie pomaga w realizacji procesu. Block Quote Wyzwanie 2: Integracje w łańcuchu dostaw W świecie firm handlowych i e-Commerce, gdzie o przewadze konkurencyjnej decydują często godziny, a nie dni, zdolność do błyskawicznego „wpięcia” nowego klienta, marketplace’u czy kuriera staje się kartą przetargową decydującą o wygraniu kontraktu czy zdobyciu klienta. Do niedawna jednak rzeczywistość działów IT wyglądała zgoła inaczej: proces integracji przypominał tor przeszkód, zbudowany z setek wymienianych maili, nieporozumień komunikacyjnych i długich godzin spędzonych na żmudnym studiowaniu skomplikowanej dokumentacji technicznej. Teneum WMS rozwiązuje ten problem, wprowadzając do gry czat AI: „Doradcę Programisty”. W tym modelu sztuczna inteligencja przestaje być tylko biernym katalogiem wiedzy, a wchodzi w rolę aktywnego, wirtualnego konsultanta. Dysponując pełnym dostępem do dokumentacji API, AI potrafi prowadzić merytoryczny dialog z zespołami IT partnerów biznesowych – zamiast kazać im szukać igły w stogu siana, podaje gotowe odpowiedzi i fragmenty kodu, drastycznie upraszczając techniczny aspekt współpracy. Block Quote Wyzwanie 3: Bezpieczeństwo danych w erze AI Wdrożenie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie budzi uzasadnione obawy o poufność danych handlowych. Czy bot nie ujawni wrażliwych informacji niepowołanej osobie? W Teneum WMS zastosowane zostało przemyślane podejście do bezpieczeństwa. System korzysta z płatnych wersji API publicznych modeli, co zgodnie z polityką dostawców technologii gwarantuje, że przesyłane dane nie są wykorzystywane do trenowania ogólnodostępnej sztucznej inteligencji. Co jednak najważniejsze w kontekście ochrony informacji wewnątrz firmy – agent dziedziczy uprawnienia użytkownika. Block Quote Podsumowanie W obliczu rynkowej niepewności sztuczna inteligencja w systemie WMS staje się dźwignią wzrostu, która pozwala firmom skalować biznes bez gwałtownego podnoszenia kosztów stałych. Umożliwia to obsługę rosnącej liczby zamówień i ekspansję na nowe rynki bez konieczności proporcjonalnej rozbudowy zespołów administracyjnych czy IT. Kluczową walutą staje się tu czas – odzyskiwany zarówno dzięki błyskawicznemu wdrożeniu pracowników przy wsparciu Asystentów AI, jak i poprzez sprawne integracje z partnerami w łańcuchu dostaw. W tym ujęciu Teneum WMS wzbogacony o potencjał AI staje się realnym wsparciem biznesu. Nie tylko przyspiesza operacje i ułatwia wykorzystanie pełni możliwości systemu, ale również buduje operacyjną niezależność i zwinność w integracji rozwiązania z kanałami sprzedaży i innymi systemami.

Sente

02 grudzień 2025

Obrazek wyróżniający dla 'Od „To trzeba zlecić programistom” do „Zrób to dla mnie” – rewolucja AI w WMS'