Фото: с сайта Logirus

Еще в 2020 году спрос отрасли транспорта и логистики на передовые цифровые технологии находился на уровне 89,4 млрд рублей. К 2030 году востребованность может вырасти в семь раз — до 626,6 млрд рублей, прогнозируют аналитики Высшей школы экономики в исследовании «Цифровая трансформация отраслей — стартовые условия и приоритеты».

Большая часть вложений будет приходиться на развитие технологии беспроводной связи (235,2 млрд рублей), а также нейротехнологии и искусственный интеллект (220 млрд рублей). Следствием цифровой трансформации отрасли станет дополнительный рост производительности труда в отрасли в среднем на 20%.

Одной из причин увеличения инвестиций в цифровую трансформацию является потребность современной логистической системы постоянно подстраиваться под изменяющиеся условия, чтобы качественно и эффективно удовлетворять потребительский спрос.

Игроки рынка транспортной логистики в рамках панельной дискуссии на конференции «Грузовые автоперевозки: вызовы и возможности» выделили три фактора, которые влияют на изменение условий.

Первый — это государство, которое генерирует новые законы и правила игры для рынка. Например, с 1 января 2021 г. в рамках реализации принципа «регуляторной гильотины» были отменены 9 постановлений Правительства РФ и 31 приказ Минтранса России. В частности, уже вступили в силу новые «Правила перевозки грузов автомобильным транспортом», приказ Минтранса «Об утверждении особенностей режима рабочего времени и времени отдыха, условий труда водителей автомобилей», постановление Правительства РФ №2200, которое утвердило форму электронной транспортной накладной и т.д.

Вторая группа факторов, трансформирующих логистический рынок, — это изменение потребностей клиентов. Например, по подсчетам аналитиков агентства Electric Brand Consultants и Presium, в 2020-м доставка на дом стала популярнее в общей сложности в 15 раз, в то время как в 2019 году ее доля составляла чуть более 30%. Более того, взрывной рост рынка интернет-торговли по итогам прошлого года привел к тому, что потребители стали более требовательными к сервису. Теперь для онлайн-площадки must have — это доставка во временные интервалы, возможность выдачи заказа любым из удобных способов, простой возврат и другие факторы.

Третья группа факторов, влияющих на изменения в логистике, — это глобальные форс-мажоры. И бизнесу, чтобы остаться на плаву, жизненно необходимо в кратчайшие сроки подстраиваться под новые реалии. В чем как раз и могут помочь различные цифровые инструменты. Например, в России до пандемии коронавируса 59% ключевых FMCG-ретейлеров развивали свои интернет-магазины и 21% сотрудничали с маркетплейсами. По состоянию на сентябрь 2020-го, в онлайн вышли 76% ретейлеров, а 48% стали продавать свои товары через маркетплейсы и сервисы доставки, отмечается в исследовании Nielsen.

• Итак, какие же цифровые инструменты могут помочь следовать этим трендам?
• Что общего у логистики с «агентами-интеллектуалами»?
• Как цифра поможет взять контроль над бизнесом в свои руки?
• Как создать IT-полигон для тестирования инноваций?

«Агентурные сети»

Чтобы безболезненно пройти через изменения и не потерять эффективность, все бизнес-процессы обычно координируются из единого центра. В этом транспортно-логистическим компаниям помогают цифровые инструменты. В их числе мультиагентные системы.

Мультиагентная система может стать единым центром управления инновациями в компании. Она образуется несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами или компьютерными программами. А те в свою очередь могут взаимодействовать друг с другом, обмениваясь сообщениями и анализируя их. Также принимать решения в условиях неопределенности и отсутствия информации.

И в России, и за рубежом реализуются проекты по созданию мультиагентных систем. Например, компания Magenta Technologies (Великобритания) создала систему планирования и управления заказами в реальном времени для логистической компании Gist.

Пример диаграммы Ганта в логистике — см. в источнике.

Система позволяет автоматически составлять расписания выполнения заказов с учетом сложных перекрестных стыковок, ограничений совместимости товаров, а также с учетом расположения транспортных средств. Расписания отображаются на диаграмме Ганта 1 с возможностью ручной корректировки. Система планирования интегрирована с онлайн-площадкой, в которой клиенты формируют свои заказы. А в модуле администрирования есть возможность управлять конфигурацией системы, включая информацию о сети, маршрутах, местоположениях, клиентах и другую.

«Цифровые вожжи» для контроля за бизнесом

Еще одним эффективным инструментом управления инновациями в логистике является процессный подход. Его внедрение в организации обычно преследует следующие цели:

• Снижение издержек, повышение рентабельности, рост эффективности работы предприятия.
• Эффективная координация деятельности подразделений.
• Подготовка к сертификации системы менеджмента качества ISO 9001.
• Обеспечение прозрачности, контролируемости и управляемости бизнеса, обеспечение реализации намеченной стратегии и поддержании эффективного роста.
• Запуск системы непрерывного совершенствования.

При этом в процессном подходе выделяют шесть основных этапов-действий:

1.Определение видов деятельности, которые целесообразно рассматривать как процессы, и их взаимосвязи.

2.Идентификация каждого из определенных процессов, чтобы детально представлять, как он осуществляется, кому нужен его результат, какие показатели качества, результативности и эффективности требуются для управления процессом, кто из персонала в нем участвует, какие расходуемые ресурсы и производственная инфраструктура нужны для процесса, каких затрат он требует.

3.Анализ результатов идентификации и поиск возможностей: как улучшить процессы, как повысить результативность и эффективность.

4.Разработка и реализация мероприятий для улучшения процессов исходя из результатов анализа.

5.Анализ результатов реализации мероприятий.

6.Оценка влияния этой реализации на экономические и финансовые результаты, прежде всего на себестоимость товара, объем поставок и прибыль.

В ГК «Деловые Линии», например, процессный поход реализован на базе платформы Sunrise BPMS. Она дает возможность глобально управлять всей инфраструктурой компании, переносить логику процессов на разные подразделения и видеть общую картину процессов.

— Если говорить о результатах использования Sunrise BPMS языком цифр, то с ее помощью нам удалось увеличить скорость обслуживания клиентов в контакт-центре на 30%, сократить срок обучения персонала — на 50%, а также уменьшить издержки на погрузо-разгрузочную технику — на 40 млн рублей, — пояснил генеральный директор ГК «Деловые Линии» Фарид Мадани.

Цифровые клоны

Другой эффективный инструмент изменения производственных процессов — имитационное моделирование. Главный его плюс — оно позволяет тестировать инновации и работать над улучшениями без риска для реальных бизнес-процессов.

Для этого создаются математические модели или «цифровые двойники», которые имитируют бизнес-процесс, в том числе визуально, и позволяют адаптировать события и метрики в более эффективном ключе. С помощью моделей находится наиболее успешное решение, которое затем реализуется в offline согласно отработанным кейсам.

Например, применительно к складским объектам «цифровые двойники» позволяют решать такие задачи, как:

• Непрерывный анализ изменений работы складов.

• Расчет скрытых характеристик технологического процесса.

• Расчет холостых пробегов в моделях.

• Строительство новых терминалов.

• Оптимизация движения большегрузных транспортных средств между терминалами.

На основе имитационного моделирования созданы различные IT-системы. Например, AutoMod была разработана американской компанией Brooks Automation (США). Она позволяет произвести детальный анализ операций и потоков. Основные области применения: дистрибуция, промышленное производство и логистика. Модели могут визуализироваться в 3D.

Технологии математического моделирования на протяжении последних двух лет используют и в ГК «Деловые Линии». Например, как рассказал Фарид Мадани на конференции «Будущее интеллектуальной логистики», с помощью моделирования организовали переезд одного из терминалов. Для этого была построена цифровая модель существующего склада со всеми технологическими особенностями. Потребовалось определить параметры, характеризующие качественные и количественные показатели.

Технологические процессы перенесли на возможные варианты проектов нового терминала с адаптацией под новые топологии, для каждого из которых рассчитали показатели работы. По результатам расчетов была выбрана лучшая модель и проведена оптимизация технологических процессов под конкретную топологию (what-if анализ).

— Технология «цифровых двойников» также может использоваться для повышения пропускной способности склада. Для оптимизации процессов работы была на одном из наших хабов была проверена гипотеза о необходимости использования «потока единичных изделий» вместо обработки груза партиями. Для этого разработали модели «как есть» и «как будет». Затем были проанализированы особенности внедряемой технологии и предложены меры по ее улучшению, что в результате позволило снизить время обработки груза на складе в 2 раза и повысить максимальную пропускную способность хаба на 25%, — подытожил Фарид Мадани.

IT-перспективы

По мнению коммерческого директора компании BIA Technologies Максима Андрианова, ближайшие 5-10 лет IT-системы в логистике будут иметь несколько векторов развития.

Первый — это появление инструментов для более эффективного использования Data Science (LR. Работа с большими данными). Транспортно-логистические компании уже сейчас аккумулируют большой массив данных. Однако, по факту, бизнес использует лишь небольшой процент этой информации на операционном и стратегическом уровне развития, отметил эксперт. Несмотря на то, что существует множество инструментов аналитики. Например, Amazon, eBay и Yahoo используют Apache Spark — технологию для работы с большими данными посредством распределенных вычислений в оперативной памяти.

Второй вектор — это ускорение реакций компаний на изменения на внешнем рынке. Речь идет о быстром выводе и тестировании инновационных продуктов, а также об оценке достигнутых результатов, пояснил Максим Андрианов.

Кроме того, цифровая трансформация требует непрерывного обучения. Причем как сотрудников, так и руководителей. Речь идет о концепции Lifetime Learning, которая может быть реализована как с помощью воркшопов, онлайн-тренингов, так и с помощью анализа внешних данных. Например, аналитических отчетов, обзоров венчурных фондов и так далее, пояснил эксперт.

Третий вектор развития — создание IT-гигантами цифровых экосистем, которые в перспективе станут «одним окном» для диджитализации. Например, Amazon уже построила подобную экосистему на основе самых разных индустрий: облачные технологии, интернет-торговля, гик-платформа Amazon Mechanical Turk для поиска сотрудников на аутсорсинге, диджитал-медиа, офлайн-ритейлинг и т.д. По этому же пути начал двигаться Сбербанк. В активах кредитной организации целый спектр сервисов: «СберФуд», «СберЛогистика», «СберМобайл», «СберАвто», «СберПрофайл», «СберМаркет», онлайн-кинотеатр Okko, корпоративный университет Сбербанка, интернет-издания Lenta.Ru, Gazeta.Ru, порталы Rambler, Afisha.Ru и прочие.

Ссылка на источник: https://logirus.ru/articles/analythics/povorot_-v_tsifre.html