Поворот «в цифре»

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.

Основные классы агентов в транспортной логистике

Имя агента	Назначение агента
Заказ на перевозку	Поиск лучших вариантов размещения на транспортных средствах
Транспортное средство	Поиск заказов для увеличения эффективности своего использования
Сторонний перевозчик	Поиск стороннего перевозчика с лучшим соотношением цены и качества
Маршрут	Поиск лучшего маршрута для поездки
Водитель	Поиск поездок, удовлетворяющих предпочтениям водителя
Техосмотр	Поиск возможности сделать профилактический осмотр транспортного средства
Топливо	Поиск лучших возможностей для заправки машины по маршруту следования
Груз	Проверка условий транспортировки
Диспетчер	Выбор политики активации агентов

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.


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 Ганта¹ 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.


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.

---

¹Диаграмма Ганта – это популярный тип столбчатых диаграмм, который используется для иллюстрации плана, графика работ по какому-либо проекту. Является одним из методов планирования проектов