Индустрия автоперевозок демонстрирует стремительное развитие. Согласно аналитике от M.A. Research, к концу 2023 года этот рынок достигнет отметки в 1,3 триллиона рублей, показав увеличение на 30,6% относительно предыдущего года. Источником данных послужил доклад, составленный экспертами Calltouch, Точка Банк и HeadHunter. Их исследование подчеркивает увеличение количества зарегистрированных, то есть официальных перевозчиков, что подталкивает компании к усилению контроля качества и стремлению к оптимизации процессов. О методах совершенствования в контексте современной экономики сообщает РБК+ Петербург.
Активный приток внутренних грузопотоков, стимулированный политическими событиями, влияет на прогрессивный подъем отрасли, что заметно в прогнозах М.A. Research касательно роста на долгосрочную перспективу. Развитие стимулирует ускорение искусственного интеллекта и цифровых систем. Примером такого стремления является практика ГК «Деловые Линии», которая фокусируется на ряде цифровых инноваций: использовании отечественного программного обеспечения, цифровизации складской деятельности, превращении отдельных информационных решений в интегрированные платформы и развитие электронной торговли.
Методы, направленные на автоматизацию бизнес-процессов в логистике, включают в себя разработку маршрутных карт, управление запасами, обработку больших объемов информационных массивов и автоматизацию колл-центров. Эксперт «Финам Менеджмент» Дмитрий Баранов отмечает, что такая автоматизация обеспечивает оптимизацию расходов компаний, повышает эффективность перевозок товаров и помогает соблюдать регуляторные требования. В этом ключе она также способствует росту привлекательности предприятий для клиентов и инвесторов.
Для того, чтобы стандартизация и автоматическое управление принесли ощутимые плоды, необходима продуманная подготовка и последовательность шагов: начиная с анализа логистических систем и заканчивая реализацией автоматизации на основе нативных разработок. Специалист Ассоциации «Школа практических бизнес технологий» Николай Лобанов акцентирует, что препятствия часто лежат в субъективной плоскости — в установках как собственников, так и сотрудников.
Искусственный интеллект теперь находит широкое применение в российской коммерции. Вице-премьер Дмитрий Чернышенко указывает на потенциал внедрения ИИ, прогнозируя его вклад в экономику. ИИ в области логистики способен высчитывать оптимальные уровни запасов склада, оптимизировать маршруты и выполнять рутинные операции.
Вопросы управления складом тоже все чаще решаются через WMS, системы учета и управления, которые способствуют удвоению и даже утроению производительности. Опыт Лобанова свидетельствует о том, что переход на такую систему занимает несколько месяцев и требует инвестиций, но окупаемость наступает уже в течение примерно полутора лет.
«Благодаря системе автоматизации ЛИСАД нам удалось, в частности, увеличить число выполнения заказов в рамках одного маршрута на 30%, на 10% — сократить транспортные расходы и снизить нагрузку на логистов: только 10-15% рейсов требуют ручной корректировки», — отмечает заместитель генерального директора по развитию ГК «Деловые Линии» Дмитрий Хрущалев.
Относительно TMS и менеджмента персонала эксперты говорят, что обе эти системы важны для корректного и эффективного управления транспортом и сотрудниками. Например, оптимизация планирования смен существенно снижает затраты и временные издержки на HR-процессы.
«Когда компании нужно сформировать список сотрудников на подработку, простая задача по подбору превращается в затяжной рутинный процесс, — добавляет директор продуктового офиса BIA Technologies Дмитрий Владимиров. — Оптимизация работы со складским персоналом с платформой «Удобная смена» помогает распределять нагрузку в пиковые сезоны и в 20 раз снижает трудозатраты на подбор сотрудников, а также сокращает на четверть стоимость таких работ за счет выбора подходящих исполнителей с учетом их ставки».
Технологии цифрового моделирования или создания «цифровых двойников» складов позволяют тестировать новые стратегии и различные гипотезы с меньшими затратами и высокой точностью оценки предполагаемых результатов. Дмитрий Хрущалев говорит, что математическое моделирование используется при переезде терминала из одной локации в другую.
В конечном итоге, до 80% логистических операций уже сегодня подлежат автоматизации, что освобождает ресурсы для улучшения сервиса и интенсивного бизнес-масштабирования.
