Решения , Санкт-Петербург и область ,  
0 
Материалы подготовлены редакцией партнерских проектов РБК+.

Цифровые двойники, Big Data и платформы: как меняется рынок логистики

Фото: pexels.com
Фото: pexels.com
IT-решения для логистики меняют представление о скорости и качестве доставки

Только первые три месяца карантинных ограничений 2020 года, по подсчетам аналитиков Data Insight, привели в онлайн не менее 10 млн новых покупателей. В итоге интернет-заказы и качественная доставка стали необходимыми условиями выживания бизнесов. Преимущество в этой ситуации получили компании, которые уже автоматизировали большую часть логистических процессов. Будущее же доставки, по словам экспертов, за цифровыми двойниками и едиными платформами, которые позволят существенно сократить сроки и повысить качество доставки.

Тренд на упрощение

Необходимость быстро и эффективно удовлетворять изменяющийся спрос клиентов — только за 2020 год рынок логистики в России, по данным Data Insight, вырос на 35% до 883 млн отправлений, — подталкивает компании к поиску новых решений и оптимизации работы. Серьезный толчок получила цифровизация бизнеса для удаленной работы сотрудников и взаимодействия с контрагентами.

По мнению генерального директора ГК «Деловые Линии» Фарида Мадани, особое внимание в пандемию уделялось переводу в онлайн большинства операций с клиентами. «Мы оперативно запустили ряд цифровых сервисов — изменение данных в заказе онлайн по номеру телефона, отслеживание движения машины с адресной доставкой на карте, возможность оперативно связаться с менеджером по видеозвонку, получать персональную отчетность по сохранности грузов. Все это позволило клиентам комфортно решать логистические задачи, оставаясь на самоизоляции», — рассказал эксперт.

Фарид Мадани (ГК «Деловые Линии»)
Фарид Мадани (ГК «Деловые Линии») (Фото: ГК «Деловые линии»)

Параллельно с развитием клиентского сервиса компании занимались внедрением удаленного управления грузами. «Пандемия оказала влияние на оборот и скорость доставки в первые месяцы 2020 года и спровоцировала глобальный рост российского e-commerce рынка. Она стала вызовом кросс-бордеру, но с другой стороны, — шансом для нашего локального маркетплейса, — отмечает директор по логистике AliExpress Россия Григорий Орлов. — При этом мы успешно справились с вызовами в трансграничной торговле: буквально за несколько недель после начала пандемии полностью восстановили доставку из Китая». Средние цифры по доставке с AliExpress Plus сейчас составляют 15 дней доставки из Китая и 4-5 дней — по России.

Григорий Орлов (AliExpress Россия)
Григорий Орлов (AliExpress Россия) (Фото: AliExpress Россия)

Локализация решений

Другой важный тренд — внедрение локальных решений. «Мы перевели часть разработки в Россию, что позволит оперативнее реагировать на запросы покупателей и развивать локальную платформу», — говорит Григорий Орлов.

В ГК «Деловые Линии» отметили, что у них уже автоматизировано около 60% процессов, связанных с организацией доставки: системы управления транспортом Transportation Management System (TMS) и складами Warehouse Management System (WMS). «Только внедренная система планирования городской автодоставки позволила на 25% сократить простой машин и на 10% — транспортные расходы. Теперь логист города-миллионника корректирует не более 10-15% рейсов, затрачивая на это до 20 минут рабочего времени ежедневно», — рассказал Фарид Мадани.

ИТ-решения для логистики, которые стали активнее использоваться в пандемию

(по данным PwC в России):

  • Модели оптимизации логистической сети (network design models)
  • Имитационные модели логистической инфраструктуры (склады, терминалы) и операций
  • Платформы цифровой цепочки поставок (connected supply chain), объединяющие участников цепочки (например, Port community systems, Control Towers)
  • Платформы транспортных агрегаторов
  • Инструменты анализа грузопотоков (между странами, внутри страны) и оценки рисков

Цифровые перспективы

Владелец и ведущий эксперт консалтинговой компании Lobanov Logist Николай Лобанов отмечает, что склады и транспорт — очень инертные и тяжелые объекты: их нельзя сделать эффективными по щелчку пальцев, а их оптимизация требует времени и серьезных инвестиций от компании. Но выигрывают, в конечном счете, те, кто внедряет новые для рынка инструменты.

Например, актуальными для логистики стали инструменты Big Data. Они помогают интерпретировать информацию, чтобы рационально использовать ресурсы и управлять рисками.

Программные продукты, управляющие маршрутами, позволяют (по оценкам экспертов ГК «Деловые Линии»):

  • на 10-25% сокращать расстояние и время перевозки
  • на 15-20% уменьшать простои
  • на 10% снижать транспортные расходы
  • гарантировать попадание во временные окна на уровне 95%

В дальнейшем, по словам директора управления цепями поставок консалтинговой и аудиторской компании PricewaterhouseCoopers (PwC) в России Андрея Семенова, значительный потенциал имеют две технологии — цифровые двойники и платформы цифровой цепочки поставок.

Андрей Семенов (PwC в России)
Андрей Семенов (PwC в России) (Фото: PwC в России)

Технологии на основе имитационного моделирования (цифровые дойники) помогают изменить производственные процессы, но при этом защищают от необоснованных трат. Например, в «Деловых Линиях» создают математические модели, которые имитируют бизнес-процесс, в том числе визуально, и позволяют адаптировать события и метрики в более эффективном ключе. Создание таких «цифровых» двойников, в частности, позволило снизить время обработки груза на складе в два раза и повысить максимальную пропускную способность терминала на 25%.

«В будущем с помощью двойника цепочки поставок можно будет динамически перенаправлять поток грузов на свободные площади, переключать между клиентами и транспортными компаниями», — добавляет Андрей Семенов.

Платформы же цифровой цепочки объединяют самых разных участников поставки, например, поставщиков/производителей, транспортные компании, порты, судоходные компании, таможенных брокеров, государственные органы и клиентов, и позволяют обмениваться данными в режиме реального времени, оперативно принимать решения на основе предиктивной аналитики по движению грузов и возникающим рискам. «Их алгоритмы на основе искусственного интеллекта должны позволять собирать данные в разных форматах и из разных источников (например, ERP, WMS, TMS, социальные сети, сервисы погоды, новостные каналы), обрабатывать, находить закономерности и предлагать варианты решений. Скорее всего, в будущем, они будут интегрированы с цифровыми двойниками (транспорт и объекты логистической инфраструктуры: склады, терминалы)», — добавляет Семенов. В самом передовом варианте — искусственный интеллект будет принимать автономные решения — сначала по рутинным и простым/ часто повторяющимся ситуациям и далее с возможностью обучения, расширяя свое покрытие более сложных задач.
 

Рыночный расклад Вирусная рассылка
Содержание
Закрыть