В странах СНГ использование технологий больших данных в логистических компаниях набирает популярность, хотя процент компаний, активно использующих эти технологии, пока ниже, чем в некоторых развитых регионах. Согласно последним данным, около 20-30% логистических компаний в СНГ уже применяют большие данные для оптимизации своих операций.
Сейчас с помощью технологии и аналитических инструментов, можно предвидеть изменения в потребностях клиентов, затем корректировать маршруты доставки и обеспечивать своевременное выполнение заказов. Такие источники, как GPS, помогают прогнозировать пробки, избегать задержек во время поставок, а самое главное находить оптимальные маршруты в режиме реального времени.
Эффективное прогнозирование спроса опирается на несколько ключевых точек данных:
- Исторические продажи и доставка. Анализ прошлых тенденций помогает выявить закономерности, которые, скорее всего, будут повторяться.
- Сезонные колебания спроса: учет этих изменений позволяет лучше планировать запасы и маршруты.
- Влияние маркетинговой кампании: прогнозирование скачков спроса из-за акций помогает подготовиться к увеличению заказов.
- Поведение клиентов. Понимание предпочтений и частоты покупок помогает персонализировать предложения и прогнозировать будущие покупки.
Как отмечает team lead отдела разработки “KazPost”, есть различные методы и алгоритмы, которые могут быть наиболее эффективны для анализа больших данных в логистики.
Методы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети, раскрывают скрытые закономерности. Алгоритмы кластеризации сегментируют клиентов и определяют области с высоким спросом, в то время как алгоритмы оптимизации, такие как генетические алгоритмы и имитация отжига, находят лучшие маршруты доставки. Анализ временных рядов прогнозирует спрос и планирует поставки.
Например, система ORION компании UPS, анализирует данные о доставке и маршрутах, тем самым экономя миллионы на расходах на топливо и сокращая выбросы углерода. Не будем ходить вокруг да около, аналогичный пример из СНГ, система маршрутизации RELOG обслуживает более 300 предприятий, включая “Фрост Ко, которая ежедневно они производят 150 тонн продукции. Компании, которые внедряют эти технологии, уже наблюдают значительные улучшения в своих операциях, такие как снижение количества пустых пробегов на 15%, улучшение прогнозов спроса и сокращение времени доставки на последнем этапе.
“У нас в доставке участвуют 16 машины с грузоподъемностью от 2 до 8 тонн. Из них 10 с рефрижераторами, они возят курятину, и 6 авто без холодильного оборудования. До использования Relog у нас было 100 доставок в день и на планирование уходило 2 часа. А сейчас 180 точек и на выстраивание маршрутов уходит всего лишь 15-20 минут. При чем в логистике участвуют те же 16 машин”
– Дуйсенбай Оразалиев, коммерческий директор “Фрост Ко”.
Алгоритмы Big Data позволяют Relog обновлять аналитическую информацию в режиме, близком к реальному времени. Это нужно для того, чтобы супервайзеры или руководители могли оперативно выявлять проблемы и решать их на месте. Информация выводится на дашборд с карточками. В них может отражаться рейтинг своевременной доставки грузов, процент принятых заказов, исполнения задач и другие параметры. Смысл этих возможностей в том, чтобы не ждать компиляции и доставки отчетов, а видеть реальную картину происходящего и реагировать немедленно.
В карточках могут отражаться как абсолютные значения метрик и KPI, так и средние цифры, необходимые для оценки общей эффективности автопарка. Эти данные помогают принимать взвешенные управленческие решения по поводу стратегии дальнейшей работы. В частности, строить более "кучные" маршруты и утилизировать транспорт на 100%, избавляясь от лишних единиц. Или другой пример: в зависимости от загруженности транспорта Relog BI генерирует рекомендации по весо-габаритным характеристикам для покупки новых единиц в будущем.
Конечно же при внедрении систем больших данных для маршрутизации и прогнозирования спроса могут возникнуть определенные проблемы. Не все данные могут быть точными и полными, а также интеграция с уже существующими системами является трудоемким процессом. В целом на внедрение и поддержку систем больших данных надо вложить немалое количество денег, и времени.
Например, дистрибьютор напитков брендов Мултон Партнер и Черноголовка в Ставропольском крае, начал сотрудничать с RELOG в 2023 году. До внедрения они работали в 1С, а после главной задачей стало интеграция 1С с RELOG.
“Поначалу были небольшие трудности в интеграции: то файл не загрузится, то еще что-то. Но уже через 2 недели все заработало как часы. Сегодня логист иногда по мелким проблемам с 1С обращается к нам за помощью”
– Магжан Сулейменов, руководитель отдела внедрения Relog
Компании, которые внедряют эти технологии, уже наблюдают значительные улучшения в своих операциях, такие как снижение количества пустых пробегов на 15%, улучшение прогнозов спроса и сокращение времени доставки на последней мили.
Таким образом, хотя уровень внедрения больших данных в логистических компаниях СНГ еще развивается, эти технологии уже демонстрируют свою значимость и пользу для повышения эффективности логистических процессов.
