Расходы на содержание и работу автопарка – одна из главных статей бюджета FMCG-компаний, которая вместе с другими делает городскую доставку самой дорогой частью логистики. Однако хорошая новость в том, что автопарк любого игрока в этой сфере можно оптимизировать. Это не брошенные на воздух слова и не громкое заявление ради привлечения внимания. А плохая новость - многие компании боятся идти на это. Факторы могут быть разные, начиная с того, что не готовы отказываться от привычной схемы работы и заканчивая сезонностью продаж, поскольку логист считает, что лучше перебдеть и держать в штате лишнего водителя. Расскажем, почему это не так и что можно сделать правильно в части работы с автопарком. Уверены, некоторые решения вас удивят.
Сразу отметим, что автоматизация маршрутизации, то есть когда маршруты формирует TMS-система, учитывая несколько десятком параметров доставки – это всегда оптимизация транспорта. Исключение: интернет-магазины (для них важно увеличивать сервис-левел, используя в конкурентной борьбе express delivery), готовые блюда правильного питания (очень узкие временные окна для доставки, где-то 2-3 часа), охлажденные продукты (в силу специфики хранения и перевозки нужно развозить как можно скорее и сколько для этого понадобится машин – третий вопрос). Важный плюс в том, что это высокомаржинальные виды бизнеса, поэтому они могут позволить себе даже добавить единицы транспорта для доставки.
Самая частая ошибка компаний при использовании авто: неправильная загрузка товарами. Логист накануне доставки выгружает все поступившие на завтра заявки, по названию улиц примерно прикидывает, где находятся указанные клиентами адреса и в голове планирует маршруты по районам, выстраивая некую последовательность точек. При этом он не учитывает все весогабаритные параметры всего груза и машин. Огромный труд, который в конечно итоге приводит к тому, что на следующее утро выясняется, что в машины каких-то водителей весь товар не помещается и перед самым выездом приходится придумывать, на кого перекинуть излишки. Выход из ситуации - автоматизировать логистику, что улучшает ее эффективность, решая пул проблем.
Вторая распространенная ошибка – прикреплять водителя за конкретным торговым представителем, соответственно, в машину загружать только его заказы. Ни о каком эффективном использовании транспорта речь не идет, ведь один торговый активный, другой - нет, у третьего «жирный» район, у четвертого магазины, которые не формируют хороший ассортимент товаров и у них низкие продажи. Таким образом одно авто будет вывозить 15 коробок, другое 20, а третье – только 7. При таком подходе недозагруженность автопарка в среднем составляет 40%. Это делает логистику как минимум неэффективной, а как максимум – становится одним из факторов убыточности. И снова наиоучшим решением является использование TMS-сситемы.
Другая проблема с загрузкой есть у дистрибьюторов фармацевтической продукции, но это в силу особенностей их бизнеса. У компаний большое количество SKU, а значит много разновидностей коробок, их загружают хаотично и остается много свободного места, таким образом эффективность использования транспорта составляет где-то 60%. Как решить проблему? Нестандартно. У нашего клиента – крупного фармдистрибьютора - мы внедрили 5 типов кейсов с разной кубатурностью, в которые устанавливаются коробки с фармпродукцией. У каждого кейса есть свой штрихкод. Когда роботизированная линия на складе собирают товар по заявкам, то его укладывают в подходящий для конкретных коробок кейс. С точки зрения заполняемости машины это гораздо эффективнее, чем заскочеванный товар - зазоры минимизированы. А благодаря конкретным размерам кейсов можно точно знать, сколько продукции поместиться в каждую машину.
Специфичная сложность. У другого фармдистрибьютора – так же нашего клиента – помимо основного автопарка для доставки было аж 5 машин под инкасаторские операции. При этом страдала его городская доставка: какие-то водители опаздывали, была неэффективность при использовании транспорта. Все дело было в том, что у компании 80% оплат производилось кэшем и его нужно было забирать у клиентов (большие клиники, крупные аптеки) и только 20% оплат производились по безналичному расчету. Мы испрfвили этот бизнес-процесс и пропорции изменились с точностью наоборот: 80% безнал и 20% наличка. А освободившиеся 5 машин подключились к городской логистике фармдистра.
