Эксперты компании Infinium, ведущий специалист отдела консалтинга и аналитики Максим Комаров и ведущий специалист отдела внедрения программных продуктов Евгений Маркевич, приняли участие в CeMAT RUSSIA “Международной выставке техники, оборудования, средств автоматизации и роботизации для складской и производственной логистики” с презентацией на тему «Интеллектуальная логистика. Как искусственный интеллект и Big Data меняют TMS».

Выступление спикеров затронуло ряд важных для отрасли тем:

Почему традиционная TMS безнадежно устарела?

Первым вопросом, который был рассмотрен, стали причины, по которым традиционные системы управления транспортом (TMS) считаются безнадежно устаревшими. Эксперты выделили три основных блока проблем.

1. Устаревшие технологии и архитектура

По мнению специалистов, многие компании на рынке до сих пор предлагают серверные решения, а не облачные. В Infinium являются сторонниками облачных решений, что, как отмечается, является темой для отдельной дискуссии. К другим недостаткам относят отсутствие бесшовной интеграции с учетными системами и медленную обработку данных.

2. Отставание от технологического прогресса и управление вслепую

Вторая проблема заключается в технологическом отставании, из-за которого управление процессами часто происходит вслепую. Если в системе отсутствуют искусственный интеллект и машинное обучение, она не способна прогнозировать задержки на маршрутах, зависящие от множества факторов: пробок, дорожных условий, погоды, времени года и так далее.

Не менее важен и отсутствующий анализ Big Data. Это означает, что огромный массив данных, накопленный за время работы в TMS, не используется для выявления слабых мест. Программа не подсвечивает логистические минусы и не предлагает путей их решения, оставляя эту задачу на сотрудников компании.

3. Работа на систему, а не система на вас

Третья проблема состоит в том, что компаниям часто приходится подстраивать свои бизнес-процессы под шаблонные инструменты системы, а не наоборот. При нестандартных процессах требуются дорогостоящие доработки, что ведет к дополнительным издержкам.

Помимо этого, непонятный интерфейс приводит к тому, что логисты и другие сотрудники допускают ошибки, которых можно было бы избежать с помощью интуитивно понятного дизайна.

Подход Infinium к внедрению: аудит и настройка

Наша специалисты подробно описали процесс внедрения системы, который состоит из двух ключевых блоков и отличается от подхода многих конкурентов.

Первый блок — это аудит.

Специалисты Infinium всегда проводят аудит транспортно-логистических процессов у заказчика, который состоит из нескольких этапов:

Первый этап — анализ существующих процессов «как есть» непосредственно на предприятии. Результаты отрисовываются в виде схемы, описываются и утверждаются заказчиком.
Затем разрабатывается оптимальная логистическая модель для будущего функционирования отдела логистики.
Следующий шаг — описание оптимизированных процессов с учетом использования разработанной модели и внедряемых продуктов.
В завершение аудита составляется пакет технических заданий: на необходимые изменения в учетной системе заказчика, на настройку TMS и на организацию API-обмена данными между системами.

Второй блок — непосредственно внедрение.

На этом этапе команда Infinium производит внутреннюю настройку TMS, консультируют сотрудников заказчика или самостоятельно реализуют интеграцию с учетной системой. Далее следует тестирование прототипа маршрутизации: специалисты выезжают к клиенту и запускают разработанный алгоритм на реальных данных. Завершающим этапом является обучение и многоэтапное тестирование сотрудников до полного усвоения материала. После успешной сдачи испытаний их квалификация подтверждается сертификатами, дающими допуск к работе с системой.

Роль API в цифровой логистике

Особое внимание в выступлении было уделено роли API.

Специалисты Infinium, являясь собственными разработчиками продукта, часто выполняют кастомные доработки под задачи проектов. Это свидетельствует о постоянном развитии системы и появлении нового функционала, что позволяет клиентам расти вместе с технологиями.

API — это интерфейс, который позволяет двум или более системам взаимодействовать друг с другом путем обмена данными.

Почему интеграция так важна?

Правильно настроенная интеграция позволяет бизнесу успешно масштабироваться, внедряя новые технологии и сервисы. Если обмен данными настроен корректно, внедрение происходит быстро, что дает значительное конкурентное преимущество.

Кроме того, при правильной интеграции все процессы становятся прозрачными и управляемыми. Всегда можно отследить, где и кем была допущена ошибка, поскольку каждый процесс обрабатывается систематически. Это исключает хаос, связанный с использованием мессенджеров, Excel-таблиц и бумажных носителей.

Не менее критична и безопасность.

Когда данные хранятся в облаке, а не разрозненно, минимизируются риски утечки и потери информации. Система фиксирует все действия, что исключает возможность манипуляций, например, искусственного завышения пробега.

Цифровая гигиена: основа эффективной автоматизации

Отдельно был поднят вопрос цифровой гигиены. Речь идет о качестве данных, которые хранятся в учетных системах клиентов. Без точных и корректных данных внедрение новых технологий становится сложным, долгим и дорогостоящим.

Точные данные — это данные, не требующие корректировки: без дубликатов, ошибок и неверно внесенной информации. Именно такие данные напрямую влияют на результат автоматизации. Если данные некорректны, ни одна роботизированная система не сможет отработать правильно и дать желаемый результат.

Например, если в карточке клиента не указано время работы или контактные данные внесены с ошибками, система не сможет корректно построить маршрут. Поэтому так важна стандартизация ввода данных и проведение систематических аудитов для удаления ошибок.

Ключевые выводы по интеграции и данным:

Рассматривать API-интеграцию как ключевой элемент, отказываясь от файловых обменов и ручного ввода.
Поддерживать чистоту и стандартизацию данных для быстрого внедрения новых технологий.
Регулярно проводить плановые проверки и анализ данных.

Кейс: успешное внедрение TMS Logimus в компании «Беллакт»

В завершение был представлен кейс по внедрению TMS Logimus в компании ООО «Беллакт», ведущем производителе молочной продукции и детского питания в Республике Беларусь.

Результаты проекта:

Снижение количества привлекаемого транспорта на линию на 13%.
Сокращение расходов (зарплаты, амортизация, ГСМ) на 13%.
Уменьшение рабочего времени по маршруту на 17%.
Сокращение дневного пробега на 8%, в том числе проезда по платным дорогам на 4%.

Благодаря оптимизации, при тех же ресурсах и заказах маршруты стали выполняться быстрее, что позволяет выполнять больше задач за то же время и сокращать потребность в транспорте.

Интеллектуальная Логистика: как AI и Big Data революционизируют TMS