Как оптимизировать логистику в мясной отрасли?

• жалобы на плохой клиентский сервис (опоздания, рекламации);
• непрозрачность цепи поставок – информация о возникших проблемах с доставкой приходит с опозданием в день и более;
• неэффективное использование ресурсов – машины ездят незаполненными или, наоборот, перегруженными;
• высокая нагрузка на сервисный отдел в связи с запросами клиентов по статусу доставки;
• очереди из машин в распределительном центре;
• время простоя более чем на 40% превышает время движения;
• зависимость от одного-двух человек, которые отвечают за формирование маршрутов – в результате их болезни, отпуска или увольнения компания испытывает затруднения.

Как правило, проблемы развиваются параллельно друг другу с разной степенью критичности. К ним могут также добавляться такие дополнительные условия, как необходимость отказа от аутсорсинга в пользу организации собственной доставки и пересмотр логистической схемы в связи с открытием новых распределительных центров. 

Хорошая новость заключается в том, что эти проблемы чаще всего можно решить с помощью простых цифровых инструментов – автоматизации планирования маршрутов и внедрения мониторинга в цепь поставок. 

Что и как можно автоматизировать? 

Инструменты для автоматизации напрямую зависят от задач, которые стоят перед компанией. Разберем несколько самых популярных вариантов – доставку до распределительных центров торговых сетей, прямую доставку до розничных точек и доставку до конечного потребителя. 

1. Доставка до торговых точек

В случае если производитель организовывает доставку до розничных точек (иногда и собственных), перед компанией остро стоит вопрос планирования маршрутов, чтобы обслужить максимальное количество точек минимальными ресурсами. Для того, чтобы решить эту задачу существуют специальные алгоритмы, которые быстро распределяют заказы и формируют маршруты с учетом внутренних и внешних ограничений. Преимущество такого инструмента в том, что он не только освобождает логистов от выполнения рутинных операций, но и оптимизирует весь процесс доставки. 

Типичный пример, с которым мы сталкиваемся при общении с производителями и дистрибьюторами – около 20 точек на маршруте. Для доставки 1 000 заказов в этом случае потребуется около 50 машин. Автоматическое планирование помогает увеличить количество точек на маршруте с 20 до 25. Это позволяет доставлять ту же 1 000 заказов не 50, а 40 машинами. Разница в 10 машин, расходы на которые могут составлять до 50 тыс. рублей в день, и является экономическим эффектом от применения алгоритмов планирования. 

Например, для крупного производителя хлебобулочной продукции БКК «Коломенский» важную роль играет скорость, ведь они работают со скоропортящимися изделиями. 70% хлеба продается в первой половине дня, поэтому ритейлеры предъявляют строгие требования ко времени прибытия продукции в магазин для производителей. 

Чтобы повысить качество клиентского сервиса, но при этом снизить стоимость доставки, в БКК «Коломенский» внедрили технологии автоматического планирования маршрутов. Это привело к более эффективному использованию машин и, по прогнозам, принесет экономию около 10% от логистических затрат. 

2. Доставка до распределительных центров

Если производитель поставляет продукцию до распределительных центров торговой сети, то самым важным параметром для него будет доставка вовремя, ведь от этого зависит количество товара, которое попадет на полку. Часто для поставок используют транспортных партнеров, что осложняет цепь дистрибуции. Чем длиннее и разветвленнее эта цепь, тем менее прозрачна она для производителя. На помощь приходят системы мониторинга, которыми могут пользоваться все участники процесса поставок. 

В качестве примера одного из самых масштабных проектов по обеспечению прозрачности цепи поставок мы приводим нашего клиента – ПК «Балтика», часть Carlsberg Group. В компании, которая сотрудничает более чем с 300 партнерами в двух странах, разветвленная схема поставок включает в себя собственных водителей, транспортные компании и 3PL-операторы, а также сеть вторичных продаж через дистрибьюторов, что доводит количество наемного транспорта до 80%, который обрабатывает 96-97% всех заказов. 

С помощью решений «Яндекс.Маршрутизации» в компании объединили информацию о движении всего товара в единую систему. Теперь 98% поставок видны в режиме реального времени для всех участников цепи поставок: логистов компании, транспортных партнеров, дистрибьюторов и клиентов. Помимо этого, проект по автоматизации затронул и другие процессы:

• планирование маршрутов на всех участках занимает 15 минут, а процент ручных корректировок составляет чуть меньше 1%;
• плотность маршрутов выросла на 15% к прошлому году;
• время обслуживания машин на складе сократилось на 30% благодаря использованию данных мониторинга в системе управления двором;
• снижение нагрузки на call-центр.

3. Доставка до конечного потребителя

Некоторые производители задумываются и о запуске доставки до конечного покупателя. В таком случае обе задачи, которые описаны выше, будут одинаково важны для логистики компании. Во-первых, нужно будет строить маршруты, состоящие из множества адресов – количестве, гораздо большем, чем при доставке до розничных магазинов или распределительных центров. 

Поэтому многие компании, которые организуют B2C-доставку, начинают автоматизировать доставку именно с работы над планированием маршрутов. Так, Vprok.ru Перекресток снизил количество отказов по причине опоздания до 2% и повысил точность соблюдения временных интервалов до 95% благодаря внедрению автоматического построения маршрутов. Количество заказов этого онлайн-ритейлера по итогам третьего квартала 2020 года превысило 846 тысяч, однако благодаря автоматизации в компании смогли успешно справиться с растущими объемами и не потерять в качестве клиентского сервиса.

Вторая важная задача, которая стоит перед компаниями, которые занимаются B2C-доставкой – контроль правильного выполнения маршрутов. Те же системы мониторинга, о которых мы говорили в B2B-сегменте, будут актуальны и здесь. Если вы, как покупатель, заказываете доставку, то чаще всего вы видите ориентировочное время, в которое можно ожидать курьера. За такой функцией и стоит тот самый мониторинг, который показывает его движение в режиме реального времени. Кроме того, он позволяет контролировать работу курьеров и быть уверенным в правильном выполнении маршрутов.

Как будет выглядеть готовое решение по автоматизации «последней мили»?

Мы много говорили о том, для чего и как нужно автоматизировать «последнюю милю». Но как будет выглядеть результат на практике? Расскажем на примере «Яндекс.Маршрутизации», как выглядит подобное продуктовое решение.

Наша логистическая система состоит из двух сервисов, решающих разные задачи: это «планирование маршрутов» и «сервис мониторинга». В первом случае компания получает доступ к «рабочему месту логиста» – веб-интерфейсу для решения стандартных задач. На рисунке вы видите, как будет выглядеть полученное решение по результатам автоматического планирования маршрутов.

Если компания подключает «сервис мониторинга», то она получает единую систему из трех компонентов. Во-первых, мобильное приложение для курьеров, которое помогает строить оптимальные маршруты и фиксировать статусы выполнения заказов. Во-вторых, рабочее место логиста, где можно видеть полную картину движения всех заказов. И в-третьих, клиентский виджет, который показывает ориентировочное время доставки заказа, а также передвижение курьера на карте в режиме реального времени.

На рисунке показано, как будет выглядеть рабочее место логиста для «сервиса мониторинга».

Как реализовать проект по автоматизации «последней мили»? 

В команде «Яндекс.Маршрутизации» сформулировали для клиентов последовательность действий, которая приведет компанию к успешному запуску проекта по автоматизации логистики:

• определение метрик, требуемых улучшения;
• сбор данных по фактическим значениям этих метрик;
• внедрение автоматизации на небольшом участке бизнеса;
• замер изменений в метриках;
• запуск проекта в промышленную эксплуатацию. 

После полугода работы проекта можно сделать замер и проанализировать изменения, произошедшие с целевыми показателями. Если дойти до целевых метрик не удалось, то нужно выявить причины проблем. Они могут быть связаны и с тем, что метрики подбирались по оптимистичному, а не по реалистичному сценарию. 

В случае, если целевые показатели удалось достичь и перевыполнить, то нужно задуматься о применении этих технологий в других бизнес-процессах. Например, внедрить данные, полученные от мониторинга, в систему управления двором, как это сделали в «Балтике», или использовать систему планирования маршрутов для ускорения процесса формирования заказов.