Внедрение информационной системы в логистическую компанию



Ключевые слова: инновации, логистика, информационная логистика, CRM, МойСклад, информационные логистические системы.

В связи с увеличением динамики окружающей среды предприятия информационная логистика является одним из важнейших факторов развития предприятия, особенно если компания работает в сфере интернет-продаж.

В век информационных технологий одним из факторов конкурентоспособности предприятия является возможность быстрого получения и отправки необходимой информации. Темпы развития и расширения информационной сферы в настоящее время очень высоки. Таким образом, возникает проблема с выбором и внедрением информационных систем.

Нельзя обойти вниманием компании, предлагающие транспортно-экспедиторские и логистические услуги. Разнообразие информационных систем, которые представлены на рынке, приводит к нерациональному и неадекватному выбору и использованию программного обеспечения, предназначенного для определенных целей и решения определенных проблем [2].

В наше время информационные технологии проникли практически во все сферы жизни: образование, подготовку профессионалов по логистике, и без сомнения в саму логистику, цепи поставок, структурные элементы, потоки процессов. Данные инновации внедряются на региональном, национальном и международном уровне.

На данный момент существует 5 подходов в логистическом сервисе, которые также называются Party Logistic:

1) 1PL (First Party Logistic) — Автономная логистика. Данная технология была сформирована еще в 70е-80 годы XX века. Ее особенность состоит в том, что грузовладелец сам выполняет все логистические операции.

2) 2PL (Second Party Logistic) — Традиционная логистика. Это частичный аутсорсинг, при котором компания берет на себя лишь часть логистических функций, таких как: планирование, складирование и формирование логистических цепей, прибегая к использованию транспортной компании, так как не имеет необходимого собственного транспорта.

3) 3PL (Third Party Logistic) — Комплексный логистический аутсорсинг. 3PL — это система, когда компания большей частью или же полностью перекладывает внешние логистические операции на другую компанию, которая будет этим заниматься. В комплекс услуг компании, которая занимается логистическими операциями, входят: транспортировка, складирование, упаковка и экспедирование товара. 3PL используют в основном подрядные компании, которые оказывают услуги логистики и грузоперевозок.

4) 4PL (Fourt Party Logistic) — интегрированный логистический аутсорсинг. 4PL — это сервис, где производитель привлекает другую компанию, которая будет занимать полной логистикой, планировать и проектировать цепочки поставок, а также передаёт ей возможности по управлению логистическими бизнес-процессами предприятия. 4PL пользуются такие компании как: Toshiba, Sony, Ford и многие другие крупнейшие компании.

5) 5PL (Fifth Party Logistic) — «виртуальная логистика». Когда у компании, которая занимается 4PL, появляется возможность предоставлять и услуги сетевого бизнеса, она становится 5PL компанией. Такие компании, использующие глобальные информационно-технологические пространства, способны оказать весь спектр услуг. Яркие примеры — это Amazon, eBay, Aliexpress.

Многие считают, что на данный момент 5PL компаний не существует, и это всего лишь совершенствование 4PL системы.

Сегодня Европа выделяет огромные средства на развитие IТ-технологий и в области логистики в том же числе. Поэтому лет через 20–30 на территории Евросоюза будет существовать единая логистическая информационная сеть. А она, в свою очередь, даст толчок в развитии 5PL компаний [1].

В наше время на территории СНГ в большинстве компаний развита 3PL логистика. В российских организациях, которые используют информационную технологию, работает функции 3PL-провайдера, т. е. полноценного логистического партнера.

Использование информационной системы в логистике должно быть индивидуальным, в зависимости от количества задач и структуры организации.

В основе информационной логистики лежат три основных принципа:

– Актуальность;

– Время;

– Место.

Таким образом, основной задачей информационной логистики является создание системы, в которой протекает информационный поток, настраиваемый таким образом, чтобы пользователи при минимальных затратах получали доступ к актуальной информации тогда, когда это необходимо и там, где это необходимо.

На данный момент на рынке существует большое количество систем по управлению транспортом. Ниже представлены наиболее известные из них:

– Gonrand — система подбора грузоперевозок.

– Videotrans — бельгийская система подбора грузоперевозок

– BRS и CTC — фрахтовщик, связывающийся с информационной системой, а не с перевозчиком.

– Espace Cat — французская система подбора грузоперевозок.

– ISCIS (Интегрированная Информационная Система Цепочки Поставок) — позволяет проводить экспертные и аналитические оценки при принятии решений.

Минус данных систем заключается в том, что они почти все зарубежные, и общедоступной информации о них мало. Поэтому компании часто сталкиваются с проблемами в правильном выборе данной системы.

Способ решения данной проблемы заключается в правильном процессе выбора системы, который будет описан ниже.

Процесс выбора информационной системы состоит из восьми этапов, этот процесс занимает около восьми месяцев:

1. Сбор требований к информационной системе, в которую клиенты будут вовлечены;
2. Предварительный анализ рынка с использованием отчетов независимых аналитических агентств и другую общедоступную информацию;
3. Запрос информации от поставщиков информационных систем;
4. Запрос на стоимость услуги;
5. Создание окончательного списка кандидатов;
6. Непосредственное ознакомление с решениями;
7. Переговоры по условиям договора с поставщиками и партнерами;
8. Окончательный выбор.

В качестве примера правильного выбора информационно логистической системы рассмотрим деятельность компании ООО «Движение Плюс».

Компания ООО «Движение Плюс» занимается в сфере интернет продаж, то управление транспортом один из важнейших составляющих этой компании. У компании есть интернет-магазин «Защитные Тенты РФ».

Интернет-магазин занимается продажей автоаксессуаров, таких как:

– Тенты чехлы для автомобилей;

– Тенты чехлы антиград для автомобилей;

– Разнообразные коврики для автомобиля;

– Тенты чехлы для мотоциклов;

– Мото-аксессуары;

– Тенты чехлы для скутеров;

– Тенты чехлы для снегохода и т. д. [3].

Интернет-магазин работает на базе интернет — ресурсов CRM и МойСклад. Так как это малый бизнес, то он пользуется услугами бухгалтеров на базе аутсорсинга. Для того, чтобы бухгалтеры смогли оплачивать счета, определять заработную плату для менеджеров по работе с клиентами, заработная плата у которых считается в сумме от процентов продаж, им нужно знать, сколько и на какую сумму менеджер продал товара в данный месяц. Для этого и используется интернет ресурс МойСклад, где каждый менеджер должен лично вносить информацию по клиенту, такую, как:

– ФИО;

– Название товара;

– Сумму покупки;

– ФИО менеджера;

– Дату совершения сделки;

– Место доставки.

Это занимает около 3–4 минут. В то же время среднее время работы менеджера с клиентом на оформление заказа составляет 6 минут. Менеджерами по логистике было принято решение воспользоваться услугами IT-компании для того, чтобы провести синхронизацию CRM-системы и ресурса МойСклад. Узнав цены и время, за которое IT-компания сможет провести синхронизацию, менеджеры провели подсчёты и сделали вывод, что данная синхронизация может повысить прибыль в разы.

– 4500 рублей — средний размер чека;

– 25–30 человек, согласных на оформление заказа;

– 100–120 человек всего в день звонящих;

– 6 минут на разговор;

– 4 минуты на внесение клиента в МС;

– 3 менеджера для работы с клиентами;

– 2400 рублей за синхронизацию;

– 10:00–00:00 — время работы менеджеров.

1) 110*6=660 минут для разговора с клиентами или 11 часов чистого времени, в то время как магазин работает 14 часов;

2) 30*4=120 минут или 2 часа чистого времени на оформление заказа в МС;

3) 11+2=13 часов для полного цикла работы. Рабочая смена менеджеров составляет с 10:00–17:00, с 13:00–20:00, с 17:00–00:00;

4) 4500:840=5,4 рубля в минуту;

5) 5,4*120=643 рубля в день теряется на оформление клиентов в МС;

6) 2400/643≈4 дня. Время, за которое окупится синхронизация.

Из проведённых подсчётов можно увидеть, что время, за которое окупится синхронизация, составляет 4 дня, далее прибыль будет идти в плюс. Также это позволило в любую минуту при наличии подключения к сети Интернет получить данные о клиенте, которые были автоматически занесены на сайт МойСклад.

При подсчётах не были учтены человеческие факторы, такие как: усталость, невнимательность и т. д., вследствие которых менеджер может забыть указать что-то о клиенте или ФИО менеджера, оформившего заказ, что скажется на его личном заработке.

При адекватном выборе информационной системы, которой будет пользоваться компания, особенно важно помнить, что система должна поддерживать отраслевые стандарты и иметь открытые интерфейсы для легкой интеграции и синхронизации с другими системами компании. Это такие системы, как: системы исполнения заказов на продажу, финансовые системы, системы управления транспортом, системы управления взаимоотношениями между клиентом и компанией и т. д.

Следуя вышеописанным принципам выбора, любая компания сможет выбрать подходящую информационно логистическую систему и оставаться конкурентоспособной на широком рынке длительный срок.

Литература:

1. Вавулин Л. С., Ретивцев И. В. Совершенствование логистических информационных систем на предприятии // [Электронный ресурс]. — 2017. — Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=28904099 (дата обращения: 10.12.2018).
2. Корнелюк П. С. Власова А. В. Rational management of an enterprise with the help of logistics systems // [Электронный ресурс]. — 2018. — Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=35440920 (дата обращения: 10.12.2018).
3. Официальный сайт интернет-магазина «Защитные тенты РФ» // https://защитныетенты.рф (дата обращения: 10.12.2018).

Время на прочтение
21 мин

Количество просмотров 6.3K

Итоговый дашборд:

https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNGQ3MWUzODUtZmNlZi00MDRkLWJlYjYtNDJjODExYzkwNWJlIiwidCI6IjQyNDM0MjljLTFjZWItNDIwMi05ZjcwLTA3ZGRiMTg4NThhMCIsImMiOjl9&pageName=ReportSection

1 Организация потоков данных

1.1 Основные источники данных компании

Компания «Logistic Company» управляет разными потоками и типами данных и работает с ними. Также, проводятся мероприятия по сбору данных для использования при формировании информационных продуктов.

Для представления данных, которые находятся в управлении компанией и используется внутри компании, составлена таблица с описанием данных и их источником получения.

Таблица – Данные компании

На данный момент компания «Logistic Company» не имеет общего хранилища данных, куда могли бы заносится, а в дальнейшем и храниться все новые, периодически поступающие в компанию, показатели и данные.

Используются данные компании для формирования графических представлений различных показателей грузовых перевозок, железнодорожного транспорта и основных железнодорожных операторов. Графические представления формируются каждый раз для каждого графика, таблицы и диаграммы, вручную аналитиками через изменение данных диаграммы в MS Word с переходом в окно Excel для обновления или добавления данных. Некоторые данные формируются аналитиками в общие базы представлений данных и изменяются по мере их обновления, однако, в основном, данные, с которыми работает каждый отдельный сотрудник, могут хранится только у него.

Обмен файлами между сотрудниками осуществляется путем их электронной отправки личными письмами или через облачное хранилище и задачи, в используемой в компании CRM системой Битрикс24.

1.2 Настройка потоков данных Power BI

Данные любой величины и любого типа в деятельности любой компании требуют управления, централизации, хранения и организации, особенно в условиях современного развития, цифровизации и формирования отношения к данным. Их грамотная организация и управление позволят значительно сократить затраты на создание продуктов, независимо от их назначения, повысить общую эффективность работы компании, позволит обеспечить большую доступность данных. Обеспечение доступности данных для всех сотрудников компании также является немаловажной задачей.

Для начала работы с выбранным программным обеспечением MS Power BI необходимо загрузить данные, с которыми бизнес-пользователь будет работать – преобразовывать и визуализировать их.

MS Power BI позволяет загрузить данные из множества ресурсов, от простейших таблиц Excel до подключения онлайн-ресурсов и корпоративных порталов.

Самым простым и примитивным способом получения данных для использования в создании визуализаций является загрузка, заранее подготовленных таблиц со значениями из книги Excel. Основной проблемой здесь может стать удобная и корректная организация необходимых данных на листах книги. Однако, подобный способ загрузки данных в рамках деятельности компании будет очень неудобен ввиду того, что все данные децентрализованы, требуют постоянного ручного обновления со стороны множества пользователей, загрузки в модель и самостоятельной организации.

Работа с данными при использовании решения MS Power BI требует более сложного подхода к их организации, ведению и контролю. Особенно это касается данных, которые находятся в условиях постоянного увеличения и нарастания к общему объему, потому что при увеличении объема данных повышается и сложность их преобразования до уровня в соответствующем формате и готового к практическому применению. Основной задачей организации данных является удобство и скорость их использования, чтобы бизнес-пользователь мог получить доступ к данным в любой момент с гарантией того, что они будут отображены и представлены в корректном виде.

Для реализации такой задачи MS Power BI в рамках своих функциональных возможностей предлагает решение для самостоятельной подготовки данных и получения аналитических решений на их основе. Отвечает за реализацию этой возможности такое решение, как организация потоков данных или DataFlow.

Потоки данных (Data Flow) в MS Power BI представляют собой набор создающихся и управляемых таблиц в рабочих областях службы программы. Таблицы состоят из столбцов, в которых хранится информация различного типа, идентично тому, как это выглядит в базе данных. Управление таблицами заключается в возможности их добавления, изменения и обновления, осуществляемых из общей рабочей области всего потока данных.

MS Power BI позволяет создавать потоки данных несколькими способами, однако создание потоков данных возможно только для пользователей Premium и Pro лицензии программы:

• путем определения новых таблиц;

• с помощью связанных таблиц;

• с помощью вычисляемой таблицы;

• с помощью импорта или экспорта.

Организация работы потока данных заключается в следующем: данные из определенных источников (может быть один) направляются в обработку для осуществления определенных преобразований над ними. Обработка данных формирует все данные в общую базу, из которой данные извлекаются и используются в отчетах и дашбордах.

В качестве основного источника данных для использования в Power BI в рамках решения для компании «Logistic Company» предлагается использовать MS SharePoint.

MS SharePoint – это программный продукт от компании Microsoft, основной задачей которого является создание единой информационной среды в рамках одного предприятия с целью обеспечения сотрудников эффективным каналом взаимодействия. Корпоративный портал на основе MS SharePoint становится как центром коммуникации сотрудников, так и электронным хранилищем данных.

На данный момент в качестве корпоративного портала компания «Logistic Company» использует решение на основе Битрикс24, представляющее собой пространство для взаимодействия сотрудников по сети, управления продажами и клиентами, а также хранения файлов. Однако, данное программное обеспечение не способно эффективно взаимодействовать с решением Power BI. Наиболее корректно и эффективно будут взаимодействовать между собой продукты одного разработчика – Microsoft, ввиду чего, предлагается использовать именно SharePoint только для хранения данных, а в дальнейшем, при желании компании, она может организовать и корпоративный портал с помощью SharePoint.

MS SharePoint как полноценная программа имеет очень широкие возможности для использования. Однако, в рамках исследуемой задачи, SharePoint будет внедрен только в качестве инструмента первоначального хранения, загрузки и управления файлов с данными. Доступ к файлам и загрузкам новых данных будет распределен по отделам компании через создание сайтов на SharePoint. Каждый сайт будет доступен членам только одного отдела. Управлять сайтами будет руководитель каждого отдельного отдела.

Пример создания сайта в SharePoint представлен на рисунке.

Принципы организации загрузки документов и работы с сайтами на SharePoint:

• доступ к полному хранилищу данных и файлов принадлежит генеральному директору;

• в каждой рабочей группе (отделе) есть управляющий, который имеет свой аккаунт SharePoint, как и все участники группы;

• управляющий создает сайт в SharePoint и добавляет туда всех участников своей рабочей группы;

• участникам рабочей группы доступны файлы сайта;

• в файлах хранятся данные;

• задача сотрудников рабочей группы – загружать новые данные в существующие файлы или загружать новые файлы в зависимости от ситуации и условий;

• данные попадают в обработку MS Azure и приводятся к состоянию использования, добавляясь в базу данных;

• сформированные данные становятся доступны сотрудникам в приложении Power BI для создания отчетов и визуализаций.

Интерфейс работы с документами сайта в MS SharePoint для сайта представлен на рисунке

Еще одним участником преобразования данных в потоке будет хранилище Azure Data Lake Storage, представляющий собой набор возможностей аналитики данных. Azure Data Lake Storage использует службу Azure как основу для создания корпоративного хранилища и позволяет обрабатывать поступающие данные, анализируя и объединяя их, формируя базу данных, из которой данные будут доступны для пользователей.

Для наглядного представления потока данных была составлена схема, представленная на рисунке

2 Создание визуализаций в MS Power BI Desktop

2.1 Общие сведения о MS Power BI Desktop

Для создания графических визуализаций данных и решения задач, связанных с графическими представлениями, в рамках данного исследования используется бесплатное программное обеспечение MS Power BI Desktop, обоснованность выбора и описание которого, были приведены ранее.

Визуализации данных для компании будут создаваться с целью улучшения восприятия преподносимого материала в информационных продуктах компании, совершенствования процесса даваемых оценок и прогнозов, на основе визуализированных статистических данных и удобства восприятия данных аналитиками компании для их непосредственного описания.

Выбранный продукт MS Power BI Desktop включает в себя три интегрированных между собой компонента, каждый из которых имеет свой интерфейс, возможности и возможности управления.

Интерфейс, представляющий подсистему визуализации и построения отчетов программы MS Power BI Desktop носит название Power View. В данной подсистеме интерфейс достаточно прост и может быть освоен пользователем на интуитивном уровне.

Интерфейс уровня визуализации данных и построения отчетов представлен на рисунке.

Следующие компоненты программы MS Power BI Desktop отвечают за работу с данными, позволяя работать над преобразованием этих данных для их корректной организации и уникальной пользовательской настройки, способной максимально подстроиться под нужды бизнеса.

Компонент Power Pivot является компонентом моделирования данных, обеспечивающим их высокую сжатость хранения, возможность составления запросов к данным, возможность производить действия над их агрегированием и произведением различных расчетов.

Еще один компонент работы с данными в программе MS Power BI Desktop является Power Query – инструмент, обеспечивающий самостоятельное обслуживания ETL и по своему принципу работы является надстройкой программы MS Excel. Power Query отвечает за извлечение данных из источников различного формата, позволяет производить их изменение в соответствующих потребностях формах представления. Попасть в область работы Power Query возможно посредством изменения запроса для данных таблиц, с которыми производится работа в MS Power BI Desktop. Интерфейс компонента Power Query представлен на рисунке

Основным элементом работы с данными и их управление осуществляется посредством таблиц. Информация хранится в столбцах и строках, на основе которых строятся различные визуальные элементы и представления.

Еще одной функциональной возможностью MS Power BI Desktop является использование формул DAX – коллекции функций, операций и констант, которые в дальнейшем могут быть применимы в формулах и для осуществления формирования различных пользовательских вычислений.

В рамках практической части данной выпускной квалификационной работы основными компонентами, с которыми будет производится работа для формирования визуальных представлений данных будет использоваться такой компонент, как Power View, редко – Power Query, а для создания усложненных пользовательских элементов будут использоваться некоторые функции и вычисления на языке DAX.

2.2 Визуализация

Предметная область данных, используемых в рамках формирования данных визуализаций – грузовые перевозки различными видами транспорта по Российской Федерации. Наибольший уклон сделан в сторону осуществления грузовых перевозок железнодорожным транспортом, ввиду тематики информационных продуктов, для которых предлагается решение по применению технологии.

Структура организации визуализаций состоит из основных страниц, на которых представлена информация по общим показателям грузовых перевозок с их классификацией по видам транспорта. Для многих элементов страничных визуализаций сформированы детализированные показатели, позволяющие просмотреть те или иные данные в расширенной форме. Также, для некоторых элементов, сформированы расширенные подсказки, представляющие не просто численные показатели, при наведении курсора на точку данных, а графические представления для более удобного восприятия и полноты информации.

Для составления визуализаций выбран общий стиль и цветовая гамма, с помощью которой производится выделение и определение тех или иных показателей на протяжении всей визуализации.

Первая визуализация состоит из сводных данных по всей отрасли грузовых перевозок в России. Визуализация представлена на рисунке.

Основные элементы визуализации:

• карточки с обобщенными показателями по отрасли грузовых перевозок;

• круговая диаграмма, представляющая структуру грузовых перевозок по видам транспорта в долях от общего объема;

• график динамики объема перевозки грузов по годам и видам транспорта;

• таблица с показателями объема грузооборота по годам и видам транспорта с цветовым выделением значений таблицы по грузообороту;

• фильтр в виде слайдера в правом верхнем углу визуализации для корректировки периода просмотра показателей.

Применение фильтра позволяет выбрать определенный период, в рамках которого бизнес-пользователь желает просмотреть информацию по грузовым перевозкам. Для взаимодействия с фильтром, необходимо подвинуть курсором мыши одну из сторон фильтра, применяется он автоматически. С применением фильтра, данные визуализации динамически изменяются, кроме круговой диаграммы – она статична, так как общая структура грузовых перевозок по видам транспорта меняется очень незначительно.

Пример использования фильтра представлен на рисунке.

Для графика динамики объема перевозок грузов доступно иерархическое представление с разворотом данных для просмотра по кварталам и месяцам. Для этого в правом верхнем углу графического элемента есть значок иерархии, после нажатия на который каждый раз данные раскрываются на один уровень. Для данного графика, а также всех остальных элементов прочих визуализаций, в которых будет реализована возможность развертывания данных, максимально доступное представление – по месяцам.

Представление по месяцам для графика объема перевозок представлено на рисунке.

Для таблицы объема грузооборота реализована возможность детализации данных как в разрезе лет, так и в разрезе года с учетом вида транспорта. Для открытия детализации необходимо выбрать ячейку, соответствующую желаемой детализации и вызовом контекстного меню правой кнопкой мыши в пункте «Детализация» выбрать доступную детализацию данных.

После выбора детализации, бизнес-пользователю будет открыто новая страница с расширенной информацией по выбранным параметрам.

Детализация состоит из:

• представления общего объема грузооборота в виде гистограммы;

• карточки с указанием выбранного года (все данные указаны данные на конец года);

• карточки представления общего объема грузооборота выбранного периода или периода и вида транспорта;

• гистограммы с изменением объема грузооборота относительно объема предыдущего года;

• гистограммы с помесячным представлением объема грузооборота.

Детализация представлена на рисунке

При выборе детализации по году и виду транспорта (ячейка матрицы, соответствующая желаемой детализации), представление детализации меняется: данные гистограмм с общими показателями представляют результаты только по выбранному виду транспорта.

Детализация по виду транспорта представлена на рисунке

Вторая визуализация содержит в себе более частную информацию, а именно – общие показатели по железнодорожным грузовым перевозкам. Ввиду того, что в рамках основных рассматриваемых продуктов в данной выпускной квалификационной работе, основное внимание уделяется железнодорожному транспорту, участникам рынка, оперирующим подвижным составом железнодорожных грузовых перевозок, именно следующие две визуализации являются основными с наиболее подробным рассмотрением различных данных.

Исходные данные базируются на большом количестве показателей компании, а конкретно – это показатели по:

• парку вагонов в России и по операторам;

• структуре парка (виды вагонов);

• объемы грузооборота;

• объемы перевозок грузов;

• структура перевозки грузов (по видам различных грузов);

• контейнерные перевозки;

• основным операторам подвижного состава;

• выручка и прибыль для компаний;

• динамика и изменения показателей.

Визуальное представление данных по общим показателям железнодорожного транспорта представлено на рисунке

Для составления визуальной картины данных по железнодорожным грузовым перевозкам использовались следующие элементы:

• гистограмма с накоплением для отображения структуры парка вагонов России и наблюдения за динамикой изменений;

• табличное представление лидеров рынка оперирования железнодорожным транспортом по оценкам компании «Logistic Company» из рейтинга, составленного по основным показателям компаний;

• круговая диаграмма по структуре перевозимых грузов по железным дорогам в целом;

• диаграмма с областями, представляющая общий объем грузовых перевозок железнодорожным транспортом за последние 6 лет суммарно.

Данные в таблице по лидерам рынка оперирования подвижным составом выделены, с помощью условного форматирования, различными цветами и столбцами данных по представленным мерам, в зависимости от самой меры и ее величины.

Для данной визуализации доступно два вида детализаций: детализация информации по каждой компании и детализация данных из графика объема перевозимых грузов.

Детализация информации по компаниям рейтинга доступна из контекстного меню при нажатии на ячейку с названием компании.

Детализация данных по компаниям представляет собой отчет по основным показателям, названным ранее. Визуализация данных по операторам подвижного состава представлена на рисунке

Все данные для компаний, в представленной визуализации, агрегированные и представлены только в разрезе лет, детальный просмотр по кварталам и месяцам недоступен ввиду конфиденциальности данных компаний «Logistic Company».

Рейтинг компаний-лидеров информационное агентство «Logistic Company» формирует по:

• величине парка подвижного состава в управлении;

• объему грузовых перевозок;

• объему грузооборота;

• финансовым показателям выручки и прибыли компании.

Визуализация состоит из всех элементов, перечисленных выше, а также добавляется структура парка вагонов по их видам в виде круговой диаграммы, добавляется карточка с указанием места компании в рейтинге по всем показателям и фильтр для возможности просмотра показателей необходимого временного периода по годам. Название компании, в верхней части визуализации, определяется автоматически при ее выборе из таблицы.

Для показателей финансовой деятельности, настроена расширенная подсказка в виде графика с иным типом визуального представления – гистограммой с накоплением, которое демонстрирует по столбцам объем выручки и объем чистой прибыли рядом с расчетом рентабельности чистой прибыли. Расчет рентабельности чистой прибыли производился с помощью создания меры для ее расчета DAX формулой.

Представление подсказки появляется при наведении курсора мыши в точку значения по году. Общий вид подсказки в режиме просмотра отчета представлен на рисунке

Расширенная подсказка создается на отдельном листе любым обыкновенным визуальным элементом, подходящим для обозначения тех или иных данных. Тип страницы «Подсказка» устанавливается в графических настройках страницы, после чего данная страница привязывается к подсказке, и становится доступной при просмотре.

Полноценная гистограмма с накоплением для использования в подсказке к графику представлено на рисунке

Фильтр на странице визуализации данных по компаниям железнодорожных грузовых операторов позволяет так же задать интересующий период для просмотра необходимой информации.

Применение фильтра для визуализации информации по компаниям железнодорожных операторов представлено на рисунке

Помимо детализации данных таблицы компаний-лидеров железнодорожного рынка, визуализация данных по железнодорожным показателям позволяет просмотреть детальные данные по грузовым перевозкам и парку подвижного состава (вагонам).

Также, при выборе одного или двух столбцов года гистограммы с накоплением по вагонам, показатели лидеров рынка и объема грузовых перевозок, в таблице и на графике соответственно, изменятся. В графических элементах отобразятся показатели только по выбранному, в гистограмме по вагонам, году.

К ранее описанным детализациям можно перейти через график общего объема перевозки грузов.

Детализация по показателям грузовых перевозок железнодорожного транспорта России раскрывает информацию по перевозкам в разрезе выбранного года. Здесь содержится информация по:

• объемам и структуре перевезенных грузов за выбранный год;

• контейнерным перевозкам;

• изменению объема перевозки грузов относительно предыдущего года;

• общему суммарному объему перевезенных грузов за выбранный год.

Представление контейнерных перевозок для данной визуализации выбрано не случайно. Контейнерные перевозки на рынке сейчас – популярное и развивающееся направление, поэтому информация об этом будет интересна, полезна и важна для клиента, ввиду чего именно объем контейнерных перевозок выбран, как один из элементов представления, для данной визуализации.

Визуализация детализации по объемам грузовых перевозок железнодорожного транспорта представлена на рисунке

Детализация по парку вагонов том же отчете по общим показателям железнодорожного транспорта содержит в себе примерную структуру парка с учетом только основных видов вагонов. Доля прочих достаточно мало, ввиду чего ее отображение не требуется. Помимо этого, здесь представлена двойная диаграмма со представлением количества списаний и закупок вагонов по всей России по годам за последние 6 лет. Это необходимо для представления динамики производства и списания единиц подвижного состава, а также прогнозирования дальнейших тенденций.

Визуальное представление детальных показателей по структуре парка вагонов представлено на рисунке

Показатели по грузовым перевозкам другими видами транспорта для рассматриваемых продуктов компании «Logistic Company» носят ознакомительный характер и не требуют глубоких анализов и детализаций различных показателей. Поэтому, в рамках выполнения практической части выпускной квалификационной работы были рассмотрены общие показатели грузовых перевозок воздушным транспортом, а также морским и водным.

Визуализация показателей по грузовым перевозкам морским и водным транспортом представлена на рисунке

Визуализация состоит из:

• гистограммы с накоплением, представляющей структуру грузовых перевозок по направлениям: каботажному (внутри страны) плаванию и заграничному;

• кольцевой диаграммы, представляющей структуру отправки грузов из портов России по основным видам транспортировки;

• графика с областью, представляющим динамику перевозок грузов морским и внутренним водным транспортом суммарно по годам;

• гистограммы, представляющей сравнение объема перевалки грузов в портах по бассейнам за два последних отчетных периода.

Визуальное представление данных по грузовым перевозкам воздушным транспортом представлена на рисунке

Визуализация показателей перевозок воздушным транспортом состоит из:

• карточки значения с суммарным объемом перевезенных грузов за последние 6 лет;

• круговой диаграммы с представлением структуры рынка авиаперевозчиков, их долями объема грузовых перевозок на рынке;

• гистограммы с накоплением, которая отображает объем и структуру перевозок по направлениям движения;

• гистограмму с представлением объема перевозок грузов и пассажиров, ранжированную по аэропортам.

Таким образом, с помощью платформы MS Power BI Desktop на основе данных, с которыми производит работу информационное агентство «Logistic Company» для создания своих информационных продуктов, построены визуализации данных с различными графическими элементами и использованием иных возможностей программы.

2.3 Дополнительные визуализации

Визуализация данных в разделе 2.2 осуществлялась посредством использования стандартного набора, предлагаемых возможностей и графических элементов программы Power BI Desktop без реализации каких-либо дополнительных вычислений и мер для использования в представлениях.

Дополнительные визуализации данных, представленные в данном разделе 2.3 формировались на основе изначальных данных, используемых в визуализациях ранее, однако для их создания создавались дополнительные вычисляемые столбцы и меры значений посредством использования формул, функций и некоторых паттернов языка DAX с целью осуществления более детальных и сложных представлений данных.

Дополнительные отчеты визуализации данных не являются детализациями или представлениями каких-либо отдельных элементов, мер или значений показателей, представленных в предыдущих визуализациях. Основная цель реализации более сложных вычислений с данными – это представление более широких и глубоких возможностей работы с данными, настройки данных под каждого определенного бизнес-пользователя, приобретение более глубокого понимания принципов работы данных, их взаимодействия в рамках составления визуализаций.

DAX – это язык функций и формул, входящий в состав некоторых платформ и программного обеспечения от компании Microsoft (Power BI, Excel (Power Pivot) SSAS Tabular (SQL Server)). Язык DAX не позволяет создавать пользовательские функции, циклы и прочие элементы, доступные для создания на других языках программирования. Он позволяет использовать только готовый встроенный функционал для составления расчетов и вычислений с целью наполнения отчетов и визуализаций.

Первая визуализация, построенная путем создания дополнительных таблиц и мер на языке DAX, представленная на рисунке позволяет сравнивать два настраиваемых пользователем периода времени не зависимо от продолжительности. Реализуется данная визуализация путем определения таблиц дат для обоих периодов времени и добавления мер для расчетов и использования в таблице для их представления. Визуальные элементы, используемые в данной визуализации:

• слайдер фильтрации изначальной даты;

• слайдер фильтрации для даты сравнения;

• таблица с вычисляемыми мерами;

• гистограмма со сравнением периодов по видам транспорта.

Данный визуальный отчет строился на основе данных значений грузового оборота в млрд. т-км по видам транспорта из таблицы Total.

Использование языка DAX в рамках составления визуализаций, представленных ниже, осуществляется путем использования функций языка для реализации более сложных элементов визуализаций и формирования несложных логических вычислений для мер и столбцов.

Так, например, таблица Дат для осуществления расчетов основных мер и вычисляемых столбцов является обязательным элементом и построена путем использования стандартного набора функций для ее построения и добавления в модель данных. Добавление таблиц, столбцов и мер производится путем выбора предложенных вычислений в верхней ленте интерфейса программы.

На рисунке представлен код создания таблицы Дат на языке DAX

Simple Date = 
VAR FirstFiscalMonth = 7 -- First month of the fiscal year
VAR FirstDayOfWeek = 0   -- 0 = Sunday, 1 = Monday, ...
VAR FirstYear =          -- Customizes the first year to use
    YEAR ( MIN ( Total[Дата] ))
RETURN
GENERATE (
    FILTER (
        CALENDARAUTO (),
        YEAR ( [Date] ) >= FirstYear
    ),
    VAR Yr = YEAR ( [Date] )            -- Year Number
    VAR Mn = MONTH ( [Date] )           -- Month Number (1-12)
    VAR Qr = QUARTER ( [Date] )         -- Quarter Number (1-4)
    VAR MnQ = Mn - 3 * (Qr - 1)         -- Month in Quarter (1-3)
    VAR Wd = WEEKDAY ( [Date], 1 ) - 1  -- Weekday Number (0 = Sunday, 1 = Monday, ...)
    VAR Fyr =                           -- Fiscal Year Number
        Yr + 1 * ( FirstFiscalMonth > 1 && Mn >= FirstFiscalMonth )
    VAR Fqr =                           -- Fiscal Quarter (string)
        FORMAT ( EOMONTH ( [Date], 1 - FirstFiscalMonth ), "QQ" )
    RETURN ROW (
        "Year", DATE ( Yr, 12, 31 ),
        "Year Quarter", FORMAT ( [Date], "QQ-YYYY" ),
        "Year Quarter Date", EOMONTH ( [Date], 3 - MnQ ),
        "Quarter", FORMAT ( [Date], "QQ" ),
        "Year Month", EOMONTH ( [Date], 0 ),
        "Month", DATE ( 1900, MONTH ( [Date] ), 1 ),
        "Day of Week", DATE ( 1900, 1, 7 + Wd + (7 * (Wd < FirstDayOfWeek)) ),
        "Fiscal Year", DATE ( Fyr + (FirstFiscalMonth = 1), FirstFiscalMonth, 1 ) - 1,
        "Fiscal Year Quarter", "F" & Fqr & "-" & Fyr,
        "Fiscal Year Quarter Date", EOMONTH ( [Date], 3 - MnQ ),
        "Fiscal Quarter", "F" & Fqr
    )
)

Модель связей данных полной модели визуализации доступна на специальной вкладке слева от поля построения визуализаций. Модель связей представляет основные виды связей между таблицами данных в модели данных, позволяя также формировать и пользовательские связи при необходимости.

Модель связи данных для реализации визуализации сравнения настраиваемых временных периодов представлена на рисунке ниже. Для этого использовались таблицы:

• Simple Date;

• Comparison Date;

• Total.

Основным элементом визуализации сравниваемых периодов является матрица со значениями формируемых вычисляемых мер распределенных по видам транспорта по строкам. Меры для вычислений создаются в той таблице, данные которой используются в данной визуализации, здесь – таблица Total.

Меры для вычислений:

• сумма по обороту перевозок (связана с таблицей дат и зависит от нее);

• сумма по сравниваемому обороту перевозок (связана с таблицей дат сравнения и зависит от нее);

• скорректированная сумма сравнительного оборота (корректировка значения сравнительной суммы продаж по количеству дней в двух периодах).

Распределение полей данных в матрице представлено на рисунке

Далее – на рисунках ниже представлены формулы вычислений, сформированные на языке DAX.

Мера сравнительного оборота оценивает выражение,
которое было отфильтровано датой сравнений. В формуле вычислений задается и
активируется связь между датой сравнения и датой, а также выполняется удаление
фильтра по таблице первоначальной даты.

Comparison Оборот = 
VAR ComparisonPeriod =
    CALCULATETABLE (
        VALUES ( 'Simple Date'[Date] ),
        REMOVEFILTERS ( 'Date' ),
        USERELATIONSHIP ( 'Simple Date'[Date], 'Comparison Date'[Comparison Date] )
    )
VAR Result =
    CALCULATE (
        [Сумма оборот],
        ComparisonPeriod
    )
RETURN
    Result 

Корректировка значения сравнительной суммы оборота перевозок производится методом распределения. В данном примере за коэффициент распределения принимается количество дней в двух периодах, а логика корректировки заключается в том, что если в периоде сравнения насчитывается больше дней, чем в исходном периоде, то происходит уменьшение результата по сумме продаж сравнения в соответствии с соотношением между количеством дней в двух периодах

Adjusted Comp. Оборот = 
VAR CurrentPeriod =
    VALUES ( 'Simple Date'[Date] )
VAR ComparisonPeriod =
    CALCULATETABLE (
        VALUES ( 'Simple Date'[Date] ),
        REMOVEFILTERS ( 'Date' ),
        USERELATIONSHIP ( 'Simple Date'[Date], 'Comparison Date'[Comparison Date] )
    )
VAR ComparisonOborot =
    CALCULATE ( [Сумма оборот], ComparisonPeriod )
VAR DaysInCurrentPeriod =
    COUNTROWS ( CurrentPeriod )
VAR DaysInComparisonPeriod =
    COUNTROWS ( ComparisonPeriod )
VAR DailyComparisonOborot =
    DIVIDE (
        ComparisonOborot,
        DaysInComparisonPeriod
    )
VAR Result =
    DaysInCurrentPeriod * DailyComparisonOborot
RETURN
    Result

Таким образом, с помощью языка DAX удалось создать визуализацию, способную подстроиться под необходимость бизнес-пользователя при сравнении различных временных периодов.

Вторая визуализация, построенная с использованием языка DAX, состоит из трех таблицах, представляющих данные по разным уровням детализации данных: по годам, кварталам и месяцам. Данный паттерн визуализации осуществляет расчет роста или падения показателей по периодам. Сравнение происходит с каждым предыдущим периодом.

Визуализация с таблицами представлена на рисунке

Для создания данной визуализации использовались различные меры для каждого уровня представления. С помощью языка DAX для каждого уровня было зафиксировано по три меры, чтобы расчет изменений стал возможным.

Полный список мер представлен на рисунке ниже.

Используемые меры:

Перевозки MOM % = 
DIVIDE (
    [Перевозки MOM] ,
    [Перевозки PM]
)

Расчет динамики изменений различных показателей для применения в продуктах компании «Logistic Company» является очень важным элементом и, практически, основным, так как большинство данных рассматриваются в динамике изменения к предыдущему периоду или соответствующему периоду прошлого года.

Надежные цепочки поставок являются основой стабильного развития логистической отрасли, но в последние месяцы они неоднократно нарушались. Компаниям, которые следят за развитием технологий и оперативно внедряют цифровизацию в рабочие процессы, легче преодолеть растущие проблемы. Мы собрали подборку ИТ-решений, которые могут помочь цепочкам поставок стать более надежными и устойчивыми в 2022 году.

Интернет вещей

Примеры решений:

Многие предприятия используют возможности Интернета вещей, интегрируя технологию с основными бизнес-приложениями, такими как программное обеспечение для бизнес-аналитики. Рассмотрим примеры решений:

Искусственный интеллект

Примеры решений:

Робототехника

Примеры решений:

Автоматизация склада

Примеры решений:

Блокчейн

Примеры решений:

Большие данные и аналитика

Примеры решений:

Nautilus – Управление эффективностью. Nautilus Labs предлагает решения с использованием ИИ, которые помогут морским компаниям снизить расход топлива и повысить эффективность их работы. Программное обеспечение Nautilus анализирует исторические данные о рейсах и прогнозирует оптимальную скорость и расход топлива. Облачная платформа также генерирует данные о производительности судна, которые впоследствии помогают оптимизировать расходы на топливо.

Облачные вычисления

Примеры решений:

SaaS как услуга

Только в 2021 году организации использовали в среднем 137 приложений SaaS, что на 30% больше, чем в 2020 году.

Программное обеспечение как услуга является наиболее часто используемым вариантом для предприятий на облачном рынке. SaaS использует Интернет для доставки приложений своим пользователям, которые управляются сторонним поставщиком. Многие приложения SaaS запускаются непосредственно через веб-браузер, что делает ненужным для клиентов загружать или устанавливать приложение.

Примеры решений:

Автономные транспортные средства

Примеры решений:

Эластичная логистика

Примеры решений:

Программное обеспечение для управления логистики

Примеры решений:

Проблемы с цепочками поставок не исчезнут в ближайшие несколько лет и могут ухудшиться, но с помощью внедрения цифровых решений для оптимизации операционных процессов, компании могут успешно справиться с этими сложностями. В некоторых случаях это может быть шагом к масштабированию бизнеса на новый уровень. Компании, которые не рассматривают возможность внедрения в свою стратегию цифровые решения, могут потерять все конкурентные преимущества и вскоре оказаться позади ведущих конкурентов.

Подписывайтесь на наш Telegram- канал PRO-масштабирование , в котором мы рассказываем о стратегиях, инструментах и успешные практиках устойчивого масштабирования бизнеса.

Тенденции рынка информационных систем управления транспортной логистикой

Подробности

Опубликовано: 08.07.2019 10:28

Автор: Акжитов Евгений Андреевич

Просмотров: 7890

Аннотация: в работе описаны основные тенденции развития систем управления транспортной логистики в России и мире. Приведены основные функциональные требования компаний, принимающих решение автоматизировать транспортную логистику. Проводится анализ того, на каких стадиях автоматизации транспортной логистики находятся компании и какое программное обеспечение используется для решения задач по перевозке грузов.
Скачать: PDF (статья), PDF (выпуск №6).
Ключевые слова: управление транспортом и перевозками, TMS системы управления транспортом, система управления перевозками, TMS программа, TMS логистика, транспортная логистика, оптимизация цепей поставок, оптимизация поставок продукции, автоматизация транспортной логистики.

В последние годы в мире всё больше компаний уделяют внимание логистике. Это связано с тем, что на транспортировку, хранение и упаковку товара затрачивается до 35% от его стоимости [1]. Соответственно, эти издержки влияют на цену товара, которая является одним из важнейших факторов конкурентной борьбы за потребителя. Поэтому для сокращения логистических издержек компании уделяют внимание модернизации своей транспортной логистики. 

1. Потребность в системах управления транспортной логистикой

На текущий момент главным методом реинжиниринга транспортной логистики являются инновации, под которыми обычно понимают развитие и автоматизация технологических процессов. В России развитие транспортно-логистических процессов проходит значительно медленнее, чем в странах Западной Европы и США. Данная проблема связана с тем, что компании понимают масштабность транспортной сети по всей России и бояться браться за такой большой объем работы не имея уверенности в положительных результатах и большой экономии за счет оптимизации. В последние годы в России развитие транспортной логистики уходило на второй план и основной акцент был направлен на оптимизацию складской логистики, так как данная область более прозрачна и проекты чаще всего имеют не такой широкий охват, в отличии от проектов по внедрению систем управления транспортной логистикой.

Вследствие чего появилась существенная разница в распространённости программного обеспечения по управлению транспортной логистикой между Россией и другими развитыми странами, которая сказалась на рентабельности перевозок у российских компаний. В настоящее время рынок транспортных услуг активно развивается. Внедрение более современных информационных систем в сочетании с телеметрическими сервисами (контроль температурного режима, мониторинг перемещения транспортного средства и др.) для контроля за транспортировкой груза позволяют осуществить оптимальную последовательность операций и контроль исполнения поставок на всей цепи продвижения грузов от производителя к потребителю [2].

Для улучшения качества логистических услуг перевозчикам и производственным компаниям необходимо качественное планирование маршрутной сети и оптимальный подбор транспортных средств, что позволит минимизировать затраты времени на перевозку товара и снизить логистические издержки. Реализация на практике данного направления, несомненно, повлияет на доходы компаний и определит их дальнейшее будущее [3].

Информационные технологии являются в настоящее время популярными инструментами, с помощью которых осуществляется модернизация в транспортной сфере. Функционирование современной информационной системы управления транспортно-логистическими процессами основано на создании единого информационного пространства для всех участников, взаимодействующих между собой на различных этапах логистического цикла. Сегодня большинство логистических провайдеров стремится к созданию динамичных цепей поставок, чтобы отвечать на изменение волатильности на рынке транспортных услуг и потребностей клиентов, следовательно, гибкие IT-решения становятся все более важной частью в проектировании логистического цикла.

При этом в условиях неопределенности воздействия внешней среды, взаимодействия множества независимых элементов в транспортной системе, разрозненности транспортных процессов по времени и охвату основное внимание уделяется оперативному управлению транспортными операциями.

Современное развитие информационных технологий, в некоторой степени, повысило степень использования математических методов в планировании транспортных процессов [4]. Однако их использование требует существенных финансовых затрат на разработку и обучение персонала. Таким образом, при принятии решения о внедрении систем по управлению транспортной логистикой необходимо оценить предполагаемые положительные изменения в процессе транспортировки и провести качественный (удобство работы пользователя с новой системой) и количественной (оценка изменения логистических издержек от внедрения системы).

2. Текущая ситуация на рынке систем управления транспортной логистикой

По данным исследования консалтинговой компании «Deloitte», к 2016 году по всему миру крупные производственные и логистические операторы находятся на различных стадиях внедрения автоматизированных систем управления транспортной логистикой (TMS – Transportation Management System) [5]. Двадцать семь процентов респондентов уже находятся на стадии внедрения TMS. Еще 24 процента респондентов активно рассматривают реализацию TMS. Сорок девять процентов респондентов хотели внедрить систему ранее, но в итоге было принято решение об отказе от TMS. При этом, были рассмотрены способы управления транспортной логистикой в компаниях, и оказалось, что самая большая группа (24 процента), до сих пор используют ручной метод учета транспортно-логистических затрат и отслеживают свои перевозки с помощью Excel таблиц (рис.1).

 

Рис. 1. Способы управления транспортной логистикой в компаниях 

Компании, которые решаются вложиться во внедрение TMS, чаще всего выбирают три варианта: собственная разработка, пакетное решение или привлечение интеграторов [5]. Примерно 12 процентов компаний выбрали внедрение системы, полностью разработанной с нуля под их бизнес. Большее число фирм (38 процентов) выбрали для внедрения пакетное решение без каких-либо доработок из вне, при этом 50 процентов фирм решили полностью перенести усилия и позволить интеграторам (компании, осуществляющие внедрение информационных систем) оптимизировать транспортную логистику с помощью внедрения TMS, так как работа интеграторов под заказ становится всё более доступной для малых и средних предприятий по сравнению с набором личного штата специалистов (рис.2). 

 

Рис. 2. Варианты внедрения TMS систем

Компания-интегратор «Cerasis» провела исследование среди своих клиентов, чтобы узнать в связи с чем компании решаются на внедрение ТМS и узнала их основные ожидания от внедрения систем данного класса. Ключевые факторы перехода к автоматизации транспортной логистики показаны на рис.3. Почти 80 процентов покупателей ищут основные функции, такие как оптимизация маршрутов и отслеживание отгрузки. Также данные показывают, что фактор сокращения затрат на перевозку, в том числе использование меньшего количества транспортных средств в результате консолидации отгрузки, сокращение счетов на перевозку, а также более низкие административные расходы, являются серьезными причинами для фирм использующих TMS, хотя вопросы обслуживания клиентов и анализ маршрутной сети также является важным [5]. 

 

Рис. 3. Ключевые факторы перехода на TMS

В опросе консалтингового агентства «ARC» в качестве доказательства важности использования системы было выявлено, что более чем 40 процентов респондентов считает, если бы они были вынуждены отказаться от своих TMS и вернуться к ручным процессам планирования и исполнение, их суммарные затраты на транспорт увеличились бы на 5-10 процентов. 

TMS системы помогают специалистам по управлению цепями поставок в повышении эффективности транспортировки, обеспечивают в режиме реального времени всю необходимую информацию для аналитики с помощью информационных панелей, позволяют делать более обоснованные решения, а также обрабатывать множества других задач, которые не могут оперативно решать, используя телефоны, факсы и электронные таблицы [6].

Компании-интеграторы отмечают рост использования систем управления логистикой в связи с ростом числа компаний, занимающихся электронной коммерцией (рис.4). Ритейлерам приходится учитывать различные бизнес-каналы: розничную торговлю, оптовую торговлю, заказы с мобильных и интернет площадок. Всё это необходимо объединять и оптимизировать, сокращать затраты за счет учета оптимальной загрузки транспортных средств.

 

Рис. 4. Ключевые требования рынка к TMS системам в мире  

Огромной проблемой из-за роста объемов информации становится аналитика данных. Благодаря внедрению информационных систем получается обуздать терабайты информации и получить на основе этих данных полезный набор фактов, которые можно использовать для дальнейшего прогнозирования. Встроенная в TMS-системы аналитика позволяет грузоотправителям придумать качественные ключевые показатели эффективности и использовать собранные данные при выборе поставщиков, планировании транспортных средств на будущие периоды.

Задача планирования транспортной логистики с каждым годом становится всё обширнее и требует интеграции со всеми системами предприятий. Это необходимо для передачи оперативных данных из систем управления производственным циклом для заказа необходимых материалов и их транспортировки. Всё это должно работать в едином ритме. Компании по всему миру требуют максимально упростить и оптимизировать задачу доставки грузов в соответствии с их потребностями и временными рамками.

Многие поставщики систем управления транспортом начинают интегрировать процессы таким образом, чтобы позволить грузоотправителям более эффективно контролировать производственные циклы как часть процесса распределения. 

3. Перспективы использования систем управления логистикой

В настоящее время представителям логистических компаний весьма важно осуществлять всесторонний контроль над выполнением маршрутов, кроме того, необходимо автоматизировано выявлять расхождения между фактическим и плановым выполнением транспортных задач. Эффективное управление логистическими процессами возможно при наличии плановой траектории, на которой будет осуществляться фиксация отклонений фактически выполненных транспортных задач от плановых и незамедлительное принятие решения о их доработке [6]. Совершенствование системы управления транспортировкой в логистике тесно взаимосвязано с внедрением аналитических технологий, которые способствуют повышению эффективности принимаемых решений на оперативном, тактическом и стратегическом уровнях. 

 

Рис. 5. Ключевые области поддержки принятия решений

На текущий момент главной тенденций развития всех информационных систем, в том числе и TMS, является увеличения количества функционала, который будет способствовать принятию решения пользователя или вовсе принимать решение система будет сама (рис.5). По тому же исследованию компании «Cerasis» главная задача систем – помогать в принятии решения при построении маршрутов и транспортных сетей. Системы должны собирать наибольшее количество исторических данных, формировать полную аналитику и предлагать решение для пользователя. Пользователь при выборе перевозчика или необходимого маршрута не должен тратить время на принятие решения, для этого количество результатов должно быть сокращено до 3-5, чтобы у пользователя не было проблем с выбором правильного решения. 

По таким задачам как формирование маршрутов система должна полностью ограничить своевольные решения пользователей, так как все решения системы основаны на оптимизационных моделях, которые сложно построить вручную и корректировки пользователя с большей долей вероятности будут только увеличивать затраты на транспортировку. 

Одной из наиболее важных причин для внедрения системы управления транспортом является выбор лучших цен от перевозчиков. TMS-системы берут информацию о ценах по различным поставщикам, по целому ряду различных маршрутов и организовывают все это в простой список, который позволяет менеджеру доставки принять быстрое и эффективное решение. Это устраняет ошибки человека, делая лицо ответственное за перевозку груза более эффективным в своей работе.

Многие специалисты утверждают, что потенциал для систем управления транспортными огромен и что в течение десяти лет все крупные грузоотправители будут использовать их на регулярной основе. Есть неоспоримые преимущества использования этих систем для контроля и сортировок сложных транспортных сетей. Другим фактором влияющим на рост использования TMS является то, что их начинают использовать мелкие и средние предприятия. Такие предприятия ранее не имели ресурсов для эффективной реализации этих систем. Однако теперь, когда цены упали и в настоящее время доступны системы управления транспортом на основе облачных решений, поставщики программного обеспечения начинают увеличивать охват и учитывать мелких игроков рынка. Данный факт подогревает рынок еще больше, в результате чего эти системы пронизывают каждый уголок отрасли.

В то же время с каждым годом эффективность и функции этих систем делают их более желанными для широкого круга клиентов. Продукты на основе облачных технологий позволяют даже небольшим компаниям использовать возможности высокопроизводительных серверов для достижения точного и глубокого анализа данных. 

Заключение

С постепенным увеличением масштаба транспортной логистики в мире все больше компаний признают необходимость использования системы управления логистикой. Транспортная логистика самая сложная область управления цепочкой поставок, поэтому компаниям необходимо уделять больше внимания и средств к данной области. Компании привлекают интеграторов, чтобы они провели анализ их бизнеса и внедрили систему, которая поможет не только контролировать бизнес и логистику, но позволит увеличить качественные и количественные показатели ведения бизнеса. 

Важнейшими драйверами перехода к TMS для компаний является функционал по оптимизации транспортной сети, автоматическому формированию сборных поставок, оптимизации загрузки грузов в транспортные средства. Помимо этого, важным фактором заинтересованности в системах по управлению транспортной логистикой является сокращение издержек за счет автоматического поиска оптимального по цене перевозчика через процесс тендера. Кроме того, системы управления логистикой помогают пользователям принимать управленческие решения на всех этапах перевозки грузов, а также позволяют отслеживать и совершенствовать процесс доставки.

Литература

1. Таланова О.А. Развитие рынка автомобильных грузоперевозок в России / Д.М. Матвеев, О.А. Таланова, Д.В. Меняйкин // Тенденции развития экономики России и стран СНГ: материалы международной заоч. науч.-практ.конф. – Новосибирск: Медиа центр, 2015.
2. Соколов С.С. // Региональная информатика–2010 (РИ–2010): материалы ХII Междунар. конф. — СПб.: СПОИСУ, 2010.
3. Нырков А. П. Автоматизация управления транспортным комплексом / А. П. Нырков, Журнал Университета водных коммуникаций. — СПб.: СПГУВК, 2010. — Вып. 4 (8).
4. Вайгандт Н. Ю. Современные информационные технологии в автоматизированных системах управления транспортными комплексами // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова, 2013. –  №4 (20). [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-informatsionnye-tehnologiii-v-avtomatizirovannyh-sistemah-upravleniya-transportnymi-kompleksami (дата обращения: 10.11.2018).
5. Stanley E. Griffis, Thomas J. Goldsby Transportation management systems: an exploration of progress and future prospects, Journal of Transportation Management, 2015.
6. Adam Robinson, The Uses and Substantial Benefits of Transportation Management Systems, E-book, 2016.
7. Нырков А. П. Автоматизация управления мультимодальными перевозками / А. П. Нырков [и др.] // Журнал Университета водных коммуникаций. — СПб.: СПГУВК, 2013. — Вып. 2 (18).

Выходные данные статьи

Акжитов Е.А. Тенденции рынка информационных систем управления транспортной логистикой // Корпоративные информационные системы. – 2019. – №2(6). – С. 1-10. – URL: http://corpinfosys.ru/archive/issue-6/59-2019-6-transporttrends

Об авторе

Акжитов Евгений Андреевич – бакалавр РАНХиГС по специальности «Логистика в торговой деятельности», магистрант НИТУ МИСиС кафедры «Корпоративных систем управления», младший консультант по внедрению систем управления логистикой. Сертифицированный специалист по внедрению Oracle Transportation Management. Электронная почта: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Статьи выпуска №6

1. Обзор модуля CRM свободно распространяемой ERP Odoo;
2. Особенности ведения транспортировок в SAP ERP;
3. Тенденции рынка информационных систем управления транспортной логистикой;
4. Решение SAP Business Integrity Screening для борьбы с мошенническими действиями;
5. Учет материально-производственных запасов на предприятии (часть 1).

Мы предлагаем разработку и внедрение информационных систем для решения задач интегрированной логистической поддержки (ИЛП) наукоемкой продукции.

ИЛП — комплекс организационно-технических процедур, нацеленных на снижение производственных издержек в ходе эксплуатации изделия и при поддержании заданного уровня его готовности.

Учитывая современный уровень развития технологий управления жизненным циклом изделий, можно с уверенностью говорить, что создание систем интегрированной логистической поддержки давно перестало быть вопросом престижа или удобства. Сейчас это вопрос конкурентоспособности и экономической выгоды, особенно для наукоемкой продукции в условиях открытого мирового рынка.

Задачи, решаемые информационными системами ИЛП

• анализ надежности изделия для определения работ планового и непланового технического обслуживания;
• разработка работ планового технического обслуживания и ремонта изделия;
• определение регламента и ресурсов для технического обслуживания и ремонта изделия;
• выявление потребности в материальных ресурсах планового и непланового техобслуживания и ремонта;
• разработка программ обучения и программно-аппаратных комплексов информационной поддержки эксплуатации техники с использованием виртуальных компьютерных тренажеров и технологий виртуальной или дополненной реальности и поддержание их в актуальном состоянии;
• разработка электронной эксплуатационной и ремонтной документации и поддержание ее в актуальном состоянии;
• повышение эффективности продаж запасных частей;
• мониторинг процессов эксплуатации и техобслуживания, управление техническим обслуживанием и ремонтом, анализ фактических эксплуатационно-экономических характеристик.

Программное обеспечение и технологии

Функциональность внедряемых систем изделий обеспечиваются следующим программным обеспечением и технологиями:

Программное обеспечение

Технологии

Компания «Иторум» разрабатывает и внедряет информационные системы для предприятий в рамках услуги «Интегрированная логистическая поддержка». Опыт, инициативность и профессионализм команды обеспечат максимально эффективную реализацию технологий ИЛП на всех стадиях жизненного цикла продукции.

Типовые схемы информационных систем

Рост интенсивности товарооборота стимулирует ритейлеров оперативно реагировать на ИТ-новации в логистике. Модели, которые сегодня кажутся российским ритейлерам еще необязательными к внедрению, через пару лет должны стать привычной рутиной, иначе трудно будет догнать западных и азиатских коллег.

Склады ритейлеров имеют довольно высокий уровень автоматизации как с точки зрения оборудования, так и с точки зрения систем управления. Это объясняется особенностями розницы, для которой характерны мелкоштучный и штучный отбор, высокая интенсивность хранения, ASN-приемка, штучный учет продукции из-за необходимости введения обязательной маркировки отдельных категорий товаров.

«Пример автоматизированных складов — распределительные центры ТД «Эра» (управляет сетью дрогери «Улыбка Радуги»), где применяются такие технологии, как отбор посредством автоматизированного конвейера-сортировщика, pick-to-cart, pick-to-light и pick-to-belt, — рассказывает руководитель отдела маркетинга «Солво» Даниил Першин. — Или ритейлера одежды премиум-класса Lady and Gentleman СITY, применяющего RFID-технологию для маркировки и учета шуб, автоматизированную стеллажную систему по организации хранения одежды на вешалках, оборудованную конвейерами и лифтами, управление маршрутизацией грузов».

Ритейлеры, как правило, автоматизируют все основные складские операции — приемку, размещение, внутренние перемещения, пересчет, планирование заказов, отбор, пополнение зоны отбора, упаковку, отгрузку, погрузку в автотранспорт.

Но на более глубокие уровни — применение математических методов для моделирования склада, внедрение систем мониторинга, полная роботизация — выходят пока немногие.

Логистические ИТ-системы и процесс автоматизации склада, по мнению директора продуктового офиса BIA Technologies Антона Рудашевского, можно разделить на несколько уровней:

• внедрение учетных систем (как правило, ритейлеры применяют ERP или WMS);
• применение математических методов для построения модели склада и складских процессов;
• системы мониторинга и трекинга;
• роботизация склада.

Рассмотрим все по порядку.

Эволюция учетных систем

Первая категория систем — простые учетные системы, отражающие бизнес-события или факты и работающие в полуручном режиме: человек заносит в систему информацию, которая распространяется по другим информационным системам согласно заложенным правилам и настроенным бизнес-процессам. «Эти системы есть почти у всех, — рассказывает Антон Рудашевский. — Сегодня трудно найти склад, не имеющий цифровой таблички, в которую вносятся категории, место их размещения, количество, время приемки и отгрузки».

Функционал и возможности учетных систем постоянно расширяются. Актуальная тенденция развития: интеграция WMS-систем с высокотехнологичным оборудованием, таким как системы оптимизации погрузки палет в автотранспорт, системы измерения ВГХ-груза, системы видеонаблюдения, склады-автоматы и сортировщики палет, AGV, дроны и т. д.

Отмечается еще одна тенденция — поставщики WMS создают единые платформы уровня «исполнение цепей поставок» (SCE — Supply Chain Execution) и шире — «управление цепями поставок (SCM — Supply chain management). На рынке отмечается появление модели продаж по технологии SaaS (Software as a Service) — программное обеспечение как услуга. В системы управления внедряются новые механизмы.

«В последнее время применяются облачные технологии для управления несколькими распределенными складскими комплексами, например, решение «Удаленный склад», — рассказывает Даниил Першин. — Практикуется управление коммерческой деятельностью склада (Billing), управление человеческими ресурсами (Labor management), включая мотивационные механизмы, интеграция с системами голосового управления складом, применение на складе мобильных устройств гражданского назначения на базе ОС Android, RFID. Появились многочисленные механизмы по автоматизации приемки на склад, как с использованием принтеров-аппликаторов, так и без, механизмы группового отбора, оптимизации хранения, инвентаризации склада с помощью дронов и самоходных штабелеров».

Система управления складом требует учета особенностей и потребностей конкретного ритейлера. Как правило, доработки WMS могут быть существенны в случае необходимости интегрировать систему с узкоспециализированным оборудованием склада — определенными моделями систем хранения или сортировщиками заказов, системами оптимизации погрузки или хранения, мобильными стеллажными системами, не имеющими стандартизированных интерфейсов для интеграции, и так далее. В остальных случаях требуется настройка уже существующего функционала.

Основные критерии выбора WMS: бюджетные ожидания, степень соответствия предлагаемого решения в рамках тендера требованиям RFP в плане функционала, производительности и опыта компании в конкретной области (например,
продуктовый ритейл
или ритейл одежды и обуви).

В оптимизации и автоматизации складских процессов помимо систем класса WMS могут использоваться системы или модули оптимизации отдельных процессов внутрискладской логистики: система укладки коробов на палете, укладки в автотранспорт с учетом нагрузки на ось, измерения масса-габаритных характеристик груза, низкоуровневые (уровень управления на уровне контроллеров оборудования) системы управления классов WCS и MES.

Методом математического моделирования

Следующий уровень автоматизации — применение математических методов для моделирования, оцифровка топологии и активов склада. Построение модели позволяет создавать идеальную картину склада, предиктивно смотреть на процессы, не только внутренние, но и внешние — складской двор, грузовые потоки между складами, перевозка из центрального хаба на локальные и так далее. «Методами моделирования в России пользуются 10—15% складов, — считает Антон Рудашевский. — Эта категория автоматизации у нас находится в зачатке, так как логисты на местах хотят ограничиться собственной экспертизой и идти по методу проб и ошибок, но практика показывает, что это ведет к рискам и негативным затратам».

Третья категория — системы мониторинга и трекинга. Это технологии, позволяющие оцифровать передвижение объектов (грузы, погрузчики, люди) внутри склада в режиме реального времени, сопоставить идеальную математическую модель с реальными процессами и оценить, насколько они реализуются в рамках составленной модели. Внедряются компаниями, осознавшими, что уровень ручной оптимизации уже не дает им возможности развиваться. Пока этими технологиями пользуются единицы.

Четвертый этап — роботизация склада. Отсутствие ручного труда, роботы-тележки, способные перемещать палеты по территории склада, системы, работающие с этажностью стеллажей, и так далее. Движение в сторону роботизации — мировая тенденция, вызванная необходимостью ускорения логистических процессов и повышения точности управления товарными запасами. Особенно актуальна для сегмента e-commerce. Известно, что гигант интернет-торговли — компания Amazon — роботизировала свои склады.

«Роботизация имеет технологические ограничения, — рассказывает Антон Рудашевский. — Робот не может возить сначала арматуру, потом айфоны, поэтому подходит только для работы с однотипными грузами. В этот сегмент попадают многие e-commerce-ритейлеры, продающие однотипные, мелкогабаритные товары, что дает им возможность полностью роботизировать склады. Думаю, пока в России найдется не больше одного десятка компаний, внедривших роботов на складе».

Обязательный этап

Почему не происходит массовое внедрение роботизации даже в компаниях, оперирующих однотипными и одноразмерными товарами? Одна из фундаментальных причин — отсутствие четкого построения бизнес-процессов.

«Во многих компаниях процессы неточно сформулированы, непонятны, поэтому между ними нельзя выстроить взаимосвязь, — поясняет Антон Рудашевский. — Плохо построенный процесс можно оцифровать, но он не будет работать. «Цифру» нельзя «подкрутить», «цифре» нельзя позвонить, с ней нельзя договориться, она работает по заданным правилам и нормам, и если что-то не стыкуется, автоматизация не получится. Я уверен, многие хотят переходить на более высокие уровни цифровизации, но не готовы к подобным внедрениям. Придется сначала заниматься процессами более низкого уровня. И если учетные системы есть у всех, то математическое моделирование и анализ движения объектов на складе применяет минимальное количество компаний».

Внедрение технологий, связанных с моделированием склада и процессов, тормозят отсутствие достаточного предложения и недоверие ритейлеров к сторонним разработчикам.

Система услуг построения модели склада в России довольно молодая. Хедлайнеры этого направления начинали с формирования внутри своей компании математических команд для решения конкретных локальных задач. Например, такова история компании «Деловые линии», которая сформировала департамент математиков и успешно решала свои задачи автоматизации. Через 3—4 года успешных решений компания стала выводить услуги на внешний рынок.

Проблема в том, что сами математики — производители решений — обычно люди некоммерческого склада, и из таких коллективов редко получаются предпринимательские команды, которые не только создают, но и упаковывают, и продвигают свое решение на рынок. Поэтому в России временной разрыв между успешным применением математического решения и выводом его на рынок в виде услуги составляет 3–4 года.

С короткими спринтами

Сегмент крупной заказной разработки на российском рынке постепенно сокращается. За годы крупных комплексных ИТ-внедрений у ритейлеров накопился немалый негативный опыт, ставший причиной снижения доверия к компаниям-разработчикам.

Нередко выяснялось, что компании не получили тех возможностей и опций, на которые рассчитывали, стоимость решения оказывалась более высокой, чем планировалось, а внедрение проходит так долго, что за это время успевал измениться сам бизнес.

Нарастает новый тренд — продуктовые разработки в короткие сроки. Компания-разработчик создает минимальный продукт — MVP (minimum viable product), с которым идет к клиенту. Клиент доводит этот продукт до ума силами либо собственных программистов, либо разработчиков продукта. В модели MVP используются гибкие методологии разработки, в том числе agile-подход, разработка части продукта силами выделенной команды (scrum-команда) с недельным сроком исполнения (спринтом) и приемкой работ. При таком подходе уменьшаются риски, имеется возможность сразу попробовать, как решение работает на практике, выявить ошибки и внести корректировки.  

Таким образом, ИТ-услуги становятся более понятными и короткими в реализации: если раньше проекты внедрялись 8–14 месяцев, то сейчас 3, максимум 6 месяцев.

«Клиенты стали более требовательными к готовности продукта, — рассказывает Антон Рудашевский. — Разработчики должны предоставить качественную, короткую и приемлемую по деньгам услугу, которая будет объединена с бизнес-эффектом. Если раньше продукт разрабатывался по требованиям клиента, то сейчас — по потребностям: клиент формулирует проблемы и бизнес-потребности, а разработчики адаптируют эти потребности в ИТ-решения и несут ответственность не за выполненное ТЗ, а за конечный результат внедрения».

Обзор актуальных решений

«1С:Транспортная логистика, экспедирование и управление автотранспортом КОРП» — это комплексное решение для транспортной экспедиции, позволяющее управлять собственным автопарком, контролировать работу наемного транспорта, учитывать различные виды перевозок, в том числе сложные, мультимодальные, LTL- и FTL-перевозки.
Продукт актуален для транспортно-логистических компаний, для транспортных подразделений производственных, торговых и прочих организаций с собственной службой доставки, в том числе интернет-магазинов. В основе решения — опыт «1С-Рарус», полученный на проектах в компаниях ПАО «АВТОВАЗ», ГК WETT, «Еврологистик» и других.
Сейчас систему успешно используют сотни компаний-клиентов «1С-Рарус»: АО «Милитцер и Мюнх», ООО «ИксПиО Лоджистикс Фреш», ООО «Брозэкс», Star-Cargo Berlin GmbH, ООО «Очаковская логистическая компания» («О.Л.К.«), ООО «Карго траст», ООО «Агат-Транс», «АЛРОСА-ТЕРМИНАЛ», ООО «РАЙДКАР», ООО «Фреш Фрост Транс» и многие другие.

«1С:Управление Автотранспортом. Проф» — совместное решение фирмы «1С» и компании «1С-Рарус», предназначенное для автоматизации управленческого и оперативного учета работы автопарка: в автотранспортных предприятиях; в транспортных подразделениях торговых и производственных компаний; в прочих компаниях с различной отраслевой спецификой.
Программа широко известна в среде российских автотранспортных предприятий, ее успешно используют ПАО «АВТОВАЗ», ФГУП «Почта России», ПАО «РусГидро», ГК «Бавария», ООО «Дикси Транс», ООО «Каршеринг Руссия», УК «Татнефть-ТрансСервис», ООО «Компания Востсибуголь», ООО «ГазпромТрансгаз Югорск», ОАО «Региональные электрические сети» и другие компании, обладающие автопарками более чем из 100 транспортных единиц, и в том числе такие, размер автопарков которых превышает 10 000 транспортных единиц.

Компания «Солво» планирует представить новую концепцию управления логистическими объектами — Solvo. SCE. Эта концепция соответствует тренду создания единых платформ уровня SCE (Supply Chain Execution) и SCM (Supply chain management), когда конкретные решения формируют единую интегрированную платформу, в которую по мере развития бизнеса легко встраиваются новые модули и продукты посредством сервисно-ориентированной архитектуры (SOA).
Платформа объединяет флагманские решения Solvo. WMS для управления складом, Solvo. TOS для управления портами и контейнерными терминалами, Solvo. Yard для управления складским двором и Solvo. Billing и Solvo. WEB для управления взаиморасчетами с грузовладельцами / заявками от контрагентов.

BIA-Technologies представит на выставке несколько новых для рынка решений.

BIA-Экспертиза — комплекс услуг по адаптации работы систем «1С» к растущему бизнесу компании. BIA-Экспертиза осуществляется компанией BIA-Technologies в рамках проекта фирмы «1С» — Центры корпоративной технологической поддержки (ЦКТП).
Как правило, рост компании и увеличение нагрузки на систему влечет за собой ошибки, необходимость изменять настройки или срочно докупать «железо». BIA-Экспертиза решает задачи масштабирования системы, помогает справиться с большинством проблем при работе с системой автоматизации — от «помогите сделать работу быстрее» и до проведения масштабных мероприятий по эмуляции работы продуктовой среды.
В рамках экспертизы проводится нагрузочное тестирование, позволяющее определить поведение информационной системы в измененных условиях. Подобная работа была проведена для компании «Деловые линии».

«Тракт» — автомобильный навигатор с картографией, разработанный под нужды водителей грузового автотранспорта. Навигатор действует следующим образом: водитель вводит в приложение параметры своего грузовика, а система прокладывает путь, учитывая все особенности и ограничения для грузовиков (может ли данная фура проехать под мостом, разрешено ли по дороге ехать большегрузу, если можно, то в какое время и т. п.). Приложение запущено в середине 2018 года, к марту 2019 года у него уже свыше 30 000 постоянных пользователей.

BIA Proximity — высокоточное отслеживание объектов в режиме реального времени при помощи технологии iBeacon. Пилот реализован на российском заводе, производящем удобрения: сотрудников отслеживают при помощи Bluetooth-сигнала на мобильные устройства, а местоположение техники и продукции завода определяют по маякам. Такое отслеживание позволяет в реальном времени понять, где находятся активы, когда актив использовался в последний раз, кто или что вступали в контакт с активом и т. п. В итоге сокращается время на отслеживание, особенно на большой территории, предотвращается воровство, ускоряются сроки инвентаризации и т. п.

С 15 по 17 апреля в «Крокус Экспо» будет проходить крупнейшая Международная выставка транспортно-логистических услуг и технологий TransRussia. Все ИТ-решения транспортной отрасли — здесь. Получите бесплатный билет, используя промокод tr19iTALA.

Виктория Максимова, Retail.ru 

Особенности применения современных информационных технологий для оптимизации логистических процессов

1. Кукарцев В.В.

   Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева

NovaInfo 31, скачать PDF
Опубликовано 10 февраля 2015
Раздел: Технические науки
Язык: Русский
Просмотров за месяц: 77
CC BY-NC

Аннотация

В статье рассмотрены особенности применения современных информационных технологий в логистике, их роль в оптимизации логистических процессов, а также выделены основные решения, которые позволят достичь логистическим компаниям наиболее эффективного результата.

Ключевые слова

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ЛОГИСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА, ЛОГИСТИКА, ЛОГИСТИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ

Текст научной работы

В современной логистике использование информационных технологий является неотъемлемой частью. Сейчас трудно представить построение и организацию работы процесса доставки товаров без своевременного обмена информацией и без быстрого реагирования на потребности рынка. На сегодняшний день практически невозможно обеспечивать качество товаров и услуг, которые востребованы потребителем, не используя современные информационные системы и программные комплексы для планирования, анализа и поддержки принятия коммерческих решений в логистической системе. И как раз за счет развития информационных систем и технологий логистика стала преобладающей формой организации товародвижения на рынках с высокой конкуренцией в экономически развитых странах.

В современной логистике под информационными системами и информационными технологиями обычно подразумевается комплекс программно-технических средств и методов производства, обработки, передачи и потребления информации в системах обеспечивающих товародвижение. Главным направлением в развитии информационных технологий в логистике является интеграция информационных потоков и коммуникационное обеспечение перевозки товаров. Именно эти направления связаны с интеграционными процессами в экономике стран с высоким развитием и представляют новое научно практическое направление телематику. Данное направление ориентировано на активное применение информационных сетей и вычислительных систем. Но развитие данного направления в нашей стране связано с рядом проблем, которые выделены ниже:

• качество техники и ее техническое обслуживания;
• обучение и квалификация персонала;
• интегрирование информационных процессов;
• стоимость персональных компьютеров, средств коммуникации и периферийного оборудования;
• технологические изменения в процессах, которые связанны с обработкой и использованием информации на местах.

Постоянное развитие информационной логистики связано с растущей ролью информации в хозяйственном процессе, и с развитием компьютерной техники и средств связи. В современном мире значение информации определяется рядом факторов:

• высокий процент информационных ресурсов в общей занятости;
• высокая доля информации в конечной стоимости товаров и услуг;
• инновационной функцией, которая проявляется в генерировании научно-технического прогресса;
• интегрирующей функцией информации в экономическом организме общества, которая в решающей степени обеспечивает ощутимый эффект функционирования экономики.[1]

Актуальность внедрения и применения информационных технологий в логистике связана с непрерывным ростом объемом данных, которые подлежат обработке. Привычными, классическими способами уже, в должной мере, не получается из потока данных извлечь требуемую информацию и это не позволяет её применять для управления компанией. Наиболее весомым фактором в управлении является скорость обработки данных и получение нужной информации. Оборот информации все серьезней влияет на эффективность управления компанией, и соответственно на ее экономические успехи. Помимо этого, все чаще информацию стали называть «стратегическим сырьем». В развитых западных странах расходы на информацию превосходят расходы на энергетику. И при разумном, правильном подходе эти расходы дают свои результаты. Производительность труда существенно увеличивают современные информационные технологии, которые построены на основе применения интеллектуальной обработки данных и концепций информационных хранилищ.

При поступлении необходимой информации и наличию современных технологии ее обработки в логистических системах, фирма сможет извлекать неплохую выгоду. Поэтому логистические подразделения, которые успешно функционируют, ставят компьютеризацию в приоритет и рассматривают ее как важный источник реализации потенциальных возможностей логистики в финансовых аспектах. Если будут использоваться сети электронного обмена данными с потенциальными потребителями, то предприятие существенно сможет повысить свою конкурентность и долю на рынке.

Внедрение средств информационных технологий в логистике ориентировано на то, чтобы обеспечить товародвижение и взаимодействие между подразделениями компании, а также между фирмами в процессе закупки и распределения товаров. И поэтому, исходя из этого, в качестве главного направления исследования следует принимать разделение логистических систем по фазам материального потока с характеристикой обеспечивающих функций логистики (транспортировка, запасы). Важно отметить, что сами по себе информационные технологии в практике организации товародвижения не обладают ценностью. То есть обычная покупка, и установка дорогого специализированного программного обеспечения не смогут привести к решению проблем компании в области логистики. А для того чтобы логистическая система управления давала положительный результат, требуется подробное описание всех физических процессов и только потом внедрение в существующую систему компьютерной программы или разработка эффективного программного обеспечения. Эффективным программное обеспечение становится только в тех случаях, когда при внедрении и эксплуатации программисты и консультанты собирают все отзывы и пожелания от пользователей, делают соответствующий анализ, выбирают подходящие решения и дописывают программу уже под конкретную компанию.

В логистике информационные технологии и автоматизация остаются ключевыми направлениями на современном этапе развития. Но, несмотря на это, логистические информационные системы разрабатываются на различных вычислительных платформах с использованием разных языков программирования, которые часто несовместимы между собой, и создаются, не учитывая требований международных стандартов.

Так как сейчас глобальная сеть Интернет находит все более широкое применение, то такие технологии как штриховое кодирование и электронный обмен данными из чисто технических оснащений превращаются в средства автоматической идентификации поведению современного бизнеса. Поэтому сертификация и стандартизация процессов цепочек поставок и логистических услуг в отраслях экономики Российской Федерации играют значимую стратегическую роль для экономики страны.

Логистическая система на производстве будет эффективна, только в том случае, когда создаются необходимые условия для ее интеграции в существующие производственные процессы. Эту проблему можно решить, если создать соответствующей информационный базис. Сюда входят актуальные обзоры фондов, то есть наличие фактических и планируемых заказов, содержание производственных основных и промежуточных складов и сроков поставки, обработки, ожидания и простоев и контроль над их соблюдением. Чтобы осуществлять сбор этих данных производственная система по всей компании располагает датчиками и измерительными инструментами, они помогают контролировать сроки текущих процессов, их объемы и передают эти сведения для последующей обработке. К своей «измерительной» сети логистическая система предъявляет некоторые требования:

• надежный и быстрый (ручной или автоматизированный) сбор необходимых данных о средствах производства и транспортных средствах;
• наличие структуры внутрипроизводственной информационной системы поддержки принятия решений, в которой всегда содержится актуальная информацию о ходе всех производственных процессов по каждому из участков.[2]

В складской логистики одним из важнейших конкурентных преимуществ и целей оптимизации является время – это едва ли не основной показатель деятельности предприятия, которое использует складские помещения. Обычно тот, кто быстрее всех способен доставить товар до потребителя, тот и ставит условия, другим уже, в свою очередь, остается играть уже по чужим правилам, и практически всегда эти правила являются далеко не самыми выгодными для «отстающих» игроков.

Автоматизация всех процессов логистики склада помогает оптимизировать помимо времени, также и затраты связанные с содержанием большего количества персонала, и, тем не менее, автоматизация самих процессов складирования и хранения – это всего лишь вершина так называемого айсберга.

Требуется внедрить единую систему, для того чтобы оптимизировать весь процесс. Это система должна будет способна обеспечить автоматизацию всех существующих логистических процессов управления складом, а также обеспечивать руководителя информацией о деятельности всей компании.

Современные информационные технологии, которые предназначены для реализации в логистики, предлагают ряд оптимальных решений для множества складских задач. Начиная от простейшего учета и доходя до современных технологий автоматической идентификации на всех стадиях товародвижения. [3]

Опыт внедрения складских систем автоматизации показывает, что основные потребности компаний, которые связаны со складским хозяйством, являются практически идентичными для большей части участников рынка. Во-первых, это оперативный сбор и подробный анализ информации о товаре, проходящем через складской комплекс компании, высокая скорость выполнения операций на складе и точность идентификации товара, контролирование рабочих на складе и создание обоснованной системы мотивации персонала. Данные проблемы можно отнести к потребностям базового уровня, и довольно таки часто их решение с помощью автоматизированных систем управления складским хозяйством уже будет являться достаточным для существенного роста эффективности функционирования склада.

Существует не малое количество программ зарубежных и российских разработчиков, которые автоматизируют работу склада. Среди российских разработок наиболее популярной является программа «1C-Логистика: Управление складом», которая является совместным решением фирмы 1С и компании AXELOT.

Среди зарубежных программ могут быть узкоспециализированные решения для складских комплексов класса WMS (Warehouse Management System). Но в последнее время руководители компаний, связанные с потребностью тем или иным образом использовать складские помещения, предпочитают использовать системы класса ERP (Enterprise Resource Planning) – единой интегрированной платформе. Она способна сделать бизнес-процессы прозрачными для руководителей компании для принятия важных управленческих решений. Такие продукты сочетают в себе развитый функционал, открытость для внешнего взаимодействия и гибкость, и позволяют разрабатывать различные отраслевые решения, представляющие собой новый этап развития систем управления компании. Система, которая приспособлена и адаптирована к задачам отрасли, поможет решить не только стандартные бизнес-задачи, которые предусмотрены встроенной функциональностью, но и учитывать особенности, являющиеся характерными для бизнес-процессов компании данной отрасли.

Не так уж и много ERP-систем, на основе которых разработаны отраслевые решения для складского комплекса. Среди них наиболее распространены системы Microsoft Dynamics. Отраслевые решения созданные на базе этих продуктов предоставляют компании возможность получить конкурентные преимущества за счет создания наиболее эффективных процессов обработки товарных запасов на уровне зон и ячеек, повышения качества обслуживания клиентов, увеличения количества обрабатываемых заказов, и снижения затрат на отслеживание характеристик партий товаров.[4]

Эти отраслевые решения предназначены как для компаний-изготовителей, так и для дистрибьюторских компаний, заинтересованных в разработке эффективного складского комплекса, который даст возможность выполнить обработку немалого количества заказов. При этом их важной особенностью является очень удобный механизм формирования управленческой отчетности, управления закупками и продажами, а также функции управления финансами, механизм учета и анализа в различных разрезах.

Большая часть операций, которые производятся вручную, автоматизируется, и это тем самым помогает избежать большое количество ошибок, которые связанны с человеческим фактором. К примеру, при осуществлении подбора весовых товаров обеспечивается автоматическая корректировка их количества в рамках допустимого отклонения.

Также важно отметить значимую роль логистов-экспертов в решении специальных задач в логистических процессах и в создании технического задания для усовершенствования складской информационной системы. Так как, при внедрении изменений технологического процесса логисты-эксперты способны за достаточно короткий срок существенно уменьшить риски компании на переходном этапе, подготовить сотрудников и получить в итоге максимально положительный результат.

Информационная логистическая система позволяет улучшить управление постоянно усложняющимся материально-техническим снабжением. Для малогабаритных и высокоорганизованных систем производства, например таких, как синхронное производство и поставки «Точно в срок», возможность качественного управления движением поступающих ресурсов становится все более важным. За счет деятельности информационной логистики при обмене снабженческими данными увеличивается эффективность управления запасами. Мгновенное получение информации о движении товаров добавляет уверенности в оперативности доставки товаров и дает возможность провести замену реальных запасов информационными потоками. Обмен снабженческими данными, который распространяется на сеть фирм — поставщиков и транспортных компаний, дает возможность изготовителю снизить затраты, связанные с обеспечением деятельности всей логистической цепи. Компания-изготовитель получает ощутимую выгоду, повысив ее эффективность. Данную экономию можно разделить в определенных пропорциях между тремя участниками процессов: поставщиком, производителем и транспортной компанией, при этом окупая затраты на создание и содержание современных информационных систем и создавая дополнительный доход от их применения. Результативный эффект, которые получается в результате действия информационной логистики, стимулирует всех людей, которые участвуют в логистическом процессе поддерживать достигнутый уровень данного процесса, а также вкладывать новые ресурсы для его дальнейшей оптимизации.

Список литературы

1. Транспортная логистика [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://transportnaya-logistika.ru/
2. Информационно управленческий портал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://portal-u.ru/
3. Гаджинский, А. М. Логистика: Учебник для высших и средних специальных учебных заведений/ А. М. Гаджинский. – М.: Информационно-внедренческий центр «Маркетинг», 2006. – 432 с.
4. Н.В Скузоватова. Методы оптимизации складски процессов в эффективно управлении предприятий. Журнал «Интеллект. Инновации. Инвестиции» Оренбург, 2010. №3. С. 44-51.

Цитировать

Коломиец, Б.Н. Особенности применения современных информационных технологий для оптимизации логистических процессов / Б.Н. Коломиец, В.В. Кукарцев. — Текст : электронный // NovaInfo, 2015. — № 31. — URL: https://novainfo.ru/article/3093 (дата обращения: 22.03.2023).

Поделиться