Иван Денисов, GTLogistics: «В последние годы предпочтения потребителя существенно изменились»

Усиливающаяся конкуренция, меняющиеся предпочтения потребителей — все это и многое другое говорит о том, что перевозчикам пора меняться, и в этом им помогут разработчики TMS-систем, искусственный интеллект и новые подходы к планированию и организации перевозок. Об этом мы беседуем с генеральным директором компании GTLogistics Иваном Денисовым.

Как изменились потребительские предпочтения за последние годы, как эти изменения повлияли на отрасль транспортной логистики?

В последние годы потребитель и его предпочтения существенно изменились. Одним из драйверов таких перемен можно назвать пандемию ковида и последовавшие за ней ограничения. Покупатели стали придавать больше значения скорости и удобству в выборе товаров и услуг. Сегодня смартфон и планшет есть практически у каждого, а они позволяют заказать товар и услугу в любое время и в любом месте.

Выросли запросы по скорости доставки. Жители крупных городов по всему миру привыкли получать доставку в тот же день или даже всего через несколько часов после оформления заказа. Это изменение значительно повлияло на транспортную логистику, поскольку компании вынуждены соответствовать высоким ожиданиям потребителей и активно искать способы ускорения процесса доставки.

Все больше людей предпочитают делать покупки через Интернет в маркетплейсах, что также оказывает значительное влияние на транспортную логистику. Ведь это уже не просто доставка товара из точки А в точку Б. Сегодня логистика стала многоэтапным процессом, который предусматривает сложную цепочку, объединяющую производителей, дистрибьюторов, службы доставки, склады, пункты самовывоза, постоматы, дарксторы и конечных потребителей. Современные потребители хотят полного контроля над процессом покупки, начиная от выбора товара и заканчивая определением времени и места доставки. В связи с этим транспортная логистика должна быть гибкой и способной предоставить персонализированные решения.

Конкуренция становится все более жесткой, и маржинальность розничных сетей снижается. Даже крупнейшие торговые сети получают всего 3–4 процента прибыли от своего триллионного бизнеса, что является очень незначительной суммой.

Как реагирует ретейл на эти изменения? Крупные ретейлеры активно расширяют свои распределительные центры и присутствие в различных регионах, чтобы сократить логистические издержки и увеличить прибыль. Как я уже отметил, за время пандемии покупатели массово перешли в онлайн.

Требования к логистической системе меняются, поскольку ретейлеру приходится работать с физическими лицами и осуществлять доставку товаров непосредственно до потребителя. В результате сборка на складе становится штучной, а не палетной, и требования к системе управления складом также меняются.

Новые игроки для рынка — онлайн-сервисы, не принадлежавшие ретейлерам, продемонстрировали взрывной рост, что осложнило ситуацию. Теперь существуют дарксторы, где заказы быстро собираются для каждого покупателя, ограниченные запасы продукции хранятся там, и требуется подпитывать их товарами.

Вы упомянули дарксторы. Еще недавно мы и слова такого не знали. Как онлайн-торговля, например развитие тех же дарксторов, влияет на логистические процессы? Какие решения и технологии наиболее интересны заказчикам?

Одним из интересных трендов в онлайн-торговле последних лет стали дарксторы. Это конвертируемые магазины или склады, которые используются исключительно для обработки онлайн-заказов. Дарксторы помогают оптимизировать логистические процессы, поскольку сокращают время доставки, упрощают управление запасами и уменьшают стоимость транспортировки благодаря близкому расположению к большинству покупателей. На фоне пандемии ковида многие компании стали активнее использовать дарксторы, чтобы справиться с увеличением онлайн-заказов и сократить сроки доставки.

Как изменились требования покупателей к доставке товаров? Как это влияет на развитие логистических систем и технологий?

Еще пару-тройку лет назад покупатель был готов ждать доставку в течение нескольких дней, при этом еще платить за нее 300–500 рублей. Сейчас ситуация другая. Конкуренция привела к тому, что покупатель хочет получить свои продукты за 15 минут или в течение часа. При этом он предпочтет того, кто доставит их бесплатно. Кроме того, многие люди не желают общаться со сборщиками, а хотят получить именно тот товар, что выбрали в приложении или на сайте. Именно поэтому там должна содержаться самая точная и исчерпывающая информация о наличии товаров в магазине или дарксторе, где будет осуществляться сборка.

Важным элементом является автоматизация склада с помощью WMS-систем. Покупателю важно получить верную информацию о количестве нужного ему товара в реальном времени. Кроме того, клиенты часто заказывают множество штучных позиций, что требует ускорения сбора заказа. Высокоэффективные автоматизированные складские системы не только позволяют сборщикам работать быстро и без ошибок, но и решают эту задачу.

Какие задачи по интеграции сегодня стоят перед разработчиками систем управления транспортом (TMS)?

Важное направление — это интеграция TMS-систем с цифровыми калькуляторами и личными кабинетами водителей в информационных системах транспортных компаний. Такая интеграция не только делает процесс выбора тарифов намного эффективнее и позволяет разрабатывать сложные маршруты с использованием цифровых технологий, но и предоставляет новые возможности по оптимизации логистических процессов и сокращению времени доставки грузов. Таким образом, транспортная логистика продолжает развиваться и адаптироваться к современным цифровым реалиям, открывая новые перспективы роста и трансформации.

Читайте также

Александр Луганский: «Безопасность — это люди»

Межсетевые экраны следующего поколения (NGFW) все шире используются российскими компаниями для защиты от атак и вторжений. О том, как развивается это направление ИБ-продуктов и какие тенденции сегодня заметны на этом рынке, нам рассказал менеджер по развитию компании UserGate Александр Луганский.

Транспортному предприятию важно максимизировать доходность перевозок. Для этого необходимо активно применять технологии управления транспортными потоками. Как пример, представим ситуацию, когда машина только что доставила товары из Москвы в Екатеринбург и возвращается обратно загруженной наполовину. Это означает, что есть возможность оптимизировать маршрут и повысить маржинальность перевозки. С учетом срока возвращения и условий перевозки можно забрать дополнительный груз из Екатеринбурга до Нижнего Новгорода, а затем разгрузиться и взять новый груз, который нужно доставить уже в Москву. Таким образом, маршруты становятся более сложными и требуют учета множества параметров, но такая перспектива реальна и выгодна для всех участников — владельца транспорта и грузополучателя. Подобная кооперация помогает оптимизировать перевозки и увеличить прибыльность бизнеса.

Как искусственный интеллект и нейросети позволяют оптимизировать процессы в транспортной логистике?

Искусственный интеллект становится дешевле. Снижается стоимость обучения систем на его базе. Эта тенденция продолжается, до 2030 года темпы падения стоимости сохранятся на уровне тех же 70% ежегодно.

Транспортные расходы занимают значительную часть общих издержек в цепочках поставок. Данный этап часто становится источником многочисленных потерь для компаний. Во многих компаниях логистические процессы еще не полностью автоматизированы. Логисты часто вынуждены распределять заказы между машинами и строить порядок проезда точек вручную, что не только требует значительных затрат времени, но и ведет к созданию стандартных, шаблонных маршрутов. Такие маршруты часто оказываются неэффективными и влекут за собой дополнительные расходы.

Нередко упускается из виду такой аспект, как некорректный учет интервалов доставки. В результате клиенты не получают заказанные товары в назначенное время, что, в свою очередь, негативно сказывается на общем уровне удовлетворенности сервисом. Статистические данные показывают, что примерно 15 процентов всех транспортных маршрутов избыточны. Это приводит к ненужному расходу топлива, излишней нагрузке на транспортные средства и оплате непродуктивного труда водителей, а также содержанию избыточного автопарка. Следовательно, оптимизация логистики и автоматизация процессов составления маршрутов может принести значительную экономию и улучшить эффективность работы компаний.

Что ждут сегодня клиенты логистических компаний? Высокого качества услуг за невысокую стоимость. Рентабельность логистики снижается. Здесь на помощь приходит бережливая логистика, также известная как Lean Logistics. Это инновационная концепция, призванная повысить эффективность процессов в цепочке поставок.

Важнейшим аспектом Lean Logistics является подробный анализ всех транспортных процессов. Нужно оценить все элементы цепочки поставок, чтобы понять, где происходят наиболее значительные потери. После выявления проблемных зон следующим шагом становится их перестройка и оптимизация. Таким способом можно не только избежать потерь, но и сократить общие затраты в цепочке поставок.

В целом, бережливая логистика предлагает эффективный подход к управлению логистическими процессами. Это приводит к более продуктивной работе, уменьшению издержек и увеличению общей эффективности работы. Схематически механизм работы данного инструмента выглядит следующим образом: анализ, оценка, перестройка и оптимизация — такое уникальное сочетание элементов, которое позволяет достигнуть нового уровня производительности в области логистики.

Рассмотрим более подробно такую сложную и многогранную задачу, как планирование маршрутов. Это процесс, который требует от логиста учета множества факторов. В настоящее время для эффективного составления маршрутов логист должен учитывать около 70 параметров, среди которых наиболее значимыми являются:

• Грузоподъемность автомобиля и объем его кузова. Это определяет, какой объем и вес товара может быть доставлен за одну поездку.
• Интенсивность движения на дорогах, которая может меняться каждый час. Это влияет на время в пути и, следовательно, на общую эффективность доставки.
• Временные рамки приема товаров на различных точках маршрута, время выгрузки и расстояние между точками. Эти параметры являются ограничениями и определяют общую продолжительность маршрута. 
• Совместимость разных классов товаров. Некоторые товары не могут быть доставлены в одном и том же автомобиле из-за различных требований к хранению.
• Производительность склада, количество доступных ворот для погрузки и количество палет, которые склад способен отгрузить. Это важно для определения эффективности складской работы и ее влияния на общую эффективность маршрута.

Каждый из этих параметров может значительно влиять на общий процесс. Например, если логист отправит 10 автомобилей на погрузку, а склад имеет всего пять ворот для погрузки, то машины не смогут заехать на склад вовремя. В итоге будет нарушена вся схема, которую логист тщательно составил, учитывая все пробки, расстояния и другие параметры. В результате даже малейший сбой в одном из звеньев может привести к сбою всей системы. Поэтому при планировании маршрутов крайне важно учитывать все возможные параметры и стараться предугадать все возможные проблемы.

Человеческий мозг, несмотря на все его потрясающие способности, имеет свои ограничения, особенно когда дело доходит до обработки огромного объема информации. Но искусственный интеллект таких ограничений не имеет. Поэтому он способен гораздо быстрее и качественнее анализировать и обрабатывать огромные объемы данных.

Как вы оцениваете зрелость российского рынка систем автоматизации транспортной логистики? Чего пока не хватает, куда развиваться?

Рынок систем TMS в России, хотя и показывает признаки зрелости, все еще имеет значительный потенциал для роста и развития. В последние годы наблюдается активное внедрение данных систем, что связано с ростом потребности в автоматизации и оптимизации процессов управления грузоперевозками. Резюмируем уже сказанное. Одной из ключевых тенденций на рынке является цифровизация грузоперевозок. Современные TMS позволяют автоматизировать многие процессы, связанные с перевозкой грузов: от планирования и маршрутизации до контроля выполнения и аналитики. Это позволяет снизить затраты, увеличить эффективность и повысить качество обслуживания. Еще одна ключевая тенденция — внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в системы TMS. ИИ может помочь в решении сложных задач, связанных с оптимизацией маршрутов, прогнозированием спроса и управлением рисками. Несмотря на то что тренд только начинает набирать обороты в России, его потенциал огромен. Третий важный аспект — интеграция систем TMS с другими информационными системами предприятий, такими как ERP, WMS и другие. В итоге можно создавать единую информационную среду, улучшая видимость процессов и повышая эффективность управления.

Что касается перспектив, рынок систем TMS в России будет продолжать расти и развиваться. С одной стороны, это связано с увеличением объемов грузоперевозок и ростом потребности в их автоматизации. С другой стороны, на рынке появляются новые технологии и решения, которые открывают новые возможности для управления транспортными процессами.

Реклама ООО «ДжиТи Лоджистикс» erid: LjN8KbaZm