Зоя Каика, «Соллерс ГРУП», об автоматизации логистического бизнеса

Компания Logijet («Лорус Лабс») разработала автоматизированную логистическую систему, которая на 50% повысила производительность труда логистов. Что еще удалось изменить благодаря внедрению системы и почему в таких проектах особенно важна поддержка руководителей компании, рассказала заместитель генерального директора ООО «Соллерс ГРУП» Зоя Каика.

Голосовать.png

Зоя КаикаКак возникла идея проекта, который вы представляете в конкурсе «Проект года»? Какие задачи он решает?

Логистика — это отрасль, где уровень автоматизации процессов все еще остается низким. Большинство задач, связанных с перевозкой товаров, до сих пор сопровождается ручным трудом логистов. В нашем кейсе была очень похожая ситуация. Мы понимали, что не сможем повысить конкурентоспособность этого бизнеса, если не перейдём к внедрению решений так называемого цифрового экспедитора.

Это означает, что многие задачи, которые внутри логистического процесса чаще всего решаются за счёт телефонных коммуникаций, телефонных звонков, и работы в Excell, должны быть автоматизированы. Системой должна поддерживаться логика сопровождения транспортной задачи. Мы стремились к сокращению затрат на поддержку логистических процессов, улучшению производительности экспедиторской деятельности за счёт автоматизации операций и работы роботизированных инструментов принятия решений, а также за счет получения данных и принятия последующих решений на основе данных. Нашей ключевой целью было показать существенный прогресс с точки зрения повышения рентабельности логистического бизнеса и снижения всех издержек, которые ему традиционно сопутствовали.

Как проходило внедрение решения? Что было самым сложным?

Самым сложным было не создание программного продукта, а часть, связанная с его внедрением. Экспертиза и плотная работа, которую вели разработчики продукта, непосредственно находясь внутри бизнес-процессов, позволила достаточно быстро выявить избыточные операции логистов. Стало понятно, что является точками боли, которые должен решать программный продукт.

Но процесс внедрения был более трудным. Он потребовал изменения бизнес-процессов, а значит и замены уже сложившихся паттернов поведения людей в бизнесе. Это касается и логистов, и бэк-офиса, и водителей транспортных средств, с которыми на связи традиционно находится логистический экспедитор.

Поэтому ключевой задачей при внедрении стало убеждение сотрудников в необходимости сломать коммуникационные связки, построенные на основе непосредственного живого общения, и перейти к использованию программного продукта.

На какие показатели работы компании больше всего повлиял проект?

Мы чётко определили для себя задачи, связанные с сокращением издержек и повышением производительности в логистическом процессе. Эти задачи удалось решить.

Один из ключевых результатов - повышение производительности труда в логистическом бизнесе на 50%. Ещё один важный индикатор, который свидетельствует об успешности проекта, - это решения проблемы дебиторской задолженности, которая очень часто сопровождает логистическую деятельность. Дебиторскую задолженность в итоге удалось снизить более чем на 25%.

Какие рекомендации вы можете дать коллегам, которые сейчас работают над аналогичной задачей или проблемой?

Важно, чтобы руководство бизнеса разделяло целеполагание и осознавало неизбежность смены бизнес-процессов и перехода к автоматизации и цифровизации. В таких проектах, где требуется слом принятых паттернов поведения и плотно сложившихся коммуникационных связей между людьми, необходимо, чтобы руководители бизнеса сами выступали главными проводниками и идеологами проекта.

Переход на программное обеспечение в той деятельности, которая годами осуществлялась вручную, требует большой воли, этот вопрос не решается на линейном уровне. Поэтому главная рекомендация — быть уверенными в том, что руководство бизнеса является вашим союзником.

За какими ИТ-трендами на рынке следите внимательнее всего, в том числе в рамках «Проекта Года»?

Нам крайне интересно всё, что связано с отраслевыми кейсами внедрения машинного обучения и искусственного интеллекта, а также предиктивной аналитики, моделированием бизнес-процессов на основе данных. Эти направления мне кажутся наиболее перспективными, поэтому интересно посмотреть на реальные кейсы коллег.

Голосовать.png

1255
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.