Автоматизация транспортной логистики

Одним из наших заказчиков стала крупнейшая российская почтовая сеть, для которой мы реализовали масштабный проект построения системы цифрового управления логистическими цепочками. Специалисты компании спроектировали, реализовали и ввели в эксплуатацию платформу управления данными со сложной архитектурой.

Бизнес-процессы нашего клиента — в общем охвате, представляют огромный массив данных, которые формируются за счет работы более 300 IT-систем, у клиента существует база, которая охватывает более 40 млн. человек, что ежедневно приводит не менее, чем к 11 млн. клиентских взаимодействий и компания “Дэко системс” принимала непосредственное участие в одном из проектов, который связан с аналитикой “Больших данных” и направлен на оптимизацию рабочих процессов, снижение рисков и поиски новых точек роста в плане экономии и монетизации доступных данных и сведений.

В потоке этого огромного массива данных, есть целый кластер информации, который позволяет выявлять отклонения от заданных типовых процессов транспортной почтовой компании. И среди этих отклонений в нашем проекте особенное внимание уделялось так называемым “серым отправлениям”*, которые являются одной из самых значимых проблем в логистике, и блоку данных, связанных с задержками отправлений. И для нас основной точкой роста в проекте стал результат по оптимизации и увеличению скорости работы ситуационного центра, который осуществляет оперативное реагирование на проблемы, связанные с отклонениями, о которых выше.

* серые отправления: данный термин в почтовой логистике означает такие ситуации, которые по смыслу можно сравнить с обычным спамом в электронной почте, который приносит вред (как минимум в виде того, что не правомерно занимает место в памяти информационных систем). А в ситуации с логистикой — соответственно такие отправления просто находятся вне зоны контроля и тем самым съедают материальные ресурсы компании.

Создание и ввод в эксплуатацию платформы по управлению данными

Компания Дэко Системс разработала уникальную платформу, которая позволяет реализовать такие возможности как:

Возможность разворачивания платформы с использованием облака в партнерстве с Mail.ru Cloud Solutions;
Автоматическое масштабирование выделенных под обучение ML-моделей вычислительных ресурсов с использованием Kubernetes*;
Собственные разработки Deco и решения с открытым кодом, зарегистрированные в едином реестре российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных.

Платформа имеет модульную архитектуру. Благодаря этому при появлении у клиента новых бизнес-задач можно наращивать ее функциональность. Встроенный инструментарий и API позволяют развивать и интегрировать платформу в существующий IT-ландшафт компании, представляя собой эффективный инструмент для обработки данных и автоматизации транспортной логистики.

* Автоматическое масштабирование ML-моделей — это процесс адаптации машинного обучения моделей к растущим требованиям по производительности, обработке больших объемов данных или вычислениям в реальном времени. Это может включать в себя улучшение алгоритмов, параллельные вычисления, распределение нагрузки или использование более мощных вычислительных ресурсов.

Непростые задачи оператора почтовой логистики в рамках нашего кейса

Реализованная платформа предназначена для решения следующих задач в логистике:

потоковая и пакетная обработка данных;
формирование озера неструктурированных данных*;
построение классического хранилища данных и нереляционного сегмента квазиструктурированных данных**;
построение витрин данных***;
управление качеством, безопасностью и маскированием данных;
формирование BI-отчетности и дашбордов;
применение машинного обучения для сервисов и монетизации данных.

* «Озеро неструктурированных данных» (Data Lake) — это централизованный репозиторий, в котором хранятся все виды данных в их исходном виде, неструктурированным или полуструктурированным. Он позволяет эффективно анализировать большие объемы данных и использовать их для принятия оперативных решений.
** «Нереляционный сегмент квазиструктурированных данных» — это термин, описывающий сегмент данных, которые имеют некоторую структуру, но не могут храниться и обрабатываться в реляционных базах данных. Такие данные часто представлены в виде графов, деревьев или неструктурированных документов и их обработка требует использования нереляционных баз данных или специальных технологий, таких как NoSQL.
*** Построение витрин данных — это процесс создания интерактивной визуализации данных, которая позволяет легко и наглядно анализировать большие объемы данных. Целью является облегчение восприятия информации и улучшение понимания трендов, закономерностей и взаимосвязей в данных.

Платформа для вашего бизнеса

Разработка такой уникальной платформы, которая позволяет решать нетипичные задачи Клиента, позволила значительно улучшить сервис компании и обеспечить максимальный уровень автоматизации транспортной логистики. И далее как результат анализа накопленных данных связанных с отклонением от типовых решений по маршрутам — эти маршруты отправлений корректировались таким образом, чтобы максимальная скорость сочеталась с минимальной стоимостью. Алгоритмы машинного обучения отслеживали отклонения во всех стандартных процессах, а затем система устраняла такие проблемы, как зацикливание посылок на ленте или повреждение штрих-кода — одни из основных проблемных факторов в логистике. Учитывая большое количество отправлений, система давала возможность пропускать до 20 000 запросов в секунду для внешних источников, вследствие чего транспортная компания смогла в несколько раз увеличить продуктивность работы.

Достигнутые результаты проекта:

Компания-оператор выявила источник дополнительной выручки в размере 250 млн рублей. Это стало возможным после анализа данных о приеме отправлений.
Отслеживание «серых» отправлений позволило сократить их количество на 90%.
Ежедневный анализ информации о задержках отправлений позволил на 85% увеличить скорость ситуационного реагирования на проблемы.

В качестве конкретного примера, связанного с достижением этих результатов, можно отметить:

Доля недоставленных товаров с AliExpress снизилось с 10% до 3-5%, транспортная компания уменьшила срок доставки в 2 раза. Это достигнуто за счет интеграции платформы с китайской логистической компанией Cainiao.

Реальная выгода уже сегодня

DecoSystems — надежный технологический партнер ведущих отечественных компаний. Наши специалисты занимаются разработкой систем, которые становятся основой для автоматизации бизнеса. Среди них продукты для углубленной аналитики, инструменты, работающие с использованием машинного обучения и другие.
Представленная в данном кейсе разработка и все необходимые сопутствующие услуги в первую очередь отлично подойдут компаниям, которые работают с логистическими цепочками. Автоматизация транспортной логистики — одна из ключевых задач системы; она помогает снизить большой процент издержек путем построения оптимальных маршрутов и более рационального использования ресурсов компаний.
Внедрение аналогичных платформ и множества возможных смежных решений, связанных с управлением данными (хранением, сбором и анализом) представляет реальную выгоду для крупных логистических предприятий, т.к. в конечном итоге могут оказывать позитивное влияние на организацию и сопровождение основных бизнес-процессов.

Что вы получите

Экономия

Издержки крупных компаний могут достигать 20%. Оптимизация маршрутов, эффективная комплектация отправлений, правильно подобранные транспортные средства помогли нашим клиентам уменьшить расходы.

Увеличение скорости доставки

Важный фактор в компаниях, работающих с транспортной логистикой. Благодаря автоматизации системных процессов заказы оператора достигли эффективного и своевременного исполнения. На это повлияло моделирование оптимальной системы и построение прогнозных значений, необходимом для выполнений той или иной задачи.

Снижение влияния человеческого фактора

Подобные решения исключают банальную человеческую усталость, которая зачастую является основой типичных ошибок, а также подбирают наиболее оптимальные маршруты доставки грузов.

Повышение прибыли

Автоматизация бизнес-процессов, трендовые и современные аналитические методы при обработке больших массивов данных и нахождение точек роста - основные способы для ускорения обработки заявок, что в конечном итоге прямо влияет на увеличение оборотов компании.

Разработка уникальной для Вашего бизнеса платформы проходит несколько этапов:

Просто обратитесь в нашу компанию по телефону или заполните заявку на сайте, и в самое ближайшее время наши ведущие специалисты выйдут с Вами на конструктивный диалог, окажем поддержку и помощь при рассмотрении различных гипотез для решения проблемных зон, систематизируем вводную информацию, связанную с Вашими бизнес-процессами, и предложим ряд подходов и альтернативных решений для оптимизации этих процессов.
На высоком профессиональном уровне и с учетом повышенных требований к проектной документации составим максимально подробное техническое задание под Ваш проект. Проведем разработку платформы и организуем все необходимые процессы, связанные с внедрением и тестированием информационных систем и алгоритмов. Проведем все необходимые интеграции с учетом требований IT-среды Вашей компании.
Сопровождение. Передадим подробные инструкции с описанием алгоритмов, заложенных в проект возможностей, при необходимости организуем дополнительные консультации по сопровождению, подготовим подробные видео мануалы. Окажем любую техническую поддержку, связанную с использованием реализованных нами решений.

Остались вопросы?

Оставьте контактные данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время