2 августа 2023

Оптимизация транспорта на производстве: перспективы и ограничения

Какие проблемы необходимо решить, чтобы сделать перевозку пассажиров и грузов более эффективной? Как в этом поможет современное специализированное программное обеспечение? Есть ли на рынке доступные решения этого профиля, и что они могут? Рассказывает заместитель генерального директора компании SIMETRA Дмитрий Петровский.

Большое упущение

В условиях роста конкуренции компании стремятся оптимизировать и автоматизировать производственные процессы. При этом направление внутреннего транспорта часто выпадает из зоны внимания. Это объясняется конечной стоимостью выпускаемой продукции, в которой основная составляющая формируется от затрат на технологические процессы. На фоне этой задачи сокращение издержек по транспортировке заготовок и готовых изделий отходит на второй план.

Влияет и то, что на крупных промышленных производствах или в масштабных строительных проектах часто не оценивают какой объем денежных издержек относится на долю перевозок. То есть вклад «транспортного цеха» в итоговый успех проекта не осознается.

В принципе, если в процессах конкретной компании речь идет только о перевозке людей (допустим, к месту работы), то вопрос автоматизации транспорта для нее будет стоять не так остро. Однако, если имеет место сложный процесс, завязанный на доставку оборудования, сырья, перевозку промежуточных результатов производства между цехами, складами и площадками, тогда оптимизация перевозок с помощью цифровизации становится сверхактуальной задачей.

Если ее проигнорировать, транспорт на предприятии или в рамках проекта станет «узким местом» – каналом утечек потенциальной прибыли через перерасход топлива, неэффективное использование персонала и ресурсов парка транспортных средств. Есть показательные случаи, когда автоматизация транспортной составляющей позволила значительно повысить ее эффективность. В качестве примера можно привести Олимпийские игры в Сочи, где внедрение автоматизации процесса управления перевозками транспортом позволило увеличить планируемый объем поставок грузов на 25 % и в 1,5 раза снизить количество используемых автотранспортных средств. Соотношение затрат на внедрение автоматизированных систем управления и сэкономленных денег на оптимизации – это миллионы к миллиардам за счет объемов работ, свойственных крупным производственным и строительным проектам.

История вопроса

На рынке российских IT-решений для повышения эффективности бизнес-процессов перевозок существует ряд разнообразных предложений. Они варьируются в зависимости от специфики и объема перевозимых пассажиров и грузов, а также технологических возможностей предприятия. Например, существуют системы мониторинга транспорта, которые позволяют контролировать скорость, маршрут движения, расход топлива и другие параметры работы транспорта. Такие решения на сегодняшний момент хорошо проработаны. Их, как правило, предоставляют заказчикам в качестве облачных технологий.

Также существуют специализированные программные продукты для диспетчеризации и управления транспортными компаниями, которые автоматизируют работу с заказчиками и осуществляю мониторинг выполнения заказов на производстве.

Все системы мониторинга и диспетчеризации начали развиваться в начале 2000-х, когда стартовала массовая адаптация GPS, а в последствии ГЛОНАСС-трекеров. С 2008 по 2016 год это направление «выстрелило» по-настоящему, начали создаваться государственные системы. Примером этому является создание систем ЭРА-ГЛОНАСС и «Платон». В этот период активно начали использоватьразличные датчики топлива и параметров грузов, электронные пломбы, инструменты отслеживания соблюдения режима труда и отдыха и т. д. Отдельно стоит отметить системы страховой телематики, позволяющие оценивать стиль вождения, и, исходя из этого, формировать стоимость страхования.

Параллельно вышеуказанным системам шло развитие другого класса решений – логистических продуктов. Это интеллектуальные математические комплексы, позволяющие повышать эффективность работы транспортной отрасли за счет методов оптимизации. В качестве примера можно привести наш отечественный продукт планирования и моделирования РИТМ3 компании SIMETRA.

Примерно с 2018 оба класса систем стали сливаться воедино. Появился класс комплексных IT-продуктов для оптимизации и управления логистических процессов, включающих в себя интеллектуальное программное обеспечение, оборудование и сервисные услуги. Такие комплексные решения позволяют значительно увеличить эффективность бизнес-процессов на всех этапах транспортировки пассажиров и грузов. Это следующее поколение информационных систем для задач автоматизации. И, что немаловажно, это разработки российских IT-компаний.

Что могут новички?

Рассмотрим, что умеет следующее поколение информационных систем, исходя из задач автоматизации. В самом общем виде их функциональность включает в себя весь цикл работы транспорта: это решения по планированию (в том числе прогнозированию) и оптимизации, управлению и контролю, анализу и отчетности информации.

Если перейти к конкретике, такие системы позволяют формировать и управлять заявками на перевозку в привязке к сменам и календарным датам, с автоматическим формированием заявки. Они оптимизируют подбор транспортного средства в зависимости от различных факторов (опасный или составной груз, сложный маршрут и т. д.).

Они также автоматизируют процесс мультиточечной загрузки/разгрузки транспортного средства с возможностью оптимизации маршрута движения для сокращения простоев транспортных средств. Это позволяет максимально оптимизировать заполнение рабочего объема парка транспортных средств, исключив «холостые» рейсы и малоэффективные передвижения.

Кроме того, системы помогают создать многофакторные рейтинги оценки водителей в период календарной смены, где их показатели сравнивают с аналогичными показателями коллег на одинаковых типах транспортных средств. На основании рейтинга водителя руководство предприятия может принимать управленческие решения, а также премировать или штрафовать водителей.

Аналогичные рейтинги можно создавать для перевозчиков – ради стимуляции качественного выполнения заказа подрядными организациями. При распределении заказов предпочтения будут отдаваться фирмам с более высоким рейтингом. Системы помогают формировать рекомендации по обслуживанию технических средств, когда в приоритет ставятся наиболее экономически выгодные транспортные средства (автоматизация процесса формирования очередности обслуживания/ремонта транспортных средств, поступающих в цеха ремонта). Важнейшими элементами здесь можно назвать управление и контроль ремонтного процесса в реальном времени, с отображением информации по загрузке ремонтных цехов, перемещений машин и КПД по сотрудникам цехов. Можно добавить и возможность ведения учета запчастей с получением информации о наиболее часто заменяемых деталях в зависимости от типа транспортного средства, пробега и другой информации.

Наконец, системы обеспечивают выполнение требования Постановления правительства РФ от 25.03.2023 N 476 в части формирования и передачи данных для создания электронного путевого листа. Поддерживается интеграция с внешними информационными системами, чтобы грузовик с производства мог уехать в «большой мир» и перейти в сферу действия другой транспортной информационной системы.

Если говорить про дальнейшую эволюцию подобных систем, которую мы наблюдаем уже сейчас, важно отметить применение искусственного интеллекта в оперативном и стратегическом управлении транспортом. Причем это полностью отечественные системы. Они позволяют реализовывать эффективные функции поддержки принятия решения на основании исторических данных и данных, поступающих в реальном времени.

Анатомия системы

Текущие решения класса комплексных IT-систем построены по модульному принципу для настройки итоговой функциональности под специфику конкретной задачи компании-пользователя. Примерный состав включает в себя следующие модули:

  • Планирование и оптимизация – формирование планов работы транспорта на перспективу с механизмами оптимизации и прогнозирования;
  • Мониторинг материально-технических ресурсов – мультимодальный, сквозной мониторинг, позволяющий контролировать перемещение грузов от поставщика до заказчика на всех видах транспорта;
  • Продвинутый мониторинг – отслеживает нарушителей правил работы транспортной системы на объекте по фото-видео датчикам, ведет журнал событий;
  • Технологическое такси – аналитический функционал по управлению заявками и процессами доставки груза на площадку, позволяющий эффективно управлять и контролировать деятельность по перевозке грузов;
  • Управление перевозкой пассажиров – часто промышленные заказчики имеет такую территорию предприятия или объекта, где оперирует собственный внутренний парк транспортных средств, а дорожная сеть превосходит сеть агломерации, где расположен объект. Приложение для пользователей позволяет оптимально перемещаться – варианты перемещений выводит алгоритм, рассчитывающий оптимальные маршруты на текущий момент;
  • Модуль эффективного вождения – для расчета рейтинга водителя по множеству показателей в интегральном рейтинге: расход топлива, аккуратность вождения, обратная связь по итогам работы и т. д.;
  • Модуль выбора перевозчиков – балльная система для расчета рейтинга репутации подрядчиков;
  • Модуль обслуживания и ремонта – рекомендации по обслуживанию транспортных средств с приоритезацией, учет запчастей, machine learning для предиктивного управления процессом заказа и прогнозирования износа на основе анализа данных по техосмотрам и другим системам, где регистрируются транспортные средства;
  • Безопасность дорожного движения – отслеживание ремонтов и состояния дорожного полотна, статус событий, регистрация недостатков дорожной сети типа выбоин и несоответствия нормативам. А также учет пропусков транспорта на объект, техосмотр.

Примеры типовых задач для решения

Мониторинг действий водителя. Многие водители паркуются с включенным двигателем, что приводит к пустой трате топлива. Водители практикуют агрессивное вождение, что напрямую влияет на техническое состояние грузовика и груза. За нарушения скоростного режима на дорогах общего пользования на организацию-перевозчика выписывают штрафы о нарушении ПДД.

Оптимизация времени использования транспорта. До использования системы заказчик перевозок (например, цех) может забронировать машину на несколько дней, при этом реальное время использования транспортного средства составляет несколько часов. Водители также могут кататься по территории завода, имитируя рабочую деятельность.

Неконтролируемое время разгрузки/загрузки ТС. Несмотря на введенную систему мониторинга, каждый раз необходимо вручную находить данные по конкретному транспорту и принимать дальнейшие решения по его использованию.

Ремонтный цех. Начальники ремонтных цехов не имеют представления о том, важна ли машина для процесса перевозок. При введении системы позиция экономически выгодных машин будет подниматься вверх. Также начальники ремонтных цехов могут принять решение передачи запчастей на транспортные средства, приносящие наибольшую прибыль. Решение даже таких, казалось бы, простых и рутинных задач в масштабах крупного предприятия – это десятки или сотни миллионов сэкономленных рублей.

Проблемы и перспективы

Несмотря на широкий спектр предложений на рынке, некоторые предприятия до сих пор не используют современные технологии для повышения эффективности своих бизнес-процессов. Это связано, в первую очередь, с относительно высокой стоимостью внедрения. Кроме того, осведомленность потенциальных клиентов о возможностях IT-решений в плане оптимизации управления расходами на производственный транспорт не высока.

Специфика таких систем также в том, что они предполагают работу не с одним, а сразу с несколькими компаниями-пользователями – основной заказчик плюс его партнеры и подрядчики. Имеет смысл делить затраты и ответственность по внедрению и эксплуатации между всеми участниками, но такие организационные моменты еще только предстоит прояснить.

Разработать комплексное IT-решение для управления транспортом на производстве нового поколения – долгий и дорогой процесс, требующий компетенций. Если государство заказывает такие системы и ждет разработку, то частный сектор хочет внедрять готовое решение сразу, а готовых решений не существует – как минимум нужно подогнать модули и их функциональность под специфику заказчика.

Однако приходит понимание, что блок транспортных задач невозможно игнорировать или решить точечной автоматизацией. Нужны комплексные IT-системы для оптимизации логистических процессов и управления транспортом.  Уже есть отечественные разработки, позволяющие закрыть все потребности промышленности в части транспорта, которые успешно начали внедряться на производствах.

Источник: Рейс

Исследование iTrend: зарплата для ИТ-специалистов — не решающий фактор при выборе работодателя

23 апреля 2024

Эксперты коммуникационного агентства iTrend провели исследование, в рамках которого проанализировали критерии выбора работы, а также медиапредпочтения более 300 высокоуровневых специалистов из крупных российских ИТ-компаний.

 

Команда iTrend начала работу с Институтом iSpring

19 апреля 2024

Институт iSpring — частный ИТ-вуз нового поколения. Он был основан в 2021 году в Йошкар-Оле российским предпринимателем и основателем международной ИТ-компании iSpring Юрием Усковым.

 

Вебинар РУССОФТ, iTrend и BiToBe: «Работодатель-as-a-Service: новая реальность привлечения ИТ-специалистов»

15 апреля 2024

23 апреля в 15:00 пройдет открытый вебинар «Работодатель-as-a-Service: Новая реальность привлечения ИТ-специалистов»

 

iTrend: освоить маркировку интернет-рекламы можно только на собственном опыте

25 марта 2024

В феврале 2024 года в Москве прошла Конференция «Digital-коммуникации России». Организатор мероприятия – Ассоциация директоров по коммуникациям и корпоративным медиа России (АКМР). Эксперты конференции обсудили острые вопросы рынка digital, в том числе маркировку интернет-рекламы. Об опыте коммуникационного агентства в рамках перехода на работу по новым правилам рассказала Екатерина Саранцева, директор по развитию iTrend.

 

Медиалогия: iTrend – в ТОП-4 коммуникационных агентств по медиаиндексу за январь 2024 года

20 марта 2024

Коммуникационное агентство iTrend вошло в пятерку агентств, получивших наиболее высокий медиаиндекс по данным рейтинга «Медиалогии» за январь 2024 года. Компания заняла четвёртую строчку ранкинга, набрав 433,2 пункта МИ. Медиаактивность участников рынка оценивалась на основе анализа базы российских СМИ, включающей в себя более 88 тыс. источников — ТВ, радио, газеты, журналы, информационные агентства и Интернет-СМИ.

 
Все новости iTrend