LAMACON в Сколково!
Хочу поделиться с вами просто мегановостью: LAMACON теперь официально является резидентом Фонда «Сколково». Проект прошел все юридические и экспертные барьеры – с первого раза такое удается не только лишь всем, но у нас получилось.

Тут отдельное спасибо программе Fast Track, которая помогла представить на суд экспертов наш инструмент моделирования и обосновать его потенциал и компетенции команды. О программе и критериях отбора я уже писал.

Но самая большая благодарность улетает нашим клиентам, которые подсвечивают для нас зоны роста, делятся опытом и болями, подсказывают, какой функционал в моделировании необходим бизнесу. Многие компании могут похвастаться крутыми проектами, но таким уровнем открытости диалога – все-таки не все. И для нас это доверие очень ценно.

Впереди апгрейд инструмента моделирования: добавим функционал и усилим аналитическую составляющую платформы, что даст возможность нашим клиентам получить новые преимущества для оптимизации цепей поставок. Часть идей уже в процессе реализации – буду анонсировать их здесь.

Спасибо, что вы с нами! 🚀

#СМИ

Цепочки поставок, маркетплейсы и контрафакт
С интересом слежу за небольшим экспериментом Дмитрия Алексеева: он купил кроссовки Asics на WB и Ozon с маркировкой «Оригинал» за 7 и 2,5 тысячи рублей соответственно. Те, кто интересуется темой качественной спортивной обуви, в курсе, насколько сейчас много «пали». Я сам недавно был готов ждать долгую доставку из-за рубежа, только чтобы быть уверенным в оригинальности.

Это навело на такую мысль: контрафакт является главным стопором роста сегмента fashion на маркетплейсах. Риск нарваться на подделку перевешивает скорость и удобство, которые дает e-com, особенно когда значок «Оригинал» может легко появится и так же легко исчезнуть из карточки товара. А такое сплошь и рядом происходит тех маркетплейсах, где селлером может стать каждый.

Когда речь о моде, особенно в сегменте среднего и выше, бренд = доверие. Но доверие начинается с прозрачности цепочки поставок. Логистика – это не просто физическое перемещение товара, но и прослеживаемость его движения. Если цепочка поставок непрозрачна, то вы не знаете, откуда товар пришел, где он произведен, прошел ли сертификацию и сколько вьетнамских детей пострадало при производстве.

💡 Почему важна полная картина «от фабрики до корзины»:
• Для бренда контрафакт – это прямой удар по репутации и выручке. Клиент не будет сильно разбираться, кто виноват – маркетплейс или производитель
• Для маркетплейса подделки – это снижение доверия, рост возвратов и конфликтов
• Для покупателя – это потеря денег, времени, и в перспективе – желание уйти в офлайн

✅ Решение необходимо комплексное:
• Инвестировать в сквозную прослеживаемость цепей поставок
• Внедрять маркировку и увеличивать роль регулятора
• Выстраивать гибкую, но контролируемую партнерскую сеть (здесь лично для меня крутой пример – Lamoda, где я уверен в товаре, потому что я знаю, как у ребят выстроена работа)
• Крутая идея из выводов самого Алексеева по итогам эксперимента: на самом деле выигрышная стратегия для маркетплейсов состоит в том, что, набрав масштаб, вовремя принять бремя лидерства и перейти от использования лазеек к созданию правил.

В общем, электронная торговля в fashion – это круто и удобно. Но без прозрачных цепочек поставок и ответственности участников она превращается в рынок имитаций и губит сама себя.

#рынок

Цепочки поставок в e-com: «Цепная реакция» с Lamoda
📹 Сняли новый выпуск «Цепной реакции», где у меня в гостях была Анастасия Александрова, руководитель отдела развития цепей поставок Lamoda.

Настя поделилась, как маркетплейс развивает омниканальную логистику после открытия магазинов Lamoda Sport, соблюдает часовые слоты курьерской доставки и оптимизирует логистику в период распродаж. Еще обсудили больную тему для fashion: как снижать объем «мертвого стока». Сейчас Lamoda тестирует классную новую механику, когда неподошедший товар может выкупить другой клиент, пока он еще на сортировке или даже в ПВЗ.

📎 Все выпуски «Цепной реакции» можно посмотреть на Rutube- и Youtube-каналах LAMACON. Их, кстати, накопилось уже немало: мы успели обсудить цепочки поставок в FMCG, ритейле, е-коме, химической и агропромышленности, поговорили о работе транспортных компаний, а еще затронули ИТ и консалтинг в логистике. Интересно, кто-нибудь угадает, какую тему и с кем обсудим в следующем выпуске? 😉

#СМИ #полезное

Главные препятствия в коллаборационном планировании цепей поставок
Наткнулся на новость, что на одной из конференций ритейлеры и поставщики обсуждали, как наладить партнерство в данных для совместного планирования. Вижу тут несколько проблем, и они не то чтобы лежат в области данных, скорее дело в процессах.

Во-первых, совместное планирование – это 4 уровень процессной зрелости по Gartner. Пока компании уверенно не встали обеими ногами на третью ступень интегрированного планирования, то есть не оптимизировали максимально внутренние процессы, попытки сделать сквозную цепочку будут сталкиваться с трудностями. Этот этап неизбежен с ростом зрелости, но он еще впереди.

Второй момент заключается в том, что ритейл находится в несколько более сложных условиях с точки зрения планирования, чем FMCG. Ассортимент FMCG меньше, а сами товары часто относятся к одной категории, поэтому управлять продуктом и прогнозировать продажи можно с более высокой точностью, чем в ритейле с огромным количеством наименований товаров в каждой их категорий, EDLP и промо и кучей других нюансов. Кроме того, некоторые FMCG компании на российском рынке переняли лучшие практики от своих глобальных материнских компаний, что сказалось на уровне зрелости.

Важно еще и то, у ритейла экономика мотивации совсем другая: для торговой сети доля даже самого крупного FMCG-бренда — 1-2% от оборота. Выстраивать сложное совместное планирование ради 1%? Ну, такое… У производителя же федеральный ритейлер типа X5 — это 10–15% оборота. Это совсем другая глубина оптимизации, и экономия видна в деньгах сразу. Собственно, и за проектами по планированию совместных цепочек к нам обращались именно FMCG-компании.

Но очевидно же, что теннис – это игра для двоих. Так что и готовность должна быть с обеих сторон. И когда внутренние резервы для оптимизации будут исчерпаны, встанет вопрос: где еще найти экономию? Ответ: только в сотрудничестве с партнерами. А когда будет реальная экономическая мотивация, там и данные подтянутся.

💡 Кстати, думаю, первыми подобные проекты стартуют для товаров 1) с большой долей представленности на полке 2) со сложными цепочками и большим числом касаний 3) с низкой точностью прогнозирования.

#рынок

Светлая сторона дарксторов
Недавно в региональной прессе пролетела новость с громким заголовком «Внутрь магазина больше не попадете»: о том, что федеральные торговые сети развивают формат дарксторов. Это, конечно, адский кликбейт – традиционная розница отлично себя чувствует. Но из-за развития электронной торговли интерес к «темным магазинам» действительно растет.

Небольшой экскурс в историю: самой идее даркстора уже четверть века, в начале 2000-х сеть супермаркетов Sainsbury’s пыталась внедрить этот формат в Англии. Но рынок еще не привык к доставке продуктов, и проект не взлетел. В России первопроходцем стала компания «М.Видео» в 2013 году, однако скоро отказалась от этой идеи. Вторая волна популярности дарксторов накрыла Россию в 2017. Но бум доставки пришелся, конечно, на пандемию.

Почему не использовать для сбора онлайн-заказов инфраструктуру магазинов? Дело в оптимизации процессов сборки и логистики, чтобы клиенты получали заказы как можно быстрее. В идеально функционирующем дарксторе все продумано до мелочей: расположение товаров и их комплектация, работа сборщиков заказов и курьеров, места хранения, товарное соседство. И расположен он тоже должен быть не абы где.

Мы разработали подход к выбору оптимальных локаций для дарксторов, когда это еще не было мейнстримом. Расскажу поэтапно.

1️⃣ Прогноз емкости
На основе географии, ассортимента и CVP (обещания клиенту) определяется емкость канала e-commerce с детализацией по товарным категориям.
2️⃣ Greenfield-анализ
Позволяет найти потенциальные локации дарксторов. Локации определяются на уровне ячеек – «гексов» – и конкретизируются на следующих этапах.
3️⃣ Анализ инфраструктуры
Проводится геоанализ локаций потенциальных дарксторов для оценки подходящей инфраструктуры в заданных районах. Анализируются площади, соответствие требованиям по парковке, площадки для маневрирования фур, подъездные пути и так далее.
4️⃣ Коммерческая проверка
Фильтр найденных локаций через призму стоимости аренды или покупки, а также детализированных требований, например, подведенных коммуникаций.
5️⃣ Формирование списка объектов
Разработка оптимизационной модели для выбора оптимальной конфигурации сети с учетом CAPEX на открытие и OPEX на склад и транспорт.
6️⃣ Проверка через сценарии спроса
Моделирование разных сценариев занимаемой доли рынка на заданном горизонте планирования и определение приоритетности открытия дарксторов.
7️⃣ Оптимизация цепей поставок (опционально)
Централизованная vs. децентрализованная логистика, эшелонирование запасов, параметры пополнения запасов и так далее.

📎 Кто хочет больше погрузиться в тему, есть еще лекция на тему открытия дарксторов.

Ну, или можно с закрытыми глазами кидать кнопки в карту, тоже будет работать. Правда, наверное, не слишком хорошо 😉

#рынок #полезное

Операция «Пломбир»
Пока мы все ждем обещанного синоптиками аномально жаркого лета, решил вам рассказать про логистику главного летнего десерта – мороженого.

📌 Холодовая цепочка – это дорого
Заморозка – капризный продукт, а рефрижераторы – самый дорогой вид транспорта. А сбои в работе техники или промедления при перегрузке – это если не потеря продукта, то товарного вида наверняка.

📌 Нетипичное покупательское поведение
Если вы спросите себя, как вы покупаете мороженое, то поймете, что скорее всего не так, как другие продукты в корзине. Мороженое чаще всего приобретется спонтанно в лотках или небольших магазинах по пути. Это значит: много точек, мало объемов на каждую.

Интересный факт: в Норвегии, где люди нередко живут в частных домах в отдалении от магазинов, своя необычная модель покупки мороженого летом. Так как самим довезти этот продукт целым из отдаленного магазина сложно, фургон-рефрижератор развозит его прямо до домов, а клиенты в специальном приложении видят, когда машина будет у них.

📌 Модель доставки
Даже гипермаркет не закажет полтонны мороженого, этот продукт должен быстро оборачиваться. А раз партии маленькие, чтобы хорошо утилизировать машину и сделать доставку рентабельной, она должна за день объехать много точек. Это, в свою очередь, накладывает требования на инфраструктуру: необходимо много небольших складов достаточно близко ко всем точкам продажи. Буквально: в каждом городе, где вы хотите продавать мороженое, нужен локальный склад.

📌 Критически важная категория
В одном небольшом магазинчике могут продавать 50 пломбиров в неделю. Копейки? Да. Но если отказаться от мороженого совсем, то есть риск существенно снизить поток покупателей и их лояльность.

Так что каждый пломбир – результат филигранной логистики. Надеюсь, вы вспомните об этом, открывая мороженку на жаре.

#рынок

«Слишком много зарабатываете»: Почта России против высоких зарплат курьеров
Пока айтишники гадают, почему курьеры получают больше них, Михаил Волков из «Почты России» предлагает согнать всех доставщиков на единую цифровую платформу. По мнению эксперта, такой контроль рынка доставки позволит снизить вышедшие из берегов курьерские зарплаты.

Первое, что мне неясно: кто будет создавать, владеть, а главное, определять приемлемую «таксу» на этой платформе. Честно говоря, похоже не на борьбу за эффективность, а желание, чтобы курьер стоил, как почтальон. Тогда, наверное, и доставку еды стоит ждать примерно через неделю.

Но правда вот в чем: рынок саморегулируется. Если курьеры зарабатывают столько, значит есть именно такой спрос на доставку. Курьеры – это самый дорогой тип «последней мили» в цепи поставок: один доставщик для парочки небольших по объему заказов. И пока потребитель готов платить за удобство, то почему бы бизнесу не платить курьеру, который делает это возможным? Особенно, когда это обеспечивает необходимую долю рынка.

Вся эта история – вообще не о логистике и зарплатах. Она о желании централизовать и контролировать рынок, где частные игроки играют по правилам спроса и предложения, а кто-то с этим не справляется и хочет создать такую платформу, чтобы никто не выбивался.

📌 В итоге все сведется к простому факту: только когда курьерская доставка станет слишком дорогой для кошелька, люди пойдут пешком. Пока цена комфортная – курьеры стоят своих денег. Это единственная рациональная точка отсечения.

Интересно, считают ли курьеры, что топ-менеджеры «Почты» зарабатывают слишком много? 😉

#рынок

Стоимость логистики в цене российской продукции составляет порядка 60%
Увидел новость, от которой, наверное, вздрогнули бы даже те, кто далек от цепочек поставок. Еще бы – доставка дороже товара. Наверное, как раз те помидоры, которые летают бизнес-классом 😉

Однако оказалось, дело все-таки в заголовке. У высказывания конкретный контекст: речь идет про структуру логистических затрат при экспорте. Если во многих странах при международных перевозках путь товара внутри страны обходится дешевле (30% затрат на своей территории и 70% на чужой), то в России этот сплит обратный. Что, в целом, неудивительно, при масштабах нашей страны.

То есть, даже если у отечественных товаров конкурентная себестоимость и другие классные характеристики, при неэффективной логистике итоговую конкуренцию они могут проигрывать. Мощный стимул оптимизировать внутренние маршруты до экспортных хабов.

📌 Левитин, кстати, предлагает строить торговые зоны прямо в регионах сбыта, как это делают Китай и Индия, и считать логистику прямо оттуда. А еще рычаги оптимизации, чтобы «внутреннее плечо» не съедало столько денег, может подсказать математический двойник.

#рынок

Cost-to-Serve: возможности логистической экономии прячутся в деталях

Один крупный российский производитель куриного мяса довольно долго и успешно поставлял продукцию в известную сеть ресторанов фастфуда. Объемы – значительные, клиент – стратегический, сотрудничество – прибыльное. В целом прибыльное, однако внутри цепочек поставок спряталась «утечка» – невидимая ровно до того момента, пока не был проведен Cost-to-Serve анализ.

Что такое Cost-to-Serve?

В контексте логистики Cost-to-Serve – это анализ операционных затрат полной цепочки поставок компании на удовлетворение спроса каждого клиента в разрезе каждого наименования продукта. Такой детальный расчет стоимости обслуживания можно настроить на основе результатов математического моделирования цепи поставок, что и было сделано в этом проекте.

Минус 200 миллионов в год

По итогам анализа на исторических данных выяснилось довольно неожиданная деталь: по нескольким позициям куриного ассортимента бизнес работал в основательный минус. Суммарно убыток составлял более 200 миллионов рублей в год по ряду SKU. Просто оттого, что доставка, хранение, перемещение и обслуживание этих позиций обходились дороже, чем за них платил клиент.

В итоге, компания-производитель с полученными данными анализа вышла на переговоры с фастфуд-сетью и изменила условия контракта. Результат – не только ликвидация убытков, но и выстраивание прозрачной системы оценки рентабельности каждого продукта для каждого клиента.

Что делает Cost-to-Serve полезным

Cost-to-Serve помогает детализированно увидеть все затраты, необходимые, чтобы продукт добрался до клиента. И чем больше звеньев в цепочке поставок, тем более вероятно, что где-то может быть скрыта неэффективность.

Классический подход не спасает

Почему так выходит? Дело в том, что на больших масштабах привычные схемы и менеджерская интуиция могут подвести. Мы можем считать, что крупный клиент – всегда прибыль, что большие кванты поставки – всегда выгоднее, а структурирование затрат по типу (производство, транспорт, склад) – это достаточно. Но реальность бывает сложнее.

В отличие от классического P&L-анализа, который рассчитывает затраты «сверху вниз», распределяя общие суммы на клиентов на основе исторических данных, анализ стоимости обслуживания на основе математической модели считает затраты «снизу вверх». Это позволяет не усреднять, а учитывать больше деталей: от переменных производственных издержек до специфических требований конкретного клиента по доставке определенного продукта. Еще в модели можно прогнозировать, как изменятся затраты и прибыльность при колебаниях спроса, изменении маршрутов, росте тарифов или расширении на новые рынки.

Таким образом, анализ стоимости обслуживания в цепях поставок необходим:
📌 Для выявления убыточных SKU, клиентов, схем доставки
📌 Для приоритизации ассортимента и разработки клиентской стратегии
📌 Как основание для переговоров о пересмотре условий, цен, SLA
📌 Для определения влияния структуры цепей поставок или схемы работы с клиентом на затраты на обслуживание или рентабельность продукта
📌 Для оценки будущей прибыльности при выходе в новые регионы или сделках слияния-поглощения
📌 Для обоснования решений при оптимизационном моделировании цепей поставок

Последний пункт чуть подробнее. В проектах по моделированию и оптимизации цепей поставок есть один из самых частых вопросов, который задает заказчик, когда получает результат: «Почему модель предложила открыть склад именно здесь или обслуживать клиента с определенного РЦ?» Как раз Cost-to-Serve может «расшить» оптимизационное решение модели и увидеть, где были найдены возможности для экономии.

Так что, если в вашей цепочке поставок где-то прячется условный «цыпленок», который «съедает» миллионы, возможно, пора приглядеться к логистическим процессам внимательнее.

Материал подготовлен экспертами консалтинговой компании LAMACON специально для канала «Логистика без границ». Блог генерального директора LAMACON Дмитрия Красилова о применении оптимизационного моделирования в логистике.

Дизайн цепи поставок и неопределенность
Решил поделиться с вами идеями из статьи Дона Хикса, генерального директора Optilogic. «Адаптируйся или умри», – категорично заявляет мистер Хикс, рассуждая о том, что вчерашняя цепочка поставок оптимальна для вчерашнего дня, а нам надо думать про завтра.

🔹Оптимизация – не финальное решение, а постоянный процесс
Задача в проектировании цепи поставок – постоянное преобразование текущей цепочки поставок в лучшую ее версию. Бизнес-окружение меняется, поэтому дизайн цепочки должен быть гибким и адаптивным. Цикл: оптимизировать → наблюдать → корректировать → повторить.

🔹Недостаток данных – норма
При моделировании будущего состояния цепи всегда будет не хватать данных: по новым маршрутам, продуктам, срокам, тарифам. Это и есть «проблема отсутствующих данных» – её невозможно устранить, с ней нужно научиться работать.

🔹Мастерство – делать обоснованные оценки при недостатке данных
Надежный прогноз строится не на полном наборе точных данных, а на грамотных предположениях, которые нужно критически оценивать и тестировать. У классных экспертов есть «чувство ошибочности» – ощущение, насколько вероятна та или иная догадка. Ключевое – признание неопределенности и мастерство работы с ней.

🔹Повышение устойчивости – в умении работать с неопределенностью
Конкурентное преимущество получают те компании, которые умеют эффективно проектировать будущие цепочки поставок, несмотря на нехватку данных.

🔹Моделирование – это инструмент в руках экспертов
Современные платформы позволяют строить модели цепочек поставок, оптимизировать их, тестировать сценарии – при необходимости вплоть до уровня SKU, заказов и поставок. Однако критически важны входные предположения и интерпретация, где ключевую роль играет опыт экспертов.

🔹ИИ – тоже всего лишь инструмент
Искусственный интеллект в поиске своего места среди всех других методов анализа. Да, он может находить закономерности, которые иногда не могут обнаружить аналитики-люди, но все же это не панацея.

🔹Резюме
Делать прогнозы сложно, но именно этим и занимается дизайн цепей поставок. Причем, проектирование цепочек поставок – это, в первую очередь, люди и их компетенции.

Тут я полностью солидарен с Доном Хиксом. Именно поэтому всегда акцентирую, что мы предлагаем рынку не только инструмент моделирования, но и экспертизу команды, полученную не в одном десятке проектов.

Оригинал публикации можно почитать здесь.

#полезное

Что посадить, чтобы выгодно продать: оптимизация работы с сельхозкультурами

В цикле статей эксперт консалтинговой компании LAMACON поэтапно раскрывает, как математическое моделирование помогает оптимизировать различные участки цепи поставок в АПК. В предыдущих материалах были рассмотрены оптимизация реализации готовой продукции и повышение эффективности использования инфраструктуры
В данной статье речь пойдет о самом начале цепочки: работе с сельскохозяйственными культурами. Для компаний, у которых есть собственные поля, рассмотрим планы по севообороту, для переработчиков — планы по закупке сырья от сельхозпроизводителей

Подробнее: https://clck.ru/3MpXVz

Туапсе усиливает роль в агроэкспорте
В Туапсинском порту строят четыре новых зернохранилища с автоматизированным управлением и интеграцией с ж/д-приемниками. Крутой шаг к обновлению перевалочной инфраструктуры, которая критически важна для экспортных цепочек в агросекторе.

📌 Недавно рассказывал о нашем исследовании инфраструктуры АПК. В нем как раз выявили, что ограниченный и неравномерный доступ к перевалочным мощностям для экспорта – одна из инфраструктурных проблем, с которыми нередко сталкиваются сельхозпроизводители. Особенно это чувствуется в сезон: высокая загрузка портов и ж/д сильно сказывается на стабильности и сроках отгрузки.

Сейчас основным южным терминалом остается Новороссийск. Однако развитие Туапсе в качестве еще одной «точки выхода» – это движение к более диверсифицированной и устойчивой логистике. Это не только снижает нагрузку на действующие терминалы, но и дает возможность производителям выбрать более экономически обоснованные маршруты.

В общем, развитие портовой инфраструктуры – не только вопрос логистики, но и стратегическое условие роста агросектора.

#рынок

«Магнит» вложит 40 млрд в складскую логистику со ставкой на роботизацию
На днях «Магнит» открыл федеральный РЦ площадью 86 тысяч квадратов. Он станет хабом преимущественно для сети «Магнит косметик» и будет будет обслуживать 7000 магазинов по всей стране, заменив целых три других склада. До 2026 года компания вложит в логистическую инфраструктуру еще 40 млрд рублей, из которых 5 млрд предусмотрены на внедрение роботов.

Что тут важно с точки зрения цепочек поставок:

📌 Централизация через хаб – оправданный шаг для низкооборачиваемых SKU. Оптимально расположенный РЦ позволяет снижать издержки за счет укрупнения поставок от производителей и эффективнее управлять запасами на уровне всей сети.

📌 Для проектов с таким масштабом и объемом инвестиций возрастает цена ошибки. Давайте вместе прикинем: 86 000 м2 со средней стоимостью квадрата около 120 тысяч рублей – это более 10 млрд только за «коробку». Не просто так я в прошлом пункте написал про оптимальное расположение. Кстати, важно не только место, но и размер хаба, его привязки к поставщикам и точкам продаж и другие нюансы.

Поэтому подобные решения в крупных сетях – это всегда результат стратегического анализа, который учитывает все: интенсивность отгрузок, глубину ассортимента, объемы трафика и скорость возврата инвестиций. Для расчета целесообразности подобного проекта обычно используют математическое моделирование. И да, у «Магнита» такой инструмент на борту есть.

📌 И что еще немаловажно: роботизация реально стала ближе. То, что несколько лет назад рассчитывалось как пилоты, теперь превращается в CAPEX. Вот и X5 буквально недавно сообщил, что начал использовать робота-инвентаризатора «Яндекса» в складском комплексе сети супермаркетов «Перекресток». Как #яжеговорил, роботизация начинает окупаться и сходиться экономически.

📎 Кстати, экономический потенциал роботизации тоже можно рассчитывать, применяя математических двойников.

#рынок

ИИ, agile и кибербез – серьезно?
Прочитал статью на тему, кто будет востребован в логистике через 5 лет. Набор ожидаемый: ИИ, agile, SCRUM, эмоциональный интеллект, кибербезопасность. И как будто да, но нет.

Все это, конечно, звучит внушительно, и в целом важно для специалистов. Только есть одна проблема: ни один из этих пунктов не говорит, что конкретно должен уметь человек делать. Цифровая грамотность и ИИ – это «уверенный пользователь ПК» прямиком из 2000-го, а agile – «стрессоустойчивость и инициативность» из любого базового резюме на hh.

Отрасль действительно переживает острый дефицит кадров. Но проблема часто не в отсутствии «гибридных компетенций», а в том, что не хватает людей, умеющих решать конкретные узкие бизнес-задачи. Всегда привожу в пример моделеров цепей поставок – их очень мало на рынке.

Безусловно, если ты узко специализирован, то список потенциальных вакансий сужается. Но зато растет вероятность получить работу и выстроить карьеру. Поэтому я сторонник того, чтобы молодые специалисты, еще обучаясь, имели возможность стажировок для получения настоящего, не оторванного от реалий рынка опыта. А уж agile приложится.

📎 К слову, многие ребята, которые прошли нашу моделерскую программу, остались в профессии: работают или у нас в LAMACON, или в компаниях, с которыми мы сотрудничаем. Небольшой тизер: сейчас мы готовим обновление программы, но об этом расскажу чуть позже.

А насчет подготовки кадров, думаю вот что. Хотите готовить специалистов к логистике будущего? Учите их не «работать с ИИ», а ставить задачи ИИ в рамках конкретного бизнес-процесса. Не «знать SCRUM», а доводить проекты до операционного эффекта. Не «быть гибкими», а владеть инструментами и понимать, где и как их применять.

#рынок #студенты

Имитируем или оптимизируем – ответ
Распределение ответов на скрине внизу. Большинство верно указало, что оптимизационные задачи – это планирование логистики при сделках M&A, выявление избыточных мощностей, оценка инвестиций при расширении логсети и оценка целесообразности собственного автопарка.

Больше всего тех, кто поучаствовал, смутил вариант ответа «Определение числа сотрудников зоны погрузки-разгрузки», многие отнесли его к оптимизации. Это задача операционного уровня планирования, а на этом уровне часто применяются как раз имитационные модели, в то время как оптимизация работает на уровнях стратегии и тактики.

Сразу хочу предвосхитить возможные возражения в духе «можно локацию и параметры нового склада определить, применяя имитационную модель». Конечно, можно. Гвозди шуруповертом забивать тоже можно, кто же запретит 😉

Все зависит от формулировки задачи: если надо провести тестирование среди набора готовых гипотез – к вашим услугам имитационная модель. Если нужно оптимальное решение с кост-функцией (минимизация затрат или максимизация прибыли) – требуется оптимизационная модель. Оба инструмента крутые для своих задач.

📎 А чтобы еще глубже погрузиться в тему оптимизационного и имитационного моделирования – можно почитать новую статью у нас в блоге.

#полезное

E-commerce перетянул логистику на себя?
Портал «РЖД-Партнер» собрал мнения участников рынка о влиянии маркетплейсов на логистику и о необходимости специального регулирования для сегмента электронной торговли.

📎 Иван Глушаков поделился своей точкой зрения, и, так как в итоговую статью вошло не все, озвучу здесь.

«Кажется, что стремительный рост e-commerce кардинально меняет логистику. Однако цепочки поставок в электронной торговле, по сути, не так уж отличаются от классического ритейла, чтобы государство каким-то образом целенаправленно их регулировало.

Есть отдельные нюансы, на которые, возможно, придется обратить внимание. Так, ПВЗ часто размещаются в жилых домах без оборудованных подъездов и зон разгрузки. В часы пик в и без того заполненных машинами дворах это может создать неудобства. В крупных городах разумной мерой могли бы стать ночные поставки – такие ограничения сейчас действуют для крупнотоннажного транспорта.

В целом же влияние e-commerce на логистическую отрасль скорее положительное. Бум электронной торговли дал импульс беспрецедентному вводу складских объектов, созданию рабочих мест, новым подходам и стандартам в доставке последней мили. А учитывая высокую удельную стоимость операций по штучной отборке, которая есть в е-коме в отличие от ритейла, именно электронная торговля будет наиболее заинтересована в автоматизации и роботизации. Это, кстати, вполне соотносится с планами России войти в топ-25 стран мира по плотности роботизации.

Доминирование крупных маркетплейсов нельзя назвать угрозой для логистики остальных секторов в крупном бизнесе. У небольших же игроков действительно становится меньше шансов конкурировать за счет масштаба. Однако это не специфическая проблема e-commerce, а общая тенденция укрупнения бизнесов и консолидации рынка, которая наблюдаются в экономике по мере того, как она становится более зрелой.

Резюмируя: рост e-commerce стимулирует системное развитие логистики, и бояться этого точно не стоит. Наоборот – это шанс для всей отрасли выйти на новый уровень развития».

#СМИ #рынок

ИИ в логистике: правда и вымысел

Скорость, с которой развивается искусственный интеллект, пожалуй, способна поразить даже скептиков. В идеальной картине мира специалисты, которые управляют цепями поставок каждый день, хотели бы автоматизировать с помощью ИИ максимальный контур задач. Но если отбросить в сторону «фантики», какие практические возможности уже представляет машинный разум, а где еще пасует?

Что ИИ уже умеет?

• Машинное зрение – строго говоря, здесь речь идет не совсем об «интеллекте», а о роботизированной операции по заданному алгоритму. Но спектр применения довольно широк: может распознавать коробки, лица, номера, штрихкоды, осуществлять визуальных контроль наличия и качества. Даже усталость персонала можно считывать – такое может быть полезно, например, для водителей.

• Голосовые ассистенты – откроют ворота по голосу и помогут не спутать SKU на отборе, оставляя при этом свободными руки работников складов.

• Быстрый доступ к аналитике – среди умных технологий именно LLM (большие языковые модели) имеют неожиданно любопытный потенциал логистике. Дело в том, что два даже опытных логиста в коммуникации не смогут быстро взвесить большое количество факторов: надо заглянуть в какие-то таблицы, уточнить у коллег.

Например, стоит задача решить, в какие торговые точки приоритетно поставить дефицитный товар. ИИ сможет мгновенно разрешить конфликт между агентами транзакции (складом и конкурирующими магазинами), приняв во внимание все вводные. Так что множество ИИ-агентов, договаривающихся между собой лучше, чем ваши коллеги в Zoom, – не такая уж и фантастика.

Также ИИ-ассистент может быстро собрать и представить нужные разрезы данных и подсветить выбивающиеся показатели или, например, сравнить тарифы множества перевозчиков, предоставив варианты сборной или прямой доставке.

Что пока остается фантазией?

• Оптимизация. Оптимизационные задачи – слабое место машинного разума. Для задачи коммивояжера, которую учатся решать студенты, LLM не выдаст валидное решение, поскольку не может формализовать задачу. С проектированием оптимальной логистической сети и поиском экономии в цепочках лучше справится специализированное ПО, а не ChatGPT.

• Полная автономия транспорта. Беспилотники хороши, пока солнце, сухо, нет снега и бабушки с тележкой. И только на подходящих трассах, которых в России меньшинство. Однако технология действительно многообещающая, крое того, перспективы автономного транспорта рассматриваются не только для дорог, но также на реках и в морях.

• Юридическая ясность. Внедрение во многих областях, где есть риски, пока затруднено из-за неготовой нормативной базы. Этика – все еще более сложная проблема использования ИИ, чем технология.

Так что делать логисту с ИИ?

1. Собирайте качественные данные. Без чистых входных данных любой ИИ начнет галлюцинировать быстрее, чем вы успеете сказать «цифровизация».
2. Ищите рутину. Распознавание, сортировка, инвентаризация – все повторяющееся можно попытаться «скормить» машине.
3. Воспринимайте ИИ как старательного и осведомленного, но все-таки стажера. Он много знает, но совсем не факт, что сделает то, что нужно. И помните, что ИИ не может главного – нести ответственность за принятое решение.
4. В конце концов, попросите ИИ помочь написать сочинение вашему ребенку, пока вы заняты своей любимой логистикой.

Материал подготовлен экспертами консалтинговой компании LAMACON специально для канала «Логистика без границ». Блог генерального директора LAMACON Дмитрия Красилова о применении оптимизационного моделирования в логистике.

#эксклюзив