С data по пути: как логистические компании работают с данными

Данные в российской логистике

Современные логистические операции генерируют колоссальные массивы информации — от маршрутов транспорта и телеметрии до транзакций в цепочке поставок. Чтобы сохранить устойчивый рост бизнеса, всё больше компаний используют накопленные данные для развития систем принятия решений, точного прогнозирования и оперативного управления цепочками поставок. Российская логистика не исключение: она также активно работает с данными для улучшения ключевых бизнес-процессов.

В условиях обширной территории страны оптимизация маршрутов стала критически важной задачей, так как расстояния между городами могут достигать сотен и тысяч километров, что заставляет компании развивать передовые алгоритмы оптимизации. Логистика применяет аналитику данных и для решения множества других задач, от расчёта амортизации техники до эффективного управления загрузкой машин и складов. Например, использование современных систем, включая датчики уровня топлива, позволяют значительно сократить потери, оптимизировать затраты и уменьшить время перевозок за счёт точного планирования.

Особое значение приобретает агрегирование данных для отслеживания перевозок по всей цепочке поставок. Компании объединяют не только собственную информацию, но и информацию от партнёров, создавая единую экосистему контроля грузопотоков. Это особенно важно для цепочек поставок с 5–6 звеньями, когда груз проходит через несколько логистических центров до конечного потребителя.

Основные сложности в работе с данными

Разрозненность IT-инфраструктуры

Одна из главных проблем российской логистики — «зоопарк систем». Крупные компании используют различные инструменты: от зарубежных продуктов Oracle и SAP до частичных внедрений российских платформ. Каждый класс систем существует в своём мире, плохо взаимодействуя друг с другом, поэтому могут появляться разрывы в информационных потоках, дублирование операций, что ведёт к возникновению проблем с качеством данных.

Серьёзная проблема отрасли заключается в том, что сотрудники перестают верить данным и начинают их «подрисовывать» для достижения KPI. Это происходит потому, что с искажённой информацией всем удобно работать. Каталоги данных и систематизация информации помогают выявлять такие случаи, но требуют внедрения на уровне первых лиц компании.

Недостаток инфраструктуры связи

Несмотря на развитые алгоритмы, российская логистика страдает от недостаточно совершенной инфраструктуры связи. На протяжении сотен километров трасс не везде можно обеспечить широкополосный интернет, что ограничивает возможности IoT и телематических систем.

От каталогов до ИИ-ассистентов

Решение перечисленных проблем лежит в плоскости технологий работы с данными. Согласно результатам исследования, проведённого холдингом Т1, Центром экспертизы «Сколково» и аналитическим центром TAdviser, к 2026 году логистические компании планируют направить наибольшие инвестиции в развитие систем, которые автоматизируют с помощью технологий рутинные процессы, улучшают прогнозную аналитику и рекомендации для бизнеса. Дата-платформы нового поколения в основе таких систем становятся фундаментом для «умной» логистики в ближайшие годы.

Единое хранилище данных

Многие логистические компании исторически обросли «зоопарком» разнородных ИТ-систем: бухгалтерия в одной базе, склады — в другой, перевозки — в третьей. Отсюда проистекают проблемы с качеством и согласованностью данных. Выход — корпоративное хранилище, куда стекается информация из всех уголков бизнеса. Оно обеспечивает целостное видение: можно связать данные о продажах с информацией о доставке, увидеть сквозную картину. Кроме того, централизованное хранилище легче масштабировать под растущие объёмы.

Например, транспортно-логистическая группа FESCO не так давно начала строить корпоративное хранилище. До старта проекта у них скопился внушительный объём разрозненных данных о перевозках и операциях, теперь же они могут консолидировать эти потоки и извлекать из них максимальную ценность для бизнеса.

Каталог данных и единая терминология

Также важна культура работы с данными. В логистике участвуют разные подразделения (транспорт, склад, финансы), и у каждого могут быть свои метрики и понятия. Здесь на помощь приходит бизнес-глоссарий — своего рода «энциклопедия данных» компании, где описаны все показатели, их источники и ответственные. В логистике, как и в промышленности, всегда первым шагом становится запуск дата-каталога и наведение порядка в master-data. Это позволяет всем говорить на одном языке и доверять данным.

Показательный случай мы наблюдали в одной промышленной компании: раньше её филиалы вручную правили цифры в Excel под свои KPI и руководство долго не догадывалось об обмане. После внедрения единого хранилища и каталога данные стали прозрачными — манипуляции сразу выявились и менеджмент получил реальную картину. Поэтому использование дата-каталога в логистике — насущная потребность. Недаром даже регуляторы требуют «единой версии правды» в отчётности, и бизнес вынужден быстро избавляться от неэффективности и непрозрачности.

MDM-системы

В условиях высокой динамики и усложняющихся логистических цепочек, когда грузы проходят через множество участников и этапов, наличие согласованных и актуальных данных становится критически важным. Выходом из этой ситуации является использование MDM-систем (управление мастер-данными). Это не просто вспомогательный ИТ-инструмент, а стратегический компонент платформы данных, обеспечивающий единообразие, качество и доступность критически важных данных по всей организации. Такие системы позволяют централизованно управлять информацией о клиентах, контрагентах, товарах, поставщиках, транспортных средствах, складах, маршрутах доставки, а также финансовыми и нормативными справочниками. Они формируют так называемый единый источник правды, которому могут доверять все подразделения компании — от операционного центра до финансовой службы.

MDM-системы также помогают уменьшить дублирование данных, снизить ошибки в документации и автоматизировать процессы обработки информации, что ведёт к снижению операционных издержек и ускорению бизнес-процессов. Это особенно актуально для крупных компаний, у которых сотни складов, филиалов и партнёрских точек.

ИИ-ассистенты и агенты

По данным исследования АНО «Цифровая экономика», ИИ-инструменты помогают логистическим компаниям на 11% повышать эффективность внутренних процессов и производительность труда, увеличивать на 10% результаты финансовой деятельности и эффективность процессов взаимодействия с контрагентами. В некоторых случаях за счёт автоматизации логистических операций происходит сокращение расходов на них на 22%. Поэтому многие компании начали активно использовать в своей деятельности ИИ-инструменты.

К примеру, сервис доставки UPS благодаря внедрённой ИИ-системе обрабатывает около 250 миллионов точек адресных данных каждый день, оптимизируя маршруты и экономя компании до 10 миллионов галлонов топлива в год. Это не только сокращает расходы, но и уменьшает выбросы для улучшения экологической ситуации в мире. Ритейлер Walmart, используя ИИ-технологии, сократил перепробег транспорта на 48 миллионов километров и оптимизировал маршруты, чтобы перенаправить перевозчиков с 110 тысяч неэффективных маршрутов. Из российских примеров — агрохолдинг «Равис», который за счёт интеллектуального модуля построения маршрутов смог снизить транспортные издержки до 20%, уменьшить количество возвратов и штрафных санкций и сократить время на построение маршрутов в пять раз.

В ближайшем будущем логисты получат в помощники полноценных «цифровых коллег». Мультиагентная система сможет в реальном времени распределять новые заказы между транспортом: поступил срочный заказ — ИИ мгновенно определяет, какой ближайший свободный курьер доставит его вовремя, и прокладывает маршрут с минимальными задержками.

Также ИИ-агенты в логистике будут способны прогнозировать спрос и проблемы ещё до их появления. Развитие робототехники и ИИ приведёт к тому, что склады станут практически самостоятельными: люди лишь контролируют, а основную работу по комплектации и учёту ведут умные машины.

Конечно, внедрение таких решений потребует и новых инструментов, которые смогут сочетать как работу ИИ-агентов, так и вызовы классических ML-моделей и обычных приложений. Такие платформы для мультиагентного взаимодействия (Multi-agent system — MAS) уже появляются на рынке и скоро станут неотъемлемой частью ИТ-ландшафта предприятий.

Успех логистики будущего

Подводя итог, технологии, безусловно, дают логистике мощный импульс, но конечный эффект зависит от людей и процессов. Можно купить самые продвинутые цифровые инструменты, но если в компании нет культуры работы с данными, результат будет нулевой. Поэтому лидеры рынка делают ставку и на софт, и на навыки людей. Обучение сотрудников, пересмотр внутренних нормативов под новую реальность, мотивация пользоваться аналитикой — всё это так же важно, как и выбор дата-платформы.

Можно с уверенностью сказать, что логистика через 5–10 лет будет неузнаваемой. Автономные склады, беспилотные грузовики, предиктивное планирование и полная оцифровка — эти тренды уже не фантастика, а вопрос ближайшего времени. Те, кто «подружится» с технологиями и создаст культуру data-driven внутри компании, займут лидирующие позиции. Остальные рискуют остаться на обочине.

Универсальный совет бизнесу: начинайте цифровое путешествие уже сегодня. Анализируйте, где в ваших процессах узкие места и как данные могли бы помочь их устранить. Следует помнить, что путь к инновациям — это марафон, а не спринт. Каждая пройденная миля на этом пути окупится улучшенной эффективностью, сниженными затратами и удовлетворёнными клиентами.

Автор статьи:

Максим Власюк

Директор департамента по работе с корпоративным сектором Группы Arenadata