Как необходимость, так и конкурентное преимущество

Intelligent Enterprise №8/2007 | Оксана Мельник

Управление запасами является ключевой задачей складской логистики по определению. Если говорить о складах класса А, то уместно рассматривать интеллектуальное управление — как правило, на объектах этого класса большинство операций выполняется с применением информационных технологий. О роли информационной поддержки мы беседуем с ИТ­-директором компании «ЮниТранс Логистик» Андреем Холиновым.

Intelligent Enterprise: Какое место занимают ИТ в бизнесе современного оператора складской логистики и по каким критериям вы выбирали инструменты информационной поддержки основных бизнес­процессов?

Андрей Холинов: Без автоматизации процессов хранения и грузообработки и соответственно без внедрения информационной системы управления складом наш бизнес сегодня представить невозможно. Как логистический оператор, работающий со складами класса А, мы обязаны иметь систему управления процессами, позволяющую решать все возложенные на нас задачи. Наряду с тем, что WMS-­система (WMS — Warehouse Management Systems. — Прим. ред.) является обязательным компонентом ИТ-­поддержки работы склада, при определенных условиях ее можно рассматривать и как конкурентное преимущество.

Всё это заставило нас очень ответственно подойти к выбору WMS, и данный процесс занял около полугода.

Словосочетание «автоматизация работы склада» в последнее время стало весьма расхожим, чему есть объективные причины. Дело в том, что элементы функционала полноценной WMS присутствуют в очень многих категориях информационных систем, и прежде чем сделать выбор, мы должны были изучить все эти нюансы и рассмотреть различные продукты.

Во многих ERP-­системах есть модули, выполняющие некоторые функ­ции WMS, иногда — достаточно развитые. К тому же сильной стороной данных систем всегда была и остается способность комплексно и гибко поддерживать бизнес как таковой. В том числе, разумеется, и в нашей отрасли. Однако при ближайшем рассмотрении многие тонкости информационной поддержки специализированного складского бизнеса (например, организация работы глубинных складов или кросс­докинга) в этих системах могут быть не учтены. Второй класс систем — учетные системы, классическими представителями которых являются программы, построенные на платформе «1С», — также содержит в себе функционал автоматизации склада. Однако по нашей оценке они больше подходят для не очень крупных предприятий с широким спектром деятельности, который в числе прочих направлений предполагает эксплуатацию небольшого склада — где­-то до двух с половиной тысяч квадратных метров. Площадь нашего склада составляет 36 тысяч квадратных метров; кроме того, мы планируем ввод дополнительных площадок.

После тщательного анализа описанных выше программ мы пришли к выводу, что нам нужна полноценная WMS — только специализированная система сможет удовлетворить всем нашим требованиям. На заключительной стадии мы делали выбор между двумя продуктами — решением американской компании Manhattan Associates и Logistic Vision Suite греческого поставщика Mantis. Первая из них является достаточно известной на мировом рынке. Вторую нам порекомендовала компания Ant Technologies — единственный участник российского рынка, который занимается этим решением. Перечислю некоторые факторы, на которых основывался наш выбор.

Во­-первых, мы оценивали функциональность, среди которой я выделил бы поддержку мультискладов и возможность работать в рамках одного склада с различными конфигурациями, сделанными под разных клиентов. Во­вторых, система должна была устойчиво работать при большой интенсивности складских операций. Разумеется, от неё требовалась поддержка работы с радиотерминалами и штрихкодами и русскоязычный интерфейс. Все эти функции были присущи обеим тестируемым системам, но одним из основных моментов, склонивших чашу весов в пользу Logistic Vision, стало то, что эта программа построена на платформе Microsoft, что дает возможность развивать систему по требованиям как нашей компании, так и бизнес-­процессов каждого отдельного клиента собственными силами, не прибегая к помощи поставщика или системного интегратора. Достаточно одного собственного квалифицированного специалиста, и проблема может быть решена без потери качества, при меньших финансовых затратах и с оптимизацией временных затрат.

Сейчас многие отраслевые ИТ­-решения, включая и системы управления современным складом, уже настолько совершенны, что их часто представляют в виде некой пирамиды уровней управления — от нижнего, физического, и до уровня топ­менеджмента, принимающего стратегические решения. Хотелось бы остановиться на среднем уровне управления, составляющем, как правило, основной функционал и основную специфику отраслевой ИТ-­поддерж­ки. На что вы здесь обращаете внимание прежде всего?

Безусловно, можно говорить о востребованности функций оперативного управления. При этом я имею в виду такую важную для складского бизнеса задачу (а точнее, даже целую группу задач), как оптимизация. Начиная от момента обращения клиента в нашу компанию и до физического размещения его продукции на складе осуществляется определенная цепочка действий. Одним из ее звеньев является согласование ряда технических параметров с целью получения на выходе наилучшего бизнес­результата, то есть минимальных издер­жек при хранении и обработке груза. Например, мы анализируем, какой вид товара приходит, какая обработка необходима, имеет ли он штрихкод и т. д. При этом следует учесть, как мы будем размещать товар — складывать ли его на паллеты, нужно ли переконфигурировать склад, подстраивая высоту и ширину ячеек для того, чтобы этот товар загружался и хранился оптимальным образом. Иногда бывает важно по возможности ограничить совместное хранение различных грузов и т. д.

К тому моменту, когда начинается работа с клиентом, мы должны проработать все процессы и параметры. Кроме основных операций сейчас, например, становится популярной услуга создания смешанных (миксованных) паллет — составление под конкретного клиента единой паллеты из разных номенклатур. Частое проведение промоакций делает более востребованной услугу по вкладке в каждую упаковку рекламных материалов.

Вся эта деятельность неразрывно связана с потребностью в оптимизации, осуществляемой средствами ИС, и каждая новая принятая нами на вооружение услуга добавляет сложности в этот процесс. С точки зрения непосредственной деятельности компании перед нами стоит задача проведения бизнес­анализа, которой соответственно занимаются бизнес-­аналитики. Для ИТ­-поддержки это задача оптимизации, имеющая некие начальные условия и большое количество возможных решений, среди которых необходимо по заданным критериям выбрать подмножество наиболее оптимальных.

Если имеются в виду не учетные, а управленческие отраслевые решения, то на среднем уровне управления основное внимание часто уделяется функциям планирования и прогнозирования в том виде, в каком они могут быть реализованы в определенной сфере бизнеса. Используете ли вы эти функции, заявленные в Logistic Vision Suite?

Действительно, Logistic Vision Suite предлагает набор модулей, выполняющих функции планирования и прогнозирования, однако на сегодняшний день мы их не используем. Отчасти это объясняется тем, что основные усилия компании пока направлены на вопросы оптимизации ресурсов, о которых я уже говорил.

Что касается прогнозирования, то в настоящий момент мы занимаемся разработкой математических и имитационных моделей, позволяющих описать языком формул и предсказать поведение клиентов и функционирование нашего складского комплекса. Кроме того, мы стараемся максимально использовать информацию, получаемую от клиентов. Иными словами, клиенты, заходя на наш склад, определяют некие перспективные графики по движению товара, и таким образом мы примерно знаем объем того груза (именно объем, а не номенклатуру товаров), который придется хранить, и способ его обработки. Мы же со своей стороны предлагаем условия, в соответствии с которыми клиент обязуется в пределах оговоренных погрешностей этот график соблюдать. Если случаются отклонения в большую или меньшую сторону, то начинают действовать другие тарифы.

Но все­таки представляется, что в ситуации неопределенности спроса прогнозированию (или, если угодно, моделированию) бизнеса, связанного с управлением запасами, должно уделяться внимание. Бизнес очень динамичен, а технологии прогнозирования в целом можно считать отработанными. Неужели в таких условиях целесообразно лишь применение тарифных рычагов?

Отдельные нововведения по планированию и прогнозированию, характерные, я полагаю, не только для нашего бизнеса, мы, по всей видимости, будем использовать в самое ближайшее время, какие­то наработки используем уже сейчас.

Наша компания, к примеру, планирует работать в режиме отгрузок по образцам. Это означает, что в розничном магазине в качестве образца стоит определенный, как правило, крупногабаритный товар, а частные лица приезжают за продукцией к нам. Понятно, что такая форма обслуживания клиента может существенно увеличить нагрузку на информационную систему в плане интенсивности регистрации неких формальных операций по обслуживанию товара. Проблема скорее всего возникнет и с прогнозом сезонности спроса на конкретный товар, и с предсказанием тех или иных параметров потока розничных покупателей, посещающих наш склад. Эти проблемы придется решать, в том числе и с помощью информационных технологий.

Кроме того, если моделирование поведения клиентов у нас пока находится на этапе развития, то подобные работы в отношении собственной деятельности ведутся. Недавно мы начали проект по созданию имитационной (математической) модели функционирования нашего склада. В настоящее время это связано с одной конкретной задачей — оптимизацией работы персонала, хотя объектом данной модели, разумеется, является не только персонал. Хочу сказать, что моделирование — вообще довольно перспективное направление, которое отечественный бизнес начал осваивать совсем недавно. Для нас оно рассматривается и как научно­исследовательское. В нашей компании есть квалифицированные кадры, которым под силу реализовать эти системы на высоком уровне. Вопрос же программного инструментария еще находится на стадии изучения. Мы надеемся, что для данной цели удастся использовать Logistic Vision — нам это будет очень удобно.

Для того чтобы подобные модели могли функционировать, должна быть проведена определенная подготовка. Прежде всего, наверное, в сфере мастер­данных. Решается ли эта проблема у вас в организации?

Подготовка для обеспечения практической эффективности бизнес­моделирования действительно необходима. Прежде всего хотелось бы отметить готовность бизнес­процессов, которые должны быть описаны и эффективность которых должна быть понятна для всех. Мы к этой проблеме относимся крайне серьезно, о чем лишний раз свидетельствует используемый нами программный арсенал средств описания бизнес­процессов и управления  ими. Сейчас мы завершили этап описания и можем приступать к имитационному моделированию.

Если говорить о мастер-­данных, то, безусловно, для того, чтобы в процессе моделирования (а также в ходе оптимизации) получать действительно достоверные результаты, надо иметь максимум столь же достоверной справочной информации. Иными словами, желательно знать не только основные параметры склада (площадь, число паллетомест, ячеек хранения и пр.), но и более детальную информацию, как то: назначение и производительность используемого оборудования, скорость перемещения погрузчиков по складу, численность и квалификация персонала и пр. Большое значение имеет упорядочение в форме справочников внешней по отношению к нашему бизнесу информации. Речь, например, может идти о реестре клиентов и поставляемых ими товаров. Отдельный вопрос — описание необходимых для нашего бизнеса характеристик транспортных средств. Без этого невозможно оперативно оптимизировать загрузку фуры таким образом, чтобы при минимальном расходе топлива, в заданные сроки и с должным качеством одним рейсом доставить груз.

Таким образом, аналитические задачи ИТ-­поддержки бизнеса (задачи моделирования и оптимизации, о которых идет речь) могут требовать большого количества самых разнообразных входных данных. Особенностью этих задач является и то, что конечный результат оказывается очень чувствителен к качеству исходной информации. Поэтому проблема мастер­данных в нашем случае действительно весьма актуальна.

Что вы могли бы сказать о нижнем уровне той самой пирамиды управления, о которой мы уже упоминали? Важны ли здесь средства автоматизации нижнего уровня и насколько они связаны со средствами управления бизнес­-процессами или с теми же инструментами оптимизации?

Во-­первых, отмечу, что средства контроля и сбора данных нижнего уровня в современном складе существуют буквально повсюду. У нас беспроводной связью для обеспечения работы радиотерминалов покрыто сто процентов склада. Оборудование, которое просто необходимо в нашем бизнесе, также часто бывает оснащено всевозможными системами контроля. А сейчас приобрела актуальность проблема интеграции средств нижнего уровня с инструментами автоматизации бизнес­-процессов.

Мы, например, столкнулись с проблемой точного физического измерения габаритов груза. Заказчик их может не предоставлять или же предоставляет некорректные данные. А наш персонал, делая измерения вручную, где­то может допустить ошибку. Но если при измерении одной коробки ошибиться лишь на сантиметр, то при объеме хранения в 20 тысяч кубических метров мы накопим уже существенную неточность. Как следствие — некорректная оптимизация и финансовые потери для нас (еще раз вспомним важную проблему качества исходных данных для подобных задач), не говоря уже о возможности штрафных санкций со стороны поставщика при ошибке в большую сторону. Поэтому сейчас мы рассматриваем возможность покупки специального оборудования, которое автоматически измеряет размер входящего груза и предоставляет соответствующую информацию для управленческой информационной системы.

А что можно сказать о верхнем уровне управления? Сейчас поставщики всё смелее предлагают комплексные системы управления бизнес-­процессами, включая в них в той или иной форме некий функционал для руководителей.

По нашему мнению, наиболее удобной формой получения управленческой информации являются системы KPI. Но для того, чтобы создать необходимую базу для построения ИТ-­поддержки, необходимо иметь четко описанные и управляемые бизнес­процессы, а затем уже разрабатывать сами KPI. Вопрос организации информационной поддержки руководителя средствами WMS на первый взгляд не относится к первоочередным задачам. Однако при той значимости, которую имеет данная система в поддержке оперативных бизнес-­процессов, исходная информация должна поступать из неё в автоматическом режиме, в максимальной степени не зависящем от действий конкретных пользователей.



Версия для печати
свяжитесь с нами: +7 (495) 785 72 28