В этой статье мы поговорим про логистику и про то, почему это вообще важно. Про то, почему логистика – это не просто какое-то модное веяние, модный тренд, а жизненная необходимость для бизнеса в текущих реалиях. Причем даже для тех компаний, которые еще далеки от складов.
Мы живем в то время, когда логистика из какой-то фоновой, вспомогательной функции превратилась в зону повышенного внимания. Жесткая конкуренция, рост e-com-рынка, наши с вами запросы, когда мы хотим, чтобы нам доставили все еще вчера, – все это требует выстраивания точной, прозрачной цепочки поставок.
И тут начинается магия. Потому что с помощью 1С, правильной системной архитектуры и подхода к автоматизации мы можем построить устойчивую, а самое главное – масштабируемую логистику. И мы разберем, в том числе на конкретных кейсах, как это сделать.
Кейс автоматизации цепочки поставок
Для начала я расскажу о нашем проекте автоматизации. Кейс – автоматизация полной цепочки поставок для компании, которая занимается производством и дистрибуцией косметики. Это международная компания с локализацией в России.
Что было в проекте? Это фабрика производства, импортные поставки и дистрибуция по всей России: один распределительный центр и пять региональных хабов, бранчей, из которых осуществляется доставка последней милей – уже до конечной точки вручения.
В контур проекта входила полная автоматизация: от закупки сырья до вручения счастливому покупателю его заказа.
Архитектура решения
Что мы сделали? Во-первых, организовали централизованный распределительный центр на базе завода, объединили потоки из производства и импортные поставки, настроили маршрутизацию и отгрузку в региональные бранчи. Внедрили полностью сквозную автоматизацию – от входящих поставок до последней мили.
Все это мы интегрировали на базе единой платформы 1С. Помимо этого, на изображении представлена верхнеуровневая архитектура. Конечно, было большое количество вспомогательных модулей и систем, которые работали в связке.
1С:WMS на бранчах
Что вообще было ключевой задачей для логистики? Это организация непрерывного процесса сборки и отгрузки заказов. Помимо этого, как я показывал на предыдущем изображении, – множество интеграций: сайт, платежные шлюзы, WMS, TMS-системы, внешние партнеры, системы управления маркировкой, госрегуляторы. В общем, огромное количество, уже десятки точек входа и выхода данных.
Как подходить к такой задаче? Мы постарались сохранить ядро ERP-системы, сохранить базовую логику и накрутили кастомные модули. На следующем изображении я покажу пример такого кастомного модуля. При этом мы сохранили типовую структуру, чтобы система сохранила производительность.
На предыдущем изображении, может быть, вы обратили внимание: производительность в пике достигала до 40 000 заказов в сутки. Согласитесь, для 1С это довольно серьезный вызов.
Модуль картонинга
Модуль, про который я хотел сегодня немного рассказать, – модуль картонинга.
На всех региональных бранчах и на распределительном центре на базе завода работает своя инсталляция 1С:WMS-системы, которая управляет сборкой и отгрузкой заказов. Но настоящий челлендж был как раз в расчете оптимальной упаковки.
Клиент использует сортировочную сборочную линию по определенным типам и размерам коробок. И нам нужно на моменте получения заказа с сайта понять, в какую коробку этот заказ будет собираться. Таким образом появился так называемый модуль картонинга.
По сути, это трехмерный расчет коробки под каждый заказ. Мы берем все SKU в заказе, рассчитываем их по весогабаритным характеристикам – длине, ширине, высоте – и стараемся оптимально расположить в коробке. При этом понимаем, что в одной коробке может быть микс-заказ, то есть совершенно разные номенклатуры.
Что происходит по факту? Во-первых, снижаются расходы на упаковку, потому что минимизируются пустоты: подбирается именно та коробка, в которой идеально поместится весь заказ. В целом оптимизируются логистические объемы, и процесс комплектовки ускоряется, потому что система уже все рассчитала: вам нужно только взять и положить.
Этот модуль в целом использовался у клиента и раньше: мы замещали зарубежную систему. У компании даже были приняты показатели – они измеряют процент совпадения точности подбора коробок. Был европейский, раньше мировой рейтинг по достижению этих показателей.
Потом мы сверяли с клиентом результаты полученного модуля, и получилось, что наше решение даже начало превосходить одно из топовых европейских решений, которые они использовали до этого. Нам удалось достичь точности подбора нужного размера коробки 99,9%. То есть практически стопроцентное попадание.
Интеграция с роботами
Казалось бы, уже очень много чего автоматизировано, но на этом автоматизация логистики не заканчивается. Внедрение WMS-систем, различные доработки, модули, интеграции – это все классно, но логистика сейчас не стоит на месте.
И, анализируя этот кейс, анализируя рынок и то, что вообще сейчас происходит, хотелось бы немного перейти от практического кейса к тому, что можно сделать еще. В том числе на базе этого клиента: что можно еще улучшить и что уже происходит сейчас в крупных компаниях. Думаю, скоро, через какие-то годы или даже меньше, эта волна дойдет в целом до всех бизнесов.
Это, в первую очередь, интеграция с роботами. Если мы подумаем, что такое автоматизированный склад, то, возможно, у многих в голове будет представление: какой-то склад с компьютерами, с терминалами, может быть, там есть принтеры. В целом вроде автоматизировано: не на счетах, не на бумаге работают.
Но на самом деле современный склад – это склад с роботами. Мы уже сейчас видим, что есть такое понятие, как AMR-роботы. Если расшифровывать дословно – autonomous mobile robot, то есть автономные мобильные роботы, самостоятельно подвижные единицы. Они уже доставляют товар из ячейки в ячейку, к зонам комплектации. Можно автоматизировать сортировку коробок по заказам, по направлениям.
И управление всеми этими системами, в том числе AMR, сортировочными линиями, переходит к системам класса WCS – Warehouse Control System. То есть в пул интеграций, в пул автоматизации добавляется еще одна система, которая непосредственно берет на себя функцию соединения между привычными нам решениями и решениями, которые для нас пока еще непривычны. Грубо говоря, связь между андроидом и человеком.
Какова здесь роль WMS? WMS будет выступать как центр-координатор. Во-первых, она по-прежнему управляет всеми задачами: все алгоритмы, загрузка и управление происходят в WMS-системе. Просто мы меняем постановку задач: не от WMS-системы к человеку, а из WMS-системы к WCS, которая уже ставит задачи роботам.
Если угодно, в этой цепочке WMS-систему можно назвать неким мозгом склада, который держит руку на пульсе.
ИИ и логистика (1/2)
Раз уж мы заговорили про мозг, то тут, как сейчас модно, появляется искусственный интеллект.
Искусственный интеллект тоже активно начал применяться в логистике. Если мы говорим про 1С:WMS, то пока, к сожалению, он используется вне системы, как внешний инструмент. Но я думаю, что весь тренд и то, куда мы стремимся, должно привести к тому, что искусственный интеллект станет ядром системы.
Потому что по факту искусственный интеллект сейчас выполняет те функции, которые может выполнять WMS-система. Во-первых, он может помочь спрогнозировать оптимальную топологию склада, спрогнозировать пики загрузки склада, построить более оптимальные маршруты комплектовки. И, опять же, более умно раздавать задачи тем же самым роботам.
ИИ и логистика (2/2)
Есть кейс. Давайте разберем на примере, как можно использовать искусственный интеллект в части автоматизации.
Допустим, существует компания с крупным распределительным центром, которая страдает от неравномерных пиковых нагрузок. Ни для кого не секрет, что на многих складах персонал выводят под какие-то пики: под сезон, под праздники. И, соответственно, все это происходит по каким-то прогнозам: может быть, это рассчитывает человек, может быть, системы по каким-то алгоритмам. Но это не всегда оптимально.
Здесь можно использовать внешние AI-сервисы, которые интегрированы, например, с системой прогнозирования спроса, системами планирования, системами управления цепочками поставок. То есть с теми системами, которые знают и анализируют в реальном времени ваши продажи, ваши закупки, управляют вашими поставками и обладают наиболее актуальной информацией.
В такой связке искусственный интеллект на основе данных может более точно спрогнозировать пики спроса: когда у вас будут более высокие скачки нагрузки на склад. Он поможет оптимизировать схемы размещения товаров. Причем не только это: WMS-система тоже может это сделать, но искусственный интеллект делает это в связке с прогнозными значениями того, что сейчас будет продаваться. И здесь уже происходит переход на другой уровень.
Исходя из этой логики, строятся более оптимальные маршруты комплектовки. Как результат – сокращение времени сборки на 20%. Это реальные цифры, я сейчас рассказываю не фантастику. Также повышается точность и появляется гибкое планирование персонала.
Все это ведет к снижению затрат, потому что мы не выводим лишний персонал, чтобы он просто сидел и ждал заказы.
Что получает бизнес?
Суммируем, что вообще получает бизнес. Ошибки сводятся к минимуму в случае, когда склад полностью автоматизирован и практически отсутствует человеческий фактор. Точность повышается до 99%. И такие примеры, кстати, тоже есть, в том числе с 1С: в WMS уже есть роботизированные склады. Я думаю, что многие про них слышали.
Полную аналитику мы получаем в реальном времени. Можно построить кучу дашбордов и буквально видеть пульс склада.
И самое главное для любого бизнеса – это рост. Такая система позволяет очень быстро масштабировать бизнес.
Главное, что это уже не какие-то фантазии и рассказы, а реальность. Это происходит уже сейчас. Это умный склад, который можно и нужно строить на платформе 1С, в том числе на флагманских решениях ERP и WMS.
Резюме
Как я уже сказал, это уже не фантазия, а реальность. Мы сейчас ведем подготовку таких проектов. Самое главное – мы знаем, как запускать такие проекты быстро, надежно и с результатом.
И если вы пока только думаете, что для вас это далеко и роботы еще вам не очень нужны, – нужны. Они понадобятся всем.
Если не знаете, с чего начать, давайте начнем с автоматизации процессов. Построим процессы, автоматизируем их, после этого можно добавлять роботов, подключать искусственный интеллект, учиться уже на реальных данных и развивать систему.
Пусть многие из нас работают не на складе, а больше в разработке, в аналитике, надеюсь, после этого рассказа стало чуть понятнее, как логистика может работать быстрее, умнее и эффективнее. И как мы можем в этом помочь.
*************
Статья написана по итогам доклада (видео), прочитанного на конференции Анализ & Управление в ИТ-проектах.
Вступайте в нашу телеграмм-группу Инфостарт