Оптимизация логистических цепочек: как Process Mining ускоряет доставку

Процессная аналитика в логистике: суть и принципы работы

Логистика сегодня — это сложная система координации движения товаров от производителя к конечному потребителю. В эту цепочку входят складирование, фасовка, построение маршрутов и сама перевозка. Скорость и качество выполнения этих этапов напрямую влияют на прибыль компании и лояльность клиентов. Даже небольшая ошибка в одном звене часто приводит к серьезным сбоям в доставке и непредвиденным тратам.

Процессная аналитика (Process Mining) — это интеллектуальный метод исследования реальных бизнес-процессов на основе цифровых следов, которые остаются в корпоративных системах, базах данных и учетных журналах. 

Рассмотрим на примере: логистика — это всегда последовательность звеньев. В теории процесс выглядит линейно и понятно: поступил заказ — склад собрал — курьер доставил.

Однако в крупных компаниях с разветвленной сетью складов и множеством подрядчиков реальность часто оказывается сложнее. Если клиент получил товар с опозданием, причина может быть на любом этапе:

• Ошибки инвентаризации: склад принял заявку вовремя, но товара не оказалось в наличии. Потребовалось время на поиск на других точках и переоформление.
• Технические сбои: товар в наличии, но из-за программной ошибки сборщик увидел заказ с опозданием.
• Человеческий фактор: заказ был готов к отгрузке, но из-за дефицита водителей на смене логистика встала.

Process Mining собирает данные из всех систем и выстраивает цифровой двойник процесса. Система сравнивает реальное положение дел (AS-IS) с утвержденным регламентом. Она наглядно показывает, где возникают дублирующие действия, лишние согласования или простои.

Использование специализированного ПО, такого как VK Process Mining, позволяет оцифровать каждый шаг: увидеть длительность операций, частоту ошибок и влияние конкретных звеньев на итоговый результат. Это дает бизнесу понимание, где стоит внедрить автоматизацию, а где — перераспределить ресурсы.

Особенности процессного анализа в логистике

Применение Process Mining в логистике имеет ряд особенностей:

1. Масштаб и глубина анализа. Логистические циклы требуют изучения данных за длительные периоды (месяцы или даже годы), чтобы учесть сезонность и специфику возвратов.
2. Многоуровневость взаимодействия. В процессе задействовано множество ролей: от кладовщиков и операторов до внешних курьерских служб. Аналитика помогает синхронизировать их работу и показать, где есть дублирующие задачи.
3. Интеграция разрозненных данных. Обычно заказы оформляют в одной программе, доставку ищут в другой, а общаются с клиентами в третьей. Process Mining объединяет информацию из всех источников в единую сквозную карту процесса. Это позволяет увидеть весь путь заказа целиком.

Какие задачи решает VK Process Mining в логистике

Внедрение аналитических инструментов позволяет точечно воздействовать на проблемные зоны бизнеса:

1. Оптимизация закупок. Иногда система показывает товар в наличии, но на складе его нет. Клиент оформляет заказ, а выполнить его невозможно. Аналитика помогает выявить причины таких сбоев, например проблемы синхронизации между складом и CRM. Компания получает возможность наладить учет и контроль актуальности данных.
2. Эффективное хранение. Система фиксирует, сколько времени товар лежит на складе и как часто его перемещают. Это позволяет найти зоны застоя или перегрузки. Часто выясняется, что популярные товары лежат далеко от зоны комплектации, а редкие занимают удобные места. Анализ помогает перераспределить запасы.
3. Ускорение доставки и сборки. Визуализация процесса показывает узкие места, такие как лишние перемещения или простои транспорта. Можно изменить маршруты и логику распределения задач. 
   Так, в компании Health&Nutririon с помощью процессной аналитики выяснили, что система некорректно строила маршруты сборки и фиксировала время работы. После внедрения улучшений на базе VK Process Mining эффективность складских операций выросла на 19%.
4. Оптимизация транспортных расходов. Система анализирует загрузку транспорта и выявляет неэффективные маршруты. Например, компания отправляла грузы в другой регион, но обратно машины возвращались пустыми. Анализ данных помог найти поставщиков комплектующих в том же регионе, что позволило загрузить транспорт на обратном пути, радикально снизив логистические издержки.
5. Контроль качества и работа с возвратами. Process Mining показывает, на каких этапах снижается фокус на стандартах качества. Если отгрузка происходит без должной проверки, количество возвратов растет. Установка контрольных точек в системе на основе данных аналитики позволяет минимизировать риск отправки брака.

Ключевые эффекты от внедрения процессной аналитики

Использование VK Process Mining в логистике обеспечивает три ключевых эффекта:

• Экономический: сокращение лишних пробегов, оптимизация запасов и снижение операционных затрат.
• Управленческий: полная прозрачность всех этапов — от закупки до вручения — и понимание реальной стоимости каждой операции.
• Сервисный: рост скорости доставки и сокращение ошибок, что напрямую ведет к повышению удовлетворенности клиентов.