РБК Pro —  
информационный сервис для предпринимателей и управленцев. Первый месяц — бесплатно
РБК Pro
— сервис для вашего бизнеса. Зарегистрируйтесь и получите доступ ко всем материалам. Первые 30 дней бесплатно.

ТО для автомобильной отрасли: как использовать предиктивную аналитику

Услуги Грузоперевозки Инновации Логистика Статьи Крок
Держать на складе про запас все запчасти на каждый автомобиль по карману далеко не каждой транспортной компании. Чтобы сэкономить, придется заняться прогнозированием. Как работает предиктивная аналитика в автомобильной отрасли?
Фото: Dan Kitwood / Getty Images
Фото: Dan Kitwood / Getty Images

Автомобильная отрасль оказалась в двойственной ситуации из-за пандемии. С одной стороны, наблюдался повышенный спрос на перевозки, но с другой — кризис обострил существующие проблемы: ограниченные возможности для роста, жесткая конкуренция, протяженность российских маршрутов, неразвитость транспортной сети и GPS-покрытия.

Самоизоляция стала проверкой на прочность всех игроков рынка перевозок. Закрытие границ перевернуло сложившиеся цепочки поставок, а это наложилось на неразвитость российского e-commerce. Онлайн-продажи, по нашим оценкам, даже у самых крупных ретейлеров составляют от 0,5 до 20% максимум. В результате, несмотря на рост спроса на товары из онлайн-магазинов, у части крупных ретейлеров (включая продуктовых) выручка за апрель—май сократилась.

В меньшей степени, по нашему мнению, пострадали диджитал-игроки — различные маркетплейсы, которые почти на 100% связывают свой бизнес с информационными технологиями. Стратегия широкого использования логистикой различных ИТ-инструментов оказалась оправданной не только в первом-втором квартале 2020 года. Аналитики PwC еще до пандемии призывали к цифровизации с помощью облачных услуг, предиктивной аналитики, искусственного интеллекта, интернета вещей и роботизации. Эти технологии позволяют представителям транспортно-логистической отрасли искоренить множество структурных проблем: начиная с низкой скорости и качества доставки до высокой аварийности и существенных издержек на обслуживание парка автомобилей. Объем таких затрат значителен.

По данным разработчика интеллектуальных сервисов для транспорта ABW Dynamics, фактически замороженные средства в виде запчастей, инструментов и принадлежностей (ЗИП) на складе на случай поломок ежегодно дают до 30 млн руб. недополученной прибыли при эксплуатации парка в 100 машин. А потери перевозчика от преждевременного списания транспортных средств в результате неаккуратного, аварийного вождения и фактического непрохождения ТО могут составлять около 10% от всего объема ежегодной прибыли.

Распространение интеллектуальных систем, появление новых разработчиков, а также практика предоставления приложений как SaaS-продуктов делает логистические системы на базе машинного обучения и AI все более доступными. Их могут позволить себе не только компании-гиганты, готовые инвестировать миллионы в инфраструктуру и тратить на это годы, но и нишевые игроки с небольшими автопарком. Рассмотрим, какие проблемы можно решить с помощью предиктивной аналитики в автомобильной отрасли.