Материал раздела Основной

ТО для автомобильной отрасли: как использовать предиктивную аналитику

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.