Оценка резервов повышения доходности организации ООО «ТрансЛогистик-М»

Оценку резервов повышения доходности организации ООО «ТрансЛогистик-М» целесообразно рассматривать с анализа существующих стратегий, таблица 2.4.
Таблица 2.4-Стратегии развития организации ООО «ТрансЛогистик-М»

№ п/п	Стратегии	Текущая ситуация	Резервы повышения доходности
1	Товарная стратегия	Работа с физическими и юридическими лицами. Много услуг доставки. Доставка осуществляется только в крупные маркетплейсы: Wildberries, OZON, Комус и на РЦ Х5 Group (маг. «Перекресток», «Карусель»).	Необходимо увеличение географии обслуживания, развитие доставки грузов в различные маркетплейсы и интернет-магазины
2	Стратегия продвижения услуг	Продвижение осуществляется с помощью сайта , нет голосовых чат-ботов на сайте, имеется продвижение через мессенджеры	Внедрение чат-бота на сайте и в мессенджерах (телеграмм, ватцап)
3	Ценовая стратегия и стимулирования сбыта	Предусмотрена средняя ценовая стратегия. Для постоянных клиентов разработана программа лояльности (скидки). Применяется СRM- cистема REON	Внедрение ИИ для прогнозирования  и изучения спроса
4	Стратегия роботизации процессов	На складе применяется старое оборудование, отсутствует роботизация. Не применяется автономный транспорт	Внедрение  новейшего оборудования, складских роботов, меток RFID, интернет вещей (IoT); автономного транспорта
5	Стратегия ИТ- автоматизации	Применяется WMS-система для  управления складом	Внедрение программ для автоматизации грузоперевозок «Умная логистика» и прочие
6	Стратегия использования искусственного интеллекта (ИИ) или AI-стратегия	Отсутствует ИИ для оптимизации маршрутов доставки, учета рисков, персонализации доставки и улучшения клиентского опыта	Внедрение ИИ для: А) оптимизации маршрутов доставки ; б) предсказания рисков; в) Персонализации доставки и улучшения клиентского опыта;  прочее.

Рассмотрим подробнее стратегические направления и резервы роста доходности организации ООО «ТрансЛогистик-М». Несмотря на то, что компания предлагает большой ассортимент услуг грузоперевозчика, в том числе и оказывает услуги складского хранения, тем не менее доставка грузов осуществляется только в крупные маркетплейсы: Wildberries, OZON, Комус и на РЦ Х5 Group (маг. «Перекресток», «Карусель»). Также автоперевозки осуществляются в основном с Москвы и области. В связи с этим необходимо увеличивать географию обслуживания, а также развивать доставку грузов в различные маркетплейсы и интернет-магазины.
Продвижение услуг компании ООО «ТрансЛогистик-М» осуществляется с помощью сайта и корпоративных мессенджеров. Но на сайте и в корпоративных мессенджерах нет голосовых чат-ботов. Продвижение услуг в мессенджерах очень важно, так как мессенджер – это удобный и недорогой инструмент коммуникации с клиентами, который помогает запрашивать обратную связь, сообщать об акциях и новостях компании, решать конфликтные ситуации и поддерживать лояльность покупателей на высоком уровне. В настоящее время 2 самых востребованных мессенджера для бизнеса в РФ: WhatsApp, Telegram. WhatsApp – самый популярный мессенджер в России. По данным Mediascope, им пользуется 78,0% россиян. В среднем, люди проводят около 29 минут в мессенджере, где не только переписываются с близкими и коллегами, но и общаются с бизнесом. Telegram – второй по популярности мессенджер в России. Сейчас около 45,0% россиян пользуются им ежедневно. А среднее дневное время использования составляет 39 минут. Важно понимать, что в WhatsApp люди только общаются, а в Telegram еще и читают новости, смотрят блогеров и решают рабочие вопросы[8]. Поэтому внедрение чат –бота в мессенджерах и на сайте принесут не мало пользы. Чат-бот для бизнеса помогает решать разные задачи: оптимизирует работу менеджеров, увеличивает процент обработки за-просов; избавляет сотрудников от рутины, экономит их время; даёт консультации по простым вопросам – например, про цены и способы оплаты – и оказывает сервисную поддержку; каждый день собирает обратную связь; автоматизирует внутреннее взаимодействие в компании; способствует росту количества продаж. Кроме того, робот собирает информацию о клиентах компании, в том числе их контакты, для аналитической работы.
В организации ООО «ТрансЛогистик-М» предусмотрена средняя ценовая стратегия, а для постоянных клиентов разработана программа лояльности (скидки), применяется СRM- cистема REON, которая позволяет осуществлять лучшее взаимодействие с клиентами. Однако, для наилучшего изучения и прогнозирования спроса необходимо внедрение ИИ. Прогнозирование спроса – это ключевая задача для оптимизации работы логистических цепей. С помощью искусственного интеллекта компании могут предсказать, сколько услуг и товаров потребуется в будущем, основываясь на предыдущих продажах, рыночных трендах, изменениях в поведении потребителей и других факторах.
Несмотря на то, что на складе организации ООО «ТрансЛогистик-М» применяется WMS-система для управления складом, такой склад нельзя назвать «умным». Чтобы склад мог считаться «умным», он должен быть оснащен автоматизированными системами, которые обеспечивают высокую степень точности и эффективности выполнения задач на складе. В эту концепцию входят такие технологии и решения, как: RFID-метки, предназначенные для идентификации товаров; автоматизированные системы хранения; роботизированные комплексы для обработки грузов; видеонаблюдение и другое.
Для того чтобы склад мог считаться умным, необходимо кроме внедрения WMS, оснащение склада: а) роботами и манипуляторами, которые выполняют различные операции с грузами (сортировка, упаковка и т.д.); б)системами видеонаблюдения и контроля доступа, обеспечивающие безопасность; в) технологиями Интернета вещей (IoT), позволяющие синхронизировать устройства и оборудование для мониторинга и сбора информации; г) RFID-системами, которые, предполагают использование радиометок вместо традиционных маркировок, это позволит проводить инвентаризацию, отслеживать перемещение продукции и сотрудников по складским помещениям.
Дополнительно, система WMS на умном складе может быть оснащена функциями мониторинга и оптимизации использования складских ресурсов. Это позволит компании ООО «ТрансЛогистик-М» более точно контролировать запасы, избегать излишков или нехватки товаров, повышать уровень обслуживания клиентов и сокращать издержки на складское хозяйство. Сочетание WMS и умного склада – это мощный инструмент для улучшения складской логистики и повышения общей производительности компании.
В продолжении темы роботизации стоит отметить, что для транспортно-логистической компании ООО «ТрансЛогистик-М» целесообразно развивать автономные грузоперевозки. С каждым годом беспилотные грузовики становятся все более надежными и доступными. Прогнозируется, что в ближайшие десятилетия автономные грузоперевозки станут стандартным явлением на дорогах. Внедрение беспилотных технологий поможет сократить издержки на топливо и комплектующие на 15,0% за счёт того, что автономная технология рассчитывает оптимальную модель управления грузовиком. Также данные технологии позволят снизить затраты на оплату водителей, улучшить точность доставки и сделать перевозки более безопасными.
По данным рейтинга готовности стран к внедрению автономного транспорта за 2024г., Россия занимает третью строчку с баллами 58,2. Первое и второе место поделили страны Китай-62,7 баллов, ОАЭ-58,5 баллов[26], рисунок 2.13. При этом существует несколько уровней автономности транспорта от 0 до 5. Рассмотрим подробнее.
Уровень 0.Отсутствие автоматизации. Водитель несет 100,0% ответственности за управление автомобилем. Автоматические помощники водителя только предупреждают об опасности или ассистируют в управлении в экстрен-ных ситуациях. К этому уровню относятся системы экстренного торможения, мониторинга слепых зон и предупреждения об отклонении от выбранной поло-сы.
Уровень 1. Вспомогательное управление. Водитель самостоятельно управляет автомобилем. Система помощи водителю способна управлять либо рулевым колесом, либо разгоном и торможением. Примеры таких систем –удержание в полосе и адаптивный круиз-контроль.
Уровень 2. Частичная автоматизация. Усовершенствованная система помощи водителю, которая может допустить вождение в режиме «без рук» при определенных обстоятельствах, –расширенная система поддержки водителя (AdvancedDriverAssistanceSystem, ADAS). Автопилот способен управлять осу-ществлением поворотов, разгоном и торможением. Водитель при необходимости должен быть готов взять управление на себя в любой момент времени.
Уровень 3. Условная автоматизация. Система может управлять движением, пока она находится в пределах географической области, в которой проводилось ее обучение. Роль водителя –резервная. На третьем уровне автоматика может полностью освободить водителя в отдельных ситуациях –например, в пробке или на скоростной магистрали. Когда подобный участок заканчивается, водитель должен взять управление на себя. К данной категории относятся, на-пример, ассистент движения в пробках, функция автономной парковки и прочий аналогичный функционал.
Уровень 4. Высокая автоматизация. Системе не нужен водитель при условии, что она работает в пределах заранее заданных и протестированных ус-ловий. Водитель не участвует в управлении автомобилем и может отсутствовать в автомобиле. В случае возникновения нештатной ситуации, автомобиль остановится на обочине. Примерами автоматизации четвертого уровня являются тестируемые автомобили Google(Waymo), «Яндекс» и GM (Cruise), которые могут самостоятельно перемещаться по дорогам. Педали и рулевое управление могут полностью отсутствовать.
Уровень 5. Полная автоматизация. Не требуется участие человека в управлении автомобилем. Машина сама принимает решение в любой ситуации, руль может отсутствовать. Система уровня 5 способна полностью самостоятельно перемещаться по любым дорогам и при любых условиях, как если бы автомобилем управлял водитель.
Сравнение уровней автоматизации представлено в таблице 2.5. По данным таблицы 2.5 видно, что с 4 и 5 уровнем автономности по состоянию на 2024 год отсутствуют модели АТ не только в России, но и в мире[26].
Для автоматизации деятельности транспортно-логистической организации целесообразно также внедрение программ для автоматизации грузоперевозок «Умная логистика». Такие ПО позволят компаниям в разы увеличить прибыль, рисунок 2.13.
А внедрение ИИ в другие процессы компании- оптимизация маршрутов доставки, предсказание рисков в логистике, прогнозирование спроса- позволят организации повысить доходы, снизить расходы и занять наиболее конкурентоспособное место на рынке грузовых перевозок.
Таблица 2.5-Уровни автономности транспорта[26]

Уровень автономности	Уровень 0	Уровень 1	Уровень 2	Уровень 3	Уровень 4	Уровень 5
Уровень автоматизации	Отсутствует	Помощь в вождении	Частичный	С условиями	Высокий	Полный
Участие водителя в управлении	Да	Да	Да	Да	Нет	Нет
Контроль скорости	Нет	Да, при определенных условиях				Да
Контроль поворотов	Нет	Да, при определенных условиях				Да
Оценка дорожной ситуации	Нет	Нет	Нет	Нет	Нет	Да
Действия системы управления АТ в условиях, в которых она не может принять решение	Отсутствуют; управляет водитель		Отсутствуют; водитель оценивает условия и принимает управление	Сигнализи-рует водителю о необходимости принять управление	Задействует процедуры обеспечения безопасно-сти	Способна управлять в любых условиях
Примеры серийных моделей АТ	Большинство серийных автомобилей		США Tesla Autopilot system Model Sи Model 3, Cadillac Super Cruise, Ford Blue Cruise, Chrysler Pacifica Китай Huawei ArcfoxaSHBT, SAIC MG Hector, GAC AionLX, BYD Qin ЕС Fiat Ducato Япония и Южная Корея Honda Accord, Hyundai Kona	ЕС Mercedes-Benz S-Class и EQS, BMW 7 Series, Audi A8 Япония Lexus LS 500, Toyota MiraiFCV	Отсутствуют

Оптимизация маршрутов доставки- один из самых важных аспектов логистики. Чем эффективнее построены маршруты, тем быстрее и дешевле можно доставить товар. ИИ позволяет анализировать огромное количество данных о состоянии дорог, загруженности транспорта, погодных условиях и предпочтениях клиентов, чтобы выбрать оптимальные пути доставки. Системы ИИ могут в реальном времени: определять кратчайшие маршруты с учетом пробок, перенаправлять транспортные средства при изменении дорожной ситуации (например, авариях), оценивать время доставки и обновлять прогнозы для клиентов.
Предсказание рисков в логистике- логистика подвержена множеству рисков: задержки из-за погодных условий, поломки транспорта, изменения рыночных условий и многое другое. ИИ может анализировать большие объемы данных для предсказания возможных рисков и предлагать меры по их снижению. Например, ИИ может: предсказывать погодные условия, которые могут повлиять на транспортировку; анализировать данные о состоянии транспортных средств и прогнозировать их возможные поломки; оценивать финансовые риски, связанные с изменениями цен на топливо или тарифов на перевозку и другое. Как показало выше представленное исследование, у компании ООО «ТрансЛогистик-М» имеется множество резервов для повышения доходности. Но для того, чтобы наиболее точно определиться с мероприятиями, которые позволят совершенствовать деятельность компании, перейдем к следующей главе выпускной квалификационной работы.