Новые технологии в области Big Data и Цепочек Поставок – почему они сейчас в фокусе

Как правило, когда мы говорим о крупных промышленных предприятиях или компаниях, то круг задействованных в этой цепочке лиц достаточно широк: она охватывает всех, начиная от поставщиков, до конечных заказчиков (клиентов), обеспечивая непрерывную циркуляцию информации между всеми участниками процесса.

В настоящее время цепочки поставок претерпевают существенные изменения, направленные на то, чтобы максимально оптимизировать процесс, сделав его более прозрачным и понятным на всех этапах, не только для непосредственных внутренних участников, но и для самого конечного потребителя.

Именно клиент сейчас в фокусе и по сути диктует то, в каких сегментах цепочек поставок требуются улучшения и инновационные решения. Ситуация, в которой мир оказался сегодня, немного видоизменила взаимоотношения между покупателем и производителем.

Даже когда большинство магазинов и торговых центров постепенно стали вновь открывать свои двери для посетителей, достаточно большой процент людей по-прежнему предпочитали приобретать товары и предметы первой необходимости онлайн. В отчете McKinsey& Company “Consumer sentiment is evolving as countries around the world begin to reopen” представлены актуальные данные и статистика того, как поведение покупателей меняется на фоне снятия ограничений и адаптируется под новые реалии.

Компании и логистические сервисы должны были быстро адаптироваться под растущий спрос и обеспечить максимальную надежность и сохранность товаров на всех этапах, обеспечив тем самым быструю и качественную доставку, а следственно и удовлетворённость клиента.

Поэтому вполне закономерно и понятно, что с высоким количеством предприятий и компаний, которые прикладывают максимум усилий с целью улучшить свои процессы поставок, спрос на инновации и прорывные технологии в данном направлении также будет расти.

По мере появления новых решений, направленных на упрощение определённых этапов, которые помогают сделать логистические процессы еще более быстрыми и легко управляемыми, цепочка поставок постепенно превращается в очень четкий, более функциональный механизм, во главе которого стоят цифровые технологии, Большие данные, искусственный интеллект (AI) и другие инновационные решения.

Многие компании активно внедряют уникальные роботизированные решения, мультифункциональные беспилотные летательные аппараты (дроны), инновационные отслеживающие устройства, которые безусловно направлены не только на оптимизацию процессов, но и сокращение несчастных случаев на производстве.

Но только благодаря облачными сервисами, аналитическими платформами, анализу данных все перечисленные выше технологии дают максимально полезный и желаемый результат. Например, с помощью устройств IoT компании могут обмениваться информацией о цепочке поставок без человеческого вмешательства, а благодаря использованию Больших данных технологии искусственного интеллекта преобразуют «сырые», необработанные данные в грамотную аналитику, которая может также подсказывать определённые шаги, разрабатывать алгоритмы и решения.

Как акселератор мы тесно взаимодействуем с инновационной экосистемой не только в России, но и за рубежом.

Мы видим, какие технологии в мире сейчас особенно востребованы в области Больших данных, а также четко понимаем, какие инновационные решения ищут компании.

Среди выпускников акселератора есть много интересных решений в направлении Big Data и Supply Chain. Например, стартап DataFabric (http://datafabric.cc) предоставляет услуги по анализу клиентов на основе графов знаний, инструментов и решений для Forensic/Compliance/Due Diligence/KYC (ПОД/ФТ). Компания также разрабатывает специализированные корпоративные решения для проверки контрагентов и дополнительного сбора информации о клиентах на основе визуальной аналитики связей- (анализ и визуализация связи между компаниями и клиентами на основании накопленных данных из различных источников).

Еще один стартап VeeRoute (https://veeroute.ru) разрабатывает программный софт для решения сложных оптимизационных задач в логистике. В основе технологии лежат алгоритмы оптимизации с управляющими элементами AI (Искусственный интеллект) и гибкая модульная структура данных. Компания представлена не только в России, но и Азербайджане, Казахстане, Узбекистане. Еще один выпускник GenerationS, компания «Киберслкад» (http://www.roboticstore.ru), разработала роботизированную систему комплектации заказов для складов интернет-магазинов и фулфилмент-операторов. Интеграция такого решения способствует сокращению затрат на комплектацию заказов и увеличение производительности склада.

В конце 2019 года мы запустили совместный акселератор с нашим партнером PepsiCo, который как раз искал стартапы, представляющие решения на базе технологий Больших данных в секторе FMCG.

Многие проекты, с которыми мы взаимодействовали в рамках совместного акселератора, представляли действительно уникальные и конкурентоспособные решения. Например, стартап EPICA (https://www.epica.ai) — платформа, которая анализирует данные и, исходя из этого, прогнозирует продажи, спрос и интерес к контенту со стороны потребителя, при помощи искусственного интеллекта предоставляет компаниям уникальную информацию для принятия решений, выявляя модели поведения аудитории в режиме реального времени.

Еще один стартап First Data (https://firstdata.io/ru) анализирует данные пользователей о покупках и находит аудитории на крупнейших интернет площадках. Решение First Data позволяет компаниям перейти от косвенных измерений эффективности рекламных кампаний к измерению продаж пользователей, на которых была ориентирована рекламная кампания в интернете».

Александра Сухарева, Руководитель Лаборатории TechLab by PepsiCo: «Наравне с производством, продажами и маркетингом, цепочка поставок является важнейшим звеном успешного и клиентоцентричного бизнеса.

Чтобы процессы работали как часы и цепочка поставок вышла на новый уровень, PepsiCo рассматривает технологические решения в нескольких областях:

• Прогнозирование спроса
• Маршрутизация / Оптимизация управления доставкой
• Наличие продукта на полках, On shelf availability (OSA)
• Зеленая логистика (проекты по экологии)

Мы знаем, что Big Data может предоставить широкий набор инструментов для решения задач в перечисленных областях, поэтому мы ищем технологии Big Data, которые сможем применять. В этом нам зачастую помогают компании-стартапы.

Чтобы выбрать из стартапов компанию-партнера, мы запускали корпоративные акселераторы в 2017 и 2019 годах. Наша компания искала уже зрелые стартап-проекты и прицельно выбирала будущих подрядчиков из воронки в 300 проектов.

Одним из первых пилотов со стартапами стал проект, позволяющий контролировать наличие товаров на полке через распознавание образов или Image recognition(IR). Этот проект стал чрезвычайно успешным. С помощью IR мы сейчас в разы быстрее определяем и видим в системе картину по наличию продуктов в магазинах и управляем частотой и объемом следующего заказа.

К вопросу прогнозирования спроса мы подходим гранулярно и через финансовое моделирование с учетом исторических и сезонных факторов, экономической ситуации и потребительского поведения, влияния длительности и глубины промо, создаем прогностические модели. Система живая и гибко реагирует на реалии рынка. Хотя кроме внутренних решений сильно востребованы предиктивные технологии извне.

Проектов в области оптимального управления доставкой много, но они находятся в стадии тестирования и проработки, поэтому детали раскрывать рано. Сложность заключается в том, что наш портфель предполагает не только обычную транспортировку, но и холодную цепочку в том числе с нашими брендами в молочной категории, детском питании, соках. Огромный потенциал оптимизации связан с синергией двух типов поставок. Сейчас мы сделали первый шаг в этом направлении и тестируем технологии геоаналитики».