Бюро спецпроектов «Борника»

Все статьи о нашей деятельности, а так же установить с нами обратную связь, высказать свое мнение по различным вопросам Вы можете на странице «специалисту».

www.itkor.ru - Статья в журнале «Конъюнктура товарных рынков» № 01, 2009 г.

«Интеллектуальный бизнес» на транспорте - есть ли перспективы?

Многим руководителям приходится принимать решения, от которых зависит успешность развития компании. В современных условиях, когда бурный рост может смениться резким спадом очень важно уметь держать ситуацию под контролем. Немалое число предприятий уже сумели автоматизировать свои бизнес-процессы и ведут текущий документооборот в электронном виде. В последнее время этим активно занимались транспортные и логистические компании. Нет сомнений, что внедрение систем оперативного учета качественным образом повышает эффективность управления перевозочным процессом. Однако, отмечается тенденция, что данные за прошлые периоды, хранящиеся в базе данных, почему-то не представляют ценности для управленцев. В нашей практике, например, часто у пользователей информационной системы возникает вопрос «Год закончился, отчеты все сдали, теперь нам эти старые путевые листы не нужны. Как бы их можно все сразу удалить?». Когда мы спрашиваем «А разве вы не анализируете данные за предыдущий период». На это, как правило, следует ответ «Нет. У нас нет времени (нет возможности, это сложно для нас и пр.)». К сожалению, такой ответ приходится слышать даже от бизнес-аналитиков и экономистов.

Как правило, из отчетов информационной системы в большинстве своем используется различные ведомости, которые хороши для бухгалтерии. Для руководителей и управленцев они мало что дают. Мировой опыт показывает, что реального управления и анализа необходимо использовать системы поддержки принятия решений (СППР), или как их еще называет BI -системы. BI является сокращением от английского "Business Intelligence", что означает «интеллектуальный бизнес». Действительно, часто данные в информационной системе просто коллекционируются, т.е. не используются для планирования и управления. Заставить их заработать предназначена как раз BI –система.

По мнению экспертов BI-система должна включать в себя

  • многомерный анализ данных (OLAP, online analytical processing);
  • Data Mining (добыча данных);
  • систему ключевых показателей эффективности;
  • анализ хозяйственной деятельности предприятия;
  • прогнозирование;
  • модуль бизнес-графики и др.

Например, многомерный анализ данных или OLAP является удобной для аналитика формой визуализации различных итоговых значений. Часто бывает необходимым по путевым листам или товарно-транспортным накладным получить сводные таблицы, в которых бы отображались суммарные данные о тоннаже или тонно-километрах по каждому наименованию груза или каждому клиенту, или те же самые параметры, но по автомобилям и водителям. Часто эти величины необходимо анализировать по времени – за месяц, квартал, год (Рис. 1).

Сводные таблицы

Рис. 1 Сводные таблицы. а – двумерные, б – трехмерная

Для представления таких суммарных данных используется метакуб (Рис. 2), осями которого являются анализируемые параметры, называемые измерениями (в нашем случае – гос. номера, грузы, месяцы), а ячейки содержат итоговые (агрегатные) значения, которые могут быть не только суммами, но и максимальными, минимальными значениями, средними и др. Такой метакуб вообще говоря может содержать больше трех измерений. Например, можно добавить такие анализируемые параметры как место погрузки и место разгрузки. Все эти данные можно взять из базы данных путевых листов или товарно-транспортных накладных. Конечно, с увеличением числа измерений несколько возрастает сложность восприятия. Но метакуб дает возможность пользователю манипулировать этими измерениями. Например, можно с помощью мышки перетащить заголовки столбцов в строки и наоборот. Таким образом, меняется разрез (Рис. 2). Также можно произвольно консолидировать и детализировать данные, раскрывая различные уровни иерархии. На рис. 3 показан пример, где метакуб содержит восемь измерений: клиент, гос. номер, водитель, год, месяц, груз, место погрузки и место разгрузки. Как видно, полностью раскрыты только два измерения - названия грузов в виде заголовков столбцов и гос. номера автомобилей в виде заголовков строк. Но при необходимости можно посмотреть данные с детализацией по водителям по каждой машине.

Метакуб

Рис. 2 Метакуб с разрезами по гос. номеру и грузу

Естественно, подобные кубы можно строить и по другим параметрам, например, по доходам или затратам по каждому клиенту в разрезе по месяцам и по маршрутам. Конечно, при расчете затрат понадобятся данные из других источников, например, складского модуля информационной системы и модуля по расчету заработной платы водителей. Таким образом, аналитик может выбирать и комбинировать данные в зависимости от характера бизнес-процесса, который он хочет исследовать. При этом можно сосредоточиться именно на решении именно управленческих вопросов, ответы на которые повысят эффективности работы предприятия.

OLAP

Рис. 3 OLAP- модуль BI-системы.

Например, можно проанализировать грузопотоки на конкретных маршрутах, и увидеть, что по каким-то направлениям чаще всего везут сборные грузы, а по каким-то направлениям – замороженные продукты. Можно построить сезонную зависимость и определить загруженность маршрутов в зависимости от времени года. Таким образом, можно оптимизировать свой автопарк по типу и количеству автомобилей. Анализируя затраты можно выявить, что, допустим, на каких-то маршрутах затраты, зависящие от пробега (ГСМ, резина, ТО) имеют большую величину, чем на аналогичных дистанциях. Можно привести много примеров практического характера, когда на основе данных за прошлые периоды можно прийти к пониманию, каким образом поступить сейчас или в ближайшем будущем. Таким образом, происходит переход от сырых данных к управленческим решениям.

Планирование деятельности компании, развития бизнеса невозможно без системы количественных показателей, характеризующих работу предприятия. Для каждой отрасли они свои. С их помощью можно оценить эффективность хозяйственной деятельности. Например, в автомобильном транспорте существуют следующие показатели (Рис. 4):

  • коэффициент технической готовности, характеризующий степень готовности автотехники к перевозкам;
  • коэффициент выпуска подвижного состава, характеризующий степень выпуска машин на линию
  • коэффициент использования подвижного состава, характеризующий степень использования списочного количества автомобилей за весь планируемый период;
  • коэффициент использования грузоподъемности и др.
Эксплуатационные показатели работы автотранспорта

Рис. 4 Транспортно-эксплуатационные показатели.

Система показателей эффективности также является составной частью "Business Intelligence". Кроме этих коэффициентов можно получить картину по грузообороту, производительности подвижного состава в тоннах и тонно-километрах. Эти данные используются при планировании работы автопредприятия. По ним составляется план работы транспортных средств, который может содержать следующие разделы:

  • план использования транспортных средств;
  • план технического обслуживания и ремонта;
  • расчет численности и фондов заработной платы;
  • калькуляцию себестоимости перевозок;

Таким образом, BI-система позволяет строить прогноз по затратам и доходом. Например, по путевым листам предыдущих периодов рассчитывается среднесуточный пробег автомобилей. Далее, по нему строится производственная программа по техническому обслуживанию, которая включает в себя:

  • планирование количества технических обслуживаний и ремонтов будущий период;
  • расчет трудоемкости по каждому виду технического обслуживания, текущему и капитальному ремонту на планируемый период;
  • оценку запаса запчастей для проведения ТОиР.

Также необходимо анализировать периодичность технических обслуживаний и ремонтов, причины возникновения неисправностей и простои автомобилей. В результате проведения анализа должна быть выявлены и устранены недостатки организации ремонтной службы. Эти мероприятия, свою очередь, способствуют своевременному и качественному выполнению ТОиР и сокращению потерь времени работы подвижного состава на линии.

Материально-техническое снабжение также является важной компонентой эффективной работы транспортной компании. Его анализ способствует снижению издержек обращения, недопущению производственных расходов и потерь, выполнению планов по перевозкам. При этом важной задачей является оценка и планирование расхода запасных частей по каждому автомобилю в отдельности и по парку в целом, а для крупных предприятий – по цехам и участкам. Прогнозирование затрат на запчасти при этом осуществляется по данным за предыдущий период. Для анализа необходимо в учетной системе вести как можно более полную информацию о режиме и условиях эксплуатации автомобилей, пробегах автомобилей с начала эксплуатации, времени наработки агрегатов на отказ и пр.

С целью анализа плановых показателей и фактических может быть использована OLAP-система. В ней можно получить наглядную картину с различными уровнями детализации – по типу автомобилей, по маркам, по каждому автомобили. Также эти показатели можно сравнивать по временной шкале – по-месячно, по-квартально, по годам в процентном отношении. На основе анализа работы автопредприятия за предыдущий период могут быть подготовлены предложения по развитию компании на перспективу, а также ликвидированы «узкие места».

Подобные системы уже достаточно давно существуют и широко используются на Западе. Они могут быть как отдельными программными продуктами, так и уже встроенными в ERP-системы управления предприятием. Тем не менее, в США и Европе процесс внедрения BI-систем по заявлениям ведущих специалистов также представляет собой определенные трудности, среди которых отмечаются следующие:

  • Недостаток данных, т.е. пользователи не заносят все данные в информационную систему. Например, для анализа эффективности работы АТП недостаточно данных только с путевых листов и необходимо вести журнал простоев, ремонтные листы, что не всегда делается.
  • Нет взаимопонимания между конечными пользователями и IT-специалистами. У компьютерщиков зачастую наблюдается некоторый снобизм в отношении обычных офисных служащих, которые пользуются ЭВМ лишь в силу служебных необходимостей;
  • Недостаточная осведомленность IT-специалистов о бизнес-процессах, которые необходимо анализировать в информационной системе. Вообще говоря, заниматься формализацией бизнес-процессов предприятия и моделированием бизнес-логики должен специальный системный аналитик
  • Зачастую сами руководители не имеют четких целей, которых собираются достичь с помощью анализа
  • Неочевидность окупаемости затрат на внедрение BI-системы.
  • Недоверие конечных пользователей к расчетам аналитической системы и др.

В нашей стране некоторых отраслях существует достаточно много внедрений "Business Intelligence". Эти проекты чаще всего реализуются в банковской деятельности, страховании, телекоммуникационных компаниях и крупных торговых сетях. В большинстве своем это системы иностранных производителей, но есть и отечественные разработки. Но, к сожалению, в транспортной сфере, о внедрении аналитических систем практически ничего не слышно. Возможно, это потому, что западные технологии достаточно дороги, да и российские программы стоят достаточно существенно. Тем более, что транспортные компании в большинстве своем относятся к мелкому и среднему бизнесу и не каждое автопредприятие кроме учетной системы отважится приобрести еще и аналитическую. Как правило, при бизнес-анализе в этом случае обходятся Excel. Кроме того, в основном типовые аналитические платформы требуют определенной подготовки от пользователя, что бы он мог воспользоваться всеми возможностями богатого функционала. Однако, как показывает практика, у транспортников нет времени, чтобы разбираться с тонкостями настройки каких-либо программ.

Важно также подчеркнуть, что транспортная отрасль требует достаточно специфических познаний. Необходимо иметь представление нормативной базе, свойствах и технических характеристиках транспортных средств, особенностях эксплуатации и пр. Но, как отмечают и сами руководители предприятий, в последнее время сильно понизился уровень профессиональной подготовки экономистов и управленцев на АТП. В лучшем случае в Excel строятся итоговые отчеты, часто не содержащие графиков и анализа данных. Хотя, как известно, подробная информация является предпосылкой для правильных решений.

Нельзя не сказать, что на АТП все-таки стремятся повысить уровень управления, внедряются учетные системы, осваиваются новые методы и подходы. Тем не менее, несмотря на то что, уже существует довольно много современной литературы по логистике, организации и управлению автопредприятием, а также проводятся специализированные семинары и курсы повышения квалификации, применение полученных знаний на практике без использования аналитических BI-систем окажется недостаточно эффективным.

Перейти в раздел «специалисту».

Почтовый адрес: 119313, Москва, а/я 134.
Тел: (495) 764 31 44
E-mailinfo@bornica.ru

Создание сайта —
www.serokuz.ru

Создание сайта — www.serokuz.ru