Разработка автоматизированной системы управления автомобильными грузоперевозками
Классификация программных средств, которые необходимы для поддержки инфраструктуры бизнес-процессов сферы автомобильных грузоперевозок. Характеристика основных компонентов, входящих в состав веб-интерфейса разрабатываемой автоматизированной системы.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | диссертация |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 28.10.2019 |
| Размер файла | 2,2 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
a. На мониторинг движения - 9653 руб. на рабочее место;
b. На мониторинг погрузки - 2386 руб. на рабочее место;
c. На мониторинг разгрузки - 3742 руб. на рабочее место;
d. На оперативный контроль - 7681 руб. на рабочее место;
11. Прочие затраты:
a. На мониторинг движения - 44240 руб.;
b. На мониторинг погрузки - 11460 руб.;
c. На мониторинг разгрузки - 15975 руб.;
d. На оперативный контроль - 51680 руб.
Расчёт ресурсозатрат предприятия на диспетчеризацию грузоперевозок до внедрения системы представлен в таблице 11.
Таблица 11. Ресурсозатраты на диспетчеризацию грузоперевозок до внедрения системы
|
Время на мониторинг/ контроль, мин |
Общее затрач. время, ч |
Кол-во человек |
Оплата труда, руб. |
Затраты на АРМ, руб. |
Прочие затраты, руб. |
Общая стоимость, руб. |
||
|
Движение |
18 |
1590,3 |
17 |
397575 |
164101 |
44240 |
605916 |
|
|
Погрузка |
4 |
353,4 |
88350 |
40562 |
11460 |
140372 |
||
|
Разгрузка |
6 |
530,1 |
132525 |
63614 |
15975 |
212114 |
||
|
Оперативный контроль |
7 |
269,3 |
67316,7 |
130577 |
51680 |
249573,7 |
||
|
Итого: |
2743,1 |
17 |
685766,7 |
398854 |
123355 |
1207975,7 |
Пояснения к таблице 11:
1. Общее затраченное время на бизнес-процессы было рассчитано по принципу умножения времени на мониторинг рейсов на количество рейсов и времени на применение оперативного воздействия на количество отклонений и нештатных ситуаций.
2. Оплата труда была вычислена посредством умножения количества затраченных на бизнес-процессы часов на часовую ставку сотрудников. Часовая ставка сотрудников была вычислена исходя из предположения о 160-часовой рабочей неделе и составила 40000 руб. / 160 ч = 250 руб/ч.
3. Затраты на автоматизированные рабочие места для каждого бизнес-процесса были рассчитаны по принципу умножения затрат на рабочее место на количество задействованных сотрудников.
В результате расчёта ресурсозатрат предприятия на диспетчеризацию грузоперевозок посредством сложения времени на мониторинг движения, погрузки и разгрузки рейса, а также времени применения оперативного воздействия, умноженного на среднее количество отклонений в рейсах, было рассчитано среднее время на мониторинг и контроль рейса, которое составило 18 мин + 4 мин + 6 мин + 7 мин * (2308/5301) = 31 мин.
Также путём деления общей стоимости мониторинга и контроля рейсов на количество рейсов была оценена стоимость мониторинга и контроля рейса - она составила 1207975,7 руб. / 5301 = 227,9 руб.
В таблице 12 представлены ключевые показатели результативности и ресурсозатраты диспетчеризации грузоперевозок до внедрения разработанной системы, а также плановые и фактические показатели и ресурсозатраты после внедрения с расчётом экономической эффективности плановых и фактических результатов. Фактические данные являются усреднёнными результатами опытной эксплуатации за март и апрель. Ввиду планового сокращения рейсов, а также факта того, что система апробировалась не на всех заказах ретейлера, в целях корректного определения экономического эффекта было произведено нормирование показателей.
Таблица 12. Сравнение КПР и ресурсозатрат диспетчеризации до и после внедрения системы
|
До внедрения |
План |
Норм. по кол. рейсов |
Оптимиз. план |
После внедрения |
Норм. по кол. рейсов |
Оптимиз. факт |
||
|
Кол-во рейсов |
5301 |
4894 |
5301 |
0% |
3378 |
5301 |
0% |
|
|
Кол-во отклонений и НС |
2308 |
1750 |
1896 |
- 17,9% |
1244 |
1952 |
- 15,4% |
|
|
Доля рейсов без отклонений/НС, % |
74 |
90 |
90 |
+ 21,6% |
84 |
84 |
+ 13,5% |
|
|
Время выявления отклонения/НС, мин |
6 |
2 |
2 |
- 66,7% |
3 |
3 |
- 50% |
|
|
Доля рейсов с отклонениями/НС, завершённых успешно, % |
67 |
80 |
80 |
+ 19,4% |
74 |
74 |
+ 10,4% |
|
|
Время на мониторинг движения, мин |
18 |
12 |
12 |
- 33,3% |
14 |
14 |
- 22,2% |
|
|
Время на мониторинг погрузки, мин |
4 |
2 |
2 |
- 50% |
3 |
3 |
- 25% |
|
|
Время на мониторинг разгрузки, мин |
6 |
4 |
4 |
- 33,3% |
4 |
4 |
- 33,3% |
|
|
Время на применение оперативного воздействия, мин |
7 |
3 |
3 |
- 57,1% |
4 |
4 |
- 42,9% |
|
|
Время на мониторинг и контроль рейса, мин |
31 |
19,1 |
19,1 |
- 38,6% |
22,5 |
22,5 |
- 27,6% |
|
|
Общее затраченное время, ч |
2743,1 |
1555,7 |
1685,1 |
- 38,6% |
1265,2 |
1985,5 |
- 27,6% |
|
|
Кол-во человек |
17 |
10 |
11 |
- 35,3% |
8 |
12 |
- 29,4% |
|
|
Оплата труда, руб. |
685766,7 |
388925 |
421275 |
- 38,6% |
316308,3 |
496370,8 |
- 27,6% |
|
|
Затраты на АРМ, руб. |
398854 |
287650 |
316415 |
- 20,7% |
230120 |
345180 |
- 13,5% |
|
|
Прочие затраты, руб. |
123355 |
89560 |
97008,1 |
- 21,4% |
64740 |
101594,7 |
- 17,6% |
|
|
Общая стоимость, руб. |
1207975,7 |
766135 |
834698,1 |
- 30,9% |
611168,3 |
943145,5 |
- 21,9% |
|
|
Стоимость мониторинга и контроля рейса, руб. |
227,9 |
156,5 |
157,5 |
- 30,9% |
180,9 |
177,9 |
- 21,9% |
Пояснение к таблице 12. Нормирование плановых и фактических данных производилось по количеству рейсов как по главному показателю объёма работ (c коэффициентами 5301 / 4894 = 1,0832 и 5301 / 3378 = 1,5693 соответственно). Были нормированы количество отклонений и нештатных ситуаций и прочие затраты на мониторинг и контроль рейсов. Остальные величины в графах «Нормирование по количеству рейсов» были вычислены отдельно на основании нормированных баз расчётов. Ввиду наличия погрешности при округлении вычисленного количества персонала, которое влияет на затраты на автоматизированные рабочие места, полученные до и после нормирований показатели стоимости мониторинга и контроля рейса имеют незначительные отличия.
На основе полученных результатов можно сделать следующие выводы:
1. Благодаря повышению эффективности планирования рейсов уменьшилось общее количество возникших отклонений и нештатных ситуаций и возросла доля рейсов без отклонений/НС.
2. Эргономика уведомлений о возникновении отклонений/нештатных ситуаций и применения оперативных воздействий способствовала более быстрой реакции диспетчеров и увеличению количества рейсов с возникшими отклонениями/нештатными ситуациями, завершёнными успешно.
3. Благодаря существенному уменьшению временных затрат на мониторинг и контроль каждого рейса удалось добиться сокращения необходимого количества диспетчеров, что снизило расходы на оплату труда и автоматизированные рабочие места. В то же время у предприятия появился потенциал для наращивания производственного объема и увеличения количества связей с контрагентами.
4. Основной финансовый показатель диспетчеризации грузоперевозок - стоимость мониторинга и контроля рейса - был сокращён на 21,9%.
5. Основной временной показатель диспетчеризации грузоперевозок - время на мониторинг и контроль рейса - был сокращён на 27,6%.
6. Небольшие различия между плановыми и фактическими показателями объясняются новизной системы и неопытностью работы её операторов в первые месяцы эксплуатации. В данных по следующим месяцам ожидается улучшение показателей.
Общая оценка системы.
Общее сравнение ключевых показателей результативности процессов планирования и диспетчеризации грузоперевозок в компании-ретейлере до и после внедрения новой системы представлено в таблице 13.
Таблица 13. Общее сравнение КПР планирования и диспетчеризации до и после внедрения системы
|
До внедрения |
После внедрения |
Оптимизация |
||
|
Кол-во созданных заявок |
5483 |
5483 |
0% |
|
|
Кол-во распределённых заявок |
5480 |
5483 |
+ 0,1% |
|
|
Кол-во подтверждённых заявок |
5465 |
5479 |
+ 0,3% |
|
|
Кол-во изменённых заказчиками заявок |
737 |
668 |
- 9,4% |
|
|
Кол-во изменённых исполнителями заявок |
480 |
272 |
- 43,3% |
|
|
Кол-во отменённых заказчиками заявок |
232 |
106 |
- 54,3% |
|
|
Кол-во отозванных исполнителями заявок |
119 |
42 |
- 64,7% |
|
|
Кол-во рейсов |
5301 |
5027 |
- 5,2% |
|
|
Время обработки заявки, мин |
41,2 |
18 |
- 56,4% |
|
|
Стоимость обработки заявки, руб. |
297 |
149,2 |
- 49,8% |
|
|
Кол-во отклонений и НС |
2308 |
1952 |
- 15,4% |
|
|
Доля рейсов без отклонений/НС, % |
74 |
84 |
+ 13,5% |
|
|
Время выявления отклонения/НС, мин |
6 |
3 |
- 50% |
|
|
Доля рейсов с отклонениями/НС, завершённых успешно, % |
67 |
74 |
+ 10,4% |
|
|
Время на мониторинг и контроль рейса, мин |
31 |
22,5 |
- 27,6% |
|
|
Стоимость мониторинга и контроля рейса, руб. |
227,9 |
177,9 |
- 21,9% |
Пояснение к таблице 13. В графе таблицы «После внедрения» приведены фактические ключевые показатели результативности системы с учётом нормирования. При этом показатели планирования грузоперевозок были нормированы по количеству созданных заявок (коэффициент нормирования 5483 / 3684 = 1,4883), а показатели диспетчеризации грузоперевозок - по количеству рейсов (коэффициент нормирования 5301 / 3378 = 1,5693).
В качестве основного экономического эффекта от внедрения системы следует выделить сокращение временных и финансовых затрат как на планирование грузоперевозок (среднее время обработки каждой заявки сократилось на 56,4%, а её стоимость на 49,8%), так и на их диспетчеризацию (среднее время на мониторинг и контроль каждого рейса сократилось на 27,6%, а стоимость на 21,9%). Высокая степень оптимизации процессов планирования объясняется внедрением алгоритма автоматического оптимального распределения исполнителей на заявки, что способствовало существенному сокращению затрат на оплату труда сотрудников. Показатели диспетчеризации также продемонстрировали рост, несмотря на факт наличия у предприятия системы маршрутизации и диспетчеризации до внедрения - это объясняется эргономикой разработанной системы и её интеграцией с процессами планирования рейсов и распределения исполнителей.
Помимо основных ключевых показателей результативности в виде временных и финансовых затрат на обработку заявок и мониторинг/контроль рейсов, системой были также оптимизированы и другие параметры - было сокращено количество изменённых и отменённых заявок, количество рейсов, количество возникших отклонений и нештатных ситуаций, а также время их выявления. Оптимизация этих показателей также повысило эффективность работы предприятия и его контрагентов.
Экономический эффект в разрезе сокращения затрат и повышения эффективности работы исполнителей вследствие интеграции контрагентов.
Так как разработанное решение предоставляет функциональность не только для планирования и управления грузоперевозками, но и для интеграции логистических контрагентов, необходимо было также рассмотреть экономический эффект в разрезе работы исполнителей грузоперевозок как следствие интеграции в систему новых участников.
Для этих целей в рамках опытной эксплуатации параметры распределения исполнителей по заявкам у каждого заказчика грузоперевозок были настроены таким образом, чтобы как минимум 20% его заказов распределялись в свободном формате (не по ограниченному списку исполнителей). Ввиду того, что в рамках опытной эксплуатации в работу системы были включены порядка 90 частных лиц, выбранная конфигурация позволила произвести тестирование интеграционного эффекта.
В качестве основных показателей эффективности были выбраны объем грузооборота (в тонно-километрах) как основной параметр производительности грузоперевозчиков, а также доля порожних пробегов к общему количеству пройденного пути.
У 63 частных грузоперевозчиков системы были запрошены усреднённые данные за 6 месяцев до использования системы (с сентября по февраль), а также средние значения показателей после ее внедрения (за март и апрель). Важно упомянуть, что в целях корректности анализа данные были собраны только у тех исполнителей, деятельность которых была полностью переведена в новую систему.
После этого была посчитана процентная разница между двумя показателями до и после внедрения новой системы для каждого исполнителя грузоперевозок. В таблице 14 отображены основные статистические данные для распределений двух величин - увеличение грузооборота (в %) и сокращение доли порожних пробегов (также в %).
Следует отметить, что полученные данные являются выборочными для генеральной совокупности всех частных грузоперевозчиков РФ с автопарком 1-5 машин. В целях репрезентативности при отборе респондентов был использован метод стратификации - были отобраны грузоперевозчики из различных регионов и с разным составом автопарка.
Таблица 14. Увеличение грузооборота и сокращение доли порожних пробегов (в %)
|
Грузооборот |
Доля порожних пробегов |
||
|
Количество значений () |
63 |
63 |
|
|
Среднее () |
43,8683 |
57,8127 |
|
|
Медиана () |
43,7 |
61,2 |
|
|
0,25-квантиль () |
24,25 |
42,35 |
|
|
0,75-квантиль () |
56,35 |
73,7 |
|
|
0,05-квантиль () |
7,36 |
15,02 |
|
|
0,95-квантиль () |
89,13 |
95,68 |
|
|
Среднекв. отклонение () |
25,94941 |
26,79972 |
|
|
Дисперсия () |
673,372 |
718,225 |
|
|
Асимметрия () |
0,413 |
-0,002 |
|
|
Стандартная ошибка асимметрии () |
0,309 |
0,309 |
|
|
Эксцесс () |
0,055 |
-0,12 |
|
|
Стандартная ошибка эксцесса () |
0,617 |
0,617 |
|
|
Минимум () |
-2,2 |
-0,9 |
|
|
Максимум () |
114,7 |
122,5 |
В рамках определения статистической значимости была произведена проверка получившихся распределений на нормальность [55]. Для каждого распределения была осуществлена проверка гипотезы «случайная величина имеет нормальное распределение». Так как величина выборки составила 63 элемента, в целях максимизации корректности проверки гипотез было принято решение использовать одновременно и критерий Шапиро-Уилка, и критерий Колмогорова-Смирнова. Помимо этого, были произведены проверки получившихся распределений на соответствие правила трех сигм и критерия ассиметрии и эксцесса. Результаты расчётов представлены в таблице 15.
Таблица 15. Проверки распределений
|
Грузооборот |
Доля порожних пробегов |
||
|
Уровень значимости () |
0,05 |
0,05 |
|
|
Шапиро-Уилка: -value |
0,15025 |
0,613837 |
|
|
Шапиро-Уилка: -статистика |
0,971440 |
0,984526 |
|
|
Колм.-Смирнов: -value |
0,77423 |
0,57115 |
|
|
Колм.-Смирнов: -статистика |
0,08085 |
0,09621 |
|
|
Колм.-Смирнов: при |
0,171344 |
0,171344 |
|
|
-33,98 |
-22,587 |
||
|
-2,2 |
-0,9 |
||
|
121,717 |
138,212 |
||
|
114,7 |
122,5 |
||
|
0,413 |
-0,002 |
||
|
0,927 |
0,927 |
||
|
0,055 |
-0,12 |
||
|
1,851 |
1,851 |
По результатам расчётов видно, что поставленные для обоих распределений гипотезы принимаются согласно как критерию Шапиро-Уилка (-value ), так и критерию Колмогорова-Смирнова (). Также соблюдается правило трех сигм ( и ) и критерий ассиметрии и эксцесса ( и ). Можно сделать вывод о том, что получившиеся величины подчиняются закону нормального распределения.
Так как распределения являются нормальными, целесообразно оценить доверительные интервалы средних значений () для генеральной совокупности (всех частных грузоперевозчиков РФ с парком 1-5 машин). Ввиду неизвестности значения среднеквадратичного отклонения генеральной совокупности для расчёта 95%-ных доверительных интервалов следует использовать t-распределение (, где = 1,9989715).
Для среднего значения увеличения грузооборота (в %) 95%-ный доверительный интервал составил , а для сокращения доли порожних пробегов (в %) - .
Говоря о качестве полученной выборки, следует отметить, что она является репрезентативной по критериям вариативности и метода отбора (стратификации). Что же касается величины выборки, допустимая ошибка оценки среднего значения при 63 элементах составляет 6,4% (получено из формулы расчёта величины выборки , где - допустимая ошибка, а = 1,96).
Визуализация распределений в формате диаграммы размаха («ящик с усами») представлено на рис. 27. Для каждого распределения изображены медианы, средние значения с 95% доверительными интервалами, а также первые и третьи квартили. В качестве «усов» было принято решение взять 0,05- и 0,95-квантили с целью корректного исключения выбросов.
Рисунок 28 -Увеличение грузооборота и сокращение доли порожних пробегов (в %) на основе опроса 63 грузоперевозчиков
Предложения по усовершенствованию системы
В рамках анализа эффективности функционирования разработанной и внедрённой автоматизированной системы были выработаны следующие предложения по её усовершенствованию:
1. Внедрение технологии блокчейн. Внедрение технологии блокчейн может повысить прозрачность процессов грузоперевозки посредством фиксации в реестре блокчейна используемых артефактов (паспорта транспортных средств, страховые полиса, документация грузоперевозок: контракты на оказания транспортных услуг, маршрутные листы, товарно-транспортные накладные) и событий (прибытие автомобилей на точки погрузки и разгрузки, состояние выполнения погрузочно-разгручных процессов - сканирование паллет). Подобная фиксация также повысит уровень безопасности и способствует большему сокращению затрат на диспетчеризацию.
Пример контроля процессов грузоперевозки с использованием технологии блокчейн представлен на рис 28.
Рисунок 29 - Контроль процессов грузоперевозки с использованием технологии блокчейн
2. Интеграция грузоперевозок железнодорожным транспортом. В целях повышения качества организации смешанных перевозок имеет смысл интегрировать в систему маршруты и расписания железнодорожного грузового транспорта. В условиях наличия большего числа возможных маршрутов и исполнителей использование алгоритма автоматического оптимального распределение исполнителей сможет повысить эффективность сформированных рейсов.
3. Интеграция точек обслуживания автомобилей и их водителей. Так как в рамках продолжительных рейсов водителям необходимо соблюдать график рабочего времени (согласно законодательству РФ), а также обеспечивать уход за транспортным средством, целесообразно добавить в реестр системы точки обслуживания автомобилей (заправки, точки ремонта) и их водителей (зоны отдыха, кафе, мотели). Такой подход позволит алгоритму автоматического оптимального распределения исполнителей формировать продолжительные рейсы с учётом посещения определённых точек обслуживания, что сократит время самостоятельного поиска подобных зон водителями, и, как следствие, приведет к снижению количества отклонений от маршрутов.
Так как разработанная система предназначена для оптимизации деятельности логистических контрагентов, для оценки результатов работы следует определить экономическую целесообразность её внедрения.
В пятой главе представлен расчёт и анализ показателей экономической эффективности системы на основании данных опытной эксплуатации, в рамках которой система была внедрена в деятельность пяти российских ретейлеров и их контрагентов, а также порядка 90 частных грузоперевозчиков. Было проведена оценка экономического эффекта как в разрезе сокращения операционных затрат заказчиков, так и в разрезе повышения эффективности исполнителей грузоперевозок вследствие интеграции контрагентов.
По результатам опытной эксплуатации было выявлено сокращение финансовых и временных затрат как на планирование грузоперевозок (среднее время обработки каждой заявки сократилось на 56,4%, а её стоимость на 49,8%), так и на их диспетчеризацию (среднее время на мониторинг и контроль каждого рейса сократилось на 27,6%, а стоимость на 21,9%). Помимо означенных параметров, были оптимизирован ряд других показателей, влияющих на эффективность работы предприятия. Также, в результате опроса репрезентативной выборки частных грузоперевозчиков, среднее значение повышения грузооборота составило 43,9% (с 95% доверительными интервалом [37,3%:50,4%]), а сокращения доли порожних пробегов - 57,8% ([51,1%:64,6%]).
В рамках усовершенствования системы были предложены внедрение технологии блокчейн, интеграция грузоперевозок железнодорожным транспортом, а также интеграция точек обслуживания ТС и их водителей.
Заключение
В рамках выпускной квалификационной работы было проведено комплексное исследование российского рынка автомобильных грузоперевозок: были проанализированы объёмы и устройство рынка, классификации грузоперевозок (по видам транспорта, грузов, пунктов отправления и назначения, а также по типам логистического посредничества), используемые ресурсы (тары для транспортировки, транспортные средства, автомобильные трекеры и исполнители грузоперевозок), а также основные проблемы отрасли (неудовлетворительное качество дорог, возраст автопарков, недостаточность законодательной проработки, график работы водителей и неэффективное управление грузоперевозками).
Проблема неэффективности грузопотоков была выбрана для дальнейшего анализа ввиду наличия потенциала её решения в виде внедрения различных информационных технологий в деятельность предприятий грузоотправителей и грузоперевозчиков.
Для качественной проработки выбранной проблемы была произведена идентификация и формализация бизнес-процессов предметной области с использованием общего стандартизированного подхода к организации и исполнению грузоперевозок на основании лучших практик существующих компаний, а также законодательных ограничений.
Было выделено 12 бизнес-процессов: планирование грузоперевозок, их диспетчеризация, техническое обслуживание и ремонт транспортных средств, расписание и график работы водителей, бухгалтерия и налоговый учёт, отчётность и аналитика, юридическое обеспечение, обеспечение безопасности, управление и настройка автоматизированных систем, IT обеспечение, ценообразование и работа с контрагентами, а также управление персоналом.
Процессы были разделены на две группы - основные процессы, описывающее ключевую профильную деятельность предприятия, и вспомогательные процессы, обеспечивающие инфраструктуру для функционирования основных процессов. В основные процессы вошли планирование и диспетчеризация грузоперевозок.
В рамках анализа проблемы неэффективности грузопотоков был проведён глубинный разбор группы основных бизнес-процессов (планирования и диспетчеризации). Процессы были детализированы до второго уровня и снабжены графическими представлениями событийных цепочек процессов (EPC). Детальный анализ основных процессов выявил процедуры, имеющие потенциал к автоматизации посредством внедрения IT-решений.
В целях исследования возможностей автоматизации означенных бизнес-процессов были рассмотрены и классифицированы существующие на логистическом рынке информационные системы - как прикладные программы, так и комплексные IT-продукты. Были проанализированы навигационные системы, системы маршрутизации и диспетчеризации, системы управления автопарком, системы управления транспортом и интернет-порталы (транспортные биржи). Были выделены типичные представители каждого класса, проведён сравнительный анализ их преимуществ и недостатков.
По результатам классификации и анализа информационных систем для решения проблемы неэффективности грузопотоков была выявлена потребность в создании новой автоматизированной системы для управления автомобильными грузоперевозками, объединяющей в себе функции существующих решений. Уникальность новой бизнес-модели заключается в одновременном предоставлении интеграционной платформы для логистических контрагентов и функциональности для эффективного планирования и диспетчеризации грузоперевозок.
В рамках реализации системы автором выпускного квалификационного проекта выполнялись различные аналитические задачи. В тексте работы представлены выдержки из хода разработки системы: перечень бизнес-требований, ролевая модель, модель сущностей и связей, а также статусная модель заявок на грузоперевозки. Подробно разобраны алгоритмы создания заявок и распределения исполнителей по рейсам. Приведены описание веб-интерфейса и список использованных технологий.
Так как функциональность разработанной системы предполагала не только оптимизацию процессов планирования и диспетчеризации грузоперевозок, но и инструментарий для интеграции логистических контрагентов, в рамках определения экономической целесообразности внедрения нового решения была произведена оценка как сокращения операционных затрат на управление грузопотоками, так и экономического эффекта вследствие интеграции в систему новых участников.
В рамках опытной эксплуатации решение было внедрено в деятельность пяти российских ретейлеров и их ключевых контрагентов. Помимо этого, в целях тестирования интеграционного эффекта в работу системы были включены частные лица (порядка 90 грузоперевозчиков).
В результате анализа экономического эффекта в разрезе операционных расходов на грузоперевозки (на примере крупного ретейлера) было выявлено сокращение временных и финансовых затрат предприятий на обработку заявок на грузоперевозки и на мониторинг/контроль выполнения рейсов, а также оптимизация других показателей, влияющих на эффективность деятельности грузоперевозчиков и грузоотправителей (количество изменённых и отменённых заявок, количество рейсов, количество возникших отклонений и нештатных ситуаций, а также время их выявления). Полученные данные подтверждают эффективность решения в реализации процессов планирования и диспетчеризации грузоперевозок.
По результатам опроса репрезентативной выборки частных грузоперевозчиков было выявлено повышение грузооборота и сокращение доли порожних пробегов, что говорит о целесообразности использования системы как инструмента для интеграции контрагентов грузоперевозок.
В рамках усовершенствования системы имеет смысл внедрение технологии блокчейн, интеграция железнодорожных грузоперевозок, а также интеграция точек обслуживания автомобилей и их водителей.
Список литературы
1. Российский рынок транспортных услуг: самозанятые и малый бизнес [Электронный ресурс] / Совместное исследование Avito и Data insight, 2017. - URL: http://a.rif.ru/assets/di-avito_transport_short_final.pdf (Дата обращения: 28.11.18).
2. Грузооборот российского транспорта [Электронный ресурс] / Информационно-аналитическое агентство Sea News, 2018. - URL: http://seanews.ru/2018/02/08/грузооборот-российского-транспорта-6/ (Дата обращения: 30.11.18).
3. Росстат [Электронный ресурс] - URL: http://www.gks.ru (Дата обращения: 01.12.18)
4. Анализ рынка грузоперевозок автомобильным транспортом в России / DISCOVERY Research Group, 2019.
5. Березина Е. Как изменился рынок грузоперевозок в России [Электронный ресурс] / Е. Березина - Российская Газета, 2018. - URL: https://rg.ru/2018/04/23/kak-izmenilsia-rynok-gruzoperevozok-v-rossii.html (Дата обращения: 03.12.18).
6. Деловые Линии [Электронный ресурс] - URL: https://www.dellin.ru/ (Дата обращения: 03.12.18).
7. Система взимания платы «Платон» [Электронный ресурс] - URL: http://platon.ru/ru/ (Дата обращения: 05.12.18).
8. Анализа рынка автомобильных грузовых перевозок в России / BusinesStat, 2018.
9. Палагин. Ю.И. Транспортная логистика и мультимодальные перевозки. Технологии, оптимизация, управление: учебное пособие / Ю.И. Палагин, ред. М.И. Козицкая - СПб.:Политехника, 2017. - 266 с.
10. Беляев В.М. Организация автомобильных перевозок и безопасность движения: учебное пособие / В.М. Беляев - Москва: МАДИ, 2014. - 205 с.
11. Вельможин А.В. Грузовые автомобильные перевозки / В.А. Вельможин, В.А. Гудков, Л.Б. Миротин, А.В. Куликов - 3-е изд., испр. - Москва: «Горячая линия - Телеком», 2016. - 560 с.
12. Миротин Л.Б. Транспортная логистика / Л.Б. Миротин, А.С. Балалаев, В.А. Гудков, В.В. Зырянов, С.Н. Капустин, Т.В. Ляпина - Москва: «Горячая линия - Телеком», 2016. - 302 с.
13. Волгин В.В. Склад. Логистика, управление, анализ / В.В. Волгин - Москва: Литрес, 2012. - 890 с.
14. Волгин В.В. Логистика приемки и отгрузки товаров / В.В. Волгин - Москва: Дашков и К, 2011. - 540 с.
15. Некрасов А.Г. Управление цепями поставок в транспортном комплексе / А.Г. Некрасов, Л.Б. Миротин, Е.В. Меланич, М.А. Некрасова - Москва: «Горячая линия - Телеком», 2014. - 242 с.
16. Лукинский, В.С. Логистика и управление цепями поставок: учебник и практикум для академического бакалавриата / В. С. Лукинский, В. В. Лукинский, Н. Г. Плетнева - Москва: Юрайт, 2018. - 359 с.
17. «Магнит» первым среди ритейлеров протестировал услугу контрейлерных перевозок [Электронный ресурс] / Магнит, 2018. - URL: http://magnit-info.ru/press/news/detail.php?ID=27886685 (Дата обращения: 26.12.18).
18. Российский рынок грузового транспорта: комплексный анализ и прогноз / ANALYTICRESEARCHGROUP (ARG), 2018.
19. Рынок коммерческих автомобилей в России. Итоги 2018 года, тенденции и перспективы / Автостат, 2019.
20. Ширяев С.А. Транспортные и погрузочно-разгрузочные средства / С.А. Ширяев, В.А. Гудков, Л.Б. Миротин - 2-е изд., испр. - Москва: «Горячая линия - Телеком», 2015. - 848 с.
21. Власов В.М. Беспроводные технологии на автомобильном транспорте. Глобальная навигация и определение местоположения транспортных средств: учебное пособие / В.М. Власов, В.Н. Богумил, Б.Я. Мактас, И.В. Конин - Москва: Инфра-М, 2018. - 184 с.
22. Нестеров С.Ю. Управление и организация грузоперевозок автотранспортным логистическим предприятием / С.Ю. Нестеров - Москва: Флинта, 2010. - 190 с.
23. Старые и новые требования к режиму труда и отдыха водителей [Электронный ресурс] / Контур, 2018. - URL: https://kontur.ru/articles/5169 (Дата обращения: 15.12.18).
24. Першина Е.Г. Автомобильные перевозки в России: проблемы и перспективы [Электронный ресурс] / Г.Е. Першина, Н.А. Плешкова, П.В. Масленников - Электронный журнал «Управление экономическими системами», 2014. - URL: http://uecs.ru/uecs66-662014/item/2939-2014-06-11-05-21-03 (Дата обращения: 19.12.18).
25. Аносов М. Прямые смешанные перевозки планируют урегулировать в отдельном законе [Электронный ресурс] / М. Аносов - Электронный журнал «ЭЖ-Юрист», 2018. - URL: https://www.eg-online.ru/article/390325/ (Дата обращения: 21.12.18).
26. Миротин Л.Б. Управление грузовыми потоками в транспортно-логистических системах / Л.Б. Миротин, В.А. Гудков, В.В. Зырянов и др. - Москва: «Горячая линия - Телеком», 2015. - 704 с.
27. Репин В. Бизнес-процессы. Моделирование, внедрение, управление / В. Репин - Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2013. - 470 с.
28. Репин В. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов / В. Репин, В. Елиферов - Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2013. - 544 с.
29. Громов А.И. Применение системного подхода к идентификации процессов организации // Информационные технологии в проектировании и производстве. №3. / А.И. Громов, В.Г. Чеботарев - Москва: ФГУП «ВИМИ», 2008. - с. 18-22.
30. Громов А.И. Учебно-методический комплекс «Анализ и моделирование бизнес-процессов»: учебное пособие / А.И. Громов, В.Г. Чеботарев, Я.В. Горчаков, О.И. Бойко - Москва: НИУ ВШЭ, 2007. - 157 с.
31. Калянов Г.Н. Моделирование, анализ, реорганизация и автоматизация бизнес-процессов: учебное пособие / Г.Н. Калянов - Москва: Финансы и статистика, 2007. - 240 с.
32. Всяких Е.И. Практика и проблематика моделирования бизнес-процессов / Е.И. Всяких, А.Г. Зуева, Б.В. Носков, Е.В. Сидоренко, С.П, Киселев - Москва: ДМК Пресс, 2012. - 233 с.
33. Морозова В.И. Моделирование бизнес-процессов с использованием методологии ARIS: учебно-методическое пособие / В.И. Морозова, К.Э. Врублевский - Москва: МИИТ, 2017. - 49 с.
34. Каменнова М. Моделирование бизнеса. Методология ARIS / М. Каменнова, А. Громов, А. Шматалюк, М. Ферапонтов - Москва: Весть-МетаТехнология, 2004. - 333 с.
35. Самуйлов К.Е. Основы формальных методов описания бизнес-процессов: учебное пособие / К.Е. Самуйлов, Н.В. Серебренникова, А.В. Чукарин, Н.В. Яркина - Москва: РУДН, 2008. - 130 с.
36. Event-driven process chain (EPC) [Электронный ресурс] / ARIS Community - URL: https://www.ariscommunity.com/event-driven-process-chain (Дата обращения 22.12.2018).
37. Google Maps [Электронный ресурс] - URL: https://www.google.com/maps (Дата обращения: 12.01.19).
38. Яндекс.Навигатор [Электронный ресурс] - URL: https://play.google.com/ store/apps/details?id=ru.yandex.yandexnavi&hl=ru (Дата обращения: 12.01.19).
39. 2ГИС [Электронный ресурс] - URL: https://help.2gis.ru/ question/mobilnye-prilozheniya-2gis (Дата обращения: 12.01.19).
40. Навител Мониторинг [Электронный ресурс] - URL: https://navitel.ru/ru/monitoring (Дата обращения: 14.01.19).
41. Wialon Hosting [Электронный ресурс] - URL: https://gurtam.com/ru/wialon/wialon-hosting (Дата обращения: 14.01.19).
42. Ufin [Электронный ресурс] - URL: https://www.ufin.online/corporate (Дата обращения: 14.01.19).
43. Comm.Fleet [Электронный ресурс] - URL: http://tls-russia.ru/commfleet/ (Дата обращения: 17.01.19).
44. 1С:Предприятие 8. Управление Автотранспортом. Проф [Электронный ресурс] - URL: https://solutions.1c.ru/catalog/autotransport-prof/ (Дата обращения: 17.01.19).
45. ID20 [Электронный ресурс] - URL: https://id20.ru/ (Дата обращения: 17.01.19).
46. Logist.RU [Электронный ресурс] - URL: http://sys-group.ru/solutions/logistrusistema-upravleniya-transportom-tms (Дата обращения: 21.01.19).
47. SAP TM [Электронный ресурс] - URL: https://www.sap.com/ products/transportation-logistics.html (Дата обращения: 21.01.19).
48. 1С:Предприятие 8. TMS Логистика. Управление перевозками [Электронный ресурс] - URL: https://solutions.1c.ru/catalog/tms (Дата обращения: 21.01.19).
49. Ingruz.ru [Электронный ресурс] - URL: https://www.ingruz.ru/ (Дата обращения: 23.01.19).
50. CARGOMART [Электронный ресурс] - URL: https://cargomart.ru/ (Дата обращения: 23.01.19).
51. АвтоТрансИнфо [Электронный ресурс] - URL: https://ati.su/ (Дата обращения: 23.01.19).
52. Постановление Правительства РФ от 15.04.2011 N 272 (ред. от 12.12.2017, с изм. от 22.12.2018) "Об утверждении Правил перевозок грузов автомобильным транспортом".
53. Технический регламент таможенного союза 021/2011 «О безопасности пищевой продукции».
54. Кормен Т. Алгоритмы. Построение и анализ / Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест, К. Штайн - 3-е изд. - Москва: Вильямс, 2018. - 1328 с.
55. Шведов А.С. Теория вероятностей и математическая статистика: промежуточный уровень / А.С. Шведов - Москва: НИУ ВШЭ, 2016. - 280 с.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Понятие и этапы жизненного цикла информационной системы. Классификация и характеристика бизнес-процессов. Проектирование архитектуры автоматизированной системы управления документооборотом и баз данных. Разработка интерфейса пользовательской части.
дипломная работа [549,9 K], добавлен 09.02.2018Разработка и внедрение автоматизированной информационной системы. Изучение основных процессов, протекающих в предметной области. Создание базы данных. Исследование средств защиты информации от несанкционированного доступа и идентификации пользователей.
курсовая работа [487,2 K], добавлен 17.03.2014Комплексное исследование объекта информатизации - ООО "УралПромСнаб". Разработка модели бизнес-процессов AS-IS и анализ "узких" мест. Разработка технического задания на покупку и внедрение готовой автоматизированной системы учета "Галактика ERP 9.1".
курсовая работа [3,2 M], добавлен 12.12.2013Анализ основных программных средств управления сельскохозяйственным производством (GPS-навигация, проект АРИС, геоинформационные системы). Характеристика автоматизированной системы управления на основе ГИС-технологий, решаемые ею задачи и возможности.
контрольная работа [1,1 M], добавлен 01.12.2008Техническое задание на разработку автоматизированной системы и складского учета управления универсальной торговой базы. Проектирование информационной системы и выбор среды для создания программного продукта. Создание интерфейса и руководство пользователя.
дипломная работа [2,1 M], добавлен 11.07.2015Разработка автоматизированной системы учёта ремонтных работ, клиентов, поставщиков и сотрудников автосервиса. Моделирование бизнес-процессов организации, построение декомпозиции и ролевой диаграммы, методика выполнение функционально-стоимостного анализа.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 26.01.2013Разработка программы автоматизации подбора запчастей для ремонта автомобилей. Структурные единицы сообщений. Концептуальная модель системы. Алгоритм работы автоматизированной системы. Физическая модель данных. Описание пользовательского интерфейса.
дипломная работа [2,1 M], добавлен 20.06.2013Обоснование выбора среды программирования и технических средств. Определение требований к компонентам системы. Описания объекта автоматизации. Написание инструкции по эксплуатации для пользователя. Разработка программных компонентов. Выбор методики СУБД.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 27.10.2012Разработка и внедрение комплексной автоматизированной системы поддержки процессов компании. Повышение эффективности работы подразделений компании и обеспечение ведения учета в единой информационной системе. Ведение единой бухгалтерии, расчет клиентов.
курсовая работа [657,1 K], добавлен 18.05.2015Разработка автоматизированной системы управления процессом подогрева нефти в печах типа ПТБ-10 на примере установки подготовки нефти ЦПС Южно-Ягунского месторождения. Проектирование экранов человеко-машинного интерфейса в программной среде InTouch 9.0.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 30.09.2013
