Мнение «Про бизнес» 22 июня 2020

«Деньги там, где их никто не видит». Директор «БелТрансСпутник» об экономии на транспорте и нерадивых сотрудниках

Михаил Дедунович. Фото из личного архива

Сейчас бизнес старается сократить расходы и ужимается, как умеет. А благодаря искусственному интеллекту можно экономить на транспорте десятки тысяч долларов в месяц, контролировать эффективность сотрудников — и стоит это уже не так дорого. Основатель компании «БелТрансСпутник» Михаил Дедунович в прямом эфире «Рабочей группы» рассказал, как работает система управления транспортом и логистики на основе Big Data и каким компаниям она помогает.

Специальный гость проекта ответил на вопросы ведущих — директора «Про бизнес» Виталия Волянюка и основателя ГК Pro Retail Евгения Вяткина.

Компания «БелТрансСпутник» — разработчик комплексной системы управления транспортом и оптимальной логистики. Такие системы помогают не только отслеживать движение транспорта и его скорость, но и позволяют прогнозировать дорожные условия, оптимизировать затраты на перевозки и даже вести мотивационную систему для сотрудников.

*это партнерский материал

Внимание! У вас отключен JavaScript, ваш браузер не поддерживает HTML5, или установлена старая версия проигрывателя Adobe Flash Player.

— Компания «БелТрансСпутник» уже более 20 лет на рынке. Чего удалось добиться за это время? Над чем вы работаете?

— Сегодня компания «БелТрансСпутник» обслуживает около 35 тысяч автомобилей в разных отраслях — от международных перевозок до сельского хозяйства. Мы словно находимся на перекрестке и видим, что происходит в разных сферах.

Сначала мы просто собирали информацию — создавали Big Data скоростей транспортных потоков (структурированные и неструктурированные данные огромных объемов. — Прим. «Про бизнес»). А затем запустили систему экономного управления транспортом, основанную на собранных данных и прогнозах на их базе. За 20 лет мы накопили огромные объемы данных, поэтому сегодня имеем статистику движений разных видов транспорта не только по всем улицам Минска, но и по всей стране. Это представляет большую ценность.

— Но ведь идея экономии ресурсов сама по себе не нова. Компании и раньше сокращали расходы, в том числе и на транспорт?

— К экономии на транспорте компании всегда стремились. Первый этап сокращения затрат происходил лет 15 назад, когда компании урезали нормы расхода топлива: например, было 38 литров расхода на Mercedes Actros, а стало — 30. Такая мера экономии лежала на поверхности.

Следующим этапом был мониторинг. Компании решили следить, чтобы водители не приписывали ни один лишний километр пробега. Приписав пробег, водитель получал избыток топлива в баке, который можно было безнаказанно слить. Это и стало идеей мониторинга.

На каждом из этих этапов экономилось примерно около € 1,5 тыс. на машину в месяц, если говорить об автомобилях для международных перевозок. Касалось это и маленьких «каблучков», которые катаются по городу: у них на машину экономилось около € 1 тыс. в месяц.

Третий этап — это система управления транспортом, которая минимизирует затраты еще на 20%, разработчиком которой мы являемся.

— Как можно экономить ресурсы транспорта и выездных сотрудников, используя большие данные и ИИ?

— Системы управления транспортом — это следующий этап экономии на транспорте после стандартного мониторинга. Сначала система должна находить оптимальный вариант выполнения водителем своей задачи. Не просто распределять задания на машины, а искать «дно каньона затрат». Любое отклонение от дна затрат — это дополнительные издержки.

Затем формировать задания водителям: как конкретно автомобилю нужно ехать, во сколько выезжать, когда доехать до конкретного магазина с учетом всех пробок, времени на очереди и т.д. — эти данные мы превращаем в путевые листы, которые передаем на навигаторы или другие гаджеты водителям.

А потом мы должны непрерывно проконтролировать движения каждого водителя в соответствии с оптимальным коридором и режимами для каждого автомобиля. После этого составить KPI водителя и выдать отчетность. Без этого система современного управления немыслима. В основе лежит Big Data, которой мы и пользуемся.

— Объясните подробнее: как Big Data помогает вам выстраивать систему экономного управления транспортом?

— Данные имеют ценность, только если это Big Data в чистом виде. Сегодня логистические системы управления транспортом немыслимы без прогноза, что будет завтра. Потому что дорожные знаки мало говорят о реальной скорости потока. Где-то поток еле ползет, хотя знак «60», а где-то — летит под 70, хотя знак тот же. Если планировать маршруты, полагаясь на среднюю скорость, например, 30 км/час, то на участках заторов это будет перенапряженное задание для водителя. И они будут увольняться. А на свободных участках эти задания будут недонапряженными. И вы теряете оборачиваемость транспорта и деньги. Поэтому абсолютно лишены смысла системы, которые не питаются информационными корнями от Big Data транспортных потоков: что происходит на улицах и отдельных их участках. Причем для каждой категории транспорта отдельно. Мы, конечно, пока не знаем, у какого конкретно столба будет ДТП, но знаем, что на этом участке будет определенная средняя скорость.

— Может ли руководитель компании сам построить такую систему управления транспортом, если он, например, хорошо понимает, какие маршруты оптимальны?

— Построение маршрутов для водителей — это всего лишь один из факторов, которые необходимо учесть. Для реальной системы экономного управления транспортом придется продумать массу других нюансов.

Изображение из аккаунта в Instagram @beltranssat

Например, сделать так, чтобы водители объехали всех клиентов, ко всем успели, соблюли временные окна, которые заложены в контрактах. А еще ведь существует приоритетность клиента, совместимость грузов, грузоподъемность машины, высота рампы магазина, разворотная площадка в магазине. И это только предисловие… А потом нужно минимизировать затраты, сделать так, чтобы загрузка была близка к 100%, чтобы все вместе машины проехали наименьшее количество километров, использовали тяжелые и дорогие машины только там, где это экономически выгодно. И в результате вместо того, чтобы использовать 100 машин, — использовать 80.

Получается, что сегодняшний этап развития системы управления транспортом представляет собой замкнутую систему. Начало — это поиск минимума затрат. Затем — мгновенное направление задач всем водителям, независимо от того, в какой стране они находятся. Потом — ежесекундный контроль сотрудников и составление KPI. Без этого система не замкнута, она постоянно требует внимания.

— Сколько позволяет сэкономить использование таких систем экономии на транспорте?

— У нас часто спрашивают, какое снижение затрат мы можем гарантировать клиентам. Но сходу ответить — это из разряда Ванги. Сначала нужно провести логистический аудит компании. Тогда мы можем поработать с данными и до копейки рассчитать, сколько компания теряет и что может приобрести с внедрением новой технологии.

Например, недавно мы закончили аудит в крупной компании, где уже внедрили серьезную систему автоматизации, где есть мониторинг, система ERP (система управления ресурсами. — Прим. «Про бизнес»). Но оказалось, что минимум 20% их транспорта можно продать. Это экономия около $ 100−120 тыс. в месяц. При этом затраты на использование системы — $ 1 тыс. в месяц.

Я слушал много американских семинаров на тему управления бизнесом. В них красной нитью проходила мысль: $ 1, вложенный в систему управления транспортом, даст $ 100 отдачи.Честно говоря, у меня эти цифры вызывали очевидное недоверие. Однако оказалось, что впоследствии тысячи примеров наших собственных клиентов подтвердили это соотношение: вложив $ 10 в машины, ты получаешь $ 1 тыс. отдачи в месяц. То есть плечо отдачи 1:100 и даже 1:150. Проблема в том, что не сразу видно, где эти деньги лежат. Кажется, что все уже реализовал, вложил в мониторинг, держишь все под контролем. А где еще деньги? Они не видны.

Чтобы выйти на новый уровень экономии, где есть еще «золотая руда», нужно понять, что ручной контроль невозможен. Нужно доверить автоматический контроль системе, чтобы она искала оптимальность и сама же назначала эти задания, сама же контролировала и выдавала сводные данные: кто, сколько и почему отклонялся от оптимума? Тогда и будет понятно, сколько в этом месяце вы потеряли или сэкономили.

Скриншот из видеоролика проекта «Рабочая группа»

— Изменилось ли количество различных перевозок в кризис?

— Просели пассажирские перевозки. Но международные грузоперевозчики — боевые ребята. Они уже пережили неимоверное количество кризисов и знают, как с ними бороться. Сейчас они просто на 20% больше ездят, чтобы сохранить свои позиции. Если раньше машина проезжала 12 тыс. км, то сейчас 15 тыс. км в месяц. Это позволяет компаниям не резать зарплаты водителям, не увольнять их.

Компании выбирают новые направления, куда раньше их было не загнать. Каждый справляется по-своему. Кто-то плачет, а кто-то пытается работать — и все получается.

Снизились грузопотоки. Когда Европа стояла на карантине, было мало товаров промышленной группы, но белорусы молодцы. Они работают, активно «толкают локтями» соседей и вполне находят пути.

Растет сфера e-commerce, причем в очень интересном тренде: люди сначала думают, а потом бегут. Раньше все бежали — кто быстрее. А сегодня начинают задумываться о своих затратах. Пока не было кризиса, игроки сферы e-commerce считали, что без глубоких рассуждений на тему экономии затрат можно прожить. Но это же не бег на стометровку — это марафонский забег, где побеждает не самый наглый, а тот, кто легче, у кого меньше издержки. Поэтому эти компании стали обращаться к логистике — мы даже не успеваем обучать новых клиентов.

— А как обучать? Мы слышали, что точного решения логистической задачи не существует.

— Точного решения логистической задачи не существует — это правда. Вообще, ничего в жизни не имеет строгого решения. Например, 20 лет назад мы с женой поехали в Крым на гору Ай-Петри. На смотровой площадке экскурсовод вещает, что есть древнее поверье — мол, если придете глубокой осенью на гору и будет ясно, то сможете увидеть горы Турции с противоположной стороны моря. Если бы я решал эту задачу строго, мне нужно было бы составить систему дифференциальных уравнений и она, скорее всего, не имела бы сводимого решения. Но есть простейшая формула: 2 корня квадратных из высоты на коэффициент прямой видимости. Я тут же дал ответ: «Увидеть горы Турции отсюда невозможно!»

Так и в логистике: решаем мы задачу на 100% или на 99,8% — для клиента не существенно.Точного решения задачи не существует. Но важно, что мы в ограниченный промежуток времени решаем задачу достаточно точно, чтобы он получил максимально возможный эффект от нее. Поэтому и требуется искусственный интеллект — ведь невозможно перебрать все триллионы вариантов. Нужно делать с умом.

— Сколько должно быть автомобилей, чтобы ваше решение для компании было инвестицией, а не прихотью? На каком этапе развития бизнеса пора думать про автоматизацию, искусственный интеллект?

— Уже с двух машин нужно начинать. Одна машина для доставки как гирлянда, на которую вы нанизываете адреса, с ней вы сами разберетесь. А если у вас 2 машины и 40 точек доставки? Оптимально построить маршруты становится сложно. Я даже не говорю про учет приоритетов клиента и множество других факторов.

Прелесть нашего периода жизни в том, что сегодня технологии доступны за 3 копейки. Использование нашей облачной системы для одной машины стоит $ 10 в месяц, больше никаких инвестиций нет — это облачное решение, пользователь платит только за доступ к нему. Причем мы, как авторы, можем изменять его под индивидуальные запросы конкретных клиентов.

Сейчас отмирают «компании-монстры», которые продавали сами технологии за огромные деньги. Они пользовались нашим старым белорусским принципом:

«Лучше я заплачу миллион, но оно будет мое, и я никогда никому больше не буду платить абонентскую».

И на этом стереотипе зарабатывало огромное количество вендоров. Помню, как лет 7 назад нам предлагали купить именитую серверную систему CRM. Пришли прекрасно говорящие ребята в красивых галстуках и белых рубашках и сказали, как плохой прораб: «Все, что было до нас, нужно сломать и выбросить. Как вы при этом будете работать, нас вообще не интересует. Это стоит вот такую сумасшедшую сумму для начала, потом в три раза больше за доработки, а потом лучше берите себе программиста и сами дорабатывайте: нам это не интересно».

Фото: Владимир Евстафьев, probusiness.io

Так не внедряются технологии. Когда мы начинаем внедрять аналогичные системы, стартуем с минимума, чтобы это никому не мешало в компании, чтобы клиенты сами хотели новые удобства каждый день. Тогда это правильный подход.

— Логисты вас не боятся? Что их уволят, когда компания внедрит вашу систему управления логистикой?..

— Сначала побаиваются. В философии, если приложить ее к экономике, есть такой известный тезис:

«Можешь пытаться сдерживать волну инноваций — но тебя все равно смоет. А можешь ее возглавить — будешь незаменимым специалистом».Мы находим оптимальное решение, лучшее из возможных, но в тех рамках, которые задал нам документ. Например, по контракту окно доставки в магазин 16:00−16:10. Наша система посчитала оптимальное решение: если вчера при «ручной» маршрутизации приходилось задействовать, например, 120 машин, то теперь обходимся 100 машинами. На этом вроде бы можно и остановиться. Но логист знает, что во многих магазинах хорошие товароведы, которые не будут скандалить, если вы привезете товар чуть позже или раньше. Поэтому логист расширяет некоторые окна доставки и еще раз запускает решение в нашей системе. И «волшебным» образом оказывается, что решение стало лучше: хватает уже 90 машин, а не 100. Это сэкономит еще около 10% затрат — дополнительно примерно $ 60 тыс. в месяц. Принять такое решение может только логист под свою ответственность, но при этом руководитель будет видеть, что работа такого логиста приносит ему $ 60 тыс. в месяц сверх того, что дала система. Поэтому зачастую дальновидные логисты приходят к нам по своей инициативе и предлагают вместе поработать.

— А зачем вообще контролировать персонал? HR-методики призывают к продуманной мотивации…

— А много ли вы найдете такого персонала, который не нужно контролировать? Мы все работаем с тем, с кем работаем.

Любой руководитель транспортной компании скажет, что у него только 5−10% водителей — молодцы, которым контроль не нужен. Но с остальными тоже нужно как-то работать.

Представьте, что у вас 100 офисных сотрудников и 10 кабинетов. В какой-то момент вас посещает мысль: а хорошо ли они вообще работают? Вы ставите видеомониторинг — каждому камеру над рабочим местом. Сотрудники сначала напряглись и первый месяц процентов на 15 стали работать лучше, потому что камера висит. А директор получает 100 картинок на мониторе и радуется. Через 2 недели он понимает, что не может за ними смотреть, потому что у него нет на это времени. Тогда нужно нанять еще 25 человек для службы безопасности, чтобы наблюдать за сотрудниками. Но ведь они «съедят» всю прибыль от контроля. Поэтому все остается по-старому: мониторинг работает, деньги потрачены, но толку от него нет. И со временем сотрудники расслабляются до исходного состояния. До тех пор, пока руководитель не поймет, что к этому железу нужно поставить систему распознавания образов на основе искусственного интеллекта, роста производительности сотрудников не будет.

Система будет следить даже за мимикой сотрудника: у него стеклянный взгляд или он реально мыслит?

Читал, что в компании Microsoft стоит система распознавания, которая улавливает, что сотрудник делает на рабочем месте. И есть шкала эффективности. Если она распознает, что сотрудник усиленно пишет код, то час его работы составляет $ 60, а если он отвлекся — то $ 1. Такой подход скоро должен дойти и до нас. Система должна контролировать сотрудников автоматически, давать готовые, удобные, простые данные, а еще лучше — интегрированные в 1С-зарплату, где будет расписано, почему сотрудник получит определенную сумму. Когда для сотрудника создается сложная система мотивации и через месяц-полтора он получает расчетный листок, видит штрафы, бонусы — он мало что понимает. Сотруднику нужно видеть сразу.

Ряд наших передовых клиентов отстроили на основе нашей системы конвейерный контроль своих новобранцев. Они контролируют качество работы, экономичность вождения, дисциплинированность заполнения отчетных данных. На основе этих данных система составляет рейтинг работников: кому нужно платить больше, а кому — меньше. Заставьте худших доплачивать лучшим.Контроль работы сотрудников помогает выстраивать более качественный сервис. Например, «Доминос пицца» (кстати, очень социально ответственная команда) попросила внести в нашу систему все дорожные знаки по Минску, обозначить все жилые зоны, где ограничение по скорости 20 км/ч. И менеджеры с помощью наших отчетов сами контролируют каждого своего курьера, чтобы он нигде не нарушил правила дорожного движения. У компании собственная система подготовки водителей, она сама их учит и следит за работой каждого человека.

Что касается сотрудников-пешеходов, на самом деле нам их не сложно контролировать. Но проблема в том, что самые дешевые гаджеты, которые покупают некоторые руководители компаний, имеют слабую батарею. Чтобы сэкономить энергию, отключаются сами по себе все энергоемкие приложения, работающие в фоне, в том числе и GPS. Поэтому не нужно на всем экономить. Когда хотите купить совсем дешевый смартфон для пешего сотрудника, лучше купите трекер за 50 долларов, который вам гарантированно закроет задачу.

— По опыту вашей компании, какие методы мешают транспортным компаниям развиваться? У кого нет будущего?

— Думаю, проблемы у тех компаний, что пытаются силовыми способами добиться успеха без ума. Они мыслят так: «Просто найму больше транспорта и водителей — так закрою все задачи». В итоге имеют дикие затраты. Сегодня нужно выйти на новый уровень. Будущее есть у всех. Просто нужно понять, что старый подход сегодня не работает. Потому что у вас рядом появляются умные конкуренты, которые на полную катушку используют инновации.