Ажиотаж вокруг логистики? Почему дорогостоящая автоматизация часто терпит неудачу из-за простых основ — 8 практических ошибок в реальной логистике

Почему блестящий фасад рушится, а реальность выглядит иначе

Логистическую отрасль регулярно захлёстывают волны новых трендов, каждый из которых обещает нечто грандиозное. Автоматизация, предиктивная аналитика и сложнейшие программные решения должны произвести революцию в отрасли. Но хотя исследовательские компании и поставщики маркетинговых решений представляют эти разработки как неизбежное будущее, реальность зачастую болезненно расходится с этими ожиданиями. В большинстве случаев реальный успех внедрения далек от маркетинговых обещаний. Это несоответствие не случайно и не может быть списано исключительно на стоимость перехода. Напротив, оно указывает на фундаментальное заблуждение, распространённое во многих отраслях, относительно того, как на самом деле работает логистика.

Подходит для:

• Почему почва стала слишком ценной для хранения

Миф об автоматизации и ловушка затрат

Полная автоматизация складов и транспортных процессов годами преподносилась как неизбежное будущее. Производители технологий и связанные с ними консалтинговые компании рисуют картину беспилотных транспортных систем, автономно перемещающихся по складам, автономных захватов, точно подбирающих товары, и интеллектуальных систем управления, координирующих все процессы. Но реальность рисует иную картину.

Первоначальные инвестиции в автоматизированные решения значительно превышают инвестиции в ручные или полуавтоматические операции. Однако это не главная проблема. Гораздо более серьёзной является сложность, присущая таким системам. Автоматизированные складские системы требуют высококвалифицированного персонала для обслуживания и эксплуатации, что является проблемой на рынке, испытывающем дефицит квалифицированных рабочих. Разрыв между теорией и практикой здесь становится особенно очевидным. Многие компании, инвестировавшие в масштабные проекты по автоматизации, сообщают о непредвиденных проблемах: запутанные проходы на складах приводят к заторам и снижению эффективности, беспилотные транспортные системы разных производителей не работают вместе, а отсутствие интеграции между различными технологиями приводит к результату, противоположному изначально задуманному.

Серьёзное заблуждение заключается в том, что автоматизация будет работать без фундаментальной оптимизации процессов. Если ручные процессы уже хаотичны и нестандартизированы, автоматизация не решит эти проблемы, а лишь усложнит их. Реальность отрезвляет: мобильные роботы часто терпят неудачу не из-за самой технологии, а из-за нереалистичных ожиданий компаний и отсутствия необходимых предпосылок. Отраслевые эксперты отмечают, что мы всё ещё находимся на самых ранних стадиях развития мобильных транспортных систем. Несмотря на все оптимистичные прогнозы, беспилотные транспортные системы остаются узкоспециализированным решением, широко применяемым на практике. Достаточно лишь взглянуть на случайно выбранные склады, чтобы увидеть, что нормой по-прежнему остаются вилочные погрузчики и конвейерные ленты, а не роботы.

Недооценка неоднородности систем. При использовании роботов разных производителей компания быстро сталкивается с проблемами интеграции, что, в свою очередь, приводит к высоким дополнительным расходам. Эти расходы часто не планируются и приводят к перерасходу бюджета, что ставит под угрозу окупаемость инвестиций в проект.

Предиктивная аналитика: иллюзия данных

Ещё одна важная тенденция — переход к прогнозированию на основе данных при принятии решений. Под названием «предиктивная аналитика» программные решения и консалтинговые компании обещают, что искусственный интеллект и машинное обучение смогут предсказывать и предотвращать сбои в цепочках поставок. Идея заманчива: если мы просто соберём и проанализируем достаточное количество данных, мы сможем предсказывать будущее и действовать проактивно, а не реактивно.

Реальность совершенно иная. Исследования показывают, что около 81% специалистов по искусственному интеллекту считают качество данных своей главной проблемой. Точнее, 90% директоров и менеджеров в сфере данных считают, что высшее руководство уделяет недостаточно внимания защите и качеству данных. Причина этого парадокса — так называемый эффект «мусора на входе — мусора на выходе». Если входные данные некачественные, даже самые лучшие алгоритмы будут давать плохие прогнозы. Дьявол кроется в деталях.

Типичные ошибки данных в цепочках поставок включают: отсутствие точек данных, неисправные или плохо откалиброванные датчики, неполное сопоставление данных и несовместимость систем, которые не взаимодействуют друг с другом. Эти проблемы возникают не из-за отсутствия технологий, а из-за неадекватных организационных процессов. Устаревшие системы, работающие вместе с новыми технологиями, фрагментируют доступную информацию. Разрозненность данных между отделами усугубляет проблему.

Несколько исследований показывают, что компании обычно собирают лишь 56% потенциально ценных данных. Из этих данных 77% являются избыточными, устаревшими, нерелевантными или совершенно не классифицированными. Это означает, что в конечном итоге только 23% данных доступны для машинного обучения и процессов на основе искусственного интеллекта. В таких условиях внедрение предиктивной аналитики неизбежно приводит к ошибкам.

Дополнительная проблема заключается во временной релевантности: если исторические данные искажены нетипичными событиями, предиктивные модели не могут быть обучены должным образом. По мнению 47% специалистов по ИИ, компании вложили слишком много средств в неработающие модели ИИ. Ситуация усугубляется тем, что неэффективно работающие решения предиктивной аналитики приводят к перепроизводству, избыточным запасам, повышению затрат на складирование и, в конечном итоге, к потере прибыли.

Главное заблуждение заключается в том, что использование технологий само по себе решает проблемы. В действительности, прежде чем технологии принесут какую-либо пользу, необходимо улучшить качество данных и управление ими. Компании, игнорирующие эту последовательность, вкладывают миллионы, не видя результатов.

Ловушка сложности: когда инструменты создают больше проблем, чем решают

Третья основная категория провальных тенденций включает внедрение чрезвычайно сложных программных систем, в частности систем планирования ресурсов предприятия и систем управления складом, которые обещают интегрировать весь операционный ландшафт.

Статистика примечательна. 73% внедрений ERP-систем в дискретном производстве не достигают поставленных целей. В среднем перерасход бюджета составляет 215%. Задержки сроков в среднем составляют 30%. Только 27% проектов достигают своих первоначальных целей. Эти цифры неприемлемы и указывают на наличие структурной проблемы.

Основные причины этих сбоев известны и предотвратимы: неадекватное управление изменениями является причиной 42% всех сбоев. Некачественная миграция данных является причиной 38%, а неопытные команды внедрения ответственны за 35%. Только эти три фактора объясняют более 75% всех сбоев. Это означает, что ошибки носят не технический характер, а скорее организационный и человеческий.

Одна из самых известных катастроф — это катастрофа Hershey. Компания инвестировала 112 миллионов долларов во внедрение ERP-системы, но сократила этап тестирования, чтобы уложиться в сжатые сроки. После запуска системы транзакции между CRM, ERP-системой и системой управления цепочками поставок не работали должным образом. Результат оказался катастрофическим: Hershey не смогла обработать заказы на сумму 100 миллионов долларов во время Хэллоуина, самого загруженного сезона. Рентабельность в том квартале упала на 19%, а цена акций упала на 8%.

Ещё большей проблемой, чем масштабные катастрофы, являются скрытые сбои. Многие компании внедряют ERP-системы, которые в конечном итоге оказываются неэффективными. Сотрудники возвращаются к старым ручным методам работы – это явление известно как теневые ИТ-решения. Официально система используется, но на самом деле сотрудники обходят её, поскольку она слишком сложна, неинтуитивна или не адаптирована к их реальным рабочим процессам.

Корневая причина часто кроется в выборе решения. Многие компании выбирают стандартные ERP-системы, которые обладают множеством возможностей, но не имеют специализации. Когда компании требуется внести существенные изменения, затраты и сложность многократно возрастают. Индивидуализация становится настолько обширной, что система в конечном итоге становится менее гибкой, чем та, которую она должна была заменить.

Вторая критическая ошибка заключается в недооценке качества данных. При миграции на новую систему старые данные переносятся. Однако эти данные часто устаревшие, повреждённые, в неправильном формате или не соответствуют новому подходу к работе, заложенному в новой системе. В результате новая система изначально функционирует на несовершенной основе. Старая поговорка «мусор на входе — мусор на выходе» здесь как нельзя лучше применима.

Отсутствие чётко определённого руководителя проекта приводит к дополнительным проблемам. Руководитель проекта должен пользоваться уважением во всей компании и обладать глубоким пониманием её процессов. Зачастую эта важнейшая роль поручается человеку, не имеющему необходимых полномочий или понимания, что приводит к неудовлетворительным результатам. В результате падает ответственность и проект теряет контроль.

LTW Intralogistics – Инженеры потока - Изображение: LTW Intralogistics GmbH

LTW предлагает своим клиентам не отдельные компоненты, а комплексные решения. Консультации, планирование, механические и электротехнические компоненты, технологии управления и автоматизации, а также программное обеспечение и сервис — всё это объединено в сеть и точно координируется.

Собственное производство ключевых компонентов особенно выгодно. Это позволяет оптимально контролировать качество, цепочки поставок и взаимодействие.

LTW — это надежность, прозрачность и партнерство, основанное на сотрудничестве. Лояльность и честность прочно заложены в философию компании — рукопожатие здесь по-прежнему имеет значение.

Подходит для:

• Решения LTW

Восемь практических ошибок в реальной логистике

Помимо основных тенденций, есть и другие практические примеры того, как компании тратят миллиарды, слепо следуя тенденциям и не принимая во внимание фундаментальные принципы.

Первая ошибка — внедрение полностью цифровых систем управления складом без оптимизации процессов.

Многие компании покупают современную WMS-систему и ожидают, что она решит все их проблемы. Однако на самом деле система лишь оцифровывает существующие проблемы процессов. Неорганизованный склад остаётся неорганизованным; единственное отличие заключается в том, что эта неорганизованность теперь документируется в цифровом виде. Внедрение технологий без улучшения базовых процессов подобно сложению без предварительного вычитания.

Вторая практическая ошибка — вера в автоматическое прогнозирование спроса.

Многие компании внедряют системы прогнозирования на основе искусственного интеллекта для оптимизации своих запасов. Эти системы обещают предсказывать колебания спроса и определять оптимальные уровни запасов. Однако реальность показывает, что такие системы малоэффективны в условиях нестабильной и сложной цепочки поставок. Если входные данные неверны или происходят внешние потрясения, такие как геополитические кризисы или пандемии, прогнозы становятся бесполезными. Компании, слепо полагающиеся на такие системы, в конечном итоге производят больше, а не меньше перепроизводства.

Третья практическая ошибка заключается в принятии концепции «точно вовремя» в качестве универсальной стратегии.

Система «точно вовремя» была замечательным решением в стабильных условиях, но в последние годы она превратилась в фактор риска. Компании, которые строго следят за соблюдением системы «точно вовремя» и практикуют работу с одним поставщиком, более уязвимы к сбоям в цепочке поставок. В случае отказа поставщика или блокировки границы буферных зон не существует. Истинная стратегия требует гибкости и буферных зон, а не только минимизации затрат.

Подходит для:

• Меньше риска, больше эффективности: как буферные запасы могут улучшить своевременные поставки

Четвертая практическая ошибка — отсутствие четкой ответственности.

Многие логистические организации работают изолированно. Закупки, складирование, продажи и транспортировка не работают сообща. Когда возникает проблема, каждый может доказать, что выполнил свою часть работы правильно, но система в целом даёт сбой. Ключ не в технологиях, а в чётком контроле над процессами и их интеграции.

Пятая практическая ошибка — опора на оборудование вместо людей.

Автоматизированный многоярусный склад впечатляет, но если операторы не обучены должным образом или не понимают, как он работает, наступает хаос. Компании часто игнорируют человеческий фактор. Технологии — это всего лишь инструмент, и без нужных людей и правильной корпоративной культуры даже самый лучший инструмент не будет работать.

Шестая практическая ошибка — отсутствие стандартизации.

Без стандартизированных процессов каждый может действовать по-своему. Это приводит к непоследовательности, ошибкам и неэффективности. Прежде чем внедрять автоматизацию, компания должна стандартизироваться. Стандартизация не должна ждать появления технологий.

Седьмая практическая ошибка — пренебрежение качеством данных.

Компаниям нужны аналитика и инструменты бизнес-аналитики, но у них нет чистых данных. Они тратят 40–60% времени на очистку данных вместо того, чтобы использовать их. Это пустая трата времени. Инвестиции должны в первую очередь направляться на качество данных, а не на модные инструменты бизнес-аналитики.

Восьмая практическая ошибка — отсутствие постоянного совершенствования.

Многие компании берутся за крупный проект, рассчитывая, что он навсегда решит их проблемы, а затем переключаются на следующий. Но логистика — это живой организм, который должен постоянно развиваться. Компании, которые не совершенствуются постоянно, быстро теряются в реальности.

Путь к настоящему успеху: фундаментальные принципы вместо шумихи

Что действительно работает? Ключ кроется не в новых технологиях, а в фундаментальных принципах, известных уже десятилетия. Эти принципы — лишь пробный, не слишком привлекательный материал, и не привлекают к себе внимание. Но они работают.

Первый и самый важный принцип — порядок.

Японский метод 5S, разработанный в Японии в 1955 году, состоит из пяти этапов: «Выбор», «Наведение порядка», «Сияние», «Стандартизация» и «Поддержание». Компании, внедрившие этот метод, наблюдают значительные улучшения. Порядок сокращает время поиска, минимизирует ошибки и создаёт основу для дальнейших улучшений. Компания, которая эффективно внедряет метод 5S, может улучшить свою деятельность на 20–30 процентов без использования дополнительных технологий.

Второй принцип — прозрачность и четкая ответственность процесса.

Каждый должен знать свою роль, ключевые показатели эффективности (KPI) и понимать, достигают ли они их. Большинство компаний терпят неудачу из-за отсутствия чёткого распределения обязанностей. Отсутствие взаимодействия между закупками, складированием и продажами приводит к разобщённости. Решение — не технологии, а реорганизация и чёткая коммуникация.

Третий принцип — постоянное совершенствование, по-японски называемое «кайдзен».

Это означает, что сотрудники ежедневно вносят небольшие улучшения. Преимущество кайдзен в том, что лучшие идеи часто исходят от человека, который ежедневно выполняет свою работу. Компания, грамотно внедряющая кайдзен, добивается непрерывных улучшений без крупных инвестиций.

Четвертый принцип — масштабируемость пошагово, а не скачками.

Большинство крупномасштабных внедрений терпят неудачу из-за попыток сделать слишком много и слишком быстро. Лучшая стратегия — начать с небольших пилотных проектов, оценить успех, получить знания, а затем масштабировать. Компания, которая начинает с малого, экспериментируя с мобильными роботами в ограниченном пространстве, может перенести полученные знания на другие области. Это менее рискованно и дешевле.

Пятый принцип – доверие к профессиональной компетентности.

Не все специалисты по логистике работают в ИТ-отделе. Многие инновации должны исходить от людей, которые работают каждый день. Хорошая компания прислушивается к своим сотрудникам и учитывает их знания при принятии решений. Это ничего не стоит и зачастую оказывается более ценным, чем дорогостоящие консультации.

Шестой принцип — подлинное качество данных, а не иллюзия больших данных.

Лучше иметь 100 достоверных данных, чем 1 миллион неверных. Прежде чем инвестировать в аналитические инструменты, компания должна обеспечить качество данных. Если качество данных низкое, любой анализ бесполезен.

Седьмой принцип — сосредоточение на том, что поддается измерению.

Не всё важное поддаётся измерению. Но лучше сосредоточиться на нескольких чётких ключевых показателях эффективности (KPI), чем на сотне сложных метрик. Чёткая система KPI помогает всем двигаться в одном направлении. Большинство компаний измеряют слишком много, а понимают слишком мало.

Восьмой принцип — гибкость вместо жесткости.

Переоптимизированная система не может быстро реагировать на изменения. Логистика — динамичная система. Надёжность важнее совершенства. Система, обеспечивающая 85% эффективности и гибкость, лучше, чем система с 95% эффективности, но без гибкости.

Катастрофа управления изменениями

Управление изменениями — один из аспектов логистических преобразований, который часто недооценивают. Многие компании внедряют технические системы, не привлекая к этому своих сотрудников. Результатом становится массовое сопротивление. Сотрудники боятся за свою работу, не понимают новых систем и пытаются их обойти.

Успешное внедрение начинается с коммуникации. Сотрудники должны понимать, почему изменения необходимы, как они повлияют на их работу и что их мнение будет услышано. Привлечение нужных людей на ранних этапах, изучение их опыта и разработка систем, отвечающих их потребностям, значительно повышает уровень принятия.

Ещё одна серьёзная ошибка — полагать, что одного лишь обучения достаточно. Трёхдневного семинара перед запуском недостаточно. Сотрудникам необходимы постоянное обучение, поддержка, обратная связь и время на адаптацию к изменениям. Компании, инвестирующие в программы реальной поддержки, добиваются значительно лучших результатов.

Экономическая реальность

Если сложить цифры, становится ясно, что инвестиции в популярные тренды часто оказываются необоснованными. Внедрение ERP-системы в среднем обходится в несколько миллионов и имеет 73% отказов. Программа непрерывного совершенствования стоит в разы меньше и имеет гораздо более высокий процент успеха.

Экономика логистики проста: меньше ошибок, более быстрое выполнение заказов, снижение затрат и повышение удовлетворенности клиентов. Эти цели достигаются не только за счет дорогостоящих технологий, но и благодаря дисциплине, организации и постоянному совершенствованию. Компании, овладевшие этими основами, получают неоспоримое конкурентное преимущество.

Ирония в том, что многие из этих принципов бесплатны. Инициатива 5S практически ничего не стоит, кроме времени и дисциплины. Кайдзен не требует нового программного обеспечения. Чёткая подотчётность требует только ясности, а не технологий. И всё же эти основы постоянно игнорируются, пока компании тратят миллионы на раскрученные тренды.

Подходит для:

• Ниаршоринг: когда глобальные кризисы сталкиваются с хрупкими цепочками поставок, необходимость превращается в инновации

Лучшая тенденция — не создавать тенденцию.

Реальная правда неприятна: логистика добивается успеха не за счёт шумихи, а благодаря чётким процессам, чёткой отчётности и подлинному опыту. Компании, освоившие свои основы, значительно превосходят тех, кто гонится за последними тенденциями.

Успешная логистическая компания из Германии выразила это так: «Мы хотим избегать технических сложностей, потому что они приводят к повышенному риску ошибок. Как семейный бизнес, не финансируемый венчурным капиталом, мы вынуждены предлагать надёжные решения. Это некрасиво, но это правда».

Лучшая тенденция в логистике — не следовать трендам. Вместо этого компаниям следует привести в порядок свои основы, привить дисциплину сотрудникам и постоянно вносить небольшие улучшения. Это работало десятилетиями и будет работать ещё долго после того, как закончится очередной виток ажиотажа.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.