Технологическая инновация	Логистическая функция
Интернет вещей	Грузопереработка, Техническое обслуживание
	Физическое распределение
	Управление запасами
Дополненная реальность	Грузопереработка
	Транспортировка
	Физическое распределение
Роботы, автоматизация	Грузопереработка;
	Грузопереработка
	Физическое распределение;
Дешевые сенсорные технологии	Грузопереработка
	Ценообразование
	Поддержание стандартов обслуживания потребителей
Облачная логистика	Поддержание стандартов обслуживания потребителей; Физическое распределение; Управление запасами; Управление выполнения заказов
Большие данные	Поддержание стандартов обслуживания потребителей; Управление закупками; Управление запасами; Физическое распределение

Результаты анализа позволили также выявить логистические функции, на содействие выполнению которых направлено большее количество технологических инноваций (Таблица 2.4)

Результаты анализа позволили также выявить логистические функции, на содействие выполнению которых направлено большее количество технологических инноваций (Таблица 2.4): наибольшее количество технологических инноваций направлено на содействие выполнению таких функций, как:

· грузопереработка;

· физическое распределение.

Данный результат может давать основания предполагать, что эти логистические функции являются одними из самых проблемных для компаний, поскольку большинство бизнес-решений направляется именно на них.

Таблица 2.4 Количество технологических инноваций для каждой логистической функции Составлено автором по: собственному анализу материалов Logistics Trend Radar 2016 / Dr. Markus Ku?ckelhaus // DHL Customer Solutions & Innovation. -- 2016.; Low-cost sensor technology/ Dr. Markus Ku?ckelhaus // DHL Customer Solutions & Innovation. -- 2013; 50. Robotics in Logistics/ Dr. Markus Ku?ckelhaus // DHL Customer Solutions & Innovation. -- 2016.

4	Грузопереработка	Интернет Вещей
		Роботы, автоматизация
		Роботы, автоматизация
		Дешевые сенсорные технологии
1	Техническое обслуживание	Интернет Вещей
4	Физическое распределение	Интернет Вещей
		Дополненная реальность
		Роботы, автоматизация
		Облачная логистика
3	Управление запасами	Интернет Вещей
		Облачная логистика
		Большие Данные
1	Транспортировка	Дополненная реальность
2	Ценообразование	Дешевые сенсорные технологии
		Облачная логистика
3	Поддержание стандартов обслуживания потребителей	Дешевые сенсорные технологии
		Облачная логистика
		Большие данные
3	Информационно-компьютерная поддержка	Облачная логистика
		Облачное УЦП
		Большие Данные
1	Управление закупками	Большие Данные

Ввиду того, что целью данного исследования является выявление и анализ возможностей применения технологических инноваций в логистике и управлении цепями поставок на примере российских компаний, в качестве следующего этапа исследования необходимо определить те технологические инновации, которые являются готовыми к использованию и внедрению в логистику и управление цепями поставок российских компаний, т.к. такие технологические инновации позволят наилучшим образом оценить ихвлияние на логистику и управление цепями поставок и применение.

Осуществление выбора в пользу той или иной технологической инновации происходило посредством применения метода анализа иерархий Математический инструмент, используемый для принятия решений.. В основе метода лежит графическое представление задачи посредством многоуровневой иерархии, выбор цели, критериев оценки, альтернатив и определение экспертного мнения по поводу оценки альтернатив относительно критериев оценки (Рис.2.1).



Рис.2.1 Построение иерархии Составлено автором

Цель решаемой задачи заключается в выборе нескольких технологических инноваций, которые могут быть готовы к использованию и внедрению в логистике и управлении цепями поставок российских компаний. С помощью критериев оценки оцениваются альтернативы. В качестве критериев выбраны барьеры применения для данных технологических инноваций: техническое несовершенство, нормативно-правовые несовершенства, интеграция в бизнес-процессы, утечка конфиденциальных данных. Для оценки альтернатив, в качестве которых выступают технологические инновации, был опрошен эксперт компании OOO”Автотехника” и руководитель департамента развития и имплементации проектов по логистике, Атарова Ольга (Приложение1). Эксперт обладает опытом внедрения проектов по технологическим инновациям в логистику и управление цепями поставок, что помогло получить основу для дальнейшего принятия решения в пользу той или иной технологической инновации. Эксперту было предложено оценить 6 альтернатив и критерии оценки альтернатив попарно (технологических инноваций) значениями от 1 до 9:

1. Равноценные элементы;

2. Несущественный приоритет;

3. Слабый приоритет;

4. Умеренный приоритет;

5. Значительный приоритет;

6. Cущественный приоритет;

7. Сильный приоритет;

8. Очень сильный приоритет;

9. Безусловный приоритет.

Результаты анализа (Рис.2.2) стали основой о для выбора технологических инноваций для дальнейшего рассмотрения на примере российских компаний. Посредством экспертного мнения предполагается, что готовыми к внедрению и использованию в логистике и управлении цепями поставок технологическими инновациями являются облачная логистика и большие данные.



Рис.2.2 Итоговый результат Составлено автором

Результаты анализа позволяют сделать предположение (Гипотеза № 1) о том, что данные технологические инновации готовы для использования и внедрения в логистику и управление цепями поставок в российских компаниях. Данная гипотеза будет тестироваться в следующем разделе исследования посредством интервью.

На основе результатов анализа технологических инноваций (Таблица2.3) составляется предположение (Гипотеза № 2) о логистических функциях, выполнению которых способствуют большие данные и облачная логистика (Таблица2.6). Сформулированная гипотеза будет тестироваться в следующем разделе данного исследования посредством интервью с экспертом и кейсового метода.



Таблица 2.6 Логистические функции, выполнению которых способствуют большие данные и облачная логистика Составлено автором по собственному анализу материалов Logistics Trend Radar 2016 / Dr. Markus Ku?ckelhaus // DHL Customer Solutions & Innovation. -- 2016.; Big Data in Logistics/ Dr. Markus Ku?ckelhaus // DHL Customer Solutions & Innovation. -- 2013.

Технологическая инновация	Логистическая функция
Облачная логистика	Поддержание стандартов обслуживания потребителей; Физическое распределение; Управление запасами; Управление выполнения заказов
Большие данные	Поддержание стандартов обслуживания потребителей; Управление закупками; Управление запасами; Физическое распределение

В заключение данного раздела исследования необходимо еще раз отметить, что в качестве первого шага для того, чтобы оценить влияние и возможности применения технологических инноваций на примере российских компаний, необходимо, определить выборку технологических инноваций для дальнейшего анализа. Ввиду того, что целью данного исследования является выявление и анализ возможностей применения технологических инноваций на примере российских компаний, в масштабах исследования для дальнейшего анализа выбираются те технологические инновации, эффект которых существенен и определим уже сейчас. Таким образом, для дальнейшего рассмотрения определяются те технологические инновации, которые являются или будут являться актуальными в срок < 5 лет. Использование возможностей современных технологических инноваций в логистике и управлении цепями поставок требует понимания функционирования каждой технологической инновации, сфер и возможностей их применения и использования, а также логистических функций, выполнению которых способствует каждая технологическая инновация. Анализ бизнес-решений, предоставляемых технологическими инновациями, помог определить направления применения, а соотнесение бизнес-решений c ключевыми и поддерживающими логистическими функциями позволило определить те логистические функции, выполнению которых технологические инновации в большей степени способствуют. Для того, чтобы составить предположения о готовности технологических инноваций для использования и применения в логистике и управлении цепями поставок в российских компаниях, путем метода анализа иерархий и экспертного мнения было составлено предположение о готовности к внедрению и использованию технологических инноваций в логистике и управлении цепями поставок российских компаний. Была сформулирована гипотеза № 1, в соответствии с которой предполагается, что данные технологические инновации готовы к применению и использованию в логистике и управлении цепями поставок российских компаний. Кроме того, на основе результатов анализа бизнес-решений была сформулирована гипотеза № 2, в соответствии с которой предполагается, что большие данные и облачная логистика используются для содействия выполнению выявленных логистических функций. Гипотезы тестируются в следующей главе данного исследования с помощью интервью с экспертом и кейсового метод.



Глава 3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРИМЕНЕНИЯ И ВЛИЯНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИННОВАЦИЙ НА ПРИМЕРЕ РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ

3.1 Результаты интервью с экспертом

Для того, чтобы протестировать гипотезу № 1, в соответствии с которой предполагается, что облачная логистика и большие данные являются готовыми технологическими инновациями для использования и внедрения в логистику и управление цепями поставок в российских компаниях, было проведено интервью с Андреем Ермолиным, руководителем департамента развития и имплементации проектов по логистике компании ООО “LBS”, предоставляющей ИТ-решения для логистики и управления цепями поставок в России.

Респондент был выбран неслучайно. Для тестирования гипотезы № 1 необходим эксперт, разбирающийся в обеих технологических инновациях, имеющих опыт в имплементации соответствующих проектов и знающий отношение российского потребителя к внедрению данных технологических инноваций. Гипотеза № 1 была подтверждена в ходе интервью. Интервью (Приложение2) включает в себя 7 открытых вопросов.

Структура интервью была подготовлена следующим образом:

· Вопрос о согласии/несогласии относительно гипотезы;

· Вопрос о причинах согласия/несогласия с гипотезой;

· Вопросы о знакомых эксперту примерах технологических инноваций с ограничительными барьерами применения;

Ввиду того, что на данном этапе интервью гипотеза была утверждена, и респондент был согласен с тем, что облачная логистика и большие данные являются готовыми к применению и внедрению в логистику российских компаний, последующие вопросы задавались относительно больших данных и облачной логистики:

· Вопрос о барьерах применения больших данных;

· Вопросы о барьерах применения облачной логистики.

Результаты интервью позволили определить экспертное мнение в отношение релевантности, актуальности и зрелости технологических инноваций для логистики и управления цепями поставок российских компаний. Мнения эксперта были подтверждены с помощью информации о рынках и других экспертных мнений. Так, по поводу актуальности Интернета Вещей эксперт считает, что для внедрения и развития в российской логистике и управлении цепями поставок такой технологической инновации, необходимо сотрудничество государства и бизнеса, которое на данный момент лишь начинает развиваться. Эксперт подчеркивает, что использование робототехники и сенсорных технологий не является инновацией в логистике и управлении цепями поставок. Инновационное значение данные технологии приобретают лишь при совместном использовании с Интернетом Вещей.

Не так давно в России был учрежден Фонд развития интернет-инициатив (ФРИИ), включающийся в себя крупных операторов связи, представителей государства, разработчиков программного обеспечения и оборудования, системных интеграторов и потребителей - отраслевых компаний. Главная задача фонда - структурировать еще несуществующий в России рынок Интернета Вещей и разработать общие стандарты для его функционирования Рунет [Электронный ресурс] . -- Режим доступа: http://www.therunet.com/interviews/4945. В апреле 2016 года Ростелеком предложил организацию консорциума индустриального интернета Минпромторг России [Электронный ресурс]. Ї Режим доступа: http://minpromtorg.gov.ru/press-centre/news/ (дата обращения: 14.04.2016).. Среди прочих задач России на пути к созданию инфраструктуры для развития Интернета Вещей Ростелеком выделяет реализацию пилотных проектов, разработку нормативного правового регулирования и формирование квалифицированных кадров Ростелеком [Электронный ресурс] . -- Режим доступа: http://www.rostelecom.ru/projects/IIoT/iiot15_glazkov.pdf. Директор Центра стратегических инноваций ПАО “Ростелеком” Борис Глазков также подчеркивает, что в дальнейшей перспективе именно российская логистика будет являться одной из отраслей в стране, наиболее выигрывающих от использования Интернета Вещей. Тем не менее, для того, чтобы Интернет Вещей в российской логистике и управлении цепями поставок стал технологической инновацией ближайшего будущего, необходимо время и решение множества вопросов со стороны государства.

Применению технологии дополненной реальности в российской логистике, согласно мнению эксперта, мешает, главным образом, технологическое несовершенство технологии, цена и длительность внедрения проектов. Дмитрий Кириллов, генеральный директор компании Indee Interactive, так же, как и эксперт полагает, что главным барьером использования дополненной реальности является недоработанная технологическая функциальность; он добавляет так же, что другой проблемой является неготовность российского менталитета к такому типу технологических инновацийRobo-hunter [Электронный ресурс] . -- Режим доступа: http://www.robo-hunter.com/news/sovremennoe-sostoyanie-rinka-dopolnennoi-realnosti-v-rossii.

О больших данных эксперт выражается как о рынке стремительно растущем. Действительно, статистика показывает, что рынок растет с ежегодным приростом (Рис.3.1) и прогнозируется ежегодный прирост.



Рис.3.1 Объем рынка больших данных в России за 2014-2018 года Источник: Habrahabr [Электронный ресурс] . -- Режим доступа: https://habrahabr.ru/company/moex/blog/256747/

По результатам исследования CNews Analytics при поддержке Oracle, в котором было опрошено 108 крупных компаний из разных отраслей, осведомленность российского потребителя в области больших данных с каждым годом повышается, по отраслевой популярности лидирует банкинг и ритейл, затем логистика. Крупные компании в роли респондентов здесь не случайны: эксперт подчеркивает, что Большие Данные пользуются популярностью в основном у крупных компаний, которые имеют средства на их обработку. В исследовании Московской Биржи, подготовленной совместно с IPO Board, определяются основные проблемы рынка больших данных в России, среди которых высокая стоимость проектов больших данных, что приводит к ограниченному количеству компаний, имеющих доступ к этой технологии Московская Биржа [Электронный ресурс] . -- Режим доступа: http://moex.com/s507. Одним из ярких примеров использования больших данных в крупной логистической компании является проект компании РЖД и SAP по большим данным. Внедрение технологии позволило уменьшить период подготовки отчётности с 14, 5 часов до 20 минут, точность распределения издержек повысилась в 40 раз.

Другим барьером к внедрению больших данных в российские логистические компании, по мнению эксперта, является отсутствие четко определенного понимания у российских логистов о том, что такое большие данные, что мешает распространению технологии и получения системного положительного эффекта на индустрию российской логистики и управления цепями поставок. Дело в том, что понятие больших данных “зонтично”: в него входят Machine Learning, Data Mining и большие неструктурированные данные. Большие данные сами по себе не являются технологической инновацией, они -массивы данных. Технологической инновацией является Machine Learning, которая позволяет обрабатывать эти массивы. большие данные - лишь название для инновации комплексного, “зонтичного” характера. Ввиду непонимания и путаницы, сложившийся на рынке вокруг понятия этого определения, Gartner в своем последнем исследовании «Hype Cycle for Emerging Technologies 2015» исключил большие данные, определив на их место Machine LearningGartner [Электронный ресурс] . -- Режим доступа: http://www.gartner.com/newsroom/id/3114217.

Таким образом, по результатам вопросов на тему больших данных в логистике и управлении цепями поставок выяснилось, что:

· Большие данные использует преимущественно узкий круг компаний в следствие высокой цены;

· Менеджмент зачастую не различает отличий между большими данными и бизнес-аналитикой, что задерживает распространение больших данных в индустрии.

Тем не менее, эксперт обращает внимание на то, что на данный момент в российской логистике и управлении цепями поставок активно употребляется облачная логистика. Эксперт отмечает, что облачная логистика делится на два принципиально разных типа:

· Логистика как сервис (LaaS);

· Облачные маркетплэйсы.

По мнению эксперта, логистика как сервис на данный момент является более популярной, чем облачные маркетплэйсы ввиду некоторых особенностей применения, тем не менее, облачные маркетплэйсы могут приносить большую выгоду для логистики и управлении цепями поставок компании. Необходимо пояснить понятие и механизмы облачного маркетплэйса. Облачный маркетплэйс - это торговая онлайн-площадка, на которой без посредников на прямую встречаются грузовладелец и грузоперевозчик. Таких площадок на российском рынке всего три: ati.su, “Грузообзор” и Log4pro. com. Ввиду большей доступности информации, рассмотрим влияние технологии на примере онлайн-площадки Log4pro. com. Заказчик может выбирать грузоперевозчика по рейтингам, устанавливать цену и время доставки, выбирать наилучшее предложение от грузоперевозчика. Кирилл Власов, куратор проекта Log4pro, председатель отраслевого отделения по логистике общероссийского объединения “Деловая Россия”, отмечает, что главная проблема российского рынка автоперевозок - надежность: на рынке существует большая доля нелегального бизнеса, т.к. не все грузоперевозчики готовы предоставлять надлежащие документы. Грузовладельцам требуются дополнительные гарантии надежности доставки. Облачный маркетплэйс решает эту проблему: через торговую онлайн-площадку возможна проверка всех регистрационных документов грузоперевозчика благодаря жесткому контролю со стороны торговой площадки, при этом комиссия маркетплэйса в среднем на 10% меньше экспедиторской. Другим важным преимуществом облачного маркетплэйса является трейсинг для отслеживания передвижения груза и для решения проблемы лишних запасов или недостатка запасов. Кроме того, облачные маркетплэйсы развивают конкуренцию между грузоперевозчиками, которые стараются снизить цену или увеличить качество предоставляемой услуги с целью получения заказа. Однако, в силу вышеперечисленных барьеров применения, облачные маркетплэйсы на российском слабо распространены.

Для подведения результатов, полученных в ходе интервью с экспертом, необходимо еще раз подчеркнуть следующие основные моменты:

· Гипотеза № 1 подтвердилась;

· Среди барьеров, препятствующих распространению больших данных в логистике и управлении цепями поставок выявлены: высокая стоимость; низкая осведомленность потребителей;

· Готовым решением для логистики и управления цепями поставок среди облачной логистики является логистика как сервис (LaaS).

Таким образом, в ходе интервью было определено мнение эксперта о готовности некоторых технологических инновациях, были определены барьеры применения больших данных и облачных технологий. Были сделаны выводы о том, какая технологическая инновация располагает большей готовностью к применению и внедрению на рынке. Этой технологической инновацией оказался вид облачной логистики, именуемый как логистика как сервис (LaaS), преимущество которого заключается в невысоких инвестиционных затратах, простого внедрения и кастомизации сервиса по желанию компании. На основе данных результатов было принято решение об отборе облачной логистики, а именно логистики как сервиса (LaaS) для дальнейшего рассмотрения влияния на примере российских компаний. В следующем разделе исследования применение и влияние логистики как сервиса (LaaS) будет осуществляться с помощью кейсового метода на примере российских компаний.

3.2 Анализ применения технологических инноваций и их влияния на логистику и управление цепями поставок на примере российских компаний

Кейс 1. Облачное управление товарными запасами в розничных сетях “Ассорти” и “Эконом” Оптимизация и автоматизация системы управления товарными запасами и ассортиментом в мультиформатной розничной сети “Ассорти”, “Эконом” // ABM cloud. Ї Режим доступа: http://abmcloud.com/wp-content/uploads/2015/12/Case_Assorti.pdf (дата обращения: 18.04.2016).

Компании “Ассорти” и “Эконом” являются розничной сетью магазинов в Республике Коми. Всего существует 37 магазинов данной розничной сети. Совокупная торговая площадь достигает составляет около 17000 м2. На складе находится около 12 000 уникальных артикулов. В собственности автопарка розничной сети находится 45 автомобилей. По подразделениям компания делится на дистрибьюцию, филиалы и подразделения оптовой торговли.

Целями проекта являлись оптимизация уровня товарных запасов и ассортимента; увеличение уровня товаров в наличии; увеличение уровня оборачиваемости компании; уменьшение трудозатрат в связи с автоматизацией процессов оформления заказов.

Предпосылки к внедрению LaaS для управления товарными запасами для компании являлись:

· Ручное оформление заказов розничной сети увеличивало занятость менеджеров и снижало качество оформления заказов;

· Изменение уровня складских товарных запасов не отслеживалось;

· Отсутствие мониторинга движений товаров;

· Отсутствие возможности идентификации причин недостатка и избытка товарных запасов;

· Низкое качество управления товарными запасами и функционирования всей розничной сети как результат.

К преимуществам выбранного облачного сервиса относятся короткий срок окупаемости вложенных инвестиций; быстрый срок имплементации проекта; совместимость с любой ERP-системой, т.к. сервис является облачным; возможность встроенной аналитики и детализированных отчетов.

В ходе проекта маржа по управляемым товарным позициям увеличилась в 2,7 раз; была организована система отчетности по контролю уровня товарных запасов; были снижены транспортные расходы за счет оптимизации маршрутов доставки некоторых товаров; оптимизация пространства на полках позволила снизить уровень товарных запасов, хранимых на полках; обновление основных показателей контроля уровня запасов обновляются в реальном времени, что позволило оптимизировать мониторинг уровня товарных запасов. В результате использования облачных систем сократился ассортимент товарных позиций с низкой оборачиваемостью на 14%; уровень представленности товаров на полках был увеличен до 98%; затраты на обеспечение товарных запасов были сокращены на 13%.

Кейс 2. Облачная автоматизация планирования схем доставки и оптимизация маршрутов торговых агентов в ООО “Радуга-Боттлерс” Оптимизация и автоматизация планирования маршрутов доставки на базе системы управления транспортом ABM Rinkai TMS в ООО “Радуга-Боттлерс” // ABM cloud. Ї Режим доступа: http://abmcloud.com/wp-content/uploads/2015/07/Optimizatsiya-i-avtomatizatsiya-marshrutov-dostavki-proizvoditelya-bezalkogolnykh-napitkov-Raduga-Bottlers.pdf (дата обращения: 18.04.2016).

Компания ООО “Радуга-Боттлерс” является производителем безалкогольных напитков торговых марок “Марочный”, “Чистый глоток”, “Радуга”, “Фруктовая планета”, “Free Fruit”, “Подземный дар”. Автопарк компании является наемным, в нем находится 60 автомобилей. Продукция, которую производит компания, продается в 70% российских регионов. Компания сотрудничает с более чем, 50 дистрибьюторами. Основными видами деятельности компании являются розничная торговля, производство и оптовая торговля.

Целью проекта являлась автоматизация планирования схем доставки и оптимизация маршрутов торговых агентов.

Предпосылки к использованию LaaS:

· Низкое качество управления ресурсами в пики сезонности;

· Высокий уровень транспортных издержек из-за использования наемного автопарка;

· Неэффективное планирование схем доставки из-за отсутствия системы планирования.

Преимущества выбранного облачного сервиса являются экономичность ввиду отсутствия необходимости создания собственной ИТ-инфраструктуры; оплата за использование (pay-per-use); встроенная детализированная аналитика; удобный для использования web - интерфэйс; подключенное мобильное приложение для водителей и курьеров (мониторинг новых заказов, связь с клиентом, навигация в режиме реального времени); интеграция с системой GPS; возможность интеграции с любой ERP- системой.

Внедрение облачной автоматизации схем доставки и оптимизации маршрутов торговых агентов показало следующие положительные результаты:

Было идентифицировано более 25% свободного времени торговых агентов в сезон. Временной резерв был направлен на увеличение уровня интенсивности работы отдела и на работу, связанную с увеличением базы клиентов. Количество посещений торговых точек агентами в сезон и в не сезон значительно отличалось друг от друга. С помощью автоматизированной системы оптимизации маршрутов торговых агентов удалось оптимизировать количество визитов торговых агентов в пики сезонности. Количество используемых автомобилей уменьшилось с 60 до 38 оптимизации схем и маршрутов доставки. Транспортные издержки, связанные с использованием наемного автопарка, уменьшились на 35%.

Кейс 3. Облачная система автоматизации заказов и управления товарными запасами в ООО “Инструментальный мир” Внедрение системы управления запасами и автоматического заказа в ООО “Инструментальный мир” [Электронный ресурс] // ABM cloud. Ї Режим доступа: http://abmcloud.com/wp-content/uploads/2016/02/vnedrenie-sistemy-upravleniya-zapasami-v-instrumentalnom-mire.pdf (дата обращения: 18.04.2016).

ООО “Инструментальный мир” - сеть розничных магазинов строительных инструментов, профессиональной и садовой техники, расходных материалов и другого инвентаря. Компания представлена в 6 различных городах, имеет 9 магазинов. Товарный ассортимент обширен и составляет примерно 30000 позиций. Компания владеет собственным автопарком, центральным складом, диспетчерскими службами и сетью сервисных специализированных центров в каждом из 6 городов. Основная деятельность компании - оптовая и розничная торговля.

Целью проекта являлось увеличение коэффициентов оборачиваемости компании; оптимизация товарных запасов; устранение недостатка и избытка товарных запасов; разработка стандартов управления запасами; оптимизация товарного ассортимента; автоматизация процесса создания заказа.

Предпосылки к внедрению облачной системы:

· Высокие трудозатраты из-за неполной автоматизации процессов создания заказа;

· Отсутствие мониторинга товарных запасов в режиме реального времени;

· Отсутствие мониторинга и трекинга товарных перемещений.

Преимуществами выбранного облачного сервиса являлись быстрая окупаемость инвестиций; совместимость с ERP-cистемой; простое и быстрое внедрение; встроенная детализированная отчетность и аналитика.

Результаты внедрения и применения облачной системы автоматизации заказов показали следующие положительные результаты: уменьшилось количество упущенных продаж по контролируемым товарным категориям на 54%; средние недельные продажи выросли на 52%; уровень товарных избытков уменьшился на 40%; рабочее время сотрудников было оптимизировано за счет автоматизации процессов создания заказа; процедура отправки заказа и его создания была полностью автоматизирована.

Таким образом, рассмотрение всех трех вышеприведенных случаях позволяет определить сферы применения облачной логистики. Для определения логистической функции, выполнению которой содействуют облачная логистика в рассмотренных случаях, необходимо соотнести достигнутый эффект с логистической функцией (Таблица 3.1):



Таблица 3.1 Эффект и соответствующая логистическая функция (Кейс1) Составлено автором

Результаты внедрения и применения облачной логистики	Соответствующая логистическая функция
· Сокращение ассортимента товарных позиций с низкой оборачиваемостью на 14%; · Увеличение уровня представленности товара на полках до 98%; · Затраты на обеспечение товарных запасов сокращены на 13%;	· Управление запасами; · Поддержание стандартов обслуживания потребителей;
-
-

Таблица 3.2 Эффект и соответствующая логистическая функция (Кейс2) Составлено автором

Результаты внедрения и применения облачной логистики	Соответствующая логистическая функция
Уменьшение транспортных издержек на 35%; Оптимизация количества визитов торговых агентов в сезонность;	Управление запасами; Физическое распределение.

Таблица 3.3 Эффект и соответствующая логистическая функция (Кейс 3) Составлено автором

Результаты внедрения и применения облачной логистики	Соответствующая логистическая функция
Автоматизированная процедура отправки заказа и его создания; Уменьшение уровня товарных избытков на 40%;	Управление запасами; Управление выполнения заказов

Из анализа результатов внедрения и применения облачной логистики в рассмотренных ситуациях следует, что основными логистическими функциями, попадающими под влияние применения облачной логистики являются:

· управление запасами;

· управление выполнения заказов;

· физическое распределение;

· поддержание стандартов обслуживания потребителей.

Таким образом, Гипотеза № 2 подтверждается: облачная логистика действительно используется для выполнения ранее идентифицированных функций. Данный результат позволяет предположить, что облачная логистика в России является достаточно развитой, т.к. сферы применения полностью совпадают со сферами применения, определенными экспертами DHL.

Стоит отметить, что сфера влияния облачной логистики не заканчивается на вышеопределенных логистических функциях: рассмотрены только отдельные случаи использования облачной логистики, а также по мере развития облачной логистике будут появляться новые возможности и сферы применения.

Анализ кейсов позволил определить высокие показатели увеличения эффективности оптимизируемых процессов. Так, например, в третьем кейсе, товарные избытки уменьшились на 40%, тогда как во втором кейсе транспортные издержки уменьшились на 35%.

Среди основных преимуществ использования облачной логистики определялись такие преимущества как:

· Быстрая окупаемость инвестиций;

· Совместимость с ERP-cистемой;

· Простое и быстрое внедрение;

· Встроенная детализированная отчетность и аналитика.

· Экономичность ввиду отсутствия необходимости создания собственной ИТ-инфраструктуры;

· Оплата за использование (pay-per-use);

· Подключенное мобильное приложение для водителей и курьеров (мониторинг новых заказов, связь с клиентом, навигация в режиме реального времени);

· Интеграция с системой GPS.

Необходимо отметить: отличительной чертой рассмотренных проектов по внедрению и использованию облачной логистики являются предпосылки к внедрению и тщательно идентифицированные проблемы, которые могут решаться с помощью облачной логистики. Успешное использование облачной логистики в рассмотренных ситуациях не является основанием для утверждения о том, что именно облачная логистика оказалась бы подходящим и окупаемым бизнес-решением для абсолютно любой компании. Только тщательно идентифицированные проблемы и достижимые способы их решения в виде индивидуально подобранной технологической инновации являются ключом к успеху с точки зрения новых возможностей, предоставляемых индустрией. Ввиду особенной актуальности индивидуального подхода к внедрению и использованию технологических инноваций в логистику и управление цепями поставок, в качестве общих практических рекомендаций была разработана оценочная матрица альтернатив по выбору технологической инновации для внедрения, с помощью которой возможно оценить релевантность той или иной технологической инновации для конкретной компании, оценить другие возможные альтернативы и разобраться в предоставляемых технологическими инновациями бизнес-решениях.

3.3 Составление общих рекомендаций для менеджмента по выбору технологической инновации для инвестирования и внедрения

В предыдущем разделе главы были рассмотрены три кейса применения облачной логистики, которые показали, что в каждом случае технологическая инновация была эффективно внедрена и применена. Отличительной особенностью успешного внедрения и применения облачной логистики являлись четко выявленные проблемы и определенные предпосылки к внедрению, которые соответствовали внедрению и применению именно этой технологической инновации. Тем не менее, высокие результаты применения облачной логистики в рассмотренных ситуациях не являются гарантией того, что эта технологическая инновация будет с таким же успехом использоваться в логистике и управлении цепями поставок других компаний при отсутствии соответствующих предпосылок к внедрению.

Ввиду большого обилия современных технологических инноваций в логистике и управлении цепями поставок, их многочисленные преимущества внедрения и применения, необходимо понимать механизмы и принципы функционирования каждой технологической инновации, их возможности, сферы и барьеры применения. Множество из тех технологических инноваций, о которых говорят в индустрии логистики и управления цепями поставок, на данный момент не являются актуальными для мировой индустрии логистики и достаточно зрелыми для применения, внедрения и повсеместного распространения. Многие из современных технологических инноваций в логистике и управлении цепями поставок обладают такими ограничительными барьерами к применению, как:

· законодательные ограничения и отсутствие нормативно-правовой базы, регулирующей применение и использование технологических инноваций;

· высокая цена внедрения и технического обслуживания технологической инновации;

· этические проблемы, связанные с опасениями общественности на тему безопасности и использования, и, как в случае с робототехникой, о сохранении количества рабочих мест и уровня занятости;

· технические несовершенства, ограничивающие использование технологической инновации в полную силу ее потенциала использования.

Чтобы технологические инновации могли полноценно использоваться в логистике и управлении цепями поставок, вышеприведенные барьеры применения необходимо устранить или снизить, что требует большого количества времени, так как речь идет о внесении поправок в законодательство, совершенствовании научно-технического прогресса и изменении общественного отношения. Потому, важно понимать, что из множества технологических инноваций, которые известны на данный момент, лишь определенная часть готова к использованию и внедрению. Так, в ходе анализа выяснилось, что 5 технологических инноваций из 12, соответствующих современному этапу развития логистики и управления цепями поставок, не готовы к распространению в мировой индустрии логистики, ввиду вышеперечисленных ограничительных барьеров.

Руководители компаний, планирующие внедрение и использование технологических инноваций в логистике и управлении цепями поставок, очень часто сталкиваются с проблемой выбора технологической инновации для логистики и управления цепями поставок в своей компании. Для того, чтобы правильно оценить возможности и сферы применения технологических инноваций, необходимо не только понимать, какие технологические инновации готовы и достаточно зрелы с точки зрения ограничительных барьеров применения, но и понимать, как актуальные технологические инновации могут применяться и использоваться в логистике и управлении цепями поставок, какие бизнес-решения предлагает каждая из актуальных технологических инноваций, и как данные бизнес-решения могут использоваться для логистики и управления цепями поставок в конкретной компании. Прежде, чем инвестировать во внедрение той или иной технологической инновации, компания должна проанализировать все возможности и продукты, которые предлагает рынок технологических бизнес-решений. Идеи по поводу применения или внедрения тех или иный тех или иных технологических инноваций могут быть собраны посредством визитов в другие компании или визитов в научные центры или производственные компании, занимающиеся разработкой тех или иных технологических инноваций.

Каждая альтернатива к внедрению и инвестированию должна быть проанализирована с точки зрения соответствия конкретному бизнесу и логистики и управления цепями поставок конкретной компании, а также с точки зрения предоставляемых бизнес-решений, которые способствуют выполнению той или иной проблемной логистической функции (Таблица2.3). Компании должны выбирать те технологические инновации, которые соответствуют основным проблемам логистики и управления цепями поставок, и потенциально могут приносить выгоду для бизнеса. Так, например, если основные проблемы логистики и управления цепями поставок в конкретной компании адресуют такую логистическую функцию, как грузопереработка, технологические инновации, соответствующие этой логистической функции должны быть тщательно проанализированы с точки зрения проблем, которые они адресуют и бизнес-решений, которые они предлагают (Таблица3.4).

технологический инновация логистика поставка

Таблица 3.4 Технологические инновации, соответствующие логистической функции грузопереработки Составлено автором

Грузопереработка	Интернет Вещей
	Роботы, автоматизация
	Роботы, автоматизация
	Дешевые сенсорные технологии

После того, как соответствующие основной проблемной логистической функции технологические инновации были идентифицированы, необходимо проанализировать их по критериям соответствия для конкретной компании.

Предлагаются следующие критерии оценки каждой технологической инновации:

· Релевантность для бизнеса;

· Срок внедрения;

· Простота внедрения;

· Решаемые проблемы;

· Техническое совершенство Garneriwalla A., Three paths to advantage with digital supply chains / A. Garniewalla // The Boston Consulting Group. Ї2016. Ї P. 4.;.

Технологические инновации оцениваются по каждому вышеопределенному критерию. Шкала оценки может быть различна ввиду индивидуальных особенностей проводимого исследования технологических инноваций к внедрению и инвестированию. Пример оценки находится в таблице 3.5. Релевантность для бизнеса означает соответствие текущей бизнес-модели; она может оцениваться как высокая/средняя/нейтральная или низкая. Срок внедрения технологической инновации в процессы логистики и управления цепями поставок может так же оцениваться как высокий/средний/низкий. Простота внедрения зависит от количества потраченных ресурсов, необходимости видоизменять ИТ-инфраструктуру или адаптировать ее к технологической инновации, она оценивается так же как высокая/средняя/низкая. Затронутые проблемы - это количество улучшений или решаемых проблем посредством внедрения той или технологической инновации. Их количество может оцениваться также количественно. Техническое совершенство означает качество функционирования, срок службы и т.п.



Таблица 3.5 Пример оценки технологических инноваций с точки зрения предлагаемых бизнес-решений и соответствующей проблемной логистической функции Составлено автором по: Таблица 2.3;Таблица 2.4; Garneriwalla A., Three paths to advantage with digital supply chains / A. Garniewalla // The Boston Consulting Group. Ї2016. Ї P. 4.;

Грузопереработка
№ Кр.	Автоматизация разгрузки грузового транспорта	Автоматизация сборки заказов	Информ. поддержка сборки заказов	Умные решения для транспорта	Cканинг
	Роботы, автоматизация	Роботы, автоматизация	Дополненная реальность	Интернет Вещей	Дешевые сенс. технологии
1	Высокая	Средняя	Нейтральная	Высокая	Высокая
2	Средний	Средний	Высокий	Высокий	Средняя
3	Высокая	Средняя	Низкая	Средняя	Высокая
4	Много	Много	Среднее количество	Много	Много
5	Среднее	Среднее	Низкое	Низкое	Среднее
6	Вторая волна внедрения	Внедрение отложено	Внедрение отложено	Внедрение отложено	Первая волна внедрения

На основе комплексной оценки каждой технологической инновации с точки зрения предлагаемого бизнес-решения для увеличения уровня эффективности выполнения той или иной логистической функции компания определяет приоритетность инвестирования во внедрение той или иной технологической инновации в логистику и управление цепями поставок. Первая волна внедрения означает, что по итогам комплексной оценки технологической инновации и предлагаемого бизнес-решения, технологическая инновация допускается к рассмотрению менеджментом компании как потенциальная технологическая инновация для инвестирования и внедрения. По итогам комплексной оценки технологическую инновацию возможно также определить нежелательность ее внедрения и инвестирования в нее. Технологическая инновация, которая по итогам комплексной оценки оказывается достаточно благоприятной для логистики и управления цепями поставок компании, может расцениваться как технологическая инновация для второй волны внедрения.

В заключение данной части исследовательской работы необходимо подчеркнуть особенную важность индивидуального подхода в выборе технологической инновации для инвестирования и внедрения в логистику и управление цепями поставок той или иной компании. Для того, чтобы использование технологических инноваций в логистике и управлении цепями поставок приносило должный эффект, необходимо начать с оценки барьеров применения тех или иных технологических инноваций, идентификации тех, которые по определенным причинам не являются актуальными или достаточно зрелыми для использования, применения или повсеместного распространения в индустрии логистики и управления цепями поставок. Следующим шагом на пути к идентификации подходящей технологической инновации должен быть анализ бизнес-решений, которые предлагает каждая технологическая инновация. Далее необходимо определить основные логистические функции, которые выполняются в компании, в первую очередь, необходимо определить те, исполнение которых требует улучшения и совершенствования. Затем необходимо сопоставить идентифицированные логистические функции с определёнными ранее технологическими инновациями и предлагаемыми бизнес-решениями. После сопоставления технологических инноваций, соответствующих бизнес-решений и проблемных логистических функций необходимо оценить альтернативные технологические инновации и бизнес-решения, которые способствуют улучшению или совершенствованию данной логистической функции. Следующим шагом на пути к определению подходящей технологической инновации должна быть комплексная оценка технологических инноваций и бизнес-решений по определенным критериям. Примерная система оценки на примере логистической функции грузопереработки и соответствующих бизнес-решений и технологических инноваций представлена в таблице 3.5. После проведения комплексной оценки технологических инноваций и соответствующих им бизнес-решений необходимо принять решение о классификации технологических инноваций и соответствующих бизнес-решений относительно срочности внедрения. Технологические инновации и соответствующие бизнес-решения могут быть отнесены к первой/второй волне внедрения или могут быть охарактеризованы как технологические инновации, которые нежелательны для внедрения на данном этапе.

Необходимо учитывать особенности бизнес-процессов компании, ИТ-инфраструктуры, ресурсы и возможности, которые позволили бы с максимальной эффективностью использовать потенциал использования той или иной технологической инновации. Помимо этого, необходимо четкое понимание возможностей технологических инноваций, их барьеров применения, возможностей применения и сфер для использования. Необходимо также понимание бизнес-решений, которые предлагает каждая технологическая инновация, и того, как эти бизнес-решения могли бы с пользой использоваться для устранения проблем в логистике и управлении цепями поставок той или иной компании. Кроме того, крайне важно разделять логистические функции, и понимать, какой из них соответствует каждая технологическая инновация и бизнес-решение, предлагаемое этой технологической инновацией. Соотнесение проблемных логистических функций, выполнение которых требует усовершенствования или улучшения, с бизнес-решениями и технологическими инновациями, которые соответствуют данным бизнес-решениям, является ключевым шагом к выбору подходящей технологической инновации для логистики и управления цепями поставок той или иной компании.

Таким образом, для того, чтобы эффект от использования технологической инновации и ее влияние на логистику и управление цепями поставок оказались положительными и максимально эффективными, необходим индивидуальный подход в выборе технологической инновации для инвестирования. Положительное влияние технологических инноваций на логистику и управление цепями поставок - прямое следствие тщательного подхода к отбору соответствующих бизнесу компании технологических инноваций, их анализа на сферы и возможности применения, и изучения механизмов функционирования бизнес-решений, которые предлагает каждая технологическая инновация.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Цель данной выпускной квалификационной работы была направлена на выявление и анализ возможностей применения технологических инноваций в логистике и управлении цепями поставок на примере российских компаний. Для достижения цели исследовательской работы были сформулированы следующие задачи: проанализировать влияние технологических инноваций на всех исторических этапах развития логистики и управления цепями поставок; определить основные технологические инновации современного этапа развития логистики и управления цепями поставок и проанализировать их с точки зрения предоставляемых бизнес-решений, барьеров применения и соответствующих логистических функций, выполнению которых способствует каждая технологическая инновация; проанализировать влияние технологических инноваций на примере российских компаний; составить общие практические рекомендации по выбору технологической инновации для инвестирования и внедрения. Заключение по поставленным для достижения цели задачам является следующим:

1. Достижению первой задачи исследования способствовал анализ исторических этапов развития логистики и управления цепями поставок, которое позволило рассмотреть трансформирующую роль технологических инноваций на всех этапах исторического развития логистики и управления цепями поставок. Было проанализировано влияние технологических инноваций на развитие логистики и управления цепями поставок на каждом историческом этапе развития. Результаты анализа современного этапа развития логистики и управления цепями поставок подтвердили важность технологических инноваций с точки зрения влияния на данное развитие: в настоящее время в следствие появления таких прорывных технологий, как Интернет Вещей, Машинное Обучение и др., фактор технологических инноваций в развитии логистики и управлении цепями поставок определяется как особенно важный. Современный этап развития логистики и управления цепями поставок вместе с наступающей Четвертой промышленной революцией и Индустрией 4.0. несет множество возможностей для всех индустрий, в том числе и для логистики. Тем не менее, по результатам анализа положений России в международных инновационных индексах, выяснилось, что инновационная система в России, как и условия для развития инноваций, находятся на начальной стадии развития. Так как дальнейшее положение страны и отечественных индустрий напрямую зависит от того, насколько успешно будут применяться технологические инновации, в настоящее время крайне важно понимать сущность главных технологических инноваций, механизмов их функционирования, сфер, возможностей и барьеров применения для того, чтобы уметь правильно идентифицировать релевантную технологическую инновацию и оценивать возможности её внедрения в логистику и управление цепями поставок той или иной компании.

2. Первым шагом к достижению второй задачи было определение технологических инноваций для дальнейшего рассмотрения. Для анализа были выбраны те технологические инновации, которые оцениваются экспертами, как актуальные для мировой индустрии логистики и управления цепями поставок на данный момент, и те, которые будут актуальны для индустрии в срок > 5 лет. Технологические инновации, расцениваемые экспертами, как инновации, актуальные для мировой индустрии в срок > 5 лет, не подлежали дальнейшему рассмотрению ввиду определенных ограничительных барьеров, которые препятствуют использованию, внедрению и их распространению в индустрии. В результате последующего анализа выявленных технологических инноваций была определена функциональность современных технологических инноваций с точки зрения предоставляемых бизнес-решений. Была использована классификация ключевых и поддерживающих логистических функций для того, чтобы соотнести каждое бизнес-решение, соответствующее той или иной технологической инновации с логистической функцией, выполнению которой оно способствует. Были определены основные логистические функции, на которые направляются бизнес-решения определенных технологических инноваций, а также те логистические функции, содействию выполнения которых на данный момент направляется большинство бизнес-решений технологических инноваций.

Для того, чтобы проанализировать влияние технологических инноваций на примере российских компаний, было необходимо принять решение о выборе нескольких технологических инноваций для дальнейшего рассмотрения. Посредством применения метода анализа иерархий и экспертного мнения был получен результат, позволивший сформулировать гипотезу № 1, в соответствии с которой предполагалось, что технологическими инновациями, готовыми к использованию и внедрению являются облачная логистика и большие данные. Кроме того, была сформулирована гипотеза №2, в соответствии с которой предполагалось, что облачная логистика и большие данные способствуют выполнению определенных раннее логистических функций в российских компаниях.

3. Для достижения третьей задачи исследования было необходимо определить ту или иную технологическую инновацию для дальнейшего анализа на влияние на логистику и управление цепями поставок. Было проведено интервью с экспертом компании ООО ”LBS”, которая является провайдером ИТ-услуг для логистики и управления цепями поставок в России. Целью интервью было тестирование гипотезы №1, результаты тестирования которой могли бы стать основной для определения технологической инновации для дальнейшего анализа. В ходе интервью сформулированная гипотеза была подтверждена. Согласно мнению эксперта, облачная логистика и большие данные являются готовыми к использованию технологическими инновациями для российского рынка. Тем не менее, по результатам интервью были определены некоторые проблемы применения больших данных в российских компаниях, поэтому для дальнейшего рассмотрения влияния и применения технологических инноваций на логистику и управление цепями поставок на примере российских компаний была определена облачная логистика.

...