Компания «Транском» внедрила систему «1С:Аналитика» для повышения управляемости перевозками. Система позволила подсчитать рентабельность каждой машины, груза и клиента в режиме реального времени, быстро реагировать на проблемы, делать оптимальную загрузку и в конечном итоге повысить уровень сервиса и прибыль. Принятие управленческих решений ускорилось на 30%, доля компании в пуле перевозчиков у целевых клиентов выросла на 10–15%.
Компания «Транском» – международный логистический 3PL-оператор, работает на рынке перевозок с 2003 года. В России на долю автоперевозок приходится 68% всех перевозимых грузов. Имеет собственный автопарк из 300 единиц техники, складские площади в городе Вязьме, сеть офисов. В перспективе – расширение автопарка, собственного и привлеченного, а также строительство железнодорожной ветки, за счет чего количество доставляемых грузов возрастет в несколько раз. Руководство стремится к полной автоматизации процессов, чтобы свести к минимуму человеческий фактор, что особенно важно в условиях масштабирования. Компания работает в «1С:ERP Управление предприятием 2», для развития процессов управления, было принято решение дополнить систему возможностями бизнес-аналитики вместе с технологией ускорения аналитических отчетов «Дата акселератор».
Получить отчет одним нажатием кнопки
Как рассказала Мария Николаева, экономист департамента бизнес-планирования компании «Транском», ежедневно доставляется порядка 75–100 грузов, и надо как можно быстрее получать информацию, насколько выгодно построен маршрут, правильно выполнен заказ, были ли проблемы при перевозке и какую прибыль этот заказ принесет компании. Обычно эту информацию получали в середине следующего месяца из отчетов, что тормозило принятие оперативных решений. А чтобы быстро реагировать на каждую проблему и повысить уровень сервиса, нужна была большая оперативность и постоянный контроль.
Многие задачи можно было решить на базе «1С:ERP», но из-за специфики бизнеса решили использовать «1С:Аналитику» — опцию для платформы «1С:Предприятие», специально созданную для построения BI аналитических систем. «Транспортная сфера очень динамичная, практически ежедневно меняются планы, тарифы и маршруты, и нам необходимо видеть как входящие, так и исходящие денежные потоки, понимать затраты и прибыль каждого автомобиля, – поясняет Мария Николаева. – Мы хотели получить полную картину легким нажатием кнопки».
Подрядчиком внедрения выбрана компания «Базис».
«Система «1С:Аналитика» прекрасно подходит для тех случаев, когда в базе учет ведется ненормализованно, есть проблемы по качеству данных, – рассказывает Игорь Земко, руководитель проекта от компании «Базис». – При построении отчетов нюансы с моделью данных сразу встают в полный рост. Так было в «Транскоме»: мы сталкивались с разными уровнями географии в странах, разными учетными валютами, различным процессом учета между подразделениями. Реальные примеры: необходимо сравнить ставки на 1 км перевозок между Европой и РФ. География в Европе представлена на трех уровнях, а в России – на пяти. Выравнивание уровней можно сделать в «1С:Аналитике». Планы продаж/перевозок ведутся в MS Excel. Чтобы проводить план-фактный анализ в режиме онлайн, заказчик добавлял нужные объекты в учетную систему. Был различный способ ведения учета в системе: в ряде случаев аналитик использовал для одного отчета выборку из разных объектов. Для одного подразделения – из регистра накопления, для другого – из документа».
Ключевые дашборды
Активная фаза разработки отчетности заняла 4–5 месяцев в несколько итераций. На проекте трудился один аналитик – Мария Ежова. Руководитель проекта от компании «Базис» подключался по сложным методологическим и организационным вопросам. «Там, где стандартный разработчик выгорит на 4–5-ю итерацию переделок, аналитик в «1С:Аналитике» быстро и гибко поправит отчеты в нужное русло», – говорит Игорь Земко.
Первым шагом использования BI-системы стало построение дашбордов для руководителей оперативных продаж. Такие отчеты необходимы для контроля выполнения плановых показателей и удовлетворенности клиентов. «Раньше руководители видели свои показатели к 15-му числу месяца, следующего за отчетным, – говорит Мария Николаева. – Сейчас с помощью дашбордов они видят в режиме онлайн плановые и текущие показатели по выполнению заказов, разбивку заказов на собственный и привлеченный парк, прогноз выполнения, чтобы своевременно и быстро отреагировать на ситуацию. Например, менеджер по продажам может увидеть, что выделенные машины не успевают вывезти весь запланированный объем клиента, и подключить дополнительный автотранспорт или обратиться к другим перевозчикам. Дашборды – это инструмент для более качественного сервиса».
Фото: Трофимов Сергей, Транском. «Апрельская» погода в Норвегии
После того как обеспечили оперативной аналитикой руководителей продаж, занялись автопарком. Среди ключевых отчетов – отчет по рентабельности, показывающий затраты по каждому автомобилю в разрезе статей (ГСМ, оплата труда, оплата дорог и т.д.), и доходы по каждому грузу. Можно отслеживать эти показатели в целом, на каждый километр пути или на день перевозки. Из Excel в «1C:Аналитику» переведены все данные по рентабельности собственного транспорта, большая часть отчетов формируется ежедневно. Руководители отслеживают выполнение KPI. Парк видит свою рентабельность по клиентам и маршрутам, и менеджеры могут оценить, какие маршруты наиболее интересны, а какие невыгодны, и может быть, имеет смысл эти маршруты исключить, если клиент нецелевой. Такой анализ очень важен как самому производству, так и аналитикам, чтобы понимать, правильно ли развивается компания.
Также используются: ежемесячный отчет по привлеченным перевозчикам, показывающий, какие новые перевозчики были привлечены, каким менеджером, есть ли повторяющиеся перевозки; ежедневный отчет по количеству грузов /рейсов, позволяющий отслеживать нагрузку менеджеров/логистов.
«Увидев первые отчеты для руководителей продаж и производства, другие подразделения (по которым дашборды не планировались) тоже попросили их сделать, – рассказывает Мария Николаева. – Сейчас разработаны отчеты, нацеленные на производственные показатели. На часть показателей мы раньше даже не обращали внимания, потому что не могли их отследить. Например, плановый и фактический километраж автомобиля по пробегу. Где-то эти цифры были, но в систему не попадали, и не было возможности их сравнить. Теперь все отклонения видны на графике. Это хорошо и для логиста, и для планировщика».
Результаты и особенности внедрения
Сейчас все отчеты строятся в системе, получаются быстро и сразу дорабатываются, подсчет показателей эффективности существенно ускорился. Визуализацией отчетов занимается аналитик компании «Базис». «Самый главный результат проекта – компания смогла «вживую» анализировать самые важные показатели эффективности, которые можно отслеживать из базы в режиме онлайн», – говорит Игорь Земко.
Усилен оперативный контроль, принятие управленческих решений ускорено на 30%: если раньше на принятие решения уходило 1–1,5 месяца, то сейчас – 0,5–1 месяц. Повышена клиентская удовлетворенность, доля компании в пуле перевозчиков у целевых клиентов выросла в среднем на 10–15%. Рассчитывается точная себестоимость ставок 1 км/руб., 1 км/евро на перевозку грузов, выручка и маржинальность на машину, водителя, груз, направление, менеджера.
Мария Ежова, аналитик-разработчик компании «Базис», отметила особенности проекта:
- Гибкость. При создании источников были учтены случаи, когда нет исходящего счета на оплату, но известна его сумма. Для этого используются непроведенные документы входящих счетов на оплату.
- Масштабность. За время сотрудничества с компанией было создано 25 дашбордов на основе около 300 отчетов, с разбивкой по филиалам, планировщикам, форме расчета, валюте.
- Дополнительные сложности и проблемы текущей разработки: так как в программе многие операции на начальном этапе проводились вручную, был высокий процент ошибок, который для подсчета типовыми методами не подходил. В процессе работы были разработаны отчеты, которые помогли «вылавливать» эти ошибки, анализировать и находить способы не допустить подобных ситуаций в будущем.
- Детализация отчетов. На основе созданных источников данных можно как рассчитать маржинальность на уровне организации в целом, так и детализировать до единиц измерений и разного уровня ответственных лиц.
Внедрение позволило снять с руководителей лишнюю текучку и высвободить время для решения стратегических задач, направленных на масштабирование бизнеса.