"Ядро" переводит логистику на искусственный интеллект

Опубликованно 05.07.2019 11:55

Современный мир требует быстрых решений и гибкость в меняющихся условиях рынка. Год назад, компания Kernel взяла курс на оптимизации логистики уборки поля до порта назначения. Основные условия — все вопросы должны быть решены быстро и с минимальными затратами. Через год команда отдела логистики Kernel создана интеллектуальная система, которая предлагает оптимальные логистические решения. Как объять необъятное

Компания Kernel является мировым лидером в производстве и экспорте подсолнечного масла, ведущий поставщик упрекнул на мировых рынках, рассматриваются 550 тысяч гектаров земли, управляет 39 случайно с общим объемом единовременного хранения зерна 2,67 млн. тонн и портов, терминалов, позволяющих транспортировка 6,5 миллионов тонн продукции в год. Покрыть масштаба деятельности, с учетом форс-основных: ухудшение погодных условий, поломки подъемника, задержка на станции дороги, и многое другое, очень трудно. Обработки информации и принятия решений логистики могут идти неделю. Естественно, в условиях быстрого развития технологий и скорость жизни, эта модель стала неэффективной. Не достаточно, чтобы принимать решения на основе сухой статистики за последний период и мнения экспертов, нужно постоянно следить и менять сценарии поведения в зависимости от ситуации. Например, если погрузчик не может принимать продукт по определенным причинам, можно сформировать несколько вариантов получения заготовок для каждого из них, расчет затрат на логистику. Но как?

Чтобы справиться с такими объемами информации и вычисления, программа бухгалтерского учета не требует современных технологий, и это искусственный интеллект. Все это привело компанию к решению создания имитации модели цепи поставок на базе программного обеспечения AnyLogic. Ноу-хау в логистике поставок

Моделирование модели цепи поставок, которая уже используется в мире, но в агробизнесе компании Kernel стала первой, кто решила перевести все материально-техническое обеспечение digital-рельсы. Для реализации концепции smart-логистика помог компании Business Logic. Идея заключалась в том, чтобы искусственный интеллект рассчитывал всю цепочку транспортировки урожая с поля и заканчивая погрузки в порту.

Для таких задач используется программное обеспечение AnyLogic. Его обновления, вложили "мозги" и научились моделировать различные сценарии развития логистической цепи поставок. О разработке и реализации программы компании ушло около года.

Инновационная модель-это сердце всего процесса поставок. На основе имеющихся данных, системы учета, она позволяет анализировать прошлого и будущего сезонов, ошибки, учитывать изменения и сделать несколько вариантов для движения зерна от поля до порта всего за полдня! Это ноу-хау в сельском хозяйстве. Ты модель?

"От идеи до заключительного этапа реализации программы прошло около года с разной интенсивностью, - говорит Николай Мирошниченко, директор по логистике "Ядра". — У нас уже есть модель и понимание того, что мы хотим. Сложность встречи этапа тестирования, нам необходимо было найти и исправить ошибки. Нужно смотреть, где будет урожай, а если плохо, регулировать его движение. Именно поэтому на этапе тестирования, мы провели что-то шесть месяцев. И в результате была создана автоматизированная система, которая сама предлагает различные варианты, а вот принятие решения, команда находится в плоскости выбранной стратегии: сокращение расходов на логистику, приоритет в принятии своего собственного зерна на элеваторах компании, скорость доставки зерна в порт, и другие"

Как работает моделирование работы модели? Есть счета программы, где накапливаются данные по уборке, задайте параметры экспорта на элеваторы летной годности, перспективы урожая, срок созревания культур, количество транспортных средств и железнодорожных вагонов. Проанализировав все эти показатели, имитационная модель Ядра, предлагает несколько сценариев логистики, в том числе дата, поле и на склад с ним, лучше везти собран, и сколько необходимо поставлять на склады, чтобы принять весь урожай и увеличить оборот элеватора.

"Имитационная модель является основой всей логистики, которая позволяет моделировать различные сценарии и выбрать самые лучшие и прибыльные. И, следовательно, делает компанию еще более финансово успешным и доходности на мировом рынке агроиндустрии. Она позволяет определить "узкие места" и заранее просчитать варианты, как избежать коллапса или перенаправления транспортных потоков, чтобы не создавать чрезмерной нагрузки, - говорит Николай Мирошниченко. Кроме того, программа учитывает технические и другие ограничения, принимает во внимание имеющиеся данные в формулу, рекомендации по подготовке компании в начале сезона. Например, построить элеватор или внедрения нового оборудования или увеличения приема, сушки и прочее".

"Теперь наша главная задача-работать на недели планирования, — говорит Игорь Link, начальник отдела планирования и аналитики Ядра. — Даже если программа работала модель поставок и предлагает нам перевозить груз на другой путь, к сожалению, не всегда команда имеет достаточно времени для реализации этого решения. В перспективе мы, конечно, нацелены на ежедневный поиск вариантов транспортировки урожая в полях для максимальной оптимизации логистических издержек в зависимости от выбранной стратегии. Это мотивируют и амбициозных".

Компания "Ядро", к 2021 году планирует увеличить экспорт зерна в два раза, до 8 млн тонн

Теперь модель была протестирована и в новом сезоне начинает работать. В перспективе, чтобы быть в состоянии использовать его не только отдела логистики, но и для других отделов компании. Например, финансовой службой — для расчета затрат на следующий отчетный период и бюджетирование, автомобильных и железнодорожных перевозок урожая, в то время как департамент хранения данных, для разработки планов заготовки случайно.

Категория: Бизнес