Проект

"Первомайский молочноконсервный комбинат" оптимизировал планирование доставки продукции

Заказчики: Первомайский молочноконсервный комбинат

Первомайск; Пищевая промышленность

Подрядчики: ABM Cloud
Продукт: ABM Rinkai TMS

Дата проекта: 2016/01 — 2016/03
Технология: SaaS - Программное обеспечение как услуга
подрядчики - 1168
проекты - 15161
системы - 1824
вендоры - 1030
Технология: TMS - Управление транспортом
подрядчики - 130
проекты - 742
системы - 189
вендоры - 145

Содержание

9 июня 2016 года компания ABM Cloud сообщила проекте оптимизации системы доставки по заказу «Первомайского молочноконсервного комбината». Продукт внедрения ABM Rinkai TMS.

Задачи проекта

«Первомайскому молочноконсервному комбинату» («ПМКК») требовалась технология оперативного планирования маршрутов в течение дня. Действующая трекинговая система не устраивала менеджмент отсутствием опции сопоставления плана и факта выполнения маршрутов. Эта функция крайне важна, поскольку предприятию в процессе производств и доставки молочной продукции следует учитывать факторы:

  • недолгий срок хранения продукции - доставка должна происходить максимально быстро;
  • заказы поступают нестабильно - следует ежедневно планировать динамические маршруты;
  • необходимо использовать узкие временные окна.

Офис «Первомайского молочноконсервного комбината». Фото сервиса Google Street View, (2014)

Ход проекта

ТОП-менеджмент компании сделал выбор в пользу облачного решения ABM Rinkai TMS, оно помогает оптимально планировать кольцевые маршруты доставки и сократить транспортные издержки.

Итог проекта

Вместе с использованием ABM Rinkai TMS и началом движения ТС по маршрутам, спланированным ABM Rinkai TMS, заказчик отметил значительные улучшения в части доставки продукции.

Автоматизировано планирование маршрутов, исключена вероятность человеческих ошибок. Менеджмент получил контроль за выполнением маршрутов и доступ к аналитике, что повлияло на принятие решений. Возросла лояльность клиентов с повышением уровня качества доставки, чему способствовал сервис сообщения с точным временем приезда заказа.Чекап для искусственного интеллекта: зачем и как тестировать ИИ-решения?

Эффекты внедрения программы для логистики:

  • расходы на доставку продукции сокращены на 12%;
  • количество автомобилей для доставки продукции уменьшилось на 13,5%;
  • уменьшилось количество опозданий на 25%;
  • излишний пробег транспорта и нецелевое использование снизились на 8%.