BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
  • Розничная торговля
  • Производство
  • Операторы связи
  • Банки
  • Страхование
  • Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Сельское хозяйство и агрохолдинги
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • FMCG
  • Пищевая промышленность
  • Селлеры на маркетплейсах
  • Строительные компании и девелоперы

Функциональные решения

  • Управление по KPI
  • Финансы
  • Продажи
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и FP&A
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Process Mining
  • Интегрированное планирование (IBP)
  • Закупки
  • ИТ (CIO)
  • Построение хранилища данных
  • Создание Data Lake и Data Engineering
Главная » Решения Эксперт-BI на российских BI-платформах » Эксперт-BI Логистика: система бизнес-анализа для логистической компании, 3PL » Аналитика в логистической компании: структура отделов и задачи по анализу данных

Аналитика в логистической компании: структура отделов и задачи по анализу данных

Современная логистическая компания — это не «перевозки и склад». Это сложная операционная система, в которой каждое подразделение генерирует большой массив данных и одновременно зависит от аналитики.

Видно, что ключевой эффект дает не просто отчетность, а построение моделей управления: статусная модель перевозки, анализ клиентской прибыльности, контроль качества, план-факт бюджетов, оборот запасов, SLA и т.д.

Ниже — структурированное описание отделов логистической компании и перечень задач аналитики в каждом из них.

 

1. Коммерческий блок (Продажи и клиентская аналитика)

Функция

Генерация выручки, управление портфелем клиентов, маржинальность, SLA, тарифная политика.

В кейсах Qlik для T&L (Sales Analytics, Customer Intelligence) аналитика включает анализ продаж по регионам, сравнение план/факт, анализ прибыльности по клиентам и сценарное моделирование

Основные задачи анализа данных

  1. Анализ выручки по клиентам, регионам, услугам, типам перевозок
  2. Анализ валовой и операционной маржи по контрактам
  3. ABC/XYZ-анализ клиентского портфеля
  4. Анализ динамики спроса и сезонности
  5. Анализ SLA (On-Time Delivery, полнота заказа)
  6. Анализ стоимости обслуживания клиента (Cost-to-Serve)
  7. Сравнение план / факт / прогноз по продажам
  8. Анализ эффективности тарифной политики
  9. Анализ отклонений по контрактным условиям
  10. Моделирование «что если» по изменению тарифов
  11. Анализ повторных заказов и удержания клиентов
  12. Анализ дебиторской задолженности
  13. Анализ клиентских жалоб и возвратов
  14. Анализ выполнения KPI коммерческих подразделений
  15. Оценка прибыльности по сегментам B2B/B2C/C2C

 

2. Операционный департамент перевозок

Функция

Управление процессом перевозки от приема груза до доставки.

Задачи аналитики

  1. Анализ логистического цикла (End-to-End)
  2. Анализ времени прохождения каждого этапа перевозки
  3. Анализ отклонений от нормативных сроков
  4. On-Time Delivery по маршрутам и регионам
  5. Анализ причин задержек
  6. Анализ доли внеплановых отклонений
  7. Анализ повторных доставок
  8. Контроль выполнения SLA
  9. Анализ невыданных отправлений
  10. Анализ нагрузки по терминалам
  11. Анализ эффективности маршрутизации
  12. Контроль выполнения сменных планов
  13. Анализ операционных узких мест
  14. Анализ эффективности межфилиальной логистики
  15. Контроль соблюдения внутренних регламентов

 

3. Диспетчерский центр и управление рейсами

Функция

Оперативное управление транспортом, мониторинг рейсов.

Задачи аналитики

  1. Мониторинг загрузки ТС
  2. Анализ простоев
  3. Анализ отклонений от маршрута
  4. Прогноз времени прибытия (ETA)
  5. Контроль соблюдения графиков
  6. Анализ корректировок маршрутов
  7. Контроль внештатных ситуаций
  8. Анализ плотности маршрутов
  9. Оптимизация объединения заказов
  10. Анализ использования грузоподъемности
  11. Контроль дисциплины водителей
  12. Анализ «пустых пробегов»

 

4. Транспортный отдел (управление автопарком)

Функция

Экономика и техническая эффективность автопарка.

Задачи аналитики

  1. Расходы и прибыль на км по каждому ТС
  2. Анализ маржинальности по колоннам
  3. Анализ затрат на обслуживание ТС
  4. Сравнение ремонта: собственное СТО / аутсорс
  5. Анализ расхода топлива
  6. Выявление аномалий по топливу
  7. Анализ коэффициента технической готовности
  8. Анализ времени простоя
  9. Анализ загрузки автопарка
  10. Прогноз необходимости ремонтов
  11. Контроль выполнения бюджета по транспорту
  12. Анализ ДДС по транспортному направлению
  13. Анализ рентабельности ТС
  14. План / Факт / Прогноз по расходам
  15. Анализ эффективности логистов

 

5. Складская логистика (WMS и операционная аналитика)

Материалы по KPI складского комплекса дают наиболее детализированную систему показателей

Функция

Приемка, хранение, комплектация, отгрузка, контроль качества.

Блоки аналитики

Пропускная способность

  • Максимальный входящий поток
  • Максимальный исходящий поток
  • Коэффициент пропускной способности
  • Период заполнения / период оборачиваемости

 

Операционные KPI

  • Время разгрузки ТС
  • Время загрузки ТС
  • Время комплектации заказа
  • Время обработки документов
  • Время перемещения паллет
  • Время сортировки
  • Время формирования маршрутов

 

Качество

  • Коэффициент качества набора
  • Коэффициент качества отгрузки
  • Комплексный коэффициент логистического качества
  • Коэффициент товарных потерь
  • Доля возвратов

 

Производительность

  • Удельная пропускная способность на сотрудника
  • Использование площадей и объема
  • Производительность зон склада

 

Экономика склада

  • Удельные эксплуатационные затраты
  • Затраты на м²
  • Себестоимость обработки единицы продукции
  • Эксплуатационные затраты за период

 

6. Планирование и управление запасами

Задачи аналитики

  1. Расчет дней запаса
  2. Оборачиваемость
  3. Средний уровень запасов
  4. Анализ устаревших запасов
  5. Анализ дефицитов
  6. Прогноз пополнения
  7. Автоматический автозаказ
  8. Балансировка складов
  9. Анализ сезонности
  10. Анализ товарных групп
  11. Прогноз спроса
  12. Анализ доступности запасов
  13. Анализ возвратных потоков

 

7. Финансовый департамент

Задачи аналитики

  1. Финансовый P&L по направлениям
  2. Анализ прибыльности по регионам
  3. Анализ маржи по услугам
  4. Cash Flow от заказа до счета
  5. Анализ операционных издержек
  6. Общие логистические издержки / продажи
  7. Удельные затраты на тонну
  8. Инвестиции в логистическую инфраструктуру
  9. ROI по складам
  10. ROI по автопарку
  11. План / факт бюджета
  12. Анализ финансовых ошибок биллинга
  13. Контроль дебиторки
  14. Анализ доли затрат в выручке

 

8. Контроль качества и риск-менеджмент

Задачи аналитики

  1. Анализ нарушений SLA
  2. Анализ рекламаций
  3. Анализ причин потерь груза
  4. Анализ качества перевозки
  5. Анализ качества складских операций
  6. Анализ отклонений от регламентов
  7. Оценка поставщиков
  8. Анализ времени реакции на инциденты
  9. Контроль выполнения нормативных KPI
  10. Анализ страховых случаев

 

9. HR и управление персоналом

Задачи аналитики

  1. Производительность труда
  2. KPI по сменам
  3. Анализ текучести
  4. Анализ переработок
  5. Затраты на персонал
  6. Производительность на человека
  7. Нормирование операций
  8. Анализ нарушений дисциплины
  9. Анализ обучения
  10. Связь KPI склада с KPI сотрудников

 

10. IT и управление данными

В кейсах видно, что ключевой эффект — переход от OLTP-отчетности к аналитической модели

Задачи аналитики

  1. Контроль качества данных
  2. Мониторинг обновления данных
  3. Контроль SLA систем
  4. Анализ загрузки систем
  5. Контроль интеграции WMS / TMS / ERP
  6. Анализ BI-пользования
  7. Автоматизация отчетности
  8. Data lineage логистических показателей

 

Стратегическая аналитика

На уровне руководства формируются:

  • Анализ развития сети складов
  • Анализ емкости и пропускной способности
  • Анализ инвестиций в автопарк
  • Анализ расширения географии
  • Анализ конкурентных сегментов
  • Стратегический P&L
  • Анализ рентабельности новых направлений

 

Вывод

Логистическая компания — это сложная, многослойная операционная экосистема.

Аналитика в ней:

• охватывает весь цикл — от приема заказа до финансового результата
• объединяет операционные, финансовые и стратегические KPI
• должна быть комплексной
• должна поддерживать план / факт / прогноз
• должна позволять drill-down до уровня рейса, ТС, склада, клиента

Компании, внедрившие полноценную BI-аналитику получают:

  • сокращение простоев транспорта
  • снижение пустых пробегов
  • рост точности прогнозирования
  • ускорение подготовки отчетов
  • снижение логистических издержек
  • рост прозрачности коммерции

 

 

← Предыдущая статья
IBP для логистической компании
Следующая статья →
Решение для Рейсовой модели в железнодорожной логистике

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Узнать стоимость решения Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ООО "Интернэшнл Ресторант Брэндс" – это крупнейший франчайзинговый партнер компании Yum! Brands Russia & CIS в России, отвечающий за рост и развитие бренда KFC на территории РФ. На сегодняшний день у компании более 350 ресторанов. Ежедневно в рестораны приходит 200 000+ гостей.

  • AbbVie – компания, которая стремится решить самые серьезные проблемы здравоохранения. Это биофармацевтическая компания, сфокусированная на исследованиях и разработках.

  • НПФ «Будущее» — один из крупнейших негосударственных пенсионных фондов России, предоставляющий услуги по пенсионному обеспечению и накоплениям. Фонд активно внедряет цифровые технологии для повышения качества обслуживания клиентов.

  • ООО «Модум-Транс» — независимый оператор грузовых железнодорожных перевозок, лидирующий по количеству инновационного парка на сети РЖД.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.