- Главная - Новости- Статья "Как сократить издержки? С помощью «Оптимайзера»!" в новом номере журнала "РЖД-Партнер"

Статья "Как сократить издержки? С помощью «Оптимайзера»!" в новом номере журнала "РЖД-Партнер"

Как сократить издержки? С помощью «Оптимайзера»! 

 В 2012 году ООО «СИАМ консалтинг» приступило к созданию системы «Оптимайзер», предназначенной для сокращения логистических издержек транспортных предприятий. Директор департамента инновационных проектов Евгений Александрович Черёмухин считает, что в настоящий момент система стала надежным помощником для эффективного решения задачи назначения порожнего парка вагонов под погрузку. 

 – Евгений Александрович, какие цели преследовала разработка системы «Оптимайзер»? 

 – В условиях продолжающегося экономического кризиса и обострения конкуренции вопросы сокращения логистических расходов предприятий и повышения эффективности работы вагонного парка стоят весьма остро. Значительная часть издержек операторов связана с необходимостью передислокации порожних вагонов на станции погрузки и перспективным распределением невостребованного парка. Основное назначение «Оптимайзера» - обеспечить эффективное решение этих задач. 

 – Что же из себя представляет «Оптимайзер»?

 – Он представляет собой систему поддержки принятия решений. Возможность гибкой настройки и наличие собственного шлюза обмена данными позволяет адаптировать «Оптимайзер» под состав данных практически любых информационных систем компании-оператора без их существенной доработки. Ведь от наличия достаточных и полноценных входных данных существенным образом зависит качество предлагаемого «Оптимайзером» решения. Идея создания системы родилась из анализа аналогичного зарубежного опыта. С учетом политики импортозамещения, наличие такой отечественной разработки – это не просто коммерческий проект, а острая необходимость. 

 – Какие проблемы пользователей решает система? 

 – Существует множество технологий и подходов к управлению вагонным парком, однако ключевая задача управления остается неизменной – вагон с нужными характеристиками должен быть подан под погрузку вовремя и с минимальным порожним пробегом. Разумеется, справиться с ней может и команда опытных диспетчеров-логистов, но при увеличении количества вагонов в парке до нескольких тысяч и роста числа заявок клиентов вероятность принятия неэффективного решения резко возрастает. 

 – Как работает «Оптимайзер»? 

 – В качестве входных данных «Оптимайзер» использует не только поездную обстановку, сложные матрицы прогнозов образования порожних вагонов и потребности в них, но и целый ряд различных динамических спецификаций, самостоятельно определяемых системой. Среди них – запрашиваемые грузотправителями типы вагонов, оперативная специализация, необходимость и возможность промывки, ремонта, постановки/вывода из отстоя и т.д. На выходе «Оптимайзер» предлагает несколько планов передислокации, направленных на оптимальное решение одной из выбранных логистом задач – обеспечение потребности за минимальное время, минимизации расходов на передислокацию, сохранение производственной мощности в конкретном регионе, затягивание грузовой операции. Пользователю достаточно выбрать вариант, который его устроит, а при необходимости ввести дополнительные ограничения и заново все пересчитать. Таким образом, машина помогает человеку в решении сложнейшей задачи быстрого анализа вариантов развития событий и экономической оценки конкретного варианта решения, который может быть использован для долгосрочного и оперативного планирования. 

 – Вы создали искусственный интеллект? 

 – Нет, конечно. Но мы значительно продвинулись в части автоматизации и оптимизации работы диспетчера-логиста. Его работу можно сравнить с игрой шахматиста, который просчитывает варианты в среднем на 3 хода вперед, а дальше направляет игру на основе своего опыта и интуиции. Типичному шахматному компьютеру, чтобы сыграть на уровне мастера спорта, нужно просчитать все варианты развития игры примерно на 8 ходов вперед, но чтобы выиграть у гроссмейстера, программы типа Deep Blue проводят глубокий анализ на десятки ходов вперед. Так вот, наша система у чемпиона мира по управлению парком вагонов пока не выиграет, но среднего специалиста уже наверняка обыграет, особенно на дальних горизонтах планирования. 

 – Какие планы на дальнейшее развитие системы? 

 – Прежде всего, повышение интеллектуальной мощности. И не только в части совершенствования расчетного ядра, но и в части повышения надежности работы в условиях нехватки объема данных. Как показал первый опыт эксплуатации – это и есть самое слабое место системы, которое нуждается в улучшении. Будем продолжать работать, чтобы в конечном итоге создать систему, которая сделает любого логиста гроссмейстером в управлении вагонным парком. 

Комментарии Директора департамента транспортно-экспедиционного обслуживания ЗАО «Русагротранс» Дениса Владимировича Алешкина. 

 ЗАО «Русагротранс» стоял у истоков разработки «Оптимайзера», и мы знаем с какими трудностями пришлось столкнуться ООО «СИАМ консалтинг» в процессе его создания. Сначала мы с большим недоверием относились к предлагаемым «Оптимайзером» решениям. Однако, в процессе разработки мощность «Оптимайзера» росла, и с появлением «Ключа запуска» были получены первые положительные результаты для нашей Компании, которые заставили задуматься о об изменении действующей технологии управления парком. 

 В настоящее время «Оптимайзер» находится в промышленной эксплуатации ЗАО «Русагротранс». Конечно, он вряд ли когда-нибудь сможет полностью заменить человека, но если говорить сухим языком цифр, то ежедневное использование «Оптимайзера» логистами позволяет:

• увеличить общий процент гарантированного закрытия потребности из первых суток образования на 8%; 
• на горизонте до 5 суток – на 2%; 
• на горизонте 8 суток – на 10%; 
• на горизонте 15 суток – на 14%.