Как повысить эффективность морской логистики на 85% c помощью разработанной IT-системы

Основная потребность заказчика в новой IT-системе: в динамике воспроизвести существующие цепочки снабжения в цифровом пространстве и дать рекомендации по повышению их эффективности.

То есть на основе реальных данных построить цифровые копии складов, портов, кораблей и других объектов, участвующих в поставках. Объединить эти цифровые копии в одну большую модель, которая будет полностью воспроизводить процесс доставки грузов от склада до корабля.

Получить возможность управлять этой моделью в интерфейсе веб-приложения, проверять гипотезы и получать результат в виде BI-графиков и рекомендаций, внедрять проверенные гипотезы в реальные цепочки снабжения.

Решением стала система поддержки принятия решений в области планирования морской логистики на основе имитационного моделирования, разработка которой занимались мы совместно с «Газпромнефть-Снабжение». Основное отличие этой системы в том, что она функционирует на разработанном под задачу ПО, которое проектирует визуальную часть и состоит из веб-приложения с интерфейсами, движком имитационного моделирования и BI-аналитикой. Всё в одном окне.

В рамках разработки IT-системы:

1. Провели бизнес и системную аналитику будущего IT-продукта.

2. Совместно с заказчиком определили уровень детализации имитационной модели.

3. Спроектировали архитектуру веб-приложения и BI-системы. 

4. Разработали UX/UI, CJM.

5. Разработали алгоритмы и логику поведения компонентов системы: frontend, backend.

6. Выпустили IT-решение. Провели тестирование и отладку.

7. Провели оптимизацию и улучшения. Прошли ПМИ и ПСИ.

Без полномасштабного исследования невозможно сделать масштабную IT-систему. Все участники процесса от согласующих до разработчиков должны иметь полную аналитику за счёт исследований рынка, возможностей корпорации и команды разработки. 

На этом этапе мы провели полный бизнес-анализ, выстроили системную аналитику, разработали ТЗ и ФТТ.

Это фундаментальный этап разработки серьёзного IT-проекта, на котором мы определили общую структуру и организация будущего решения:

Выбор архитектурного стиля — Определение компонентов системы — Установление принципов коммуникации — Разработка структуры базы данных — Определение стратегии управления данными — Проектирование системы безопасности и авторизации — Масштабируемость и отказоустойчивость — Управление конфигурациями и развёртыванием — Мониторинг системы и аналитика — Документирование.

Для наглядной демонстрации предлагаемых модулей системы мы разработали макеты и прототипы, включая конкретные интерфейсы, экранные формы и взаимодействия. Затем  провели тестирование созданных макетов и прототипов, акцентируя внимание на конкретных сценариях использования. На основе результатов анализа и тестирования, предложили и согласовали конкретные решения и макеты и интерфейсов. 

Весь этап выглядит так:

Поиск путей решения и автоматизации — Создание макетов и прототипов — Тестирование макетов и прототипов — Решения — Документирование.

Разработка продукта для enterprise-клиентов — это намного больше, чем просто создание программного кода. Это сложный и многогранный процесс, ориентированный на достижение ценности для клиента и продуктивное использование гипотез.

На этом этапе мы разработали:

1) Модуль «Справочники».

2) Модуль «Сценарии».

3) Модуль «Расчёты».

4) Модуль «Уведомления».

5) Модуль «Журнал событий».

6) Модуль «Проверки надежности плана».

1) Изначально в созданном нами веб-сервисе задаются такие технические характеристики как показатели флота, портов, складов; параметры как фиксированных, так и переменных затрат на транспортировку, погрузку и т.д. Пользователь может регулировать практически любую переменную.

2) Модель запускается в интерфейсе, и процесс имитации начинается. Объект морской логистики «работает» виртуально, и мы наблюдаем, как изменяются различные показатели во времени. 

Веб-сервис, например, выстраивает весь сложный процесс доставки ресурсов на платформы и просчитывает параллельный многонитевой процесс с учётом возможных перебоев, поломок техники и любых других случайных факторов. Модель учитывает временные задержки на каждом отдельном участке цепочки, и пользователь видит весь процесс в динамике.

3) Для получения более полной картины проводятся несколько прогонов модели в it системе, каждый из которых соответствует определенной гипотезе или сценарию. В каждом прогоне меняются один или несколько входных параметров, чтобы изучить их влияние на систему. 

Изменяя входные данные, можно экспериментировать с разными сценариями и выбирать оптимальный план. Например, увеличив объём баржи, можно снизить общее количество рейсов.

4) После завершения прогонов модели анализируются результаты. Это позволяет сравнить разные прогнозы развития системы и выбрать тот сценарий, который лучше всего соответствует потребностям и ожиданиям управленцев или собственников морской логистики. Внутри сервиса есть собственная BI-система для выдачи результатов.

5) Когда оптимальный план доставки найден, он может быть реализован на практике. Кроме того, аналогичный подход для оптимизации может быть применён и в других бизнес-процессах компании с помощью адаптации имитационной модели или создания новой.

Внутри IT-решения мы разработали BI-систему с необходимыми по функционалу дашбордами и аналитикой. Она собирает, систематизирует и наглядного отображает данные из имитационной модели. Модуль позволяет сравнить разные прогнозы развития системы и выбрать тот сценарий, который лучше всего соответствует потребностям и ожиданиям управленцев или собственников морской логистики.

По итогам внедрения скорость планирования увеличилась на 85%, а вероятность допустить ошибку в расчетах из-за человеческого фактора снизилась сразу на 95%.

Также цифровое решение было признано лучшим для отрасли нефтегаза и получило престижную премию ComNews, было номинировано на премию RB Digital Awards 2024.