Когда один Excel-файл на всех убивает 100-миллионный бизнес.

Заказчик - многопрофильная транспортная компания, основной бизнес — самосвальные перевозки сыпучих грузов. Выручка на момент обращения: 90-100 млн рублей в месяц.

Компания показывала взрывной рост, агрессивно захватывала рынок за счет расширения собственного парка и привлечения кредитных средств. Цель была амбициозной: увеличить автопарк в 10 раз за 5 лет, брать любые заказы по любым ставкам, вытеснять конкурентов объёмом.

На первый взгляд стратегия работала — обороты росли, клиенты появлялись. Но параллельно росла и тревожность: собственные активы Заказчика незаметно таяли, всё чаще приходилось обращаться к заемным средствам.

Проблема - рост без прозрачности. Руководство считало, что Компания переживает локальный кассовый разрыв, но в моменте деятельность экономически выгодна. Исходя из этого компания продолжала закупать технику в лизинг, интенсивно вкладывалась в расширение, заходила на новые для себя рынки.

Пример такого решения: закупили технику в лизинг на 250 млн рублей для перевозки металлического лома под конкретного клиента. Контракт сорвался. Техника встала в простой на год. Убытки — 4,5 млн рублей в месяц.

При этом компания не видела реальной картины: сколько конкретно зарабатывает каждый рейс, где узкие места, какие направления убыточны, какая реальная нагрузка по лизингу и кредитам.

Техническая первопричина. Всё планирование, учет рейсов, коммерческие условия, выставление счетов клиентам велось в одном Excel-файле — так называемом "главном реестре". У каждого сотрудника был неограниченный доступ к нему. Разделения процессов не было. Анализ данных — на уровне сводных таблиц.

Попытки автоматизации снизу, от пользователей, шли двумя путями:

- Дублирование функциональности. Составлялось ТЗ, копирующее логику "главного реестра" без разделения общего бизнес-процесса на подпроцессы.

- Внедрение готовых продуктов. Использовались типовые решения, которые даже с доработкой не были заточены под основной экономический юнит — грузовой рейс самосвала. Они опирались на формализованные документы (путевые листы), которые в реальности утратили актуальность в оперативной работе компании.

Диагностика и подход к решению. Первым делом исследовали операционную деятельность Заказчика. Определили основной экономический юнит, производящий выручку — грузовой рейс самосвала. Это ключевая единица учёта, вокруг которой велось дальнейшее исследование бизнеса Заказчика и планирование архитектуры будущей системы.

Приняли решение разработать собственный продукт под конкретные нужды Заказчика. Требования:

 - Фокус на экономическом юните — рейс как основа учёта

 - Разделение бизнеса на подпроцессы — планирование, оперативка, документооборот, расчёты

 - Интеграция с существующей 1С УАТ — чтобы не дублировать справочники и сократить сроки разработки

 - Аналитика с разных ракурсов — возможность изучать деятельность под любым углом

Что построили. Разделили функционал "главного реестра" на отдельные подпроцессы:

Из существующей 1С УАТ взяли:

 - Справочники НСИ (номенклатура, контрагенты, техника)

 - Ежемесячное планирование объёмов вывоза продукции (заявки клиентов)

 - Интеграцию с PostgreSQL-сервером 1С через собственный бэкенд

Реализовали самостоятельно:

 - Ежедневное планирование рейсов, расстановку машин на направления

 - Оперативное внесение изменений в рейсы по ходу их прохождения

 - Обработку входящих документов от водителей и подрядчиков

 - Выставление расчетных документов клиентам

Большое количество рейсов (в пике до 5000 в месяц) требовали табличных форм представления и обработки данных.

Консолидация информации на собственный SQL сервер позволила использовать витрины данных - создали около 100 витрин как для анализа финансовых показателей компании, так и для оперативной работы сотрудников.

Стек технологий:

PostgreSQL, Python, FastAPI, SQLAlchemy, TypeScript, React, MUI DataGrid Pro, Metabase, Docker, GitLab CI

Результаты внедрения. Система сделала самосвальный бизнес Заказчика прозрачным. Выяснилось: компания несёт убытки, оправдать которые локальным кассовым разрывом уже невозможно.

Правильно подобранная аналитика финансовых показателей позволила менеджерам увидеть и сконцентрироваться на реальных проблемах, которые ранее не рассматривались:

 - Реальная, а не рассчитанная на этапе продажи, экономика рейсов

 - Лизинговая и кредитная нагрузки в цифрах

 - Простои транспорта в результате ДТП, отсутствия профильных грузов (ломовозы в простое)

 - Эффективность работы водителей

 - Простои в ремонтах

Разделение процессов по зонам ответственности для разных отделов заработало сразу без потери работоспособности. В дальнейшем производительность отдельных отделов выросла кратно: расчётный отдел стал выставлять документы конечным клиентам в течение 3-5 дней с момента поступления информации о рейсе против 2-3 недель при работе в "главном реестре".

Заказчик при помощи информационной системы смог решить часть своих проблем: перепрофилировал ломовозы под перевозку сыпучих грузов, сократил простои автопарка. Наличие аналитики позволило планировать и моделировать различные сценарии развития на несколько месяцев вперед, предвидеть и подстраиваться под меняющуюся действительность.

Заказчик смог увеличить собственную выручку на 50% — с 90 до 135 млн рублей в месяц.