Прихована загроза прибуткам у транспортній і логістичній галузі

Подолання операційних труднощів у транспорті та логістиці

Індустрія транспорту та логістики продемонструвала надзвичайну стійкість перед лицем великих потрясінь — починаючи від глобальних пандемій та блокування Суецького каналу до геополітичних конфліктів, таких як війна між Росією та Україною. Однак сьогоднішній операційний ландшафт приносить нові складнощі, які не можна подолати просто збільшенням кількості працівників.

Традиційні методи масштабування, такі як найм більшої кількості персоналу, виявилися нежиттєздатними, особливо під час пікових періодів, наприклад, у святковий сезон. Логістичні компанії зараз стикаються зі зростаючим попитом на доставку, змінами тарифних правил, що вимагають оновленої документації, та постійною нестачею робочої сили — і все це при мінімальних прибутках.

Одне з основних питань, яке часто залишається поза увагою, — це залежність від ручних, паперових процесів, які постійно створюють вузькі місця та уповільнюють роботу.

Виклик документації

Управління документами є ключовою частиною як міжнародних, так і внутрішніх перевезень. Кожне відправлення супроводжується різноманітною документацією, кожна з унікальними форматами та регуляторними вимогами. Міжнародні вантажоперевезення додають рівні складності у вигляді митних форм, документів для ПДВ та податкових документів, специфічних для кожної країни. Внутрішні відправлення, у свою чергу, вимагають коносаментів, квитанцій вантажників, підтвердження доставки та рахунків перевізника. Вимоги можуть відрізнятися залежно від перевізника, юрисдикції та типу доставки, що робить управління документами постійним викликом.

Навіть незначні помилки — наприклад, відсутній підпис або помилка у митних документах — можуть затримати платежі або призупинити цілу партію, що призводить до значних сукупних втрат ефективності.

Ручні процеси: постійна перешкода

Останні результати дослідження Deep Analysis висвітлюють масштаб проблеми. Опитування 300 організацій у сфері транспорту та логістики показує, що індустрія все ще значною мірою залежить від ручних процесів, а разом з ними — від витрат і неефективності.

Паперові операції у цифрову епоху

Попри широкі зусилля щодо цифровізації, 32% логістичних компаній усе ще переважно використовують паперові документи, і лише 43% переважно перейшли до цифрових форматів. Примітно, що 43% все ще обробляють документи для дотримання вимог на папері, а 40% аналогічно працюють із внутрішньою транспортною документацією.

Ця залежність від ручних процесів має відчутний вплив: 82% опитаних організацій повідомляють, що ручне оброблення документів суттєво знижує їхню ефективність. Основні проблеми включають:

• 51% стикаються з високим рівнем помилок під час введення даних
• 49% мають труднощі з несумісними форматами документів
• 49% відзначають повільність та трудомісткість обробки
• 47% мають складності відстеження статусу документів

Впровадження технологій та їх обмеження

Навіть із впровадженням цифрових інструментів, таких як ERP, SCM, TMS та WMS-системи, ефективність цих платформ залежить від якості вхідних даних. Коли дані вводяться вручну, кількість помилок зростає і знецінює ці інвестиції.

Додаткові труднощі включають часті поломки сканерів (про них повідомили 52%) та проблеми сумісності документів (53%), що є симптомами спроби оцифрувати в основі ручні робочі процеси без переосмислення самих процесів.

Обіцянка штучного інтелекту

Існує оптимізм щодо змін: понад 70% учасників опитування готові інвестувати у рішення на базі AI, а ті, хто вже впровадив AI, відзначають реальні переваги:

• 31% покращили прийняття рішень
• 28% зменшили кількість помилок
• 37% відзначили кращу якість даних

Однак впровадження AI лише на початковій стадії. Лише 13% організацій повністю інтегрували AI у щоденну діяльність, тоді як 32% перебувають у просунутих етапах впровадження.

Які основні бар’єри?

• 54% турбуються про безпеку даних, враховуючи чутливий характер інформації про вантажі та клієнтів
• 51% хвилюються щодо витрат на впровадження, особливо для менших компаній із обмеженими бюджетами
• 47% стикаються з проблемами інтеграції із застарілими системами, які не розраховані на AI

Переосмислення автоматизації документів

Щоб справді рухатися вперед, галузь повинна вирішити проблему вузьких місць у документації, що обмежує масштабованість. Hyperscience пропонує новий підхід до обробки документів, використовуючи машинне навчання як основу та AI там, де це приносить найбільшу цінність, а не покладаючись виключно на великі мовні моделі, що потребують значних обсягів даних і постійного перенавчання.

Ця стратегія, орієнтована на машинне навчання, дозволяє:

• Ефективно працювати з різними типами та форматами документів, навчаючись на кожній новій варіації
• Точно обробляти документи без необхідності ідеальних цифрових копій чи стандартизованих шаблонів
• Швидко адаптуватися до нових типів документів з мінімальним перенавчанням
• Досягати високої точності без місяців ручного маркування даних або складних правил

Завдяки такому підходу компанії можуть автоматизувати документоорієнтовані процеси без повної перебудови своєї існуючої технологічної інфраструктури.

Розвінчання страхів щодо втрати роботи

Побоювання, що автоматизація призведе до скорочення робочих місць, висловили 44% опитаних. Однак на практиці автоматизація зазвичай використовується для усунення рутинних завдань, дозволяючи працівникам зосередитися на задачах із більшою доданою вартістю. Наприклад, замість годин ручного введення даних персонал може опрацьовувати винятки та безпосередньо працювати з клієнтами для вирішення складних питань.

Як зазначає Ivan Ramirez, CTO у Hirschbach: “Hyperscience дало нам змогу обрати найкраще рішення для підтримки бачення композиційної архітектури, яке ми маємо для нашого технологічного стеку.”

Провідні логістичні компанії не прагнуть замінити свою робочу силу, а хочуть прибрати перешкоди, які заважають працівникам працювати максимально ефективно.

Кейс: Трансформація компанії Hirschbach

Hirschbach, провідний вантажний перевізник, зіткнувся з такими самими проблемами паперової роботи та ручного введення, як і багато інших у галузі. Завдяки впровадженню платформи автоматизації Hyperscience вони оптимізували бек-офісні операції — автоматизували обробку документів, залишаючи для ручної перевірки лише дійсно виняткові випадки, що дозволило масштабувати роботу без збільшення штату.

Чи готова ваша організація усунути вузькі місця?

Логістичний сектор пережив чимало викликів за останні роки. Але майбутнє зростання залежатиме від усунення вузьких місць у ручній документації, а не просто від наполегливішої праці чи найму більшої кількості людей для рутинних задач.

Організації, які впроваджують автоматизацію, отримають конкурентну перевагу, звільнивши свої команди для задач, що потребують людської експертизи.

Цікавить більше? Приєднуйтеся до Hyperscience на майбутньому вебінарі “Готовність до AI у транспорті та логістиці”, щоб дізнатися про практичні стратегії автоматизації документів і почути інсайти з галузевих досліджень. Дізнайтеся, як провідні логістичні компанії проходять цей перехід і отримайте відповіді на свої питання від експертів.

У сфері, де прибутковість мінімальна, а терміни доставки є вирішальними, кожен документ, що швидше проходить через вашу систему, може зробити суттєву різницю.