«Бакулин Моторс Групп» (БМГ) входит в топ-3 производителей автобусной техники в России. Компания специализируется на выпуске дизельных, газомоторных автобусов и электробусов. В холдинг входят два научно-производственных комплекса, представительства и дилерские центры в 20 регионах страны, а также резидентский офис в «Сколково».
Компания сотрудничает с вузами и научными центрами, развивает лабораторию беспилотного транспорта и участвует в федеральных проектах. В штате более 1000 сотрудников.
Рассказываем, зачем производитель автобусной техники оцифровал данные и как это повлияло на закупки и время принятия решений.
Проблема
Сотрудники собирали информацию из разных источников вручную. Данные не всегда были корректными, поэтому компания принимала неверные решения.
Последствия:
- неактуальный анализ спроса, который провоцировал излишние закупки деталей на 10 млн рублей в год;
- невозможность контролировать сроки, из-за чего компания теряла 100 000 рублей в сутки;
- ошибки в заказах и документации;
- отсутствие регулярного мониторинга состояния запасов.
Решение
Интегрировать BI-платформу — систему, которая собирает, хранит, обрабатывает данные и может создавать из них графики и схемы.
С её помощью можно собирать большие объёмы информации в одном окне, анализировать эффективность и автоматизировать процессы. Например, управлять закупками на основе онлайн-статуса запасов, спроса и сроков доставки.
Технологии
- В основе решения лежит продукт Сбера — BI-платформа «Навигатор».
- ETL-инструменты (от англ. extract, transform, load — «извлечение, преобразование, загрузка») — для извлечения данных из текущих ИТ-инструментов компании, их преобразование в нужный формат.
- Data warehouse (хранилища данных) — для быстрого доступа к информации, её хранению и выполнения сложных запросов и анализов.
- Набор библиотек и SDK (от англ. software development kit — пакет разработки средств ПО) — позволяют создавать интерактивные дашборды и анализировать данные.
Сложности
Основная проблема заключалась в интеграции новой платформы с существующей ИТ-инфраструктурой из-за разнообразия и сложности данных. Компания привлекла внешних консультантов, которые разработали специализированные коннекторы и адаптеры, обеспечивающие плавную передачу информации между разными системами.
Вторая проблема — качество данных. Некоторые из них устарели. Чтобы обеспечить корректную работу ресурса, была создана группа для актуализации показателей.
Этапы работы
- Июнь 2024 года. Определены цели и задачи внедрения BI-платформы. Сформирована рабочая группа, включающая представителей ИТ-отдела, аналитиков, менеджеров и экспертов в области бизнес-процессов.
- Июль — август 2024 года. Разработано техническое задание, начато проектирование архитектуры системы, учитывая интеграцию с существующими ИТ-решениями, защиту данных и пользовательский интерфейс.
- Август 2024 года. Создан прототип системы, включающий базовые модули и дашборды. Протестирован на небольшом количестве пользователей для выявления и устранения багов.
- Сентябрь 2024 года. Разработаны и протестированы основные модули системы, включая дашборды, отчёты и аналитические инструменты. Проведено интенсивное тестирование системы. Внесены необходимые коррекции и доработки.
- Октябрь — ноябрь 2024 года. Проведено обучение пользователей. Внедрена пилотная версия в одном из подразделений компании для тестирования в реальной среде.
- Ноябрь — декабрь 2024 года. BI-платформа была полноценно внедрена и оценена.
Результаты
- За месяц работы с BI-платформой оптимизация закупок деталей снизилась с 15 до 10%, что сократило объём замороженных средств на 3 млн рублей.
- В декабре 2024 года у компании не было финансовых потерь из-за нарушения сроков поставки деталей на производства и по гарантийному обслуживанию.
- Благодаря верифицированным и проверенным данным, попадающим в систему, количество ошибок в заказах и документации уменьшилось на 25%.
- Срок принятия управленческих решений сократился с 14 до менее чем 5 дней.
Следующие шаги
В 2025 году компания планирует внедрить AI для анализа данных производства и сбора автобусов:
- о продажах и поставках комплектующих материалов из Китая, России и СНГ;
- сезонных колебаниях;
- внешних факторах;
- других переменных для прогнозирования и оптимизации запасов.
- Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в телеграм-канале. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.