Hive Mind AI для малого бизнеса: эффект есть и здесь!

В апреле команда Hive Mind AI запустила пилот с калининградской компанией «Альфа Браво». Расскажем, как это было и каких эффектов удалось достичь.

Задача

Мы исследовали применимость нашего продукта к бизнесу по транспортировке промышленных отходов. Процесс выглядит следующим образом:

1. У компании два типа мусоровозов: для маленьких контейнеров (6 м³ мусора) и больших (30 м³);
2. Мусоровозы могут везти всего один полный контейнер за раз или от одного до трёх пустых;
3. Есть три типовых сценария:
   1. поставить пустой контейнер новому клиенту;
   2. заменить полный контейнер на пустой;
   3. вывезти полный контейнер без замены.
4. Полный контейнер можно высыпать на специально отведённых для этого мусорных полигонах.

Компания зарабатывает на каждом вывезенном контейнере, то есть чем больше контейнеров она вывезет, тем больше заработает.

«Сначала мы скептически отнеслись к применению математических методов к нашему проекту. Во-первых, масштаб бизнеса небольшой, во-вторых, мы хорошо знаем городскую логистику, и поэтому эффективно планируем вручную».
Олег Железнов, Генеральный директор ООО «Альфа Браво»

Работа Hive Mind AI

1. На первом этапе команда оцифровала данные:
   1. парк автомобилей;
   2. график работы водителей;
   3. координаты расположения клиентов;
   4. история транспортировки отходов за три месяца.
2. На втором этапе команда рассчитала оптимальную последовательность вывоза мусора и сравнила с собранной историей;
3. На третьем этапе после защиты результатов команда установила продукт OptPlan Logistics и обучила сотрудников, как планировать и читать результаты.
   

«Вообще мы не фокусируемся на операционном планировании: мы наиболее сильны в объёмно-календарном. Но заказчик очень просил выполнить именно такую работу, поэтому команда решила попробовать».
Владимир Молодых, Генеральный директор Hive Mind AI

Результаты и эффекты

Результаты сравнения были многообещающими: мы увидели потенциал увеличения объёма вывоза до 15-20%. Как это часто бывает, оказалось, что история не учитывает «мгновенную приоритизацию». Так, в первую очередь обычно выполнялись срочные заказы, критичные для бизнеса. Этой информации в истории не было. Тогда мы изменили методику планирования: теперь срочные заказы (которые указывал пользователь) планировались в первую очередь, а остальное − оптимально.

Как итог, система позволила уместить в рабочий день один дополнительный вывоз, при этом расчет она делала за минуту.

«Для кого-то повышение пропускной способности вывоза на 5% в малом бизнесе звучит скромно. Но для нас это существенно, особенно потому, что оптимизации удалось достичь без покупки новых машин и изменения процессов».
Олег Железнов, Генеральный директор ООО «Альфа Браво»

Развитие сотрудничества

Сейчас команда Hive Mind AI работает над внедрением объёмно-календарного планирования. Мы хотим предоставить клиенту инструмент, который позволит оценивать необходимость покупки новых машин.

Следите за нашими новостями, чтобы узнать, что из этого получилось!