Как соседство с продуктовым складом переросло в IT-проект для поставщиков HoReCa — Redsk AI

В мире современных технологий, где инновации становятся движущей силой бизнеса, история проекта Redsk AI иллюстрирует, как неожиданные обстоятельства могут привести к значительным изменениям.

Соседство команды разработчиков с продуктовым складом стало искрой, которая зажгла идею создания автоматизированной системы для улучшения логистических процессов в сфере поставок HoReCa.

История проекта началась совершенно случайно, когда команда разработчиков снимала офис по соседству с продуктовым складом. Тогда программисты работали в сфере финансовых технологий, разрабатывали решения для оптимизации процессов в бизнесе — и даже не подозревали, что соседство со складом может коренным образом изменить их взгляды и вектор деятельности.

Каждый день айтишники наблюдали за тем, как сотрудники склада занимались сборкой заказов. Свою работу персонал выполнял усердно и старался обеспечить максимальную эффективность при выполнении задач. Однако время от времени в процессе всё же проявлялись некоторые недостатки: были случаи, когда работники путались в товарах, пропускали определённые позиции в заказах и неоднократно пересчитывали продукты, сверяясь с записями в блокнотах. Вся работа склада была выстроена на бумаге — оператор, принимая заказы, фиксировал их на листах, затем эти листы передавал сборщикам. Работа кипела. Но чем больше заявок поступало на доставку продуктов, тем больше росло количество бумаг и рукописных списков.

Эти наблюдения не оставили разработчиков равнодушными, и в итоге они задумались о том, как улучшить процесс работы склада, чтобы избежать ошибок во время сборки и доставки, которые влияли на общую производительность команды.

Работники склада — простые ребята, студенты и приезжие, которые только начинали свой трудовой путь. Их основные задачи сводились к тому, чтобы точно взвешивать продукты по указанному в заказе весу. Но устаревшие методы организации процесса добавляли в их работу дополнительные трудности.

Основной час пик на продуктовых складах приходится на утро. В это время заказы буквально сыплются, сборка идёт беспрерывно, и сложно проследить за всеми нюансами — тем более когда нет чётко выстроенной системы взаимодействия сотрудников, а вся рабочая информация раскидана по бумагам. В такой суете легко потерять часть веса какого-либо продукта при переносе его реального значения с весов в отчётный документ — например, вместо 5300 граммов яблок зафиксировать лишь 5000 граммов.

Не нужно быть математиком, чтобы понять, что такие погрешности в учёте влекли за собой заметные потери. Из-за, казалось бы, мелочей ежедневные недостачи на складе могли достигать 7%. Можно было нанять дополнительных сотрудников, которые отвечали бы только за работу с весовым товаром, но это бы значительно увеличило затраты. Требовалось простое и эффективное решение по улучшению работы.

Сотрудники соседского склада, как и многих других, фасовали продукты в пакеты и складывали их на клиентские паллеты. При этом на пластиковых сумках отсутствовала информация о заказчике, весе, содержимом и других важных деталях. Если возникала необходимость добавить какой-либо продукт, могла начаться путаница. В ускоренном рабочем ритме быстро сориентироваться в огромных объёмах пакетов — сложная задача. Были случаи, когда продукты в заказах путали: могла пропасть зелень или один из товаров оказывался не тем, что ожидал получить клиент.

Проанализировав полный цикл работы склада, программисты выделили для себя три ключевых этапа доставки продуктов, которые требовали доработки процессов.

Первый этап — сборка. Сотрудники склада постоянно вели записи от руки, потом заносили их в компьютер и снова сверялись. Это не только отнимало время и силы, но и вносило в работу неточности.

Второй этап — погрузка в машину. За 20 минут сотрудники склада загружали 20 машин. Это не три пакета, а десятки больших заказов. В суете легко случайно перепутать клиентские пакеты, ведь на них нет маркировки.

Третий этап — транспортировка. Когда машина резко тормозила или поворачивала, пакеты могли перемещаться, а заказы — путаться.

При этом даже мелкие неточности в заказах критичны, особенно для ресторанов. Представьте, что один-единственный ингредиент отсутствует, и блюдо нельзя приготовить. Чтобы его довезти со склада, вновь отправят машину, а это требует дополнительных затрат. Например, доставка даже одного килограмма огурцов обходится примерно в 1500 рублей, и в итоге с учетом всех этих расходов маржа на заказ может упасть до 10%. Так маленькая ошибка отражается на всей прибыли.

Было понятно, что это проблема не только одного склада, а всей отрасли. В работе над финтех-проектами мысли о том, как можно помочь соседям, не оставляли программистов. Позже, когда началась пандемия и все оказались в заточении, появилась возможность глубже осознать, насколько важны правильные процессы в логистике и как они влияют на качество обслуживания клиентов. В результате родилась идея создать инновационное решение, которое оптимизировало бы процессы сборки и доставки продуктов. Так началась работа над созданием системы, которая включала бы технологии сканирования, автоматизации и интернета.

Долго искать партнёров для эксперимента не пришлось — за годы соседства со складом программисты успели наладить с его сотрудниками дружеские отношения. На тот момент предприятие обслуживало 40 клиентов — это был максимальный предел его возможностей. Для дальнейшего роста требовалась оптимизация всего процесса. В этот момент руководству склада и предложили воспользоваться новой разработкой — уйти от бумажной системы и автоматизировать всю работу от поступления заказа до его передачи клиенту. Эксперименту дали добро.

На предприятии на тот момент работало 3 пункта сбора. Чтобы система заработала, требовалось оборудование:

На рабочие компьютеры и телефоны всех сотрудников и руководства систему автоматизации Redsk AI установили бесплатно.

Когда заказ поступает на склад, он отображается в приложении Redsk AI у всех сотрудников склада. Сборщики приступают к работе. Под камерами взвешивают необходимый объём продуктов. Весы, подключённые к компьютеру, автоматически заносят реальный вес в программу. Каждый пакет маркируется специальным штрих-кодом со всей информацией о товаре: его весом, названием продукта, клиентом и адресом доставки.

Приложение простое в использовании, быстро разобраться с ним смогли сотрудники всех возрастов, а программу без труда установили даже на стареньком смартфоне одного из водителей.

Теперь каждый сотрудник компании проверял заказы с помощью мобильного приложения, что позволяло практически мгновенно свериться с каждой позицией в списке. Уникальные штрих-коды, присвоенные каждой единице товара, позволили легко их сканировать и получать полную информацию о заказах. Процесс сборки значительно ускорился, а вероятность потерь снизилась. К тому же в любой момент можно было посмотреть, где находится машина с заказом.

За три года работы с Redsk AI число клиентов склада увеличилось вдвое. С уходом от грубого ручного округления прибыль склада возросла на 7%, а время от начала сборки до отгрузки сократилось на 25%. В свою очередь, разработчики технологии поняли, что их решения оказались эффективными — они не только освободили своих клиентов от рутинной работы, но и собрали ценную информацию, необходимую для расширения собственного IT-проекта.

Таким образом, благодаря соседству с продуктовым складом и искреннему интересу к проблемам других людей программисты оказались на стыке технологий и логистики, где перед ними с каждым днём раскрывались новые горизонты и возможности для роста. Продолжение следует…