Читать книгу Big data изменяют Китай - - Страница 16

Уникальный китайский торговый фестиваль «11.11», с его огромным торговым оборотом и поразительным процессом развития, демонстрирует скорость развития электронной коммерции в Китае, вызывающую изумление и пристальное внимание мирового сообщества.

15 ноября 2018 года пресс-секретарь Министерства коммерции Гао Фэн сообщил, что, согласно наблюдениям за большими данными, касающимися коммерции, в 2018 году оборот розничной интернет-торговли в Китае за время «11.11» превысил 300 миллиардов юаней, а доход от продажи товаров посредством международной электронной торговли превысил 30 миллиардов юаней, что стало очередным мировым рекордом. Учитывая выросший за десять лет с первоначальных 52 миллионов юаней до 300 миллиардов юаней оборот торговли, скорость развития и масштабы «11.11» заслуженно можем назвать «сумасшедшими».

И отражает этот «сумасшедший» фестиваль распродаж стремительно развивающуюся в Китае отрасль электронной коммерции. В 2009 году оборот электронной торговли в Китае составлял только немногим более 3 триллионов юаней, к 2018 году он достигал уже более 30 триллионов. Объём рынка электронной коммерции всего за десять лет вырос практически в 10 раз. За этим поражающим воображение уровнем электронной коммерции стоит поддержка логистики: скачок в электронной коммерции сопутствовал непрерывному развитию логистической отрасли. Кроме того, несмотря на то, что вслед за стремительным развитием электронной коммерции объём логистических операций ежегодно возрастает, качество логистического сервиса в электронной коммерции, логистический жизненный цикл и эффективность логистики не прекращают улучшаться.

Возможно, десять лет назад электронная коммерция была нам ещё не очень привычна и не вызывала у нас совсем никакого доверия, теперь же интернет-торговля стала образом жизни, без которого нам сложно себя представить, и обеспечила богатство выбора в самых разных областях нашей работы и жизни. С помощью распространившейся по всему миру логистической цепи разнообразные торговые марки, продукты с самыми разными особенностями доставляются нам в руки, получение и экспресс-отправления стали нашей обыденностью, выражения: «доставка включена в Цзянсу, Чжэцзяне и Шанхае», «доставка за один день» – стали частыми в нашей повседневной жизни. За период «11.11» в 2018 году самой быстрой экспресс-почте понадобилось лишь 8 минут для доставки товара (ящика минеральной воды) покупателю. Вероятно, что это быстрее даже, чем спуститься за бутылкой воды в ближайший магазинчик!

Составленной совместно Cainiao Smart Logistics Network научно-исследовательским институтом министерства транспорта и исследовательским институтом компании Alibaba «Отчёт о развитии применения больших данных в смарт-логистике Китая за 2017 год» показал, что несмотря на стремительный рост количества заказов в «11.11» возможности логистических сервисов непрерывно повышаются, в прошлом оказались перезагруженные склады и негативный пользовательский опыт, логистика пришла к слаженности и упорядоченности. Например, в 2016 году коэффициент выполненных посылок увеличился почти на 25 % по сравнению с 2015 годом, примерно на треть по сравнению с 2013 годом сократилось время доставки 100 миллионов посылок.

Каким же образом логистика электронной коммерции в Китае достигает одновременного прогресса в количестве и качестве в условиях столь стремительного развития? Секрет кроется в смарт-логистике, сочетающей в себе технологии больших данных, Интернета вещей и другие инновационные технологии и подходы.

Большие данные как инъекция «смартизации» для логистики.

С развитием технологии и общества в последние десять лет, и в первую очередь с развитием больших данных, расширилось и понятие «смарт-логистика». Обычно базовыми технологиями смарт-логистики считаются большие данные, Интернет вещей и Интернет. С помощью интеллектуального отбора и анализа данных торговых потоков и логистики большие данные могут более точно и наглядно отражать актуальное состояние логистики и рынка, а также прогнозировать их будущие изменения, помогая предприятиям лучше предсказывать потребительский спрос и формировать маршруты поставок, оптимизировать стратегии складских сетей, починки оборудования и др.

В 2009 году IBM впервые предложила понятие «Интеллектуальной логистической системы» (Intelligent Logistics System), согласно которому «умная логистика» основана на «умной цепи поставок», обладающей тремя особенностями: прогрессивностью, взаимосвязанностью и интеллектуальностью, – придаёт значение соединению Интернета вещей, сенсорных сетей и существующего Интернета, с помощью детального, динамичного и научно обоснованного управления осуществляется автоматизация, визуализация, регулируемость, интеллектуализация логистики и включение её в сеть «Интернет», результатом чего становится рост эффективности использования ресурсов и уровня производительности и создание большей общественной ценности.

Cainiao Smart Logistics Network стимулирует обновление логистики с помощью больших данных.

Cainiao Smart Logistics Network была одной из первых среди китайских компаний, применивших концепции больших данных и смарт-логистики в логистической отрасли. Cainiao Smart Logistics Network начала использовать технологии обработки больших данных для обслуживания фестиваля шопоголизма «11.11» на платформе Tmall в 2013 году, а в 2014 году точность прогноза, сделанного её «радаром раннего обнаружения», превысила 95 %, таким образом уже на начальном этапе использования эффективно снизив давление на логистику в период «11.11». К 2018 году, согласно информации финансового отчёта Alibaba, количество логистических заказов, обрабатываемых Cainiao Smart Logistics Network, в период «11.11» достигло поражающей цифры – 812 миллионов, и при этом сроки доставки и уровень обслуживания клиентов всё так же, не переставая, повышались. Каким образом Cainiao Smart Logistics Network удалось достичь успеха и в количественном, и в качественном отношении? Мы можем подробно рассмотреть каждый из важных этапов, в которых Cainiao Smart Logistics Network опирается на технологии обработки больших данных для трансформации всего логистического процесса.

На этапе складирования и упаковки Cainiao Smart Logistics Network использовала технологию обработки больших данных для настройки «умного» складирования товаров. В сочетании с релевантными данными по товарам и логистике автоматизированные склады Cainiao могут прогнозировать то, насколько ходовым будет товар, и в зависимости от этого производить умную настройку склада и полок с товарами, максимально уменьшая количество узлов в перевозке товара, сокращая путь его перемещения, увеличивая эффективность логистики и хранения [41]. «Умный» склад компании Cainiao показан на рисунке 3.3.

Помимо этого, Cainiao Smart Logistics Network, опираясь на большие данные и технологию искусственного интеллекта, реализовала «умную» упаковку. Как правило, в традиционных заказах упаковка товара выбирается сотрудником на основании его опыта, что имеет низкую эффективность и большую вероятность неэкономного использования крупногабаритной картонной тары. С помощью больших данных и технологии искусственного интеллекта склады Cainiao знают габариты и характеристики товара до его поступления на склад и могут автоматически распределять заказы в наиболее подходящие картонные упаковки и подбирать оптимальные способы укладки. Умная упаковка позволяет сэкономить в среднем на 5 % больше расходного материала, чем в случае, если бы соответствующие решения принимал человек. Это не только снижает себестоимость упаковки, но и является способом, более природосберегающим.

Рисунок 3.3. «Умный» склад компании Cainiao Smart Logistics Network (Юй Лянь / vcg.com)

В отношении распределения заказов и планирования маршрутов Cainiao, опираясь на систему обработки больших данных Hailiang (Hylanda) и систему Alibaba Cloud, предложила проект основанного на больших данных «умного» распределения заказов с электронными накладными Cainiao в качестве носителя, то есть позволяющий заменить ручное распределение заказов на основанное на технологиях больших данных. Результатом стала не только максимальная оптимизация планирования маршрутов доставки экспресс-почты, но и значительное сокращение числа ошибочных операций. Если при традиционном ручном распределении заказов частота ошибок составляет 5 %, после внедрения «умного» распределения заказов степень его точности в компаниях экспресс-доставки достигла более 98 %, эффективность складской рутинной сортировки повысилась более чем на 50 % [40]. В настоящее время этот проект одна за другой начинают использовать ведущие китайские логистические компании, что приводит к огромному росту эффективности движения посылок в сортировочных центрах [43].

Большие данные открыли для Cainiao Smart Logistics Network множество возможностей и в отношении доставки на «последней миле». Платформа логистических данных Cainiao Smart Logistics Network, собирая данные продавцов, логистических компаний, а также метеоданные, данные о дорожной обстановке и другие данные из различных ичсточников и выполняя глубокую предобработку огромного массива информации по товарам, транзакциям, пользователям и информации социальных логистических сетей на платформе Alibaba, обеспечивает цифровизацию и визуализацию логистических процессов. Она умеет прогнозировать перевозки, осуществляемые всеми крупными логистическими компаниями Китая на протяжении всех цепочек движения посылок, и снабжать их соответствующими оповещениями, благодаря чему логистические компании могут в режиме реального времени иметь полное представление об «ожидаемом количестве посылок» и «оповещениях о степени загруженности» для каждого звена логистической сети. В то же время благодаря платформе продавцы имеют понимание положения дел в логистических компаниях и на этом основании могут выбрать подходящую компанию для доставки своих товаров и достижения цели «умной» логистики, то есть более быстрой и безопасной доставки товара в руки клиента.

На всех этапах процесса – от прогноза спроса, упаковки и хранения до сортировки и доставки – большие данные принесли безграничные возможности для усовершенствования и обновления смарт-логистики, благодаря чему логистическая индустрия может предоставить более качественные услуги в более короткие сроки, реализуя таким образом более «близкую» «последнюю милю».