Комментарии 9
На алишку вероятно приходится 99% объема, как оно будет при отказе от посылок из-за коронавируса ?!
«Кровавый Ынтырпрайз» во всей красе. :-)
Какой цод, почте начинать с банальной логистики
27 января 2020 года на сайте cnews опубликовано интервью замглавы «Почты России» Сергея Евгеньевича Емельченкова. По ссылке ниже можно прочитать ответы на многие вопросы, касающиеся цифрового будущего самой «Почты России».
www.cnews.ru/articles/2020-01-27_sergej_emelchenkovzamglavy_pochty
Цитата про логистику.
«Я могу коротко перечислить, куда мы активно инвестируем сейчас свои ресурсы.
…
Третья большая тема — это, конечно, логистическая платформа и умение оптимизировать трафик. Мы сейчас начинаем работать и с восточными, и с западными партнерами, доставляя товары энд-ту-энд. Мы контролируем все этапы доставки от производителя из Китая до конечного клиента в России. Мы должны уметь контролировать всю цепочку и оптимизировать ее. 42 тысячи точек внутренней доставки и разные виды транспорта (самолеты, поезда, автомобильный транспорт) дают огромное количество вариантов маршрутов. Мы смогли значительно улучшить свои SLA и KPI по времени доставки при том, что объем трафика растет очень серьезно. И, как я уже сказал, мы предоставляем сервис фулфилмента — массового подбора заказов для наших клиентов в области логистики.»
www.cnews.ru/articles/2020-01-27_sergej_emelchenkovzamglavy_pochty
Цитата про логистику.
«Я могу коротко перечислить, куда мы активно инвестируем сейчас свои ресурсы.
…
Третья большая тема — это, конечно, логистическая платформа и умение оптимизировать трафик. Мы сейчас начинаем работать и с восточными, и с западными партнерами, доставляя товары энд-ту-энд. Мы контролируем все этапы доставки от производителя из Китая до конечного клиента в России. Мы должны уметь контролировать всю цепочку и оптимизировать ее. 42 тысячи точек внутренней доставки и разные виды транспорта (самолеты, поезда, автомобильный транспорт) дают огромное количество вариантов маршрутов. Мы смогли значительно улучшить свои SLA и KPI по времени доставки при том, что объем трафика растет очень серьезно. И, как я уже сказал, мы предоставляем сервис фулфилмента — массового подбора заказов для наших клиентов в области логистики.»
Уже сегодня на предприятии используются системы для хранения, анализа и обработки больших данных. Для таких систем важную роль играет использование алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения.
А можно подробнее про алгоритмы ИИ и машинное обучение. В статье это совсем не раскрыто. Логистические задачи хорошо решаются классическими методами оптимизации.
Перспектива использования технологий AI/ML в задачах оптимизации начала обсуждаться сравнительно недавно. Сейчас лидеры почти всех индустрий вовлечены в разработку и пилотирование применения машинного обучения с углубленным анализом данных в различных бизнес-кейсах. Выстраивание бизнес-процессов вокруг жизненного цикла моделей машинного обучения и в инструментах автоматизации получило название ModelOps, по аналогии с DevOps — от Model (модель машинного обучения) и Operations (эксплуатация).
Важно не только оперативно решить классическую задачу коммивояжёра, но и уметь заранее прогнозировать логистические потоки. Это необходимо для предикативного определения загруженности ресурсов как самой Почты России (транспорт, склады, автоматические сортировочные машины, персонал), так и ее партнёров.
Про то, как Почта России собирает большие данные можно почитать в блоге «Почтатеха»:
habr.com/ru/company/posttech/blog/461985 (Почтовые Технологии — как мы цифровизируем Почту России). Из интересного, цитата:
«Сначала мы сделали Data Cloud, в рамках которого осуществляли сбор данных и их тщательную очистку. А данных в Почте столько, что это уже не просто Big Data, это Huge Data — мы второй по величине работодатель в РФ (после РЖД), почти каждый житель страны так или иначе пользовался и продолжает пользоваться нашими услугами. Ведь Почта — это не просто посылку родственникам послать или заказать новый чехол для смартфона с Али, это и всевозможные квитанции от государственных органов. Когда вам приходит счет за квартиру и ЖКХ от единого расчетного центра — это квитанции, которые были напечатаны и разосланы по всем адресам нами. То же самое с письмами от налоговой, со штрафами от ГИБДД и прочими важными вещами.»
Важно не только оперативно решить классическую задачу коммивояжёра, но и уметь заранее прогнозировать логистические потоки. Это необходимо для предикативного определения загруженности ресурсов как самой Почты России (транспорт, склады, автоматические сортировочные машины, персонал), так и ее партнёров.
Про то, как Почта России собирает большие данные можно почитать в блоге «Почтатеха»:
habr.com/ru/company/posttech/blog/461985 (Почтовые Технологии — как мы цифровизируем Почту России). Из интересного, цитата:
«Сначала мы сделали Data Cloud, в рамках которого осуществляли сбор данных и их тщательную очистку. А данных в Почте столько, что это уже не просто Big Data, это Huge Data — мы второй по величине работодатель в РФ (после РЖД), почти каждый житель страны так или иначе пользовался и продолжает пользоваться нашими услугами. Ведь Почта — это не просто посылку родственникам послать или заказать новый чехол для смартфона с Али, это и всевозможные квитанции от государственных органов. Когда вам приходит счет за квартиру и ЖКХ от единого расчетного центра — это квитанции, которые были напечатаны и разосланы по всем адресам нами. То же самое с письмами от налоговой, со штрафами от ГИБДД и прочими важными вещами.»
Молодцы! Жаль что в филиалах такого серьезного оборудования нету.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Новая ИТ-инфраструктура для ЦОД Почты России