Назад к проектам

Умный склад: как оцифровать погрузку и сделать её предсказуемой?

IT
Заказчик: Фулфилмент «Маяк»
Проблема:
Процессы погрузки и внутренней логистики на складе не оцифрованы и не стандартизированы. Расположение палет, оптимизация пространства фуры, распределение задач — всё решается на месте, через мессенджеры. Из-за этого невозможно объективно оценить эффективность, предсказать время выполнения заказа или понять, почему одна и та же работа занимает разное время. Отсутствие единой системы данных лишает команду обратной связи и мотивации.
Ограничения и рекомендации:
Система должна быть простой и «живой» — работать в реальном времени, собирать данные с пола склада и давать понятные сигналы ответственным. Необходимо покрыть два ключевых процесса: подготовку товара к продаже и погрузку в фуры.
Требуемые компетенции:
Анализ логистических процессов, системное мышление, опыт работы с данными, базовые навыки проектирования ИТ-решений для операционной деятельности.

«Ребята на складе работают на износ, но премию получают не те, кто реально быстрее и аккуратнее, а те, кому повезло с составом фуры или начальником смены. Нам нужна система, которая покажет объективную картину — кто и как работает».

— Руководитель склада, «Фулфилмент»

Трек: Заказной

Образовательная программа: IT-сервисы и технологии обработки данных на транспорте

Образовательная программа: Цифровая инженерия транспортных процессов

Технология: Информационные сервисы

Технология: Анализ данных

Технология: Автоматизация

Курс: 1

Курс: 2

Курс: 3