MP Krásno je pátým největším výrobcem masa a masných výrobků v Česku. Dvě miliardy obratu, flotila se stovkou vozidel. Udržet dopravní náklady na přijatelné úrovni předpokládá detailní znalost všeho, co se mezi nakládkou a vykládkou uděje. Které výrobky se vyplácejí víc a které méně, ke kterým zákazníkům je rentabilní jezdit častěji, méně často nebo nikdy. Data, data, data.
Přijali jsme úkol zjistit, kolik stojí doprava netto kilogramu zboží dopraveného jednotlivým odběratelům. Zvědavost byla na místě; otázka je klíčová k posouzení rentability jednotlivých zákazníků i celého distribučního systému.
Najít na ni odpověď ovšem (v našem případě) vyžadovalo poměrně značný zásah do plánování, monitoringu a hodnocení dopravy.
Na konci roku 2018 jsme připravili hloubkovou analýzu dopravních potřeb a výkonů. V lednu 2019 jsme vytvořili datový můstek mezi Tashou a interním ERP. V únoru jsme naplánovali první trasy na Slovensku. V březnu už běželo kompletní plánování na Slovensku, v Česku, v Polsku i v Maďarsku.
V dubnu jsme Tashu propojili s GPS monitoringem T-Cars Fleet Management. To nám umožnilo porovnávat plán se skutečnými výkony. V červnu jsme měli dost relevantních dat, abychom začali zkoumat plnění KPI.
V říjnu jsme znali dopravní náklady na zákazníka a kilogram zboží.
Věděli jsme své o každém špekáčku a háku. Úkol byl v splněn.
Klient ale chtěl vědět víc. Od března 2020 jsme začali řidičům měřit skutečně ujetou vzdálenost a čas strávený na trase. V listopadu jsme měli k dispozici monitoring denní spotřeby PHM na řidiče a vozidlo. Byla to zajímavá čísla.
V únoru 2022 jsme začali plánovat i přesné časy výjezdů vozidel pro automatickou vrátnici a odstranili zdržení před spuštěnou závorou.
Den před rozvozem dispečer rozdělí zakázky na trasy a pošle zprávy řidičů, aby věděli, kdy a kam pojedou.
Jakmile auto nahodí motor, systém začne sledovat dodržení času výjezdu, plánu trasy, pořadí a doby vykládek tak, aby nedocházelo ke zbytečným improvizacím.
Den po závozu shromáždíme a zpřehledníme všechna užitečná kritéria, na nichž lze demonstrovat soulad skutečnosti s plánem. Dispečer může libovolně přecházet mezi historickými a aktuálními údaji o každém řidiči, vozidlu a výrobku. Algoritmus mu pomáhá odhalovat odchylky i trendy.
Podrobný vhled do chování dopravního systému odhalil řadu důležitých, ne vždy zjevných souvislostí.
Ukázalo se, že v důsledku (především) dopravních mimořádností najezdí řidiči o 3 % kilometrů víc, než odpovídá plánu. Tři procenta neohromí, při statisících projetých kilometrů ale jde o velké peníze, které by tiše odtékaly.
Zajímavé bylo, že jistá část nadjíždění šla na konta řidičů, kteří zapomínali včas tankovat a se špekáčky na korbě pak hledali pumpu. Systém je teď viděl jako na dlani.
Plánovač objevil možnost přenechat závoz externí firmě, pokud to sníží náklady. Dispečerům jsme umožnili pokročilou simulaci tras, při níž zjistili, zda na ně mají poslat vlastní auta, najaté dopravce nebo dobročinné konkurenční uzenáře. Mohli si hrát s parametry a porovnávat alternativy.
Dokázali spočítat i minimální hodnotu objednávky a frekvenci závozů tak, aby byly rentabilní. Co dělat, když nejsou?
Prudké výkyvy cen PHM v poslední době se staly záminkou pro zdražování produktů. Často šlo spíš o cenový skok než úpravu. To budilo podezření, nakolik se do vyšší ceny propisuje skutečně jen dražší nafta.
Naše analýzy ukázaly, že cena PHM mívá na ceny produktů menší vliv, než jakým zdražování vysvětlují výrobci. Naši klienti si to byli schopni spočítat a přemrštěné ceny mohli rozporovat.
Nerentabilním zákazníkům lze prodloužit intervaly závozů, zvýšit minimální cenu objednávky, můžete se s nimi rozloučit nebo zdražit zboží všem. Posledním dvěma způsobům se ale budete chtít vyhnout. Proto je tak důležité znát náklady na zákazníka.
Mimochodem, při znalosti ceny nafty, spotřeby vozidel, najetých kilometrů a profilu trasy je možné velmi přesně spočítat i množství emisí CO2. Firmám, které na to hledí, patří budoucnost.
