Новости

В 2020 году «Еврологистика» внедрила систему управления складом на платформе «1С», чтобы удовлетворить растущие потребности клиентов и поддерживать высокий уровень клиентского сервиса. С развитием бизнеса и появлением большого числа нетипичных запросов со стороны пользователей возникла необходимость в оперативных доработках WMS. Компания искала партнера, который сможет полностью обеспечить развитие системы, качественно и в срок в режиме «первого приоритета» предоставляя бизнесу ИТ-решения, необходимые для дальнейшего развития и совершенствования процессов логистики.

В поисках решения «Еврологистика» обратилась к специалистам «Корус Консалтинг». Эксперты компании предложили оптимальные варианты для модификации и дальнейшего развития системы. Они разработали дополнительные печатные формы паспортов паллет, модификации алгоритмов и состава полей интеграционных потоков. Также специалисты реализовали механизмы генерации, маркировки и контроля уникальных QR-кодов (аналог цифровой маркировки товара для немаркируемой продукции), которые позволили удовлетворить требование клиентов по обеспечению прослеживаемости по всей цепочке следования единичной упаковки товара. Благодаря доработкам системы 3PL-провайдер сможет предлагать более персонализированные и эффективные логистические решения, улучшая качество обслуживания.

В ближайших планах «Еврологистики» — реализовать новый пул доработок, направленных на усовершенствование функциональности WMS, которые приведут к снижению операционных затрат и увеличению эффективности работы компании.

Еще недавно дипфейки, нацеленные на финансовые данные предприятий, считались всего лишь гипотетической угрозой, но сегодня это уже не так. Недавний опрос Deloitte показал, что мошенники атакуют более четверти компаний. Около 15% опрошенных руководителей сообщили, что за последний год киберпреступники хотя бы раз пытались получить с помощью дипфейков доступ к финансовым данным их организаций. Еще 11% сталкивались с мошенничеством подобного рода неоднократно. В майском опросе Deloitte о доверии к генеративному искусственному интеллекту принимали участие более 1100 руководителей различных предприятий.

Около половины из оставшихся либо не знают, подвергались ли их организации атакам с помощью дипфейков, либо говорят, что непосредственно к сфере их ответственности этот вопрос не относится. Число организаций, на которые направлены атаки, может быть даже заниженным, поскольку дипфейки, нацеленные на финансовые данные, являются все еще относительно новым явлением.

Более половины опрошенных ожидают, что в следующем году число попыток получения доступа к финансовым данным с помощью дипфейков возрастет. Чтобы воспрепятствовать этому, компании проводят беседы с сотрудниками, организуют обучение, разрабатывают более строгие политики и внедряют новые технологии. При этом около 10% опрошенных сообщили, что их предприятия ничего не делают, а почти треть респондентов не знает, чем занимаются их компании, или считают, что к ним этот вопрос не относится.

Помимо поддельных голосовых вызовов, все чаще используются поддельные видеоконференции. Когда сотрудники слышат голос финансового директора или видят на экране своего устройства лицо генерального директора, большинство из них готовы следовать инструкциям, не задавая лишних вопросов. Это выводит социальную инженерию на новый уровень. Мошенники все чаще проводят тщательное изучение организации, чтобы сделать свои голосовые или видеозвонки полностью правдоподобными. Речь идет о хорошо скоординированных и изощренных атаках, когда предварительно проводится целая разведывательная операция. Злоумышленники ищут слабые места внутри организации, стремясь заполучить ее деньги.

Защита от атак с использованием дипфейков должна быть многоуровневой. Обучение и переподготовка сотрудников важны, но не менее важное значение отводится и строгому соблюдению внутренних регламентов при переводах крупных сумм денег. Время от времени имеет смысл проводить в организациях учения, проверяя, чтобы сотрудники не попались на удочку мошенников. Некоторые поставщики для выявления подделок, созданных с помощью ИИ, используют тот же искусственный интеллект. Происходит своего рода гонка вооружений. Средства защиты постоянно совершенствуются, но и атаки становятся все более изощренными. Сгенерированные голосовые сообщения получают самое широкое распространение. Сегодня их может создать фактически любой, даже не обладая соответствующими навыками. Интерактивные голосовые дипфейки и поддельные видеозвонки требуют более глубоких технических знаний, но и они встречаются все чаще. Все три метода находятся на подъеме и к концу 2025 года достигнут невероятных масштабов, поскольку инструменты для создания дипфейков станут намного доступнее. Недавний опрос, проведенный компанией Medius, которая занимается поставками средств искусственного интеллекта для специалистов в области финансов, показал, что более половины ее аудитории в США и Великобритании уже стали жертвами мошенников, использующих дипфейки. Кража личных данных и мошенничество с банковскими переводами приобрели лавинообразный характер, и целью киберпреступников такого рода может оказаться любая компания или частное лицо.

Внедряемая платформа включает корпоративную почту, мессенджер, систему видеоконференций, облачное хранилище со встроенным онлайн-редактором документов. Использование корпоративного сервиса позволит сотрудникам решать рабочие задачи в едином пространстве, без переключения между разными приложениями.

На первом этапе РусГидро и ряд его дочерних предприятий (РЭСК, Камчатскэнерго, ЮЭСК, Магаданэнерго и ДЭК) переведут более 20 тыс. сотрудников на облачную версию платформы VK WorkSpace. К концу 2025 года в рамках развития проекта планируется довести общее количество пользователей сервиса до 40 тыс.

Как отмечает Сергей Хомяков, директор департамента цифровых технологий и цифрового развития РусГидро, для компании важна возможность быстрой миграции на российскую платформу и масштабирования проекта. Кроме того, привлекают проверенные опытом цифровые решения и отказоустойчивость системы. Внедряемая платформа поможет в автоматизации кадрового документооборота, развитии облачной инфраструктуры, совершенствовании коммуникационной среды.

Fix Price расширяет использование облачной инфраструктуры VK Cloud для хранения и управления данными. Компания планирует разместить до 20 Тбайт информации в облаке и объединить ее с данными на внутренних серверах с помощью создания единого озера данных.

На текущем этапе облачные решения работают в дополнение к внутренним серверным мощностям, что позволяет оптимизировать затраты на ИТ-инфраструктуру и повысить ее управляемость. Ключевым фактором при выборе VK Cloud стало соответствие технологическому стеку Fix Price, что позволило без сложностей интегрировать облачные сервисы. Также на решение повлияла экономическая составляющая — облако позволяет экономить ресурсы, потому что компании не нужно закупать собственное серверное оборудование.

Объем данных в Fix Price постоянно увеличивается. Компании важна масштабируемость ресурсов, которая позволяет кратно расти во время пиковых нагрузок на интернет-магазин. Облачная инфраструктура особенно важна, когда нагрузка на серверы кратно возрастает во время проведения акций.

Исследование показало, что три кита при выборе промышленными предприятиями решений по работе с данными — безопасность (ее отметили 59% респондентов), функциональность (51%) и цена обслуживания (44%). Значимые объекты КИИ строго регулируются государством и увеличивают последствия возможных инцидентов, поэтому в промышленности безопасность всегда в приоритете. Важна, конечно же, и функциональность технологии, которая позволяет предприятиям получать больше эффектов. Что касается цены обслуживания, предприятия всегда стремятся к тому, чтобы проект окупился.

Предприятия стараются внедрять преимущественно отечественное ПО, чтобы достичь импортонезависимости. Однако процент отечественного ПО на предприятиях пока невысокий: 78% предприятий заместили менее 70% решений по работе с данными. При этом большинство из них находятся в диапазоне замещения от 31% до 50%.

Основные препятствия для внедрения решений по работе с данными, в том числе отечественных, по мнению респондентов, — высокая стоимость (19%), кадровый дефицит (19%), неготовность инфраструктуры (12%) и низкое качество имеющегося на рынке ПО (12%).

Решение этих проблем — вопрос времени. Вендоры будут активнее дорабатывать ПО, на рынке постепенно будут появляться более квалифицированные специалисты. С ростом количества эффективных кейсов заказчики будут готовы выделять средства на проекты с большими данными, предиктивной и прескриптивной аналитикой, а также на подготовку ИТ-инфраструктуры для их внедрения.

Важным шагом к решению проблем является также рост доверия к российским решениям. 82% промышленных предприятий стали больше доверять отечественному ПО для работы с данными за последние два года. У 41% респондентов доверие выросло благодаря появлению успешных кейсов на рынке, у 25% — благодаря получению собственного опыта успешного внедрения. 16% отметили рост качества российских продуктов как ключевой фактор увеличения доверия.

Для внедрения технологий больших данных заказчики выбирают те направления, где видят наибольшую потенциальную экономическую выгоду, а также где на рынке уже есть реализованные проекты с доказанной эффективностью. Так, 40% промышленных предприятий готовы внедрять решения по работе с big data в процессы планирования, аналитики и оптимизации производственных процессов. 39% фокусируются на аналитике показателей продаж и маркетинга, 37% — на мониторинге и контроле технологического процесса и качества продуктов.

Из реальных эффектов 40% заказчиков надеются на увеличение прибыли. 30% намерены снизить издержки, а 28% — получить информацию для принятия обоснованных управленческих решений.

Интересно, что при применении анализа больших данных многие заказчики ожидают увидеть рост эффективности не только бизнес-процессов, но и ИТ-инфраструктуры. Его как ожидаемый эффект отмечают 47% предприятий, что больше цифр по другим целям внедрения технологии. Это объясняется тем, что ИТ-инфраструктура — основа развития цифрового потенциала предприятия, рост ее эффективности может существенно повысить эффективность всего бизнеса. Решения, развернутые на ИТ-инфраструктуре, генерят много данных. А если эти данные при помощи big data отслеживать, хранить, анализировать и визуализировать, можно достичь повышения производительности, масштабируемости, безопасности и управляемости ИТ-инфраструктуры.

Важно отметить, что заказчики не питают иллюзий к сверхскоростному возврату инвестиций в проекты с применением big data. Все понимают, что это сложные и масштабные проекты. 44% компаний ожидают возврата инвестиций в течение 3-4 лет, а 23% — в течение 5 лет. Поэтому больше реальных эффектов от внедрения технологий big data на рынке промышленности точно появится, но с течением времени.

Новый логистический центр сети «Победа» площадью 8 тыс. кв. м в Самаре расширил экспансию сети в регионах Поволжья. В рамках проекта реализована полная автоматизация всех зон склада (бакалея, плодоовощная продукция, алкоголь, замороженная продукция и другие), в каждой из которой алгоритмы работы с товаром настроены таким образом, чтобы учитывать специфику приемки, хранения и отбора в каждой зоне – температурный режим, сроки годности, весовой товар и т.д. Интеграция с системой «Честный Знак» позволяет обрабатывать товары с маркировкой в полном соответствии с требованиями законодательства.

Также проведена интеграция Consid.WMS с системой управления транспортом (TMS). WMS-система рассчитывает необходимое для выполнения заказа количество грузомест по разным типам тары (термобоксы, рольбоксы, паллеты, клети), передает данные в TMS, где формируются рейсы, которые загружаются обратно в WMS. Система Consid.WMS позволяет автоматически отслеживать заполненность грузомест и формировать задания на их слияние. Таким образом достигается практически 100% заполняемость транспортных средств, что вместе с оптимизацией маршрутов приводит к снижению транспортных издержек. Дополнительный контроль сформированных грузомест реализуется по весу в зоне консолидации заказов, при этом проверка заказов осуществляется только при расхождении контрольного веса с расчетным, что существенно сокращает время на проверку заказов и увеличивает скорость отгрузок.

Проект реализован за 1 месяц по собственной методологии внедрения, разработанной Consid, которая включает в себя разработку ТЗ, базовую настройку системы и доработку дополнительных процессов, подготовку инструкций и материалов для обучения, запуск в эксплуатацию, авторский надзор, перевод системы на техническую поддержку. Объем поставленного ПО – 50 лицензий для терминалов сбора данных и 20 web-лицензий.

В рамках миграции контакт-центра «Росгосстраха» проведено импортозамещение коммуникационной платформы и платформы управления рабочей нагрузкой от компании Genesys.

На старте проекта была собрана информация о текущем состоянии контакт-центра, разработана документация и организован тестовый контур платформы для проверки интеграции с решением Naumen Service Desk, которое было внедрено ранее. После этого платформа контакт-центра была переведена в режим промышленной эксплуатации для обработки обращений клиентов. Проект реализован системным интегратором «АМТ-Груп».

В ходе реализации задачи была разработана анкета, в которую операторы вносят информацию по клиентским обращениям: персональные данные, номера договоров, тематику обращения, данные о страховых событиях. Эти данные сохраняются в отчетной базе Naumen Contact Center. Единый внутренний телефонный справочник помог ускорить переключения между линиями и повысить точность при переводе вызовов.

Решение Naumen WFM помогает планировать рабочие графики и перерывы с учетом предпочтений сотрудников, контролировать пунктуальность операторов и считать точное время конкретной активности для расчета KPI сотрудников. Благодаря ему уровень пунктуальности операторов не опускается ниже 90%, а полезная нагрузка на операторов контакт-центра находится на уровне 87%.

Решение позволило значительно упростить прогноз нагрузки, планирование рабочих графиков и корректировку активностей в течение дня: построение расписания операторов на месяц занимает теперь 2 минуты. Доступ к личному кабинету с расписанием настроен на рабочем месте оператора в Naumen Contact Center в режиме «одного окна» для управления графиком в одном приложении.

В новой системе на базе Naumen 220 операторов контакт-центра Росгосстраха обрабатывают до 465 тыс. звонков в месяц. Система обеспечивает 95% точность прогноза рабочей нагрузки в разрезе заданных интервалов времени.

Концепция LakeHouse предполагает гибридную модель данных и объединяет достоинства классических хранилищ с гибкостью озер данных. Она дает возможность более оперативно обрабатывать данные по сравнению с другими технологиями, экономя время на дополнительных циклах загрузки, расширяет традиционную аналитику данных. Это позволяет оптимизировать конвейеры захвата и передачи данных, и в рамках единой аналитической платформы обслуживать как запросы к готовым витринам, так и возможность работать напрямую с очищенными качественными данными в озере данных.

На текущий момент в контур аналитической платформы подключено более 120 мастер-систем и источников данных, LakeHouse включает более 10 тыс. объектов с реализацией 300 широких витрин в СУБД ClickHouse.

Как отмечает Ольга Свитнева, директор по данным группы «Самолет», в компании заинтересованы в монетизации данных и применяют концепцию LakeHouse для обеспечения data-driven подхода и внедрения на практике data value chain. Значимым техническим преимуществом этой концепции считается изоляция хранения от вычислений по разным кластерам, что облегчает масштабирование. Немаловажным аспектом для «Самолета» также является возможность обрабатывать многообразие различных типов данных, включая изображения, видео, аудио, JSON-структуры и текст. Архитектура LakeHouse разрешает поддерживать различные рабочие нагрузки: от алгоритмов машинного обучения до SQL-запросов и распределенных вычислений. Они требуют разных технологий реализации, но все полагаются на один единый репозиторий, что позволяет обеспечивать единую версию правды данных.

«Самолет» ежедневно работает с большими массивами данных различных типов. Специфика строительной отрасли изначально предполагает обработку большого потока информации: финансовая отчетность по нескольким десяткам юридических лиц, заказы клиентов с дополнительными функциями, продажи, прогноз и оценка рисков и пр. Использование больших данных предоставляет возможность осуществлять эффективную аналитику данных, применять современные подходы в промышленной эксплуатации, что в свою очередь позволяет строить прогнозы, своевременно менять стратегии продвижения, повышать уровень обслуживания клиентов и качество оказываемых компанией услуг.

В ходе опроса, проведенного среди более 100 предприятий из нефтегазовой, нефтехимической и химической отраслей, выяснилось, что 52% предприятий применяют предиктивную аналитику. Кроме того, заказчики нефтегазохимии используют и другие технологии и решения с применением искусственного интеллекта: 46% — цифровые двойники, 44% — промышленный интернет вещей (IIoT), 42% — чат-боты и виртуальные помощники, а 32% — системы безопасности.

Основная проблема при внедрении предиктивной аналитики — отсутствие квалифицированных кадров. С ней сталкиваются более 33% опрошенных. Кроме того, заказчики отмечают такие барьеры при внедрении предиктивной аналитики как неготовность инфраструктуры (25%), необходимость больших бюджетов (22%) и непонимание, как внедрять технологию (22%).

Важно, что многие компании знают, как решать задачу с нехваткой кадров для проектов с применением предиктивной аналитики, и готовы прилагать к этому усилия. Сильная математическая школа в нашей стране дает очень качественную базу кандидатов, далее компании готовы растить специалистов самостоятельно, брать студентов на стажировки, развивать их компетенции на реальных проектах.

В Lazurit сталкивались с трудностями, вызванными отсутствием современных инструментов анализа и планирования: диспропорцией товарных запасов, ошибками из-за использования устаревших инструментов в ручном режиме, недостаточным учетом параметров планирования – вместимости складов, грузоподъемности фур и комплектности заказов.

Компании требовалось обеспечить необходимое количество товара в нужное время на каждом этапе цепочки поставок с минимальными затратами. С помощью внедренной системы ей удалось оптимизировать схемы пополнения запасов от внешних поставщиков, что повысило прозрачность процессов и снизило влияние человеческого фактора. В результате время формирования заказов сократилось в 12 раз – с 4 часов до 20 минут.

Благодаря внедренной системе управления товарными запасами удалось снизить складские остатки без потери в объемах продаж и уменьшить издержки на хранение.