Продолжим про план б, г и Д ФОРМУЛЫ, КОТОРЫЕ ДОЛЖЕН ЗНАТЬ КАЖДЫЙ ЛОГИСТ
X-Y-Z% vs. X-Y-N%
Вчера весь день ушел на проработку логистической стратегии для клиента. Вышло 25 000 знаков, 4 чашки кофе и 2 пропущенных звонка.
И вот что я вам скажу…
Я всегда топлю за системность в логистике. Можно хоть миллион раз пересчитать ставки и маршруты, но если нет прогнозируемости, то бизнес — это просто хаос в красивой упаковке.
Хотите стабильности? Научитесь работать по формулам.
Логистика — это не “надеяться, что не застрянет”, а считать X-Y-Z%
🔹 X — количество отправок в месяц. 🔹 Y — средний срок доставки. 🔹 Z — процент сбоев.
Один клиент думал, что у него “всё нормально”. Пока не разобрались в цифрах.
📦 Отправки в месяц: 120 📆 Средний срок доставки: 18 дней 🚨 Процент задержек: 24%
Только вдумайтесь! Каждый четвёртый груз задерживается.
Но бизнес живёт в иллюзии: “Ну, в целом же всё едет”.
А теперь посчитайте, сколько теряется на штрафах, переработках, потерянных клиентах?
Прогнозирование vs. Логистический хаос
Логистика — это не про “повезёт/не повезёт”.
📌 Хотите стабильности? У вас должны быть: ✅ Планы по снижению издержек (а не просто “ищем дешевле”). ✅ Гибкость маршрутов (а не “ну у нас всегда через этот порт”). ✅ Работающие прогнозы (а не “ну, надеемся на лучшее”).
Я сейчас тестирую систему, которая сочетает логистический анализ, нейросети и автоматизацию цепочек поставок.
🛠 Идея простая: 1. Берём данные по прошлым перевозкам (все сроки, сбои, штрафы). 2. Добавляем прогнозный анализ (ставки, сезонность, факторы риска). 3. Запускаем автоматизированные корректировки (меняем маршруты ДО того, как случится проблема).
Ставки сделаны, господа!
Я запущу этот тест на одном из клиентов но нужен удобный кейс. Если модель сработает, я буду делиться системой.
✅ Первые клиенты получат настройку почти за себестоимость — главное, чтобы собрать реальные кейсы.
А пока… держим пальцы крестиком и ждем, как всё отработает.
А если у вас каждый четвертый груз опаздывает, предлагаю уже сейчас задуматься о том, как вы управляете логистикой.
