OMNICOMM
127055, Москва, ул. Бутырский Вал, д. 68/70, стр 1, бизнес-центр «Baker Plaza», офис 15.
показать на карте
  • Тип контента
Фильтры категории
  • Тип контента

5 KPI логистической компании, которые помогут владельцу успешно выстроить бизнес-процессы


Автопарк маленькой транспортной компании можно контролировать с помощью имеющихся систем мониторинга, фиксируя данные рейсов и ключевые показатели сотрудников в ERP или Excel-таблицах. Чем больше автопарк, тем сложнее им управлять вручную, и здесь на помощь приходят ТМS – системы управления транспортом, которые облегчают контроль за бизнес-процессами. 

Рассказываем о пяти ключевых показателях, которые помогают руководителю оперативно предупреждать проблемы и получать прибыль с каждого рейса.

Показатели, за которыми нужно следить владельцу компании

Каждый из этих показателей рассчитывается за единицу времени: за день, неделю, месяц или год, их можно сравнивать с предыдущими периодами и сделать прогноз на будущее.

Выручка на одного сотрудника

Выручка сотрудника неразрывно связана с выручкой всей компании. Показатель важно отслеживать не только “здесь и сейчас”, но и в ретроспективе.

Например, водитель Х за последнюю неделю заработал для компании 150 000 рублей, а за предыдущую – 300 000. Почему произошел спад в два раза? Если воспринимать показатель выручки как индикатор, можно вовремя провести анализ и скорректировать работу.
Отслеживая показатель в конкретный момент времени, владелец транспортной компании видит, насколько эффективен тот или иной сотрудник прямо сейчас. 

Наблюдая его на протяжении длительного периода, он может просчитать сезонность, задуматься о перевозках других групп товаров или расширении парка автомобилей, а также просчитывать выручку в будущем.

Средний пробег транспортного средства

Показатель среднего пробега агрегирует все достоинства и недостатки бизнес-процессов: сколько простаивает конкретный автомобиль, насколько эффективен водитель или логист и какие клиенты приносят больше выручки.

Очевидный факт, который часто не учитывают логисты при распределении заявок: чем меньше километров проезжает водитель, тем ниже выручка компании.


Наблюдение за этим показателем позволяет предупредить проблемы: 
  • с сотрудниками и транспортом – частые ремонты техники, нерациональное распределение заявок логистами, нарушение водителями режима труда и отдыха; 
  • с клиентами – например, частые задержки погрузки и разгрузки.
Представим, что за одним логистом в компании закреплено три водителя. Увидев, что у одного из логистов показатель среднего пробега ниже, чем у коллег, руководитель может проанализировать этот показатель для каждой из его машин. И сразу понять, почему компания несет убытки – из-за логиста, водителя или автомобиля, который часто требует ремонта. 

Ориентируясь на показатель среднего пробега, можно даже контролировать, насколько выгодны условия сотрудничества с отдельными клиентами. Ведь этот показатель напрямую влияет на оборачиваемость автомобиля, а значит, и на общую выручку. 


Простой пример. Во время рейсов для клиента N автомобиль логистической компании стоит на погрузке двое суток вместо запланированных двух часов. Все дни простоя снижают общий показатель пробега и оборачиваемость автомобиля. Ресурсы не работают в полную силу, компания теряет прибыль. 
Есть рейсы, когда водителю необходимо ехать медленнее обычного. Например, при перевозке хрупких или опасных грузов скорость движения ограничивается не только правилами дорожного движения, но и правилами перевозки, и РТО водителя. Значит, итоговый показатель среднего пробега будет ниже.

Чаще всего подобные рейсы компенсируются более высокой стоимостью, и прибыль компании не страдает. Но почти всегда оборачиваемость транспорта, закрепленного за определенным клиентом, покажет, насколько выгодно резервировать автомобиль именно под него. 

Выручка с километра

Выручка с километра показывает, насколько выгоден каждый рейс. Это производная величина, и рассчитывается она легко: выручка с рейса делится на количество пройденных километров. 

Однако нужно учесть, что выручка с километра не показывает маржинальную прибыль – доход за вычетом стоимости топлива (на него обычно приходится 35% всех расходов), амортизации (30%), зарплат (20%) и других расходов (15%). Между тем грузоперевозки – высокозатратный бизнес, в котором на прибыль практически ничего не остается.

Например, за 10 000 пройденных километров компания заработала 500 000 рублей. Выручка с километра составила 50 рублей. Кажется, что рейс выгодный, однако в разрезе общей валовой выручки заработанной суммы может не хватить, ведь затраты не учтены.
Стоимость километра, выгодная конкретной транспортной компании, рассчитывается на основе предыдущего опыта. Наблюдая показатель на протяжении нескольких месяцев, можно рассчитать среднее значение и в дальнейшем определять прибыльность каждой поездки. Справляться с этой задачей почти мгновенно помогают различные сервисы для логистических компаний. Руководителю остается только вовремя обращать внимание на цифры.

Доля порожнего пробега

В идеале порожних пробегов быть не должно, ведь за каждый километр, который машина едет без груза, компания платит из своего кармана. Сюда входят расходы на топливо, амортизацию и время на переезд от точки выгрузки к месту следующей загрузки. 

Если не контролировать этот показатель, компания может понести огромные убытки. Если не учитывать порожние пробеги, то при нормальных показателях общей выручки и стоимости километра рейса, определить, как снизить издержки, будет гораздо сложнее.

Пример. Стоимость километра рейса – 50 рублей. Машина в месяц проезжает 20 000 км, из них 5 000 – порожние пробеги. На эффективное движение остается 15 000 км. Общая выручка за месяц с машины 750 000 рублей. Казалось бы, хорошая, но если сократить порожние пробеги даже на 2 000 км в месяц, выручка будет уже 850 000 рублей, то есть на 100 000 рублей выше.
К сожалению, избежать порожних пробегов практически невозможно, но сократить их количество – вполне реально. 

Логист – обычный человек. Чаще всего ошибки в работе сотрудников случаются из-за перегрузки, недостатка времени и большого объема информации, который нужно держать в голове. Но стоит установить в помощь своим сотрудникам систему, которая подсказывает ближайшие точки загрузки буквально за секунды, и долю порожнего пробега можно свести к минимуму. 

Возьмем ситуацию, когда логист, имея в подчинении 50 машин в разных городах, назначает рейс. Он должен учесть геолокацию конкретного транспорта, время до старта рейса, скорость движения и планируемую дату разгрузки. И если для 1–10 машин эти данные можно запомнить, для 20–30, а тем более 100 – это уже невозможно. Ошибки и как результат финансовые и репутационные потери компании неизбежны. Искусственный интеллект системы управления транспортом исключает такие ошибки, автоматически просчитывая лучшие варианты машин и маршрутов для конкретного рейса.

Простои транспортных средств

Еще один очень важный показатель – простои. Машина должна ехать. Каждая минута простоя, кроме случаев, когда это обусловлено нормой режима труда и отдыха водителя – это выброшенные деньги. 

При норме рабочего времени водителя восемь часов в сутки транспорт в среднем должен находиться в пути не менее 35% общего времени рейса. Соответственно, 65% времени машина не едет. Если этот показатель выше, нужно приступать к анализу причин отклонения.

Увидев высокий для логиста показатель простоя, руководитель может поинтересоваться, откуда он взялся. Ситуаций может быть две:
  • машины этого логиста едут в среднем меньше, чем у всех остальных;
  • общий показатель простоев увеличился из-за конкретной машины. 
Далее включается аналитика. Нужно определить причину простоев: клиенты задерживают загрузки, ломается автомобиль либо логист назначает рейсы таким образом, что машина долго стоит в ожидании. 

Часто логисты боятся планировать следующий рейс, пока не завершен текущий. Они видят местоположение машины, но не знают, свободна ли она, не понимают, успеет ли водитель на загрузку. Поэтому логист перестраховывается и назначает новый рейс на более позднее время.

Контролировать показатель простоев в реальном времени и влиять на него помогают системы управления транспортом. Artifleet TMS, например, при назначении рейса автоматически предлагает логисту машины, ближайшие к месту загрузки.

Заключение

Логистические компании могут получать на 10-15% больше прибыли, если будут своевременно реагировать на изменения важных показателей и корректировать ошибки в бизнес-процессах.
К сожалению, чаще всего владельцам не хватает удобных инструментов для мониторинга эффективности каждого члена своей команды и понимания, где можно снизить издержки. Держать руку на пульсе бизнес-процессов своей компании позволяют сервисы предиктивной аналитики для логистического бизнеса.

Настоящая проблема заключается в том, что транспортные компании до сих пор ориентируются на данные постаналитики, хотя уже существуют системы, работающие в режиме реального времени.

Мы считаем, что приведенные показатели – наиболее важные для владельца логистической компании, который хочет быть в курсе всех ключевых событий. Поэтому даже в демоверсии нашего продукта мы даем клиентам возможность оценить все преимущества мониторинга KPI уже сейчас.

Вячеслав Деревягин, отраслевой эксперт компании Omnicomm

Подпишитесь на рассылку

Никакого спама! Только интересные и актуальные новости и статьи.Рассылка будет приходить к вам не более раза в месяц.
*Это поле обязательно для заполнения