 |
КСЛ и «Аскона» получили премию New Retail 2025 за лучший логистический проект в ритейле
Проект по цифровому моделированию логистической сети компании «Аскона», выполненный совместно с КСЛ, стал победителем в номинации «Логистика, склад, фулфилмент» на премии портала New Retail 2025.
Жюри отметило, что примененная КСЛ технология цифрового моделирования логистической сети HORIZON показала высокую эффективность в условиях роста тарифов, дефицита транспорта и повышенной ключевой ставки. Решение позволило бизнесу принимать стратегические решения на основе точных расчётов и моделирования сценариев развития, а не методом проб и ошибок.
«Это не просто награда — это подтверждение, что точные расчеты и цифровое моделирование могут решать задачи, которые вчера казались невозможными. Мы благодарны “Асконе” за доверие и партнёрство», — прокомментировал Василий Демин, исполнительный директор КСЛ.
В чем суть проекта
Перед «Асконой» стояла задача: сократить логистические затраты без потери уровня сервиса на фоне резко растущих издержек. Совместно с КСЛ была построена цифровая модель всей логистической цепи — от магистральных поставок до последней мили.
В результате проект позволил:
— снизить долю логистических затрат на 1,4% (по сравнению с 2023 г.) при инфляции 9,5%
— снизить количество транзакционных «касаний» в цепочке поставок на 13% (по сравнению с 2023 г.) при сохранении уровня сервиса (OTIF 95,7%)
— перераспределить складскую нагрузку через изменение числа складов и изменение доли магистральных поставок и «последней мили» в доставке
— получить полный цифровой контроль над логистической системой
Расчёты проводились в цифровом двойнике логистической сети: с учётом реальных маршрутов, складов, тарифов, темпов роста и сценариев изменения спроса. Модель HORIZON позволила протестировать десятки гипотез — от прямых поставок до кросс-докинговых схем — и выбрать решение, которое даст устойчивый экономический эффект без потери управляемости.
Больше о HORIZON: https://logmodel.ru
Контактное лицо: Василий Демин
Компания: КСЛ
Добавлен: 15:57, 03.07.2025
Количество просмотров: 456
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия620 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия612 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия690 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия794 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия136 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
