 |
Группа компаний «Благо» и «1С-Рарус» провели цифровую перестройку логистических процессов
Группа компаний «Благо» входит в пятерку лидеров масложировой отрасли страны. На семи заводах в пяти регионах, а также в офиса группы компаний трудится три тысячи сотрудников. Предприятия производят подсолнечное масло брендов «Благо», «Благо PRO», «Дары Кубани», Almador. В год отгружается 430 тысяч тонн продукции.
Одним из приоритетных направлений деятельности ГК «Благо» является расширение сети логистических маршрутов, их оптимизация, а также развитие собственного транспортного парка.
Для осуществления полноценного контроля за организацией автоперевозок ГК «Благо» потребовалось перейти на интегрированную TMS-систему. Выбирали между отраслевыми системами разных разработчиков. Проект доверили команде «1С-Рарус»: интегратор внедряет решения собственной разработки и в компании есть отдельное направление автоматизации управления транспортом и логистикой.
В качестве основы для цифровизации процессов выбрали «1С:Транспортная логистика, экспедирование и управление автотранспортом КОРП».
Результаты проекта:
Одним из приоритетных направлений деятельности ГК «Благо» является расширение сети логистических маршрутов, их оптимизация, а также развитие собственного транспортного парка.
Для осуществления полноценного контроля за организацией автоперевозок ГК «Благо» потребовалось перейти на интегрированную TMS-систему. Выбирали между отраслевыми системами разных разработчиков. Проект доверили команде «1С-Рарус»: интегратор внедряет решения собственной разработки и в компании есть отдельное направление автоматизации управления транспортом и логистикой.
В качестве основы для цифровизации процессов выбрали «1С:Транспортная логистика, экспедирование и управление автотранспортом КОРП».
Результаты проекта:
1) Выстроен последовательный учет автомобильных грузоперевозок в рамках группы компаний благодаря автоматизации бизнес-процессов логистики и управления транспортной логистикой.
2) Объединены внутренний и внешний контуры логистических процессов посредством интеграции системы управления транспортом и перевозками с учетной системой «1С:ERP», «1С:Документооборот», а также с внешними ресурсами (тендерные площадки, логистические операторы).
3) Улучшено качество подбора поставщиков транспортных услуг: автоматизированы процессы проведения тендеров, аукционов и возможность выбора лучших предложений сторонних перевозчиков; настроены интеграции с сервисами крупных рыночных представителей для возможности мониторинга тарифов и цен. Ожидаемый эффект - 2% снижения транспортных расходов в динамике 12 месяцев.
4) Удалось повысить уровень сервиса и снизить потери в операционной деятельности. Ведется онлайн-мониторинг за исполнением рейсов и оценка показателей на каждой стадии транспортировки груза.
5) Достигнута положительная динамика по оптимизации плеч доставки (анализ и улучшение расстояния между пунктами отправки и назначения для уменьшения затрат и времени доставки грузов).
6) Уменьшено влияние человеческого фактора на принятие и осуществление действий и решений, влияющих на эффективность использования ресурсов ГК «Благо».
7) Сокращены временные затраты на ввод в должность новых сотрудников управления организации автоперевозок ГК «Благо». Автоматизация позволила повысить кросс-функциональность сотрудников.
Михейчикова Марина, Директор по цифровой трансформации бизнеса ГК «Благо»:
«Деятельность управления по организации перевозок напрямую влияет на операционную эффективность, себестоимость продукции, качество товаров и общую конкурентоспособность холдинга. Благодаря автоматизации управления автоперевозками увеличилась скорость реакции на происходящие изменения и отклонения от плановых показателей.
Мы продолжаем сотрудничество с компанией "1С-Рарус" в части сопровождения и развития созданной системы в рамках новых/дополненных бизнес-требований. Готовимся к переходу на электронные перевозочные документы, масштабируем функционал по онлайн-мониторингу внешних исполнителей с помощью мобильного приложения, развиваем аналитические инструменты».
Контактное лицо: Екатерина Соболева
Компания: 1С-Рарус
Добавлен: 14:08, 10.10.2025
Количество просмотров: 302
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. |
|
|
