AsstrA Archives - Pagina 21 din 32

Padurile din Belarus reprezinta principala comoara nationala a tarii, iar prelucrarea lemnului este principala industrie a tarii, care include gatere si fabrici care produc placaj, mobilier, locuinte prefabricate si materiale de constructie si chibrituri.
Potentialul industriei din Belarus a produselor de larg consum depaseste cu mult cererea interna, iar Belarus este un exportator net in aceasta privinta. Peste 50 de tari importa produse din lemn din Belarus, in timp ce Belarus importa produse din lemn din 20 de tari.

Aici exista planuri de a reduce si mai mult cota importurilor de lemn pe piata produselor din lemn. Se iau unele masuri si pentru modernizarea si construirea de noi facilitati pentru intreprinderile de prelucrare a lemnului. Sprijinul este oferit atat de stat, cat si de investitori straini nou atrasi.
In 2019, Belarusul a finalizat constructia unei centrale energetice care prelucreaza deseurile de prelucrare a lemnului. Echipamentul a fost livrat din Turcia datorita calitatii sale inalte, a reputatiei de incredere a producatorilor, a costurilor rezonabile si a usurintei logistice.
De-a lungul anului, AsstrA a ajutat la constructia acestui site. Pentru proiect, echipamentul a fost incarcat in Istanbul, Turcia si descarcat in Pinsk, Belarus. In functie de dimensiunile incarcaturii, s-au folosit corturi standard, zone deschise si vehicule specializate. In total, 175 de vehicule de flota au fost implicate in proiect: 151 corturi standard si 24 camioane supradimensionate.
Clientul a ales AsstrA ca partener de transport, bazat pe prezenta stabilita a pietei si pe acoperirea globala a companiei, care a acoperit Turcia printr-un birou local de acolo. Referente excelente ale clientilor si partenerilor au fost un factor suplimentar.
Echipa AsstrA a planificat rute pentru optimizarea costurilor de transport si a timpului de tranzit. Potrivit lui Galina Grel, AsstrA Trade Lane Manager, proiectul a mers pe doua rute. „Primul a fost un traseu de transport rutier complet din Turcia prin Bulgaria, Romania, Moldova si Ucraina pana in Belarus. A doua alternativa a implicat trimiterea camioanelor cu feribotul din portul Haydarpasha, langa Istanbul, spre Odessa. De acolo au mers pana la Pinsk pe drum ”, a spus Galina Grel.
Clientul a contactat birourile AsstrA din Minsk, Brest si Istanbul 24/7. Datorita interactiunii bine coordonate, circumstantele neprevazute in timpul proiectului au fost rezolvate eficient si la timp, cu toate termenele de livrare indeplinite. Clientul a fost multumit de calitatea serviciilor si planifica o cooperare suplimentara pentru livrarea produselor finite. „In ceea ce priveste transportul de marfuri supradimensionate, proiectul a mers bine in ciuda provocarilor de forta majora. La sfarsitul lunii aprilie 2019, au inceput lucrarile de reconstructie la un pod pe ruta camionului de langa Pinsk. Tranzitul a fost necesar pentru a obtine autorizatii speciale in avans. A fost foarte complicat, deoarece nu a existat o ruta alternativa pentru marfa supradimensionata“, explica Julia Negodovich, Specialist in Departamentul de Logistica a Lemnului si Hartiei de la AsstrA.
Lucrarile de reparatie nu au fost anuntate oficial. Clientul a aflat despre asta in media locala si a transmis informatiile catre AsstrA.
Irina Ermakova, Specialist in Departamentul de Marfa Mupradimensionata de la AsstrA a explicat ca intre-timp, la granita dintre Ucraina si Belarus, erau de asteptat 3 camioane cu incarcaturi care cantareau 36.200 kg cu dimensiuni de 5.800 x 3.500 x 3.800 mm. Pentru a trece peste pod inainte de inchidere, echipa de proiect a apelat la echipa de trecere a frontierei pentru ajutor. Autoritatile vamale din Belarus au accelerat procedura de inregistrare a camioanelor, iar echipa de proiect a coordonat rapid un nou program al flotei cu clientul. Astfel, marfa supradimensionata a ajuns in Pinsk inainte de inceperea reparatiilor lungi ale podului. Relatiile bune de lucru dintre client, manager de cont si echipa au facut ca acest proiect sa devina un succes care sa reduca conditiile dificile.“

Conform raportului „Data Era 2025” al companiei de cercetare si consultanta, pana in 2025, cantitatea de date din lume va fi de 10 ori mai mare decat in 2015.
Tendintele industriei logistice oglindesc pe cele ale economiei globale. Cantitatea de informatii logistice se dubleaza la fiecare doi ani. Potrivit analistilor, in 2020 volumul total de date va fi de 44 de zettabytes. Pentru referinta, un hard disk de 1 zettabyte detine mai mult de 63 de milioane de ani in videoclip 4K de inalta rezolutie.
Pentru a analiza si interpreta volume atat de mari de date, algoritmii de invatare automata vin in salvare. Machine learning ajuta la crearea de prognoze pe baza informatiilor disponibile si a tendintelor identificate in acestea.

Vitalij Verbilovich, seful Diviziei de Cercetare si Dezvoltare la AsstrA a explicat ca machine learning este utilizata in toate domeniile transportului si logisticii. Aceasta este folosita in logistica depozitului, astfel incat viziunea computerului recunoaste prezenta marfurilor in depozite, monitorizeaza lucratorii si ofera securitate in instalatii. Machine learning este folosita, de asemenea, in expeditii, iar pe baza informatiilor colectate despre transport, se pot construi planuri si rute si se pot prevedea fluxuri sezoniere. Un alt domeniu de utilizare este cel al vanzarilor, astfel incat previziunile privind volumul vanzarilor pot fi realizate tinand cont de modificarile preturilor de la furnizorii de transport si logistica si indicatorii istorici de vanzari. Nu in ultimul rand se foloseste in domeniul securitatii, astfel incat modele de punctaj – sisteme de punctaj bazate pe metode statistice si informatii despre relatiile cu furnizorii – ajuta la identificarea contractorilor fara scrupule sau potential problematice, chiar inainte de inceperea cooperarii.
Vitalij Verbilovich a mai explicat ca, in analiza, prima prioritate este stabilirea unei sarcini si formularea unei solicitari pentru selectarea informatiilor necesare. Aceasta nu este fara interventia umana – experienta si cunostintele despre o anumita industrie sunt necesare. In continuare, intra in joc algoritmi de invatare automata. Acesti algoritmi fac fata mai eficient colectarii, procesarii si analizei primare a informatiilor. Analistii sunt eliberati de sarcini banale, care consuma timp si se pot concentra asupra aspectelor mai conceptuale ale postului.
Grupul corporativ AsstrA-Associated Traffic AG utilizeaza algoritmi de invatare automata pentru a rezolva trei tipuri de sarcini: digitalizarea fluxului de lucru prin constructia bazelor de date relevante, cu prelucrarea ulterioara a informatiilor; previziunea si semnalizarea fortei majore posibile pe rutele de transport. AsstrA este partener cu Shippeo pentru a creste transparenta lantului de aprovizionare. Algoritmii sai permit transparenta in timp real a lantului de aprovizionare si, de asemenea, ajuta la prezicerea si avertizarea eventualelor probleme in curs; analiza predictiva a indicatorilor din perioadele anterioare si evaluarile riscurilor si oportunitatilor viitoare.
Datorita informatiilor procesate, se pot lua decizii mai bune pentru cresterea eficientei lanturilor de aprovizionare.