Материал: Транспортная логистика предприятия ООО "Лента"

Далее рассчитаем сумму затрат на среднесписочный грузовой автомобиль. Стоимость фуры принимаем 3 070 000 руб. Зарплата водителя грузовой машины без надбавок и специальных коэффициентов находится на уровне 0,4 евро за км или 31,7 руб. за км.

Таблица 20

Расчет затрат на 1 км пути еврофуры грузоподъемностью 10 тонн в компании ООО «Лента»

Рассчитаем рентабельность услуг компании ООО «Лента» по перевозке. Себестоимость услуг рассчитаем по формуле:

С З , = км ??

где Зкм – затраты на 1 км пути, руб.

? – длина пути, км.

Рентабельность рассчитаем по формуле:

где Ц – цена услуги, руб.

П – прибыль, руб.

Расчет выполняется по каждому указанному в таблице маршруту, затем находим среднюю рентабельность по всем маршрутам. Для расчёта возьмём распределительные центры компании ООО «Лента» по России и суммарное количество километров, которое преодолевают грузовые машины за один рейс грузовые автомобили развозя продукцию по гипермаркетам Лента.

Таблица 21

Расчет рентабельности услуг компании ООО «Лента» по межгороду

Средняя рентабельность предприятия за перевозки составляет 40,88 %, что в настоящее время не соответствует нормам для работы компании, рентабельность перевозок распределительного центра, который расположен в Новосибирске остаётся слишком низкой. Это связано с тем, что данный распределительный центр находится в северо-восточной части России, где гипермаркеты Лента расположены на больших расстояниях, а также сложностью маршрута и большим коэффициентом госпошлин за пользование дорогой, а доставлять продукцию на вагонах поезда в летний период становится невыгодно из-за повышенного трафика других предприятий что влечёт повышение тарифных ставок на пользование железной дорогой и лизинг продуктовых вагонов.

Далее предлагаю произвести анализ персонала ООО «Лента» для этого воспользуемся данными из приложения Г

Кколичество работников в возрасте 60 лет и старше уменьшилось на 48,1%, с 730 человек в 2018 году до 493 человек в 2020 году. При этом абсолютный показатель количества молодёжи в возрасте до 29 дет также снизился на 10% за период 2018-2020гг. Тем не менее, анализ процентного соотношения работников различных возрастных групп показывает, что процент работников младше 29 лет от общего числа работающих за анализируемый период возрос на 0,5%. Наибольший рост произошёл среди персонала в возрасте от 30 до 39 лет. Доля данной категории сотрудников в расчёте от общего числа работающих увеличилась на 3,4%. Уровень среднего возраста по организации в целом уменьшился на 1,5 года, с 47,4 лет в 2018 году до 45,9 лет в 2020 году.

На момент окончания 2020 года дефицит кадров в возрасте от 40 до 49 лет.

Преобладающее большинство работников (71,8%) обладают высшим образованием.

Анализ ччисленности сотрудников, проработавших на предприятии до 1 года в расчёте к общей численности работающих, увеличилась на 0,3%, доля сотрудников со стажем от 5 до 10 лет возросла на 3%, а работников со стажем от 10 до 20 лет выросла на 2,8%. Доля персонала, работающего от 1 до 5 лет, по сути, осталась стабильной. А количество персонала со стажем более 20 лет, наоборот, снизилось на 6,1%.

Для более глубокого изучения кадровых процессов в ООО «Лента» рассмотрим показатели движения кадров за период 2018-2020гг. Приложение Д

Согласно данным за последние два года среднесписочная численность персонала уменьшилась на 7,9%. Коэффициент постоянства кадрового состава в 2020 году снизился на 0,2% по сравнению с 2019 годом и на 0,3% по сравнению с 2018 годом, в целом персонал организации транспортной логистики ООО «Лента» остаётся на достаточно стабильном уровне.

Причём персонала в 2020 году сократился и составил 3,5% от общей численности персонала, по сравнению с 4,1% в 2018 году. Процентное соотношение принятых работников по категориям персонала в течение 2018- 2020гг. остаётся достаточно стабильным. причём на работу осуществляется преимущественно на должности специалистов, большую часть из которых составляет молодёжь до 29 лет.

Показатели внутреннего перемещения персонала свидетельствуют о постепенном увеличении числа ежегодных переводов (с 4,2% от общей численности работающих в 2018 году до 6,4% в 2020 году). Доля работников, повышенных в должности (категории) за 2018-2020гг. также постепенно растёт.

Доля уволенных сотрудников за период 2018-2020гг. возросла более чем в два раза и составила 11,6% от среднесписочной численности персонала. Около 61% уволенных сотрудников составляют работники категории специалистов и служащих, из них около 43% работники в возрасте старше 60 лет.

С учётом данных по приёму молодёжи на предприятии, итоговый прирост молодых специалистов за два года составил 4,4% от общей численности работников, 1,7% из них – в 2020 году.

Показатели текучести кадров за анализируемый период возросли, наибольшей текучести подвержена категория рабочих – 16,6%, далее – категория специалистов и служащих – 7,8%.

Средний уровень заработной платы в ООО «Лента» за период 2018-2020гг. возрос на 1,5% и к 2020 году составил 20 129 руб.

В целом кадровый состав ООО «Лента» достаточно стабилен. Структура персонала по возрастным категориям демонстрирует некоторый дефицит работников в категории от 40 до 49 лет. Тем не менее, очевидно наличие положительной тенденции по омоложению коллектива и увеличению численности высококвалифицированных работников в возрасте от 40 до 49 лет.

Анализ структуры персонала по возрасту выявил необходимость оптимизации возрастной структуры кадров, в частности формирования достаточного пула высококвалифицированных работников в возрасте от 40 до 49 лет. С целью долгосрочного закрепления на предприятии привлекаемой для работы молодежи.

В заключении данного раздела можно сказать, что у компании ООО «Лента» имеется в наличии очень сильный опыт в транспортной логистике, а также хорошая хозяйственная база для обеспечения транспортного потока во все филиалы Росси. Но большая часть транспортных средств в компании имеет маленький срок службы, что повышает риски поломок и аварий. А также большинство грузовиков потребляют большее количество топлива на тонно-километр пути, поэтому необходимо провести анализ среди основного транспортного состава и определить наименее убыточные фуры для компании ООО «Лента». Часть автопарка организации превысило срок эксплуатации что влечёт за собой дополнительные риски поломок во время рейса и увеличения расходов на техобслуживание. Также недостаток в кадровом составе, в особенности водителей даёт негативные результаты в лице повышения стоимости перевозок на большие расстояния. В компании прослеживается текучесть кадрового состава рабочих из-за отсутствия стимулов работы, дополнительных надбавок к заработной плате и карьерного роста. Поэтому следует разработать новые схемы по реализации заинтересованности работников организации. К этому следует отнести не достаточное оптимизирование складской логистики, работникам приходится вручную описывать груз что влечёт за собой ошибки при составлении ведомостей, а также пересортицу, из-за которой организация получает ещё больше убытков и упущенных возможностей из -за потери времени. В этом случае необходимо снабдить работников складов автоматизированными средствами учёта грузов и товаров.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА НАПРАВЛЕНИЙ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СИСТЕМЫ ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИКИ НА ООО «ЛЕНТА»

3.1 Рекомендации по оптимизации транспортно-логистических процессов на ООО «Лента»

По результатам проведенного анализа организации транспортной логистики на предприятии ООО «Лента» и влиянию основных внешних факторов на деятельность компании приведем основные рекомендации по улучшению организации транспортной логистики на предприятии.

Для более продуктивной организации складской деятельности. Целесообразнее всего будет использование программы «1С: управление торговлей». Данная программа предназначена для учета и анализа торговых операций. Для оптимизации деятельности транспортно-логистического потока, должностным лицом будет производить следующим способом.

В программу «1С: управление торговлей», в раздел создания заказов, с помощью терминала сбора данных модели, M3 Mobile SL10K, будет заноситься информация о составе паллета. Должностное лицо, отвечающее за склад, будет сканировать штрих-коды продукции, входящий в состав паллета, и информация будет автоматически заноситься в заказ. Далее распечатывается информация о заказе и прилепляется к паллету. На листе, с информацией о заказе будет указан штрих-код номера заказа и по нему. Отсканировав данный штрих-код, можно будет узнать состав паллета.

Также лучшим решением для транспортировки будет интегрировать в уже имеющиеся инструменты программный продукт AnyLogistix, он наиболее раскрыт и является одним из лучших для моделирования цепей поставок, управлении запасов с помощью цифровых двойников. Она позволяет применять оптимизацию и моделирование цепочек поставок, что даёт возможность анализировать сеть на каждом из эшелонов и в целом. Сочетание методов имитационного моделирования и аналитической оптимизации позволяет детально изучить цепочку поставок и получить о ней представление, которое невозможно достичь с помощью традиционных инструментов. AnyLogistix способно решить следующие задачи:

1.   Greenfield Analysis GFA определение расположение распределительного центра. Данный метод имеет схожий принцип с методом «центра тяжести», но все же работает по принципу «черного ящика».