СберМобайл - кейс по цифровизации таксомоторного парка

Алексей Костенюк, Руководитель направления "Цифровой транспорт" в СберМобайле.

V Ежегодная конференция "Цифровизация транспорта-25".

Организатор: центр конференций “Сегодня”.

Кейс по цифровизации таксомоторного парка, подчеркнув актуальность вопроса в современной транспортной отрасли, особенно в условиях текущих экономических вызовов. Основная цель – переход от реактивного к проактивному управлению, используя цифровые технологии.

Актуальность и проблемы отрасли:

Отрасль характеризуется высокой цифровой зрелостью в сегменте агрегаторов такси, но операционная деятельность таксопарков нуждается в оптимизации.

Основные проблемы: высокая волатильность спроса, кадровые проблемы, сложность управления автопарком, давление на маржу.

Цифровой двойник: концепция и применение:

Цифровой двойник – динамичная виртуальная копия физического актива и системы, объединяющая данные из различных источников.

Он моделирует поведение бизнес-процессов в онлайн-режиме, обучается на исторических данных и позволяет проводить симуляции сценариев.

Архитектура цифрового двойника:

Слой данных: телематика, мобильные приложения водителей, скоринговые модели, CRM-системы, внешние API.

Интеграция: очистка, нормализация и агрегация данных.

Математические модели: TAIR, износ, логистические модели, ML-модели для прогнозирования спроса.

Визуализация: дашборды для разных ролей (диспетчер, механик, бенефициар).

Ожидаемые результаты:

Операционная эффективность: снижение простоев, оптимизация логистики, увеличение коэффициента использования автопарка, снижение холостого пробега.

Экономика: снижение затрат, экономия топлива, снижение затрат на ремонт.

Управление рисками: повышение безопасности, снижение аварийности.

Клиентский сервис: повышение лояльности через снижение времени подачи, улучшение рейтинга.

Специфика рынка и решения:

Ключевая специфика 1: разрозненность и гибридность автопарков, зависимость от человеческого фактора. Решение — цифровой двойник водителя.

Ключевая специфика 2: учет региональных особенностей (климат, инфраструктура).

Тренды: МААС (мобильность как услуга), испытание беспилотных услуг.

Источники данных: внутренние и внешние.

Бизнес-процесс: описание, уточнение реальной ситуации и переход к целевому состоянию.

Имитационное моделирование:

Имитационное моделирование позволяет проводить симуляции с различными параметрами (изменение парка, открытие филиалов и т.д.).

Используются три основных столпа: search pricing, demand forecasting, предиктивный TAIR.

Примеры использования (Юзкейсы):

Оптимизация работы диспетчерской службы: превращение диспетчера в управляющего, принимающего решения на основе данных.

Снижение эксплуатационных расходов, экономия (3-5 млн рублей на 100 машин).

Рекомендации по реализации:

Пилотный проект (квартал-два).

Минимально жизнеспособный продукт (полгода-год).

Промышленная эксплуатация.

Масштабирование, добавление AI-агентов.

Отличие от цифровой тени: цифровой двойник имеет двустороннюю связь с физическим объектом.

Основные выводы и рекомендации:

Глубокая специализация, адаптация европейских решений.

Гибкость и кастомизация.

Безопасность и интеграция.

Рекомендация: начать с аудита текущих процессов и построения точечного пилотного проекта.

Пример новых моделей: Таксишеринг (без ключа от машины, удаленное управление через приложение).

Борьба с GPS-глушением: триангуляция по LBS и Wi-Fi спотам.