TL;DR

  • Галина Інвентаризаційна, Засновник та виконавчий директор — Минулого вівторка ми отримали партію сумішей, де за документами було 120 одиниць...
  • Результат: Автоматичне розпізнавання накладних за 3 секунди та миттєве виявлення розбіжностей через AI-агента без залучення диспетчера
  • Окупність: 52 днів ($1,900)

Як CEO ТОВ «Логістик-Південь» втрачає 45 000 грн щомісяця через ручну інвентаризацію та помилки в накладних

Г
Галина Інвентаризаційна·Засновник та виконавчий директор
ТОВ «Логістик-Південь», невелика компанія з 8 співробітників, що займається регіональною дистрибуцією будматеріалів та охолоджуваних вантажів по півдню України.Команда: 8 осіб

Як ви останній раз вирішували проблему з розбіжностями при прийманні охолоджуваних вантажів?

Минулого вівторка ми отримали партію сумішей, де за документами було 120 одиниць, а по факту приїхало 112 через пересорт на складі відправника. Мені та моїм 8 співробітникам довелося вручну перераховувати кожну позицію в Excel-таблицях протягом 6 годин поспіль. Через цю затримку 2 наші машини не виїхали вчасно і ми зірвали графік доставки 4 ключовим клієнтам у Херсонській області. В результаті ми втратили прямий прибуток близько 18 500 гривень лише за один робочий день. Такі ситуації трапляються регулярно, приблизно 2-3 рази на місяць, створюючи хаос у звітності.

Що в цьому було складного?

Найскладніше — це людський фактор та неможливість синхронізувати дані в реальному часі між водієм, складом та офісом. Коли вантаж вже на рампі, а цифри не сходяться, починається нескінченна черга телефонних дзвінків та звірка паперових накладних. Мої люди втомлюються, починають припускатися ще більших помилок у цифрах через неуважність. Ми змушені тримати товар у зоні приймання занадто довго, що критично для охолоджуваних продуктів. Кожна хвилина простою — це ризик псування продукції та штрафів від замовників.

Чому це було складно?

Проблема в тому, що наша поточна система обліку — це фактично розрізнені таблиці, які не інтегровані з реальною логістикою на місцях. У нас немає єдиного цифрового сліду товару, тому ми шукаємо помилку методом виключення, перевіряючи кожен піддон вручну. Регіональна дистрибуція вимагає швидкості, а ми працюємо за стандартами десятирічної давнини з ручним введенням даних. Брак кваліфікованого персоналу на складі також додає складності, бо люди не хочуть працювати зі складними паперовими архівами. Це створює вузьке місце, яке блокує масштабування мого бізнесу.

Як ви це вирішили?

Ми спробували найняти додаткового диспетчера-обліковця з окладом 15 000 гривень на місяць, щоб він контролював лише ці процеси. Також ми закупили 3 портативні сканери штрих-кодів, що обійшлося нам приблизно у 42 000 гривень разом із налаштуванням софту. Протягом двох місяців ми намагалися впровадити жорсткий регламент подвійної перевірки кожної накладної перед виїздом. Загальні витрати на цю спробу «латки» склали понад 70 000 гривень за квартал. Проте це лише додало бюрократії, але не вирішило проблему швидкості обробки даних.

Чому це рішення було не крутим?

Це рішення виявилося неефективним, бо воно лише збільшило кількість людей, які роблять ту саму рутинну роботу. Обліковець теж помиляється, сканери часто втрачають зв’язок із базою, а дані все одно доводиться «підтягувати» руками в 1С. Ми не прибрали першопричину — відсутність автоматичного розпізнавання аномалій у поставках. Замість того, щоб займатися розвитком компанії, я витрачаю 40% свого часу на розбір польотів та пошук зниклих 5 ящиків клею чи суміші. Ми просто масштабували хаос, витративши на це чималі кошти без реального повернення інвестицій.

ROI: повернення інвестицій

Поточні витрати / міс

$1,100/міс

Вартість AI-курсу

$1,900

до 30 людей

Окупність

52 днів

Результат

Автоматичне розпізнавання накладних за 3 секунди та миттєве виявлення розбіжностей через AI-агента без залучення диспетчера

Хочете такий самий результат?

Спробуйте AI Accelerator — програму впровадження AI для вашої команди. Перші результати за 1 тиждень.

Почати безкоштовно

Схожі кейси

С
Софія ТранзакційнаДиректор Компанії, Власник

Майстер-Софт - середня компанія з розробки програмного забезпечення (70 людей), спеціалізується на розробці веб-платформ для європейських клієнтів

"12 годин щотижня на звіти для клієнтів — рутина, яка вбиває розвиток моєї компанії"

Окупність: 70 днівЧитати кейс →
П
Павло ГрануляченкоВласник компанії та генеральний директор

«Українські деревинні чуда» — мала компанія (18 працівників) з виробництва дерев'яних мебелів для домашнього облицювання в регіонах України.

"15 годин на тиждень лише на розрахунок кошторисів — мій стіл завалений паперами замість нових замовлень"

Окупність: 88 днівЧитати кейс →
В
Вероніка ЕнтерпрайзнаCEO / Co-founder

B2B SaaS стартап Approova (workflow automation), 32 людини, Series A $1.2M, клієнти EU

"180 годин на місяць на ручне узгодження контрактів — Вероніка витрачає 4500 доларів на операційну рутину"

Окупність: 24 днівЧитати кейс →