Компания АВТОВАЗ решала задачи автоматизации формирования спецификаций автомобилей, управления закупками комплектующих и других бизнес-процессов с помощью платформы Loginom. Рассматриваются причины выбора аналитической платформы, ее задачи и различные аспекты разработанных решений. В одном из разработанных Сценариев происходит обработка 8 млн строк за 1.5 минуты.
АВТОВАЗ — производитель легковых автомобилей, крупнейший в Восточной Европе. Это бесперебойное производство с мощностью конвейера до 1 млн автомобилей в год. Первый автомобиль — ВАЗ-2101 «Жигули» был выпущен в 1970 году.
АВТОВАЗ в 2025 году — это:
В феврале 2022 года АВТОВАЗ был вынужден резко изменить подход к планированию. Компания столкнулась с дефицитом IT-кадров, а также с нехваткой решений для развития локальных систем. Усложнилось решение задач автоматизации: формирования спецификаций автомобилей, технических заданий и управления закупками комплектующих и др. Обыденностью были большие сроки разработки отчетности.
Первое, что сделала компания в новых условиях, — частично вернулась к решениям, которые были разработаны в 1990–2000-е годы. Была оперативно решена задача по восстановлению и введению в строй этих систем. Тем не менее их функционал был недостаточным, негибким.
Проблемы, с которыми столкнулся АВТОВАЗ в 2022
Положительные моменты этого периода — значительное наполнение баз данных компании (Data Lake), наработка интеграций. В качестве альтернативного решения рассматривался Fine BI, аналитики АВТОВАЗ прошли обучение работе на платформе. Специалисты компании оценивают это решение следующим образом: скорость выполнения обыденных задач повысилась, но в сложных и интересных случаях «начиналось программирование». Возникали препятствия для профильных специалистов, не имеющих навыков работы с кодом.
К платформе для автоматизации бизнес-процессов АВТОВАЗ были предъявлены следующие требования:
Аналитики компании подчеркивают важность подхода low-code, удобство Loginom: интуитивно понятно, что делается и зачем, как выстраивается логика обработки данных. Уровень подготовки сотрудника, для которого доступна работа на платформе, описывают следующим образом: продвинутый пользователь Excel.
Цели внедрения Loginom
Одна из старых систем поддержки принятия решений, которая использовалась в АВТОВАЗ, фактически оказалась недорабатываемой. Поэтому с помощью Loginom планировалось осуществлять:
Аналитики АВТОВАЗ приводят пример: на одном из альтернативных решений разработка отчета (безусловно, сложного) заняла один год. Было потрачено время работы многих сотрудников. Также приходилось извлекать необходимые данные, прибегая к лишним манипуляциям. Это — результат отсутствия инструмента для быстрого прототипирования.
Часто необходимо было обрабатывать объемы информации, с которыми не справляется Excel. Loginom выгодно отличается, т.к. может обрабатывать таблицы с миллионами строк.
На сентябрь 2025 года в компании АВТОВАЗ с помощью Loginom выполнено более 15 проектов для прототипирования и выверки данных, 3 проекта в регламентном режиме (ежедневные обработки). В самой большой из используемых баз данных — 52 млн строк.
Loginom был использован для решения регулярных задач, таких как расчет потребности в комплектующих и симуляция обеспеченности проектных сборок. Работа осуществляется в режиме быстрого прототипирования (MVP). Фактически — это ответы на вопросы: «Что будет, если производить только автомобили определенного цвета?», «Как отреагирует система, если производить не 50 автомобилей в час, а 30?» или, наоборот, «Что будет, если в два раза нарастить объем производства?» и другие.
Аналитики АВТОВАЗ приводят пример эффективного решения нетривиальной задачи: отчет «расчет объемов для оценки мощностей поставщиков» заменяет работу 6 человек в течение двух месяцев.
Также в пуле регулярных задач для Loginom: оценка объема товарооборота, прошедшего таможенное оформление; анализ нормативно-справочной информации (НСИ) и информирование об аномалиях. Разовые задачи: объединение массивов данных (Data Lake, Excel), выверка данных в базах, прототипирование технических заданий.
Формирование заказов для одних поставщиков компонентов происходит с помощью собственных решений АВТОВАЗ, для других — с помощью Loginom. Пример Сценария — на рисунке. На входе: состав автомобиля, маршруты, справочник НСИ, каталог поставщиков, данные об упаковке. Эта информация загружается из Data Lake через PostgreSQL.
Внутри Сценария происходит разузловка 400 комплектаций до комплектующих (2.9 млн записей), расчет месячной потребности и заказов поставщику, расчет обеспеченности предприятия. Выполнение Сценариязанимает 43.7 секунды, из которых 30-31 секунду уходит на взаимодействие с базой данных.
Другой Сценарий — расчет обеспечения производственной площадки. В нем осуществляется расчет потребности производства в комплектующих на 60 суток вперед, оценка состояния деталей в пути, оценка доступности комплектующих для покрытия дефицита.
Сценарий «Расчет обеспечения производственной площадки»
Сценарий состоит из более чем 300 Узлов, подключается к 9 источникам в Data Lake. В нем происходит объединение около 8 млн строк. При этом на выполнение расчетов по данному Сценарию уходит 1.5 минуты.
Подробнее о внедрении Loginom в бизнес-процессы — в выступлении Галины Воробьевой, главного специалиста дирекции по логистике поставок АО «АВТОВАЗ»:
pdfLoginom: от временного решения до оперативного инструмента на АО «АВТОВАЗ».pdf
Другие материалы по теме:
Low-code на промышленном предприятии: автоматизация и аналитика с Loginom
