Машина доставки: Машина доставки: изображения, стоковые фотографии и векторная графика

Курьерская доставка на машине по Москве, служба курьерской доставки на автомобиле, курьеры с авто

Важный вопрос в работе интернет-магазина — отправка товаров покупателю. Компания «Алгоритм» предлагает интернет-магазинам эффективное решение этой проблемы — доставку на авто.

Как это работает?

1. Вы выбираете удобный вариант договора и присылаете по электронной почте карточку с реквизитами организации или ИП. Подписанный нами договор отправляется вам курьером, или вы забираете его самостоятельно.
2. Вы передаете нам товар, доставив его на склад своими силами или вызвав сотрудника курьерской службы. И оставляете заявку с данными о заказе через личный кабинет.
3. Заказы распределяются на сотрудников курьерской службы автоматически.
4. Курьер связывается с покупателем, сообщает о времени приезда и выезжает к нему на машине. При встрече передает заказ покупателю, принимает оплату, выбивает кассовый чек и переводит деньги на ваш счет (вы также можете получить их наличными). Если оплата происходит по банковской карте, выдается безналичный кассовый чек.
5. Статус заказа, который можно проверить в личном кабинете, меняется на «доставленный».

Схема нашей работы

• Заключение договора
• Привоз заказов на наш склад или вызов курьера для забора
• Загрузка заявки на доставку в Личный кабинет
• Доставка товаров и прием оплаты
• Возврат средств заказчику

Курьеры работают на легковых автомобилях. Курьерская доставка осуществляется 6 дней в неделю, кроме воскресенья. Основной вид товаров, с которыми мы работаем, — потребительские, весом до 20 кг. Также оказываем услуги ответственного хранения продукции на складе.

География и сроки оказания услуг

Наш основной профиль —доставка товаров по Москве и Московской области. Но мы также работаем по всем регионам России.

В Москве срочная доставка производится уже на следующий день после получения товара на наш склад, по Подмосковью — в течение 2 дней (чаще всего уже на следующий день), по Санкт-Петербургу — через сутки, в остальные города — в зависимости от удаленности и вида услуги.

Наши сотрудники

Доставка выполняется нашими работниками на личных автомобилях, имеющими постоянную московскую регистрацию. Стаж их работы в курьерской службе в среднем составляет 5 лет.

Почему Вам следует обратить на нас внимание

• Доставка осуществляется на автомобилях
• Кассовое
  обслуживание
• Ответственное
  хранение
• Возврат средств
  заказчику на следующий день
• Личный кабинет для
  клиента
• Пункты
  выдачи заказов
• SMS уведомление
  покупателей
• Выдача чека
  покупателю

Наши преимущества

• в штате компании более 50 сотрудников на авто;
• кассовое обслуживание — чек выбивается при покупателе;
• постоянный контроль качества работы курьеров на машинах;
• перечисление денег интернет-магазину на следующий день после получения;
• личный кабинет, где вы всегда можете проверить статус выполнения заказа, получить информацию о сотруднике, выполняющем курьерскую транспортировку на автомобиле, и другие сведения.

«Алгоритм» гарантирует сохранность доставляемых на машинах товаров, соблюдение заявленных сроков транспортировки и своевременный возврат денежных средств.

%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%b0 %d0%b4%d0%be%d1%81%d1%82%d0%b0%d0%b2%d0%ba%d0%b0 PNG, векторы, PSD и пнг для бесплатной загрузки

green environmental protection pattern garbage can be recycled green clean

2000*2000

дизайн плаката премьера фильма кино с белым вектором экрана ба

1200*1200

ценю хорошо как плоская цвет значок векторная icon замечания

5556*5556

капсулы или пилюли витамина b4 диетические

2000*2000

чат комментарий образование синий значок на абстрактных облако сообщение

5556*5556

Комплекс витаминов группы В капсулы В4 на прозрачном фоне изолированные 3d визуализации

2000*2000

happy singing mai ba sing self indulgence happy singing

2000*2000

в первоначальном письме векторный дизайн логотипа шаблон

1200*1200

black and white train icon daquan free download can be used separately can be used as decoration free of charge

2000*2000

82 летний юбилей ленты

5000*3000

82 летняя годовщина векторный дизайн шаблона иллюстрация

4083*4083

номер 88 золотой шрифт

1200*1200

Золотая буква b логотип bc письмо дизайн вектор с золотыми цветами

8334*8334

81 год лента годовщина

5000*3000

Буква c с логотипом дизайн вдохновение изолированные на белом ба

1200*1200

облака комиксов

5042*5042

номер 88 3d рендеринг

2000*2000

номер 81 золотой шрифт

1200*1200

номер 82 золотой шрифт

1200*1200

3d золотые цифры 88 с галочкой на прозрачном фоне

1200*1200

надпись laa ba sa thohurun ​​insya allah

1200*1200

88 год юбилея векторный дизайн шаблона иллюстрация

4083*4083

bc логотип шаблон

1200*1200

логотип bc

1200*1200

2022 календарь bd с фоторамкой

2500*2500

в первоначальном письме bd шаблон векторный дизайн логотипа

1200*1200

88 летний юбилей векторный дизайн шаблона иллюстрация

4083*4083

82 летний юбилей ленты

5000*3000

сложный современный дизайн логотипа с биткойн символами и буквами bc

8331*8331

88 летний юбилей векторный дизайн шаблона иллюстрация

4083*4083

в первоначальном письме bd шаблон векторный дизайн логотипа

1200*1200

логотип готов использовать год до н э

6667*6667

номер 82 3d рендеринг

2000*2000

bc beauty косметический логотип дизайн вектор

8542*8542

syafakallah la ba sa thohurun ​​in syaa allah арабская молитва для бесплатного скачивания

2048*2048

в первоначальном письме bd логотип шаблон

1200*1200

3d числа 88 в кругу на прозрачном фоне

1200*1200

bd письмо логотип

1200*1200

номер 81 3d рендеринг

2000*2000

Векторная иллюстрация мультфильм различных овощей на деревянном ба

800*800

3d золотые числа 82 с галочкой на прозрачном фоне

1200*1200

88 лет юбилей празднования вектор шаблон дизайн иллюстрация

4187*4187

be careful with fire pay attention to fire pay attention to fire warning icon

2000*2000

82 летняя годовщина логотип дизайн шаблона иллюстрацией вектор

4083*4083

asmaul husna 88

2020*2020

asmaul husna 81

2020*2020

текстура шрифт стиль золотой тип число 88

1200*1200

b8 b 8 письма и номер комбинации логотипа в черном и gr

5000*5000

серые облака png элемент для вашего комикса bd

5042*5042

asmaul husna 82

2020*2020

Курьер со своим автомобилем или ваш автомобиль с курьером

Каждый, кто открыл или пытается открыть собственную службу доставки рано или поздно оказывается перед выбором – обзаводиться собственным автопарком или нанимать на работу курьеров, уже имеющих  автомобиль. У каждого решения есть свои преимущества и недостатки.

Те, кто владеет собственным пусть небольшим автопарком, в гораздо меньшей степени зависят от собственных сотрудников, поскольку нанять на работу человека, имеющего водительские права проще, чем уговорить его использовать личный автомобиль. Кроме этого, немаловажным преимуществом будет маркетинговая составляющая. Нанесенный на автомобили логотип компании повышает ее узнаваемость, а указанный рядом телефонный номер для заказа услуг привлекает некоторое количество клиентов. 

Владелец собственных машин контролирует их техническое состояние, знает расход горючего, стоимость амортизации и ремонта. Благодаря этому в распоряжении компании всегда имеются исправные автомобили. Поскольку курьерская доставка это всегда жесткое соблюдение сроков, последний факт нельзя сбрасывать со счетов. На этом перечень преимуществ можно закончить.

Минусы владения собственным автопарком в кратком изложении выглядят следующим образом – это очень дорого.

Покупка машин, установка навигаторов и отслеживающих устройств, их регулярное обслуживание, расходы на оплату работы водителей, механиков, автослесарей  не по силам только что открывшейся компании. К этому надо добавить достаточно небрежное обращение с техникой, которым грешат многие наемные сотрудники, и постоянные московские пробки.

Таким образом, очевидно, что иметь собственный автопарк с экономической точки зрения невыгодно. Но нанимая на должности курьеров владельцев личных автомобилей, будьте готовы к постоянным выяснениям каковы расходы горючего, сколько стоил техосмотр, и прочее в том же духе. Кроме того, в этом случае вы, теряя сотрудника, автоматически лишаетесь одного автомобиля, что тоже скажется на бизнесе не лучшим образом.

Выходом из сложившейся ситуации может оказаться договор с транспортной компанией, уже имеющей свой автопарк.  В этом случае на вас не ложатся расходы по получению и техническому обслуживанию автомобилей, вы не должны платить рабочим зарплату и выплачивать штрафы, каждый раз, как кто-то из воителей нарушит правила.

Минусами этого варианта можно считать то, что вы не сможете использовать автомобили в маркетинговых целях, это будет делать их настоящий владелец. Кроме того, будьте готовы, что на ваши плечи ляжет координация совместной работы курьеров и водителей, что далеко не всегда просто.

Делая выбор между этими вариантами, опирайтесь на ваши требования, цели и условия. Если ваша экспресс доставка работает в основном с документами, то при перевозке грузов лучше однократно арендовать автомобиль в надежной компании. Если вы работаете только с посылками, то есть смысл приобрести собственную машину. Ну а если для вас важнее всего снизить издержки на первом этапе, то хорошим решением будет найм курьеров с личными автомобилями. Принять окончательное решение можете только вы.

Доставка автомобилей из США в Россию

Такая услуга, как доставка из США авто, от компании «Карго СССР 80» — возможность быстро и безопасно перевезти любые партии легкового или грузового транспорта в Россию. С другого континента можно доставить следующие категории машин: новые, с пробегом, с аукционов, утопленные и аварийные. Компания окажет помощь в транспортировке лодок, мотоциклов и других грузов.

В распоряжении клиентов «Карго СССР 80» — охраняемые консолидированные склады в крупных городах США. Отсутствие посредников при транспортировке авто по территории штатов снижает стоимость доставки авто с Америки.

Как мы доставляем автозапчасти из США

Тарифы на доставку из США

Сроки доставки, дней	Вес	15-18 дней Авиа транзит	30-35 дней Море
Плотность груза, 167 кг/м3		от 100 кг	от 500 кг
США-Нью-Джерси от 100кг, $/кг
Простая категория	от 100 кг	13. 0	9.0
Средняя категория	от 100 кг	14.0	10.0
Сложная категория	от 100 кг	15.0	12.0
Специальная категория	от 100 кг	18.0	15.0
Простая категория	от 500 кг	10.0	8.0
Средняя категория	от 500 кг	11. 0	9.0
Сложная категория	от 500 кг	13.0	11.0
Страховка	от 100$	3%	3%
Электронные девайсы (обязательна нотификация)			—
Телефоны	от 60 шт	13 $/кг+ 6 $/шт	—
Планшеты	от 15 шт	13 $/кг+ 21 $/шт	—
Ноутбуки	от 12 шт	13 $/кг+ 26 $/шт	—
Часы, браслеты	от 600 шт	13 $/кг+ 1. 5 $/шт	—
Квадрокоптеры	от 8 шт	13 $/кг+ 39 $/шт	—
Фотокамеры	от 25 шт	13 $/кг+ 13 $/шт	—
Страховка инвойс		3%
Страховка Лайт		2%

Калькулятор расчета стоимости доставки автозапчастей из США, включая таможенную очистку

iРасчет является ориентировочным. Точный рассчет сделают наши менеджеры.

Особенности доставки авто

Российские автолюбители приобретают транспорт в Америке по таким причинам:

• доступные цены, даже с учетом растаможки и доставки авто из США;
• возможность приобрести машины производства американских концернов GM, Ford, Crysler и других;
• широкий выбор моделей и марок транспорта со всего мира.

Доставка авто из Америки имеет ряд нюансов. Новый транспорт подлежит перевозке после получения от дилера документов по регистрации (TITLE или MSO). Без наличия этих бумаг машина не сможет покинуть страну.

При доставке авто из США в Россию с пробегом оформление документов не требуется. Предыдущий владелец или аукцион передает ранее подготовленные бумаги на машину во время купли-продажи.

Способы транспортировки автомобилей

Компания по доставке авто из США «Карго СССР 80» предлагает такие способы перевозки транспорта между материками:

1. Водный. Транспорт фиксируют в специальных контейнерах, которые погружают на морские суда. Он прибывает в крупные порты (Петербург, Владивосток). Здесь проходит таможенная очистка и перераспределение для дальнейшей доставки наземным транспортом. Длительность перевозки через океан — 5-7 недель.
2. Авиа. Доставка авто из США в Москву, Петербург или другой город, где есть международный аэропорт, осуществляется воздушным флотом. Транспортировка занимает до 7 дней, ее стоимость значительно дороже морского способа.

Услуга доставки автотранспорта из США

Процесс доставки авто из США в Россию по доступной цене выглядит таким образом:

• оформление акта приема-передачи машины, ее транспортировка с места стоянки у продавца;
• доставка авто на склад компании «Карго СССР 80» в одном из городов США;
• подача контейнера, погрузка и фиксация авто;
• опломбирование контейнера, передача на отправку;
• выдача клиенту копии транспортной накладной и данных для отслеживания груза онлайн;
• передача документов на новый автомобиль в таможенную службу США для оформления на экспорт;
• пересылка готовых документов владельцу экспресс-почтой;
• получение клиентом автомобиля в порту или пункте назначения.

Если вам необходима помощь в доставке и растаможке авто из США, обращайтесь в «Карго СССР 80». Сотрудники компании проконсультируют по вопросам условий и сроков перевозки, рассчитают стоимость доставки транспорта.

Мы предлагаем следующие варианты доставки из США:

Прямая машина | Express Logistic

Услуга «Прямая машина» — это заказ транспортного средства любой тоннажности от 1,5 до 20 тонн под одного клиента, которое следует от адреса грузоотправителя до адреса грузополучателя без перегрузов и заезда на терминалы Экспресс Логистик.  Машина предоставляется индивидуально для одного клиента. Данная услуга предполагает доставку груза прямым сообщением по всей территории Российской Федерации.

 

Заказывая «Прямую машину», вы можете воспользоваться следующими дополнительными сервисами:

Погрузо-разгрузочные работы Страхование груза Изменение места назначения в момент нахождения автомобиля в пути Уведомление о местонахождении автомобиля Прогноз прибытия автомобиля к получателю Уведомление о задержке машины в пути

Основными преимуществами услуги являются оптимальные тарифные планы для перевозки крупных партий груза и максимально быстрые сроки доставки. За счет того, что доставка осуществляется без заезда на терминалы нашей компании, вы сможете сэкономить время и оптимизировать транспортные расходы.
При этом вы имеете возможность выбрать необходимый тип транспорта для перевозки только вашего груза и обозначить наиболее удобное время подачи автомобиля.
Прием груза осуществляется под пломбу грузоотправителя с обязательной отметкой о ней в ТТН. В случае отсутствия пломбы у отправителя, пломбирование может производиться пломбой Экспресс Логистик бесплатно. Пломбирование вашего груза гарантирует его целостность на протяжении всего процесса грузоперевозки.

«Прямая машина» – это:

• Выгодные тарифы
• Максимальная скорость перевозки
• Гарантированная подача транспортного средства
• Пломбирование транспортного средства
• Максимальная сохранность вашего груза
• Широкий географический охват
• Юридическая чистота совершения сделки

По любым вопросам вы можете обращаться к нашим менеджерам

 

Cтоимость доставки груза рассчитывается с учетом возращения машины в город подачи ТС, более подробную информацию можно уточнить у менеджера.

Автомобили для доставки пиццы Domino’s фото авто Домино’с

Автомобили для доставки пиццы Domino`s

Автомобили для доставки пиццы

Одно из главных преимуществ «Домино`с Пицца» – впечатляющая скорость доставки. Уже в течение 30 минут после осуществления заказа наши клиенты получают возможность наслаждаться аппетитной горячей пиццей. Добиться такого результата нам позволяют мощные, современные печи, а также быстрые, легкие и компактные автомобили с символикой бренда, используемые при доставке.

Компактные и маневренные

Главные качества, которыми должны обладать автомобили для доставки пиццы, – это экономичность, вместительность и возможность легко маневрировать в городском потоке. Именно поэтому сегодня компания все чаще использует Daewoo Matiz – они компактны, легки в обслуживании, а достаточно мощный для авто такой массы двигатель позволяет курьерам быстро перемещаться по городу, расходуя минимум времени на доставку. Все для того, чтобы наши клиенты могли получить вкусную ароматную пиццу как можно раньше

Скутеры для еще более быстрой доставки

В городах, где пробки на дорогах – распространенное явление, нашли применение маневренные трехколесные скутеры с вместительным контейнером для пиццы. Их скромные габариты позволяют миновать заторы на дорогах и добираться до адреса доставки за считаные минуты.

Новые технологии

Компактные автомобили и скутеры – далеко не единственная техника, используемая для транспортировки пиццы. Во многих странах присутствия «Домино`с Пицца» клиентам доступна доставка при помощи роботов, дронов, а также facebook i-mojo. В 2015 году в США ввели в эксплуатацию несколько автомобилей Domino’s DXP, оборудованных встроенной печью для подогрева – благодаря им пицца, которую получает клиент, остается горячей в любых условиях.

Брендирование делает автомобили и скутеры Domino`s Pizza, везущие клиентам ароматную пиццу, хорошо заметными в городском потоке. Чтобы свести к минимуму поломки и всегда оправдывать ожидания наших клиентов, мы регулярно проверяем техническое состояние транспорта и вовремя проводим обслуживание.

DHL Express — Курьерская служба доставки по России, доставка грузов, документов, посылок и почтовых отправлений курьером по России

В современных условиях выстраивание прочного эффективного взаимодействия с партнерами и клиентами имеет первостепенное значение. Немаловажным фактором налаживания интеграционных связей является грамотная организация экспресс-доставки. И главная задача – постараться найти перевозчика, способного организовать быструю и надежную доставку в любой регион страны. Курьерская доставка – самый простой и удобный способ перевозки грузов по России.

Срочная доставка грузов и документов – основная специализация компании DHL Express. Мы обладаем серьезным опытом работы в сфере экспресс-доставки как внутри страны, так и за её пределами, что позволяет нам выстраивать оптимальные схемы и предлагать уникальные логистические решения.

*Услуга доступна для Москвы и Санкт-Петербурга. География обслуживания может меняться.

Выбирая курьерскую службу DHL, вы получаете ряд очевидных преимуществ:

• кратчайшие сроки доставки документов и грузов;
• доставка в любой город страны;
• оптимальное сочетание цены и качества сервиса;
• возможность отслеживания груза онлайн на всех этапах доставки.

Прием груза курьером DHL позволит отправить груз в максимально комфортном режиме. Чтобы оформить доставку вам даже не придется покидать дом или офис. Достаточно зайти на сайт DHL Express и заполнить онлайн-форму. Внесите в предложенные поля необходимую информацию об отправителе и получателе. Мы работаем по принципу «от двери до двери». Курьер заберет груз, доставка груза будет произведена по указанному адресу. При помощи удобного сервиса вы можете отслеживать местонахождение груза в режиме реального времени на всем пути следования. Курьеры компании готовы выполнить доставку груза к определенному времени, указанному заказчиком.

Одним из важнейших преимуществ DHL, заметно отличающих нашу компанию от конкурентов, является развитая инфраструктурная сеть и наличие региональных офисов практически во всех уголках страны. Широкий географический охват городов России – это гарантия высоких стандартов обслуживания, вне зависимости от отдаленности населенного пункта от столицы. При организации экспресс-доставки мы создаем оптимальные логистические маршруты, что позволяет существенно сократить время доставки.

Компания DHL стремится к долгосрочному партнерству, поэтому мы стараемся быть максимально открытыми для своих клиентов. Сотрудничество с нашей компанией – это возможность получать широчайший спектр услуг. Мы готовы предоставлять всю информацию по доставке ваших грузов, сохраняя при этом полную конфиденциальность.

Стоимость доставки в регионы страны рассчитывается в соответствии с тарифами компании. При расчете в первую очередь учитывается дальность расстояния. Обратите внимание на ограничения, относящиеся к параметрам транспортируемых грузов. Вы можете самостоятельно рассчитать стоимость доставки, воспользовавшись удобным онлайн-калькулятором на сайте компании.

Постоянно работая над совершенствованием своего сервиса, компания предлагает самые передовые решения в сфере экспресс-доставки. Если вам необходимо отправить груз или документы, мы готовы помочь с организацией процесса доставки. Мы гарантируем, что груз будет доставлен в сохранности и в кратчайшие сроки.

Устойчивая индустрия торговых автоматов

Время от времени появляется инновация и переворачивает наш образ жизни, делая целую категорию существующих технологий устаревшей: подумайте, что персональные компьютеры сделали с пишущими машинками, компакт-диски — с кассетными лентами, а MP3 — с компакт-дисками. В других случаях, однако, существующие технологии оказываются на удивление устойчивыми — неспособность телевидения убить радио — это, конечно, классический пример.

Костин Мандреа, коммерческий директор Coca-Cola Bottlers Japan Inc.(CCBJI) делает ставку на то, что торговые автоматы станут еще одним примером стойкой технологии перед лицом сбоев — в данном случае, онлайн-доставки. Как и люди во всем мире, японцы все чаще предпочитают заказывать еду по цифровым каналам — по оценкам, доходы от онлайн-доставки еды в Японии выросли примерно на 23 процента и превысят 3 миллиарда долларов в 2020 году.

Руководствуясь убеждением, что торговые автоматы могут продолжать играть неотъемлемую роль в образе жизни японцев, Mandrea в 2019 году решил обновить сеть CCBJI, насчитывающую почти миллион торговых автоматов.Он не только запустил программу лояльности клиентов, но и перестроил весь сквозной процесс доставки напитков от заводов-изготовителей до торговых автоматов в руки клиентов. Его методы включают использование расширенной аналитики для оптимизации маршрутов, рационализации операций и прогнозирования потребностей в запасах. В результате CCBJI, которая уже является крупнейшим боттлером Японии и входит в тройку крупнейших боттлеров Coca-Cola в мире по выручке, за последние 18 месяцев неуклонно увеличивала свою долю рынка в стране.

Вместо того, чтобы замедлить работу после появления COVID-19, Mandrea ускорила усилия CCBJI по оцифровке, сократив многолетний процесс до нескольких месяцев.В ноябре прошлого года он поговорил со Стефенсоном Чернгом из McKinsey, Яном П. Хартманном, Наоюки Иватани и Джейсоном Ли, поделившись своим мнением о продолжающейся цифровой трансформации CCBJI и заглянув в будущее беспилотной розничной торговли.

McKinsey: Во-первых, почему торговый автомат стал отправной точкой цифровой трансформации CCBJI?

Костин Мандреа: Торговые автоматы играют очень важную роль для нашего бизнеса и для наших потребителей в Японии. Они были в центре повседневной жизни с тех пор, как были представлены в Японии около 40 лет назад.И хотя Coca-Cola в Японии — это сбалансированный бизнес с вендингом в качестве одного из каналов, это канал, с которого все началось. Мало того, что существует много сентиментальных и эмоциональных связей с торговыми автоматами, канал также был для нас самой прибыльной системой. Торговые автоматы традиционно обеспечивают постоянную и стабильную производительность.

Это канал, по которому мы напрямую добираемся до фактического потребителя продукта. Обычно наши розничные клиенты обслуживают конечного потребителя, но в случае с торговыми автоматами Coca-Cola является розничным продавцом.Однако в последние годы мы столкнулись со значительными препятствиями из-за изменений в поведении потребителей и отсутствия инноваций — то, как мы работаем с нашими торговыми автоматами, в основном осталось таким же, как и 40 лет назад. Это сказалось на нашей выручке и прибыльности.

Поэтому в прошлом году мы решили активизировать наши усилия по модернизации торговых автоматов и более глубоко изучить весь сквозной процесс их модернизации. Как мы можем снизить эксплуатационные расходы и расходы и сделать машины проще и лучше в качестве инструмента розничной торговли?

McKinsey: Почему бы не внедрять инновации в такие каналы, как онлайн-доставка, на которые приходится значительная часть изменений в поведении потребителей, о которых вы говорили?

Костин Мандреа: Хороший вопрос, и парадокс заключается в следующем: все в отрасли стремятся к беспилотной розничной модели.Amazon Go, 7-Eleven и другие пытаются уменьшить трения, с которыми сталкиваются покупатели, с помощью таких технологий, как распознавание лиц, безналичные платежи и так далее. Но у нас уже есть идеальная беспилотная модель для розничной торговли в наших торговых автоматах. Ни у кого нет такой инфраструктуры, как у нас. У нас работает почти миллион торговых автоматов — это примерно один на каждые 150 покупателей. Добавьте к этому нашу сеть из 300 складов и 7000 человек, осуществляющих доставку на 5000 грузовиков. Ни у кого больше нет миллиона мини-маркетов, баров или даже агентов по доставке.

Таким образом, вопросы стали такими: Как мы можем использовать эту обширную сеть? Как адаптировать торговые автоматы и сделать их более привлекательными? Можно ли реализовать такие элементы, как динамическое ценообразование и динамические рекламные акции? Можем ли мы переосмыслить отношения между потребителем и торговым автоматом? Возможно, роль торгового автомата может меняться в течение дня — это может быть виртуальная кофейня утром, где вы получаете кока-колу с едой на обед, и поставщик миксера для вечернего коктейля.

McKinsey: Для этого вам нужно заглянуть за пределы физической коробки. Можете ли вы описать масштаб усилий по оцифровке?

Костин Мандреа: Мы реорганизуем сквозной процесс, от принятия решения о том, что мы кладем в торговый автомат, до разработки и частоты маршрутов доставки и до всех других внутренних процессов, включая погрузку, разгрузку. , и так далее. Торговый автомат — это розничный магазин с ограниченным пространством, и нам нужно было разработать ассортимент товаров для продажи таким образом, чтобы он эффективно подходил для разных случаев и разных сегментов.Мы используем структуру PEAK — предметы премиум-класса, предметы первой необходимости, привлекательные и ключевые ценности — и разработали алгоритм, который говорит нам, что продавать, как продавать и по какой цене. Мы успешно протестировали его в прошлом году, и теперь он используется повсеместно. Все зависит от того, где находится торговый автомат, где ближайший конкурент и так далее.

Вторая часть анализирует данные, генерируемые торговыми автоматами. Наши машины ежемесячно совершают миллионы транзакций. Это много ценной информации.Это привело нас к созданию собственной программы лояльности под названием Coke ON, которая стала началом экосистемы, которую мы развиваем. Мы интегрировали систему безналичных платежей, чтобы клиенты могли совершать покупки напрямую со своих телефонов. Пользователи получают баллы каждый раз, когда что-то покупают, и они могут получить бесплатный напиток, если наберут достаточно баллов. Coke ON также является очень хорошим каналом связи, потому что это мобильное приложение, и мы можем отправлять клиентам рекламные акции или поощрения в зависимости от их потребительских привычек.

Мы также построили прогнозную модель, учитывающую температуру окружающей среды, загрузку каждой машины и время, необходимое для загрузки грузовика.Мы оптимизировали маршруты доставки с учетом пробок и расстояния от точки А до точки Б. Создали новую роль — операционные контролеры; они используют модель прогнозирования, чтобы помочь команде доставки проложить наиболее оптимальные маршруты. Мы поняли, что нам не нужно делить страну на семь регионов — мы можем работать с тремя регионами. И нам не нужно столько планировщиков; технологии могут справиться с большим количеством этой работы.

McKinsey: А как насчет организационных изменений, которые вам пришлось осуществить?

Костин Мандреа: Раньше процесс был моноспектаклем. Один и тот же человек был водителем, грузчиком и планировщиком маршрута. Мы все считали, что эти передовые работники лучше других могут принимать решения, что они точно знают, что положить в торговые автоматы. Но среда вокруг торговых автоматов изменилась, и это оказало на них слишком большое давление. Теперь мы нарезали процесс и специализировали компоненты. Мы создали позиции на складах, которые занимались только погрузкой и разгрузкой. Как уже упоминалось, теперь у нас есть операционные контроллеры. Таким образом, у нас есть разные роли с очень четкими, дисциплинированными рамками.Мы создали новые рабочие места, и это дало нам возможность повысить эффективность на каждом этапе процесса.

Помимо очень хорошего анализа, моя команда много работала с руководством на переднем крае. Мы проводили с ними время, ездили с ними по их маршрутам, чтобы точно понять, почему все произошло именно так, а не иначе. Мы провели бесчисленное количество часов на еженедельных встречах и последующих встречах, объясняя каждый шаг, чтобы создать приверженность — от высшего руководства организации до всех остальных ниже. Мы уделили внимание каждой детали.Это было нашим самым большим фактором успеха в управлении трансформацией и помогло нам преодолеть слои.

McKinsey: Изменилось ли ваше взаимодействие со сторонними операторами?

Костин Мандреа: Около 40 процентов наших операций выполняются собственными силами, а остальное выполняется сторонними логистическими операторами. CCBJI является результатом слияния в 2017 году 12 старых ботлеров, у каждого из которых свой путь выхода на рынок и своя философия работы. Некоторые из них делают все сами, некоторые отдают часть своего бизнеса на аутсорсинг.Но это не подход боттлеров мирового уровня; нам нужно было стандартизировать наши операции.

А когда речь идет о сторонних операторах или внешних партнерах, как я могу оценить их возможности и то, как я их оплачиваю и оцениваю? Нам нужно было, чтобы они следовали той же системе, что и Coca-Cola. Поэтому мы потратили время на то, чтобы возобновить взаимодействие с ними, чтобы помочь им и объяснить, что они должны изменить то, как они работают, несмотря на то, что они привыкли делать то же самое в течение последних 40 лет. Мы отправили наши команды по трансформации для работы с нашими внешними партнерами над улучшением их операционных моделей. Мы сказали им: «Отныне будет больше прозрачности, четких и простых целей, и мы перейдем к модели оплаты по результатам». Конечно, был небольшой зазор. А некоторые из них предпочли не продолжать наше сотрудничество и ушли. Сегодня у нас меньше партнеров, чем раньше, но у нас более прочные партнерские отношения и гораздо более эффективное сотрудничество.

McKinsey: Мы слышали, что COVID-19 ускорил многие цифровые инициативы.Это верно для CCBJI?

Костин Мандреа: Да, но с точки зрения отдела продаж мы должны были в первую очередь рассматривать это как кризис здравоохранения. Мы немедленно усилили протоколы безопасности масками, дополнительной защитой и защитными костюмами, чтобы все оставались в безопасности. Мы также первыми в мире разработали антибактериальную пленку, которую можно размещать на торговых автоматах для обеспечения дополнительной гигиены. Нашим клиентам также не нужно вступать в физический контакт с деньгами, потому что они могут использовать приложение Coke ON на своих телефонах.

Еще одно влияние COVID-19 заключалось в том, что мы увидели, что использование торговых автоматов с большими объемами в таких местах, как вокзалы, резко упало практически до нуля, в то время как больше людей использовали торговые автоматы на открытом воздухе. Таким образом, кризис COVID создал невероятную необходимость пойти еще дальше с точки зрения экономии средств, и нам немедленно пришлось изменить способ наполнения этих машин.

Когда в прошлом году мы начали преобразование, мы рассчитывали, что новый процесс будет развернут в течение 12–18 месяцев, начиная с пилотного проекта в Осаке.Мы планировали выходить в новый регион каждый квартал. С приходом COVID-19 мы столкнулись с двумя вариантами: либо отложить наш план и подождать, пока все не восстановится, либо полностью реализовать его. Мы решили, сейчас или никогда. Я хотел внедрить новую модель по всей стране в ближайшие несколько месяцев. Мы вышли в эфир 17 июля.

McKinsey: Какие преимущества принес ускоренный график?

Костин Мандреа: Несмотря на трудности, с которыми мы столкнулись при внедрении, и тот факт, что многие вспомогательные функции были перегружены, все наши показатели эффективности показали, что это было правильное решение.За четыре месяца после внедрения мы сократили наши маршруты на 20 процентов и избавились от 1000 грузовиков. В прошлых проектах, где мы говорили, что собираемся сократить количество грузовиков, грузовики стояли в углу. Мы вернули их при первых же признаках сбоя, а вместе с ними и расходы. На этот раз мы продали грузовики, так что эффективность никуда не делась.

Что еще более важно, наш эксперимент пробудил в нас интерес к цифровой трансформации. Мы стали мудрее и ищем лучшие способы использования технологий, чтобы сделать наши процессы еще умнее.Мы переходим ко второму этапу, который даст дополнительную экономию по функциям.

McKinsey: Что дальше в линейке цифровых инициатив?

Костин Мандреа: Если мы посмотрим на наше приложение Coke ON, мы почти у цели. Один из вариантов заключается в том, что, снабдив его небольшими дополнительными внутренними возможностями, мы сможем запустить это приложение как отдельное бизнес-подразделение, которое может стать новым каналом дохода за счет продажи услуг другим отделам и внешним компаниям.

И мы также смотрим на очевидное оборудование. Эта коробка торгового автомата по-прежнему почти такая же, как и 40 лет назад. Только 40 % моих машин умные; они могут отслеживать, что они продают, и могут общаться удаленно. Но и аппаратное, и программное обеспечение нуждаются в улучшении — мне нужно сделать их умными на 100%, мне нужно иметь возможность динамически изменять цены. Если товар закончился, а следующее пополнение будет на следующий день, могу ли я немного поднять цену на оставшиеся бутылки? Или, возможно, приостановить акцию? Или, если продукт не продается и срок его действия скоро истечет, могу ли я провести акцию по цене? Нам нужно изучить возможности партнерства, чтобы использовать эту возможность и сделать наши машины умнее.

Все смотрят на беспилотный ритейл. У нас это есть; мы знаем, как это сделать. И мы только начинаем делать его еще более эффективным. Мы находимся на начальных этапах создания экосистемы вокруг торгового автомата и его большей интеграции в повседневную жизнь.

Все смотрят на беспилотный ритейл. У нас это есть; мы знаем, как это сделать. И мы только начинаем делать его еще более эффективным. Мы находимся на начальных этапах создания экосистемы вокруг торгового автомата и его большей интеграции в повседневную жизнь.Например, это может быть решение для доставки «последней мили», чтобы расширить возможности и удобство для клиентов. Мы могли бы сотрудничать со службами доставки еды и использовать торговые автоматы в качестве виртуального склада. Курьер мог забрать еду из магазина, а холодные или горячие напитки в торговом автомате рядом с пунктом доставки.

Я очень горжусь тем, что CCBJI лидирует в области инноваций торговых автоматов в Японии. Что то, чего мы достигли до сих пор, — это развлечение. Я чувствую, что это очень многообещающе, и это будет отличная еда.

Роботы по доставке еды выходят на улицы

Твитнуть это:

DoorDash’s #deliveryrobot предназначен для доставки небольших заказов на короткие расстояния, выполняя работу, которая не нужна людям, занимающимся доставкой. #servicerobot

#didyouknow: #servicerobot DoorDash имеет #встроенные вокруг него камеры, обеспечивающие роботу обзор на 360 градусов.

роботов для доставки еды уже начали доставлять заказы клиентов в Северной Калифорнии.Небольшие сервисные роботы теперь появляются в ресторанах, загружаются едой, а затем отправляются к голодным посетителям.

DoorDash добавляет флот роботов-звездолетов

Компания DoorDash начала использовать роботов для доставки еды, чтобы доставлять заказы. Робот DoorDash может нести 22 фунта. еды. Пока он осуществляет доставку, отсек робота запирается, чтобы никто не мог украсть еду или вмешаться в нее. Когда сервисный робот прибывает в пункт назначения, DoorDash отправляет текстовое сообщение со ссылкой. Получатель щелкает ссылку, чтобы разблокировать робота доставки еды.

Небольшой сервисный робот имеет камеры, встроенные вокруг него, которые обеспечивают роботу обзор на 360 градусов. Робот может даже преодолевать различные препятствия, чтобы осуществить доставку. Он может взбираться на бордюры, поднимая колеса одно за другим, пока не встанет на тротуар. Он также может избегать столкновений с людьми и объезжать препятствия. Робот предназначен для доставки небольших заказов на короткие расстояния, а это работа, которая не нужна людям, занимающимся доставкой.

DoorDash говорит, что за 20 000 миль испытаний и после контакта с 4 миллионами человек не было ни одного случая кражи. DoorDash планирует добавить сирены, которые сработают, если робота схватят, привлекая внимание к угонщику роботов. Даже если кто-то сможет сбежать с роботом, его точное местоположение можно будет отследить. Его создатель Starship Technologies всегда точно знает, где находится робот.

Что могут (и не могут) роботы для доставки еды

Многим интересно, какие правила есть у роботов при доставке еды. В конце концов, существует так много правил безопасности пищевых продуктов. Но рекомендации по автоматизированной доставке еды еще предстоит разработать.Робот Starship движется медленно, с максимальной скоростью 4 мили в час. Таким образом, людям не нужно беспокоиться о том, что их переедет робот Starship. Нет другого способа достать еду, если у вас нет телефона.

Небольшие роботы для доставки еды могут удерживать только 22 фунта. еды, поэтому не рассчитывайте на автоматическую доставку. Сервисные роботы сканируют в обе стороны перед переходом улицы и должны уметь избегать столкновений с транспортными средствами и людьми.

Компании инвестируют в ботов для доставки, потому что жители городов ожидают немедленной или запланированной доставки почти всего.Компании также видят узкое место, вызванное тем, что транспортные средства борются за место на оживленных городских улицах. Транспортные средства доставки представляют угрозу безопасности, поскольку они часто блокируют велосипедные дорожки, пожарные гидранты и пешеходные переходы. Роботы также могут сэкономить компаниям много денег на доставке последней мили.

Узнайте, как роботы для обслуживания клиентов повышают эффективность, прочитав Профессиональные сервисные роботы и AI, улучшающие обслуживание клиентов.

Роботы выходят на улицы по мере роста спроса на доставку еды

ЭНН-АРБОР, штат Мичиган.(AP) — Доставка еды роботами больше не является предметом научной фантастики. Но вы можете не увидеть его в вашем районе в ближайшее время.

Сотни маленьких роботов __ высотой по колено, способных удерживать около четырех больших пицц __, теперь перемещаются по кампусам колледжей и даже по некоторым городским тротуарам в США, Великобритании и других странах. В то время как роботы тестировались в ограниченном количестве до того, как разразился коронавирус, компании, производящие их, говорят, что нехватка рабочей силы, связанная с пандемией, и растущее предпочтение бесконтактной доставки ускорили их развертывание.

«Мы увидели, что спрос на использование роботов просто зашкаливает», — сказал Аластер Вестгарт, генеральный директор Starship Technologies, которая недавно завершила свою 2-миллионную поставку. «Я думаю, что спрос был всегда, но он был вызван эффектом пандемии».

Флот Starship насчитывает более 1000 роботов по сравнению с 250 в 2019 году. Скоро будут развернуты еще сотни. Они доставляют еду в 20 кампусов США; Скоро добавится еще 25. Они также работают на тротуарах в Милтон-Кинсе, Англия; Модесто, Калифорния; и родной город компании Таллин, Эстония.

Конструкции роботов различаются; например, у некоторых четыре колеса, а у некоторых шесть. Но, как правило, они используют камеры, датчики, GPS, а иногда и лазерные сканеры, чтобы самостоятельно перемещаться по тротуарам и даже пересекать улицы. Они двигаются со скоростью около 5 миль в час.

Удаленные операторы следят за несколькими роботами одновременно, но говорят, что им редко приходится нажимать на тормоза или объезжать препятствие. Когда робот прибывает в пункт назначения, клиенты вводят код в свои телефоны, чтобы открыть крышку и забрать свою еду.

У роботов есть недостатки, которые пока ограничивают их полезность. Они электрические, поэтому их нужно регулярно заряжать. Они медленные и обычно остаются в пределах небольшого заранее нанесенного на карту радиуса.

Они также негибкие. Например, клиент не может сказать роботу оставить еду за дверью. А некоторые большие города с переполненными тротуарами, такие как Нью-Йорк, Пекин и Сан-Франциско, не приветствуют их.

Но Билл Рэй, аналитик консалтинговой фирмы Gartner, говорит, что роботы имеют большое значение в корпоративных и университетских городках или в новых сообществах с широкими тротуарами.

«Там, где вы можете его развернуть, доставка роботов будет расти очень быстро», — сказал Рэй.

Рэй сказал, что было немного сообщений о проблемах с роботами, за исключением случайной стайки детей, которые окружают одного и пытаются его запутать. Starship ненадолго приостановил работу в Университете Питтсбурга в 2019 году после того, как пользователь инвалидной коляски сказал, что робот заблокировал ей доступ к пандусу. Но в университете заявили, что поставки возобновятся, как только Starship решит проблему.

Патрик Шек, первокурсник Государственного университета Боулинг-Грин в Боулинг-Грин, штат Огайо, получает доставку от робота Starship три или четыре раза в неделю, когда уходит с занятий.

«Робот подъезжает как раз вовремя, чтобы я пообедал», — сказал Шек. Bowling Green и Starship берут 1,99 доллара плюс сервисный сбор за каждую доставку робота.

Конкурент Kiwibot со штаб-квартирами в Лос-Анджелесе и Медельине, Колумбия, говорит, что теперь у него есть 400 роботов, которые доставляют товары в университетских городках и в центре Майами.

Компании по доставке также выходят на рынок. Недавно Grubhub заключил партнерское соглашение с российским производителем роботов Yandex для развертывания 50 роботов в кампусе Университета штата Огайо в Колумбусе, штат Огайо.Grubhub планирует в ближайшее время добавить больше кампусов, хотя компания подчеркивает, что пока сервис не будет выходить за рамки колледжей.

Заказы на доставку в США подскочили на 66% за год, закончившийся в июне, по данным консалтинговой компании NPD. И спрос на доставку может оставаться повышенным даже после ослабления пандемии, потому что клиенты привыкли к удобству.

Джи Хе Ким, шеф-повар и управляющий партнер ресторана Miss Kim в Анн-Арборе, штат Мичиган, сильно полагалась на роботов-доставщиков, когда ее столовая была закрыта в прошлом году. Ким сотрудничала с местной компанией по производству роботов Refraction AI незадолго до начала пандемии.

Ким предпочитает роботов сторонним службам доставки, таким как DoorDash, которые берут значительно больше и иногда отменяют заказы, если у них не хватает водителей. По ее словам, компании по доставке также упаковывают несколько заказов за поездку, поэтому иногда еда доставляется холодной. Роботы принимают только один заказ за раз.

Ким сказала, что роботы также привлекают клиентов, которые часто публикуют видео своих взаимодействий.

«Это очень мило и необычно, и не нужно было сталкиваться с людьми лицом к лицу. Это было утешением», — сказала Ким. Спрос на доставку упал с тех пор, как ее столовая снова открылась, но роботы по-прежнему доставляют около 10 заказов в день.

В то время как Ким удалось сохранить своих сотрудников на протяжении всей пандемии, другие рестораны изо всех сил пытаются найти работников. В недавнем опросе 75% владельцев ресторанов в США заявили Национальной ассоциации ресторанов, что наем и удержание сотрудников является их самой большой проблемой.

Многие рестораны хотят заполнить пустоту роботизированной доставкой.

«Сейчас в стране нет ни одного магазина с достаточным количеством курьеров», — сказал Деннис Мэлони, старший вице-президент и директор по цифровым технологиям Domino’s Pizza.

Domino’s сотрудничает с Nuro, калифорнийским стартапом, чьи 6-футовые беспилотные капсулы развивают максимальную скорость 25 миль в час по улицам, а не по тротуарам. Nuro тестирует доставку продуктов и еды в Хьюстоне, Фениксе и Маунтин-Вью, Калифорния.

Мэлони сказал, что вопрос не в том, начнут ли роботы делать больше доставок, а в том, когда они это сделают. Он считает, что такие компании, как Domino, в конечном итоге будут использовать сочетание роботов и водителей в зависимости от местоположения. Тротуарные роботы могут работать, например, на военной базе, а Nuro идеально подходит для пригородов. Вождение по шоссе будет оставлено людям-рабочим.

Мэлони сказал, что на данный момент доставка Nuro дороже, чем использование водителей-людей, но по мере расширения масштабов и усовершенствования технологии затраты будут снижаться.

Для более дешевых тротуарных роботов __, которые оцениваются примерно в 5000 долларов или меньше __, еще проще сократить расходы на доставку людьми. По данным сайта вакансий Indeed.com, средний водитель Grubhub в Огайо зарабатывает 47 650 долларов в год.

Но роботы не всегда оплачивают работу по доставке. В некоторых случаях они помогают их создавать. До прибытия роботов Starship Боулинг-Грин не предлагал доставку из столовых в кампусе. С тех пор компания наняла более 30 человек в качестве бегунов между кухнями и роботами, сказал представитель столовой Bowling Green Джон Захрич.

Брендан Уитчер, технический аналитик консалтинговой фирмы Forrester, говорит, что легко прийти в восторг от возможностей доставки роботов, подобных Jetsons. Но в конечном итоге роботам придется доказать, что они каким-то образом создают преимущество.

«Возможно, мы увидим, как это перерастет во что-то еще», — сказал он. «Но сейчас самое подходящее время и место для компаний, рассматривающих возможность использования роботов, чтобы протестировать их, извлечь из них уроки и провести собственную оценку».

___

Журналист AP Video Майк Хаусхолдер из Боулинг-Грин, штат Огайо.

Что такое CD4ML? Объяснение непрерывной доставки с машинным обучением — BMC Software

Применение науки о данных к вашей модели непрерывной доставки (CD) является ключом к получению реальных результатов.

В мире, где преобладает CI/CD, растущие потребности в непрерывном развертывании программного обеспечения должны включать принципы машинного обучения и управления данными. Предприятиям необходимо выйти за рамки принципов DevOps, поддерживаемых наукой о данных…

Вместо этого мы рассматриваем операции машинного обучения (MLOps).

Непрерывная интеграция и непрерывная доставка должны поддерживаться моделями машинного обучения в новом типе жизненного цикла. Интегрируя создание среды, которая сочетает в себе CI/CD и машинное обучение, известную как CD4ML, каждый шаг вашего бизнеса основан на данных. Когда вы знаете, куда хотите попасть, данные проложат путь к цели. Когда вам нужно понять, где вы находитесь, данные сообщают вам, как укрепить свои позиции.

Но это не простой процесс. Интеграция данных, специалистов по данным и обучения модели данных сопряжена с множеством проблем, в основном связанных со стоимостью и неопределенным количеством времени, которое может потребоваться для получения рабочей модели данных.Могут ли модели машинного обучения улучшить потребности вашего бизнеса в области непрерывной доставки? Давайте разберемся.

Как непрерывная поставка работает с машинным обучением

Непрерывная поставка с машинным обучением требует другого бизнес-процесса. Хотя мы все привыкли к процессам DevOps, существует риск того, что эти методы станут неэффективными, если данные не будут должным образом интегрированы. Команда DevOps с инженером данных, который консультирует модель, не является командой CD4ML.

Что такое CD4ML?

Непрерывная разработка для машинного обучения — это новый подход к разработке программного обеспечения. Принципы и практика CD4ML основаны на машинном обучении и моделях данных для информирования традиционных процессов разработки программного обеспечения, обучающих данных, чтобы сделать конвейер развертывания более гибким и более ориентированным на пользователя.

Непрерывная разработка и непрерывная интеграция обеспечиваются данными, полученными от групп, отвечающих за сбор данных и управление ими. Новые данные становятся главной заботой инженеров по машинному обучению и специалистов по разработке программного обеспечения.

Структура CD4ML

Для работы CD4ML требуется четыре ключевых этапа:

1. Исследователи данных собирают, анализируют и представляют гипотезы группе разработчиков.
2. Команда DevOps интегрирует результаты в существующие приложения и службы.
3. Инженеры данных постоянно анализируют и обновляют данные, чтобы оптимизировать используемую модель данных.
4. Представители бизнеса представляют результаты исследователям данных, которые затем собирают и исследуют новые данные, чтобы соответствовать желаемым потребностям разработки программного обеспечения.

Этот процесс не происходит как линейный конвейер.Это постоянный, циклический процесс, в котором представители бизнеса должны сообщать результаты ученым, изучающим данные. Это завершает цикл и обеспечивает непрерывную разработку и непрерывное развертывание с желаемыми и необходимыми функциями.

Каждый этап цикла CD4ML относится к данным и бизнес-результатам для получения реальных результатов. (Источник: ThoughtWorks)

Сравнение CD4ML и DevOps

В производственной среде, основанной на машинном обучении, процесс разработки программного обеспечения управляется наборами данных и инженерами по машинному обучению.Инжиниринг данных информирует модели данных в производстве, позволяя циклам разработки постоянно обращаться к информации, управляемой учеными.

Конвейеры в команде MLOps работают, постоянно передавая новую информацию на следующий этап. Это позволяет разрабатывать модели, отслеживать модели, разрабатывать на основе информации и пересматривать цели и желаемые результаты, лежащие в основе системы машинного обучения.

Является ли CD4ML лучшим подходом, чем DevOps?

DevOps широко применяется, но сейчас самое время перевести ваши производственные команды на новую парадигму.При правильном внедрении встраивание анализа данных и внедрения в ваш рабочий процесс разработки программного обеспечения позволяет:

Конечно, это не все положительно. Фактически, CD4ML, как правило, непомерно дорог для малого и среднего бизнеса из-за затрат на найм и общего обслуживания, связанного с использованием всей группы данных для интеграции с конвейером DevOps. Стоит ли оно того? Если у вас небольшой бизнес, вы можете подумать, что нет.

Преимущества и недостатки CD4ML

Преимущества CD4ML	Недостатки CD4ML
Пользовательские данные анализируются и внедряются благодаря специалистам по данным и построению моделей, объясняющих намерения пользователей.	Стоимость команды специалистов по обработке и анализу данных серьезно ограничивает количество компаний, способных нанять достаточное количество инженеров и ученых по обработке данных для внедрения CD4ML и улучшение конечного продукта с точки зрения многих экспертов.	Первоначальная разработка не выполняется быстрее , так как группа данных может работать только при наличии фактических данных для использования
Улучшенный контроль версий достигается за счет постепенного добавления небольших фрагментов кода в существующее программное обеспечение на основе анализа данных .	Создание эффективных моделей данных — медленный процесс , а это означает, что бизнес, который хочет внедрить CD4ML, не увидит результатов до тех пор, пока группа данных не обучит модель эффективно группа специалистов по обработке и анализу данных внедряет в процесс разработки пакеты меньшего размера, ускоряя производство и обеспечивая лучший контроль версий

Как CD4ML улучшает бизнес?

В зависимости от размера вашего бизнеса Непрерывная поставка для машинного обучения позволяет интегрировать и использовать определенные данные для улучшения процесса разработки программного обеспечения. Это позволяет улучшить развертывание программного обеспечения, поскольку непрерывная доставка и развертывание программного обеспечения определяются данными, которые вы собираете от своих пользователей.

Внедрение CD4ML в рабочий процесс вашего бизнеса создает более четко определенный подход к обновлениям и улучшениям. Данные о ваших пользователях необходимо анализировать и учитывать, прежде чем их можно будет правильно использовать для улучшения разработки. Вот почему вам нужны как специалисты по данным, так и инженеры по данным:

• Специалисты по данным очищают и подготавливают ваши данные, прежде чем разработчики смогут внести изменения.
• Инженеры по обработке данных поддерживают актуальность этих данных и их соответствие потребностям вашего бизнеса.

Хотя подходы DevOps невероятно популярны в мире программного обеспечения, переход на подход MLOps позволит вашему бизнесу сделать следующий шаг. Ваша организация встраивает данные в процесс разработки, ускоряя производство и точно определяя точные решения бизнес-проблем по мере их возникновения.

Если вы можете позволить себе расширить свой процесс, включив в него обширные группы анализа данных, почему бы вам не интегрировать его в конвейер DevOps?

Связанное чтение

Эти сообщения являются моими собственными и не обязательно отражают позицию, стратегию или мнение BMC.

Видите ошибку или есть предложение? Пожалуйста, сообщите нам об этом по электронной почте [email protected].

Как прогнозировать время доставки грузов с помощью облачных моделей машинного обучения

За последние несколько лет в сфере транспорта и логистики наблюдается рост торговли, а рост спроса стимулируется электронной коммерцией и онлайн-продажами. Однако этот долгожданный рост сопровождался все более требовательным потребителем, стремящимся к уверенности и надежности в предоставлении своих услуг наряду с более конкурентной средой, что привело к снижению цен с ужесточением маржи.

Согласно недавнему исследованию BCG, пандемия COVID-19 способствовала еще большему росту объемов электронной торговли в мире, при этом объемы электронной торговли только в США увеличились на 58 % в годовом исчислении. Однако крупные почтовые операторы и операторы посылок страдают от снижения прибыльности и общего ухудшения финансового положения. Сегодняшние цепочки поставок более динамичны и хрупки, чем в прошлом, и для поддержания масштабируемости и прибыльности этих логистических предприятий необходимы другие инструменты.

Наше решение

Inawisdom, ведущий партнер-консультант AWS, работает вместе с AWS над предоставлением машинного обучения ряду компаний в сфере транспорта и логистики, помогая им справляться с этими новыми задачами и требованиями.

Вместе мы обеспечиваем трансформационные изменения для наших клиентов в области транспорта и логистики, воздействуя на некоторые из наиболее важных областей их сквозных операций, включая:

• Прогнозирование точного времени доставки и быстрое и эффективное предоставление информации о статусе доставки.
• Оптимизация затрат на транспортировку и доставку, включая углеродный след, и сокращение «попыток» доставки.
• Прогнозирование спроса и управление ресурсами, чтобы убедиться, что сеть доставки работает с оптимальной пропускной способностью.
• Расширение потребительского опыта и предложения продуктов за счет большей точности и коммуникации.
• Быстрое реагирование на незапланированные изменения и проблемы, такие как COVID-19.

Одним из самых узнаваемых первопроходцев и провидцев в этой области является глобальный поставщик логистических услуг Aramex.Aramex находится на Ближнем Востоке, ежедневно обрабатывая тысячи отправлений как в регионах, так и по всему миру. Желая выделиться и активно адаптироваться к революции в области электронной коммерции, Aramex внедряет программу цифровой трансформации по всей цепочке поставок своего бизнеса, ориентированную на клиентов и операционное превосходство.

В этом блоге мы хотим посмотреть на машинное обучение в действии; как это влияет на современный транспортный и логистический бизнес в реальном мире. Мы подробно рассмотрим взаимодействие с Aramex, которое использует машинное обучение для прогнозирования сроков доставки и преимуществ, которые оно приносит своему бизнесу и конечным клиентам.

Путешествие Aramex

Aramex был инновационным и быстро реагировал на постоянно меняющийся мир вокруг него. Это включает в себя добавление новых возможностей в свой бизнес-краудсорсинг, инвестиции в новые технологии, такие как автономные транспортные средства, и использование передового многоканального подхода для охвата клиентов.Ключевой движущей силой Aramex на конкурентном рынке, на котором она работает, является постоянное отличие и улучшение услуг, которые компания предлагает всем своим клиентам.

Рисунок 1. Цифровой опыт

Эта культура инноваций побудила Мохаммада Слика, CDO Aramex, в 2018 году изложить основную новую стратегию под названием «Цифровой опыт», как показано на рис. 1. В основе стратегии лежит цифровое ядро. Digital Core использует большие данные и расширенную аналитику, включая машинное обучение, чтобы революционизировать «последнюю милю» для клиентов.Последняя миля в логистике относится к этому заключительному элементу процесса доставки — часто эта фаза наиболее подвержена изменениям и труднее всего предсказуема, но является наиболее важной для клиента. Примером того, как Aramex добилась значительных улучшений для своих клиентов, является прогнозирование времени в пути с использованием машинного обучения, что обеспечивает гораздо большую точность на последней миле.

Создание модели времени прохождения ML

Для лучшего и более точного прогнозирования времени прохождения можно использовать одно- или многоэтапный подход.Подход с несколькими ногами обычно работает лучше, поскольку можно оценить различные функции и то, как они по-разному влияют на ноги. Примеры ножек для международных отправлений:

• Самовывоз до пункта отправления: Сбор посылки и ее прибытие в центр обработки.
• Время полета от пункта отправления до пункта назначения: Посылка покидает центр обработки, отправляется в рейс, продолжительность полета и выгружается на другом конце.Здесь самое главное – дальность полета.
• Таможенное время: Количество времени, необходимое для прохождения таможни, очень зависит от стоимости груза, налогов, подлежащих уплате, и дня недели – от количества отправлений, которые могут быть обработаны, и часов работы таможенный персонал различается по дням недели.
• Пункт назначения последней мили: Посылка покидает таможню, прибывает в центр обработки для выполнения, загружается в фургон, а затем передается конечному покупателю на другом конце.

Для простоты мы рассмотрим данные о времени полета из пункта отправления в пункт назначения (обратите внимание, что это не фактические данные Aramex — они надежно заблокированы). На нем четко показаны некоторые стандартные функции, которые следует учитывать для вашей модели, и их важность:

Рисунок 2 Особенности

Чтобы иметь возможность предсказать наше целевое значение, лучше всего подходит линейный регрессор, и вам может потребоваться разработать дополнительные функции, в зависимости от вашего набора данных и алгоритма. В модели времени прохождения используется алгоритм Amazon SageMaker XGBoost, а для реального набора данных используется более 12 функций (как числовых, так и категориальных). Обучение состояло из 6,3 миллиона строк данных и заняло восемь часов на одном экземпляре ml.m4.4xlarge.

После обучения можно выполнять тестовые прогнозы, и в следующих таблицах показаны некоторые примеры прогнозов для упрощенного примера:

Архитектура

Архитектура варианта использования Digital Core и времени передачи основана на предоставлении озера/озера данных.Это включает в себя получение данных из ряда источников по всему бизнесу Aramex и возможность централизованного хранения данных. Затем расширенная аналитика и машинное обучение используются для использования этого хранилища информации и множества данных, содержащихся в нем. Это было достигнуто с помощью бессерверного подхода и следующей архитектуры:

.

Рисунок 3 Архитектура

Архитектура (как показано на рис. 3) состоит из двух ключевых элементов. Во-первых, кластер Amazon Redshift с 24 узлами и хранилищем 3.5 ТБ данных (последние 3 месяца) в виде горячих данных и использование Redshift Spectrum для запроса данных за 7,5 лет, хранящихся в Amazon S3. Другой ключевой элемент — Amazon SageMaker. Amazon SageMaker использовался для нескольких аспектов: обнаружение с помощью ноутбуков, обучение моделей (более 600 часов в течение последнего года во всех случаях использования Aramex) и вывод в режиме реального времени до 4 миллионов прогнозов в день в пиковые периоды, такие как Курбан-байрам. и Черная пятница (как показано на рисунке 4).

Рисунок 4 Прогнозы на день

Эти элементы встроены и интегрированы с использованием бессерверных технологий, таких как Amazon API Gateway и AWS Lambda.Результаты достигают целевого времени отклика менее 200 миллисекунд. На рисунке 5 показано время отклика для процентилей p50, p90 и p95 в миллисекундах.

Рисунок 5 – Время отклика

Бизнес-результаты

Модель машинного обучения времени доставки помогла повысить точность прогнозов доставки на 74 % и сократить объемы колл-центров на 40 %, поскольку клиентам предоставляются более реалистичные сроки доставки, и поэтому они не звонят, чтобы проверить, где находится их доставка. В 2019 году сценарий использования времени передачи, архитектура и процесс загрузки были реализованы всего за восемь недель, и за последние два года архитектура была расширена и теперь охватывает более 15 других вариантов использования, в которых используется машинное обучение.

В чем разница в мудрости?

Inawisdom является ведущим партнером-консультантом AWS и признан партнером года Amazon по машинному обучению в регионе EMEA в 2020 году. Inawisdom специализируется на оказании помощи компаниям во всех аспектах машинного обучения и его жизненного цикла; определение возможностей, выявление того, какие идеи содержатся в их данных, разработка моделей и решений машинного обучения, внедрение этих решений, а затем их операционализация, включая адаптацию моделей к изменениям в поведении и данных, как это наблюдалось во время пандемии COVID-19.

Inawisdom предлагает комплексный подход к машинному обучению и данным. Это возможно только при наличии междисциплинарной команды экспертов AWS в Inawisdom. Этот опыт охватывает целый ряд областей, а не только машинное обучение. Ключевыми элементами развертывания машинного обучения являются прием данных и управление ими, структура и стратегия учетной записи AWS, сеть и подключение, инфраструктура и безопасность, платформа и масштабируемость, DevOps, MLOps и многое другое. Этот широкий спектр навыков и экспертов сочетается с многолетним проверенным опытом в этой области, нашим облачным наследием и внутренним стремлением к совершенству.

Для Aramex у Inawisdom были целеустремленность, опыт и способность быстро и эффективно предоставлять цифровой опыт. Пытаясь развернуть машинное обучение ранее, Aramex изо всех сил пыталась найти нужных экспертов и навыки для реализации своего видения, пока компания не привлекла Inawisdom вместе с AWS для своей цифровой трансформации. Взаимодействие началось как центральный компонент стратегии Aramex по созданию цифрового ядра. Inawisdom построила цифровое ядро ​​для Aramex, а затем взяла модели Aramex для прогнозирования времени прохождения, которые существовали в Jupiter Notebooks, и за восемь недель построила полное решение, дающее надежные прогнозы, которые Aramex может внедрить в свой цифровой опыт. Наконец, Inawisdom ввела решение в эксплуатацию и теперь управляет им 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году для Aramex (включая операции машинного обучения, такие как регулярное переобучение моделей), обеспечивая точность и ценность решения в долгосрочной перспективе.

В чем отличие AWS?

Несколько транспортных и логистических компаний, таких как Aramex, выбирают технологию машинного обучения AWS из-за глубины и широты сервисов машинного обучения AWS, которые могут решать множество задач и задач по всей цепочке поставок.AWS предлагает три уровня технологии машинного обучения. На верхнем уровне стека AWS предлагает сервисы ИИ, которые клиенты могут включать в свои существующие приложения и бизнес-процессы без необходимости создавать и обучать алгоритмы. Специально для транспорта и логистики AWS предоставляет такие возможности, как прогнозирование временных рядов для прогнозирования объемов поставок, обнаружение мошенничества для повышения безопасности финансовых транзакций, распознавание естественного языка для извлечения полезной информации из юридических и коммерческих документов. В середине находится Amazon SageMaker, который предоставляет каждому разработчику и специалисту по данным возможность создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в любом масштабе. Это устраняет сложность каждого шага рабочего процесса машинного обучения, поэтому клиенты могут более легко развертывать варианты использования машинного обучения, начиная от профилактического обслуживания и заканчивая компьютерным зрением, применяемым для оптимизации консолидации грузов и прогнозирования поведения клиентов. Нижний уровень предназначен для опытных специалистов по машинному обучению, включая продвинутых разработчиков и специалистов по данным.Компании, использующие этот уровень, могут самостоятельно создавать, настраивать, обучать, развертывать модели и управлять ими, а также работать на уровне инфраструктуры, где AWS предоставляет наиболее экономичный набор вычислительных ресурсов для рабочих нагрузок машинного обучения, доступных в облаке.

Узнать больше

Если вы хотите узнать больше о том, как Inawisdom и AWS могут помочь вашей организации с помощью передовых технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, свяжитесь с Inawisdom. Прочтите полный пример использования Aramex, чтобы узнать больше, а если вы готовы начать работу с машинным обучением, ознакомьтесь с предложением библиотеки решений AWS — «Обнаружение машинного обучения как услуга» — и свяжитесь с нами.

Подход машинного обучения к оценке сроков поставки промышленного оборудования

Дуглас Халим, Александр Хартман, Адитья Джаривала, Ришаб Мохан, Мэтью А. Лэнхэм
Университет Пердью Школа менеджмента Краннерта
[email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]

Введение

Основной целью данного исследования является понимание ключевых факторов в прогнозировании сроков поставки промышленного оборудования и разработка модели для точного прогнозирования.По сравнению с потребительским оборудованием, которое, как правило, хранится на складах и может быть легко отслежено, крупногабаритное промышленное оборудование, изготавливаемое на заказ, не обладает такой гибкостью. Оборудование не только должно соответствовать спецификациям заказчика, но также должно учитывать трудности, связанные с крупномасштабными международными перевозками. Эти прогностические модели могут использоваться компаниями для лучшего понимания своей цепочки поставок, времени отклика клиентов и любых проблем, которые могут замедлить доставку оборудования.

Этот совместный проект с отраслевым партнером мотивирован двумя причинами:

1) Прогнозное моделирование для приложений цепочек поставок
Прогнозные приложения в управлении цепями поставок становятся сегодня наиболее распространенными проблемами, с которыми сталкиваются крупные компании. Возможность прогнозировать различные этапы жизненного цикла продукта легко применима к потребительским товарам, но не к крупному промышленному оборудованию.

2) Прозрачность сроков выполнения заказа
Промышленные компании, производящие специализированные товары/товары, изготовленные по индивидуальному заказу, сталкиваются с проблемами измерения всех этих комбинаций оборудования, покидающего свои предприятия. Прогнозирование сроков выполнения заказов позволяет компаниям сократить операционные расходы, оптимизировать капитал, увеличить доходы и улучшить свои конкурентные преимущества. Клиенты смогут более эффективно распределять ресурсы и снижать риски за счет уверенности в своих покупках продуктов.

Методология

Источники данных

Данные, которые использовались для создания нашей модели, представляли собой набор данных, предоставленный партнером компании, который содержал 1 200 986 строк и 51 столбец, состоящий из комбинации нескольких источников данных, которыми располагал корпоративный партнер.Эти данные включали в себя различную информацию, такую ​​как тип продукта каждой единицы оборудования, производитель, где продукт был создан, покупатель продукта, а также различные даты и координаты, связанные с заказом и доставкой. Каждая запись также имела уникальный серийный идентификатор и измерение времени выполнения заказа в днях, которое стало нашей зависимой переменной.
Рис. 1. Идентификация модели прогнозирования

Исследовательский анализ данных

Первый шаг нашего процесса включал очистку данных и принятие решения о том, какие переменные оставить для окончательного моделирования.Большая часть данных была категоричной, и многие переменные были полностью коррелированы с другими (например, продуктовая линейка и продуктовое подразделение), а это означало, что мы должны были тщательно следить за тем, чтобы в нашем окончательном наборе данных не было ничего лишнего. Кроме того, большое количество категориальных переменных также означало необходимость создания многих фиктивных переменных. Кроме того, во многих столбцах, особенно с датами, отсутствовало до 90% данных, что также необходимо было учитывать.Кроме того, в результате нечистых данных существовали явные выбросы, что приводило к записям времени опережения от нуля дней до нескольких лет, что невозможно в этом сценарии.
Кроме того, были заданы координатные переменные, но не было рассчитано расстояние между покупателем и производителем. Поскольку это представляло собой важный аспект прогнозируемого времени выполнения заказа, эту переменную необходимо было добавить.

Подготовка данных

Перед дальнейшим изменением данных мы хотели добавить необходимые функции, которых не было, например, переменную расстояния.После того, как они были рассчитаны и добавлены к каждой записи, были удалены определенные столбцы, которые либо отсутствовали в подавляющем большинстве записей и не могли быть рассчитаны, либо не имели отношения к нашей прогностической модели с учетом других присутствующих переменных (например, дат, деления, координат). , и т.д.). Кроме того, выпадающие строки были удалены, а время выполнения заказа было ограничено от 10 до 300 дней, что представляет собой разумный диапазон ожидаемого времени выполнения заказа.
Все оставшиеся незавершенные дела также были удалены.Чтобы еще больше разбить данные и позволить нам тестировать модели на меньшем наборе данных, данные были разделены на подмножества по типам продуктов, для которых в общей сложности было 43. Оттуда оставшиеся категориальные переменные были преобразованы в фиктивные переменные для использования в окончательном процессе моделирования, в результате чего был получен набор данных примерно из 1000 столбцов в зависимости от типа продуктовой линейки, по которой были представлены данные. После того, как данные были нормализованы до достоверности 90% во время подготовки, данные были готовы для процесса построения модели.

Разделение данных и PCA

Чтобы гарантировать, что модели были не только правильно обучены, но и давали точные прогнозы в тестовом наборе, данные были разделены на два подмножества с использованием разделения 80/20. Учитывая большой размер данных линейки продуктов, это разделение предоставило достаточно данных как для обучения, так и для тестирования. Однако из-за сотен столбцов набор данных по-прежнему был невозможен для построения моделей, поэтому был проведен анализ основных компонентов (PCA) для компиляции ключевых переменных и, в конечном итоге, уменьшения размеров набора данных перед моделированием. .Как по графику осыпи, так и по собственным значениям мы определили, что около 13 основных компонентов объясняют примерно 75% дисперсии данных, поэтому 13 ПК были выбраны для дальнейшего использования в будущих моделях.

Рисунок 2: Участок осыпи

Результаты

Модель решения

Для нашего анализа мы решили обучить и внедрить несколько моделей машинного обучения, включая линейную регрессию, гребенчатую регрессию, регрессию с наименьшим абсолютным сокращением и оператором выбора (LASSO), искусственную нейронную сеть, случайный лес, модель повышения градиента (GBM), поддержку Векторная машина (SVM) и окончательная модель ансамбля.Чтобы оценить модель, мы не только посмотрели на RMSE (среднеквадратичное отклонение), но также рассчитали процент случаев, когда прогнозируемое время выполнения заказа составляло +/- 7, 10 и 14 дней от фактического времени выполнения.

Этот метод оценки был запрошен партнером компании, и он поможет определить, могут ли модели правильно измерять в пределах приемлемого для отрасли порогового значения дней, если они применяются для решения реальных задач. Для согласованности каждая из моделей выполнялась на продуктовой линейке с наибольшим количеством записей, при этом результаты соответствовали только этому продукту.

Сравнение моделей Модели

Рисунок 3: Сравнение RMSE

Рисунок 4: Сравнение точности

Учитывая измерения RMSE и точность прогнозирования времени выполнения в пределах определенных пороговых значений, модель случайного леса является превосходной моделью для прогнозирования времени выполнения в нашей задаче. Несмотря на то, что все оборудование изготавливается на заказ, а на изготовление и доставку большей части оборудования уходят месяцы, эта модель способна предсказать время выполнения заказа в пределах 14 дней от фактического времени около 71.2% времени, а предсказать в течение 10 дней и 7 дней 61,8% и 52,4% времени соответственно. Поскольку продукты являются сложными, и бесчисленное множество факторов и внешних условий влияют на общее время их выполнения, даже модель с такой точностью может быть очень полезной при применении к реальным условиям.
Кроме того, была проведена оценка каждой из линеек отдельных продуктов, чтобы выяснить, не обладает ли какая-либо из них дополнительными невыясненными отклонениями, приводящими к увеличению ошибки модели.

Рисунок 5: Сравнение конкретных продуктовых линеек (RMSE)

Выводы

Чтобы улучшить наше моделирование в будущем, необходимо будет собрать дополнительные данные о небольших линиях продуктов и деталях, а также о большем количестве функций уровня завода.Кроме того, дополнительный тест дисперсии на уровне факторов был бы полезен для выявления потенциальных областей в бизнесе для повышения эффективности.
Производители могут использовать подходы к прогнозному моделированию, чтобы предоставлять клиентам точную информацию об отгрузке своей продукции. Прогнозирование времени выполнения заказа позволяет производителям использовать производство точно в срок, снижая высокие затраты на хранение, эффективно распределять ресурсы в пиковые сезоны и эффективно управлять поставщиками.

Благодарности

Особая благодарность Центру деловой информации и аналитики Purdue за поддержку.

О доставке игровых призов когтеточки.

Пожалуйста, отправляйте запросы на доставку из раздела «Доставить приз» на вашей странице «Моя страница».

— Доставка по Японии

Ваши призы могут быть отправлены бесплатно с помощью билетов на бесплатную доставку.

Билет на бесплатную доставку выдается каждый понедельник в 0:00 (JST).
Можно оставить максимум один Билет на бесплатную доставку, и его нельзя перенести на следующую неделю.

Если вы уже использовали свой билет на этой неделе, вы можете подождать до следующего понедельника, чтобы следующий билет доставил ваши призы бесплатно.

Вы можете сделать запрос на доставку нескольких призов одновременно.

Следующие SP будут взиматься за каждую доставку, за исключением случаев использования «Билета бесплатной доставки».

— Доставка за пределы Японии

За каждую доставку за пределы Японии взимается фиксированная ставка в размере 2000 SP.
Обратите внимание, что билеты с бесплатной доставкой не будут предоставлены, если при регистрации вы выберете жилой район, отличный от Японии.

О запросах на доставку

Вы можете отправлять запросы на доставку из раздела «Доставить приз» на своей странице «Моя страница».

При отправке запроса на доставку введите правильную информацию о доставке, например адрес доставки. Обратите внимание, что могут возникнуть трудности, если ваша информация неверна.

После отправки информация о доставке регистрируется в адресной книге.Вы сможете легко заполнить свой запрос, выбрав зарегистрированную информацию из адресной книги для будущих запросов на доставку.

Призы могут быть отправлены только победителю, а не другим клиентам в соответствии с условиями обслуживания.

Процесс после отправки запросов на доставку

Время доставки

Как правило, ГОТОН! начнет упаковку и отправку призов со следующего рабочего дня после получения запроса на доставку. Однако обратите внимание, что доставка призов может занять около недели из-за загруженности процесса доставки.

Кроме того, процесс доставки может занять больше времени в периоды занятости. В этом случае мы отдельно проинформируем вас о статусе доставки.

О компаниях доставки

Доставка призов будет происходить следующим образом.

• Доставка по Японии: Yamato Transport Co.
• Доставка за пределы Японии: Почта Японии (EMS)

Срок хранения

О сроке хранения призов

Срок хранения полученных вами призов составляет 15 дней со дня получения.

Все права на призы, хранящиеся по истечении срока хранения, будут аннулированы. Пожалуйста, убедитесь, что вы не забыли отправить запросы на доставку.

Передача призов

Если ваш приз возвращается к нам из-за отсутствия или неверного адреса, мы будем хранить приз в соответствии с правилами срока хранения.
Вы можете оформить повторную доставку, заплатив комиссию в течение периода хранения.