Экономическая оценка проектных решений служит важным инструментом обоснования их применимости в условиях ограниченности ресурсов и высокой конкуренции на глобальном авторынке. Проведённый ранее анализ показал, что предложенные цифровые, организационные и инфраструктурные меры способны повысить устойчивость логистики, но требуют вложений, эффективность которых должна быть доказана расчётами. В качестве объектов сравнительной оценки выбраны автоконцерны Geely (Jílì qìchē) и Changan (Cháng’ān qìchē). Выбор обусловлен различиями в организационной структуре, уровнях цифровизации, логистической архитектуре и масштабе экспортных операций.
На первом этапе проведена оценка базовых значений текущих логистических KPI, взятых из годовых отчётов и отраслевых обзоров. Ключевыми параметрами выступают:
— средняя логистическая издержка на одно транспортное средство (Logistics Cost per Unit);
— доля возвратов по причине логистических нарушений;
— средняя скорость логистического цикла;
— уровень точности доставки.
Анализ показывает, что Geely демонстрирует более высокую интеграцию с поставщиками и устойчивую долю цифровых решений в логистике, в то время как Changan активнее применяет экологические инновации и строит сеть логистических платформ для международной экспансии [47; 61].
Сравнение текущих показателей представлено в таблице 35. Данные послужили основой для сценарного моделирования эффекта от внедрения проектных решений, указанных в параграфе 3.1.
Таблица 35 — Сравнение текущих показателей логистической эффективности Geely и Changan
Источники: [47], [52], [61], [64], [67]
Указанные различия подтверждают необходимость раздельного подхода к оценке эффекта. При этом расчёт проводится для двух сценариев — базового (с сохранением текущего состояния) и оптимистичного (при внедрении всех проектных решений в полном объёме в течение 2 лет). Методология опирается на применение интегрального показателя логистической эффективности Iлог, включающего четыре группы параметров: затраты, скорость, качество, цифровизация. Формула агрегирования следующая (2).
Iлог = Z × 0,4 + S × 0,2 + Q × 0,2 + C × 0,2, (2)
где:
Z — нормированное значение по блоку затрат (Logistics Cost per Unit),
S — нормированное значение по времени логистического цикла,
Q — точность доставки,
C — доля цифровизации логистики.
Нормировка значений по шкале 0–1 выполнена относительно наилучших значений в выборке. Далее рассчитаны итоговые интегральные оценки и прирост при реализации проектных мер. Например, для компании Geely ожидается снижение логистических издержек до 3 700 юаней, повышение точности доставки до 97%, сокращение времени цикла до 35 часов, рост цифровизации до 74%. Аналогичные изменения ожидаются у Changan, но с меньшим темпом ввиду начального отставания.
На основе данных рассчитаны значения Iлог по двум сценариям. Результаты представлены в таблице 36.
Таблица 36 — Расчёт интегрального показателя логистической эффективности (Iлог)
Наиболее выраженный прирост интегрального показателя у Geely (0,03 балла), что соответствует относительному улучшению на 3,7%. У Changan улучшение скромнее — 0,05 балла, или +6,8%. Это подтверждает более высокую чувствительность к изменениям на ранних этапах цифровизации.
В таблице 37 представлены ключевые изменения отдельных параметров в сравнении по годам и компаниям.
Таблица 37 — Изменения ключевых показателей логистической эффективности (2024–2026)
Оценка экономической эффективности логистических преобразований требует определения не только интегральных показателей, но и расчёта финансовых выгод, обеспечиваемых снижением удельных издержек. Для количественного анализа применена методика расчёта эффекта от внедрения логистических улучшений по формуле (3).
Э = (Зб — Зопт) × N, (3)
где:
— Э — экономический эффект, юаней;
— Зб — базовые удельные издержки на 1 авто, юаней;
— Зопт — оптимизированные удельные издержки;
— N — объём производства, ед.
Для Geely в 2024 году объем производства составил 1,68 млн автомобилей [52], для Changan — 2,44 млн [61]. При снижении удельных издержек на 260 юаней для Geely и на 300 юаней для Changan суммарная экономия составит:
— Geely: (3 960 — 3 700) × 1 680 000 = 436,8 млн юаней;
— Changan: (4 210 — 3 910) × 2 440 000 = 732 млн юаней.
Таким образом, ожидаемый прямой финансовый результат от предложений составляет 1,17 млрд юаней. Дополнительно оценена выгода от повышения точности логистики. Уменьшение возвратов по вине логистики на 0,5–0,7 п.п. при средней стоимости устранения 1 инцидента в 1 800 юаней приводит к дополнительной экономии:
— Geely: (2,7% — 2,0%) × 1 680 000 × 1 800 = 21,1 млн юаней;
— Changan: (3,4% — 2,8%) × 2 440 000 × 1 800 = 26,4 млн юаней.
Общий эффект (затраты + брак) представлен в таблице 38.
Таблица 38 — Суммарная экономия от внедрения проектных мер (2025–2026)
Источники: [47], [52], [61], [64]
Указанные результаты соответствуют реалистичному прогнозу экономии на уровне 2,6–3,2% от совокупного логистического бюджета. В связи с этим, согласно позиции М. В. Кизимирова, «оптимизация затрат и повышение точности логистики выступают основой стратегической устойчивости в условиях трансформации транспортной среды» [17, С. 43–46]. Подобный эффект особенно значим на фоне нестабильных внешних условий и роста себестоимости логистики в связи с перебоями в глобальных цепочках поставок [39, С. 65–71].
Для оценки инвестиционной эффективности внедрения автоматизированных складов и платформенных решений рассчитан показатель окупаемости инвестиций (Payback Period). Инвестиции в цифровизацию Geely в 2024–2025 гг. оценены в 1,2 млрд юаней [57], а вложения Changan — 1,45 млрд юаней [61]. При расчетной экономии, полученной выше, срок окупаемости составляет:
— Geely — 1,2 / 0,4579 ≈ 2,62 года;
— Changan — 1,45 / 0,7584 ≈ 1,91 года.
Таким образом, даже при консервативном сценарии срок возврата инвестиций не превышает 3 лет, что соответствует внутренним нормативам китайских автоконцернов [55]. Показатель особенно важен для внешне ориентированных компаний, таких как Changan, развивающих экспорт в страны Ближнего Востока, Африки и Латинской Америки [59].
Параллельно рассчитан показатель рентабельности инвестиций ROI, по формуле (4).
ROI = (Э — И) / И × 100, (4)
где:
— Э — экономический эффект, юаней;
— И — инвестиции в цифровизацию, юаней.
Результаты:
— Geely — (457,9 — 1 200) / 1 200 × 100 ≈ –61,0% (отрицательный ROI в первый год);
— Changan — (758,4 — 1 450) / 1 450 × 100 ≈ –47,7%.
Таким образом, проекты начинают приносить чистый доход только со второго года эксплуатации, но уже в течение первых лет обеспечивают снижение издержек и повышение устойчивости логистики. Эта особенность подчёркивает необходимость точного планирования фазы внедрения и выбора показателей мониторинга.
Формируем рисунок 8, с интегральными показателями рентабельности и окупаемости по итогам 2026 года.
В условиях ограниченного бюджетирования особенно важным становится выбор точек приложения инвестиций. Для Changan это — расширение экспортной логистики (например, KD-сборка в Иране, Египте и Бразилии [62]), для Geely — роботизированные склады на базе платформ JD Logistics [64]. Подобная специализация снижает риски и позволяет распределять инвестиции на наиболее чувствительные элементы цепочки поставок.
Рассчитанные показатели эффективности логистических инноваций подтверждают, что даже в условиях высоких стартовых вложений внедрение цифровых и организационных решений способно обеспечить значимую экономию в среднесрочной перспективе. Однако оценка прямого финансового результата дополняется стратегическими преимуществами, в том числе повышением стабильности поставок, снижением зависимости от ручного труда, улучшением контроля за потоками.
Была проведена интегральная оценка совокупного эффекта от внедрения проектных мер по четырём направлениям: сокращение издержек (E), ускорение логистических операций (F), снижение брака (D), повышение устойчивости цепочки поставок (H). Формула (5) позволяет объединить частные показатели в единый индекс.
Iобщ = E × 0,4 + F × 0,2 + D × 0,2 + H × 0,2, (5)
где:
— Iобщ — интегральный показатель эффективности;
— E — относительное сокращение издержек (%);
— F — сокращение времени на логистические операции (%);
— D — снижение уровня брака (%);
— H — рост устойчивости (оценка по экспертной шкале, %).
Исходные данные (по результатам анализа отчетности и отраслевой аналитики [47], [52], [64]).
Geely:
E = 6,5%, F = 8%, D = 5,2%, H = 7%
Iобщ = 6,5×0,4 +8×0,2 +5,2×0,2 +7×0,2 = 2,6 +1,6 +1,04 +1,4 = 6,64
Changan:
E = 7,1%, F = 9,5%, D = 6,0%, H = 8,5%
Iобщ = 7,1×0,4 +9,5×0,2 +6×0,2 +8,5×0,2 = 2,84 +1,9 +1,2 +1,7 = 7,64
Полученные значения подтверждают высокий потенциал цифровой трансформации логистики: интегральный рост эффективности достигает 6,6–7,6% при сравнительно сдержанных инвестициях. Это позволяет расширять масштаб использования данных решений в других подразделениях и дочерних структурах корпораций.
Сравнение эффектов представлено в таблице 39.
Таблица 39 — Интегральный эффект проектных предложений в логистике
Источники: [47], [52], [61], [64]
В связи с этим было сформировано предложение о включении логистических ИИ-платформ в ключевые блоки развития корпоративных стратегий. Например, по данным отчёта InfoQ, компания Geely развернула платформу OTWB на базе алгоритмов предиктивного моделирования, что позволило «обеспечить снижение количества логистических «разрывов» в цепочке поставок на 23%» [57]. Учитывая специфику международной логистики Changan, была активизирована политика «локализации поставок в стране-дестинации», что позволило на 1,2 дня сократить средний срок поставки компонентов в международной сборке [62].
Важным направлением является повышение KPI логистической службы. В таблице 40 приведены ключевые показатели эффективности логистики до и после реализации проектных инициатив, на базе расчётных и отчетных данных за 2023–2024 годы.
Таблица 40 — Динамика KPI логистической эффективности (Geely и Changan)
Проведённые расчёты позволяют утверждать, что интеграция цифровых инструментов и организационно-структурных реформ в логистике китайских автоконцернов Geely и Changan формирует новый уровень адаптивности и экономической устойчивости. Повышение степени цифровой зрелости логистических цепочек сопровождается ростом прозрачности, ускорением поставок и снижением отклонений в логистике.
Для финального обобщения предлагается подготовить Приложение 5, в котором представлена таблица сравнения ключевых логистических проблем и параметров экономической эффективности для Geely и Changan. Эта таблица отражает взаимосвязь между выявленными «узкими местами» (см. параграф 2.2), показателями логистики (см. параграф 2.3) и результатами экономических расчётов текущего параграфа.