Сравнительная оценка логистической деятельности автоконцернов требует учёта как количественных, так и качественных параметров. Методологической основой анализа выступает интегральный подход, включающий оценку времени доставки, доли издержек в выручке, степени автоматизации, скорости обработки заказов и степени цифровизации. На их основе сформирован композитный индекс логистической эффективности (zōng hé wù liú xiào lǜ zhǐ shù), предназначенный для сопоставления логистических моделей шести ведущих китайских автопроизводителей: Haval, Geely, Chery, FAW, JAC и Changan.
Одним из базовых параметров логистической эффективности является среднее время доставки (дн.), отражающее как операционную готовность компании, так и зрелость её транспортно-логистической архитектуры. В 2024 году наименьшее значение этого показателя зафиксировано у Geely (7,3 дня), что обусловлено высокой степенью цифровой интеграции и оптимизацией маршрутов. В противоположность этому, JAC демонстрирует один из самых высоких показателей — 13,5 дня, что объясняется преобладанием аутсорсинговой логистики и слабым уровнем контроля [50; 52].
Согласно данным Zhejiang Geely Holding Group, логистическая платформа OTWB позволила Geely не только сократить сроки, но и обеспечить стабильность маршрутов при росте экспортных объёмов на 17,2% в 2024 году [67]. Пример FAW указывает на смешанные результаты: при умеренном уровне автоматизации (около 58%) достигается среднее значение времени поставки — 10,4 дня, но при этом наблюдаются сезонные скачки в период пиковых нагрузок [55].
Важнейшим показателем логистической зрелости выступает доля логистических затрат в структуре выручки (wù liú chéng běn zhàn bǐ). Она отражает не только себестоимость логистики, но и уровень её оптимизации. В 2023 году этот показатель составил: Geely — 3,6%, Haval — 4,1%, Changan — 4,3%, тогда как JAC и Chery зафиксировали значения свыше 5,5% [50; 46; 63]. Превышение порога в 5% указывает на недостатки в маршрутной структуре, цифровом контроле и системе возвратов.
Систематизированные показатели по времени доставки, издержкам и уровню цифровизации представлены в таблице 30, отражающей сравнительную картину логистической эффективности.
Таблица 30 — Сравнение ключевых логистических показателей (2024 г.)
В таблице 30 отражена прямая зависимость между уровнем цифровизации и снижением затрат и времени доставки. Высокий показатель цифровизации у Geely и Changan коррелирует с оптимальными значениями логистических затрат. При этом Chery и JAC, обладая менее развитой цифровой инфраструктурой, демонстрируют ухудшенные значения по всем позициям.
Динамика ключевых логистических показателей в 2022–2024 гг. представлена в рисунке 4, где отражены изменения по каждой компании.
Помимо операционных показателей, важной характеристикой логистической эффективности выступает уровень автоматизации, включающий внедрение роботизированных решений, интеллектуальных систем планирования и цифровых двойников логистики (wù liú shù zì luán shēng). По оценке Ганиева А. О. У., «роботизированные комплексы на складах позволяют повысить точность операций до 98%» [9, С. 214–229]. Внедрение подобной инфраструктуры реализовано в Geely и Chery, где используются автоматизированные системы комплектования и перемещения.
В 2024 году на складах Geely в Нинбо и Чунцине уровень автоматизации превысил 70%, что обеспечило сокращение времени на сборку заказа на 31%. Аналогичный подход применён Changan, где логистика интегрирована с искусственным интеллектом через платформу. В отличие от этого, на складах FAW и JAC уровень автоматизации не превышает 45%, что негативно сказывается на производительности.
В числе качественных индикаторов эффективности логистики анализируются такие показатели, как точность выполнения сроков (dìng dān zhǔn shí lǜ), количество возвратов, надёжность цепи поставок. Geely и Changan демонстрируют стабильные значения точности доставки (выше 94%), тогда как у Chery и JAC этот показатель колеблется на уровне 85–87% [52; 50].
Интегральная оценка логистической зрелости по совокупности вышеуказанных параметров представлена в таблице 31, где для каждой компании рассчитан условный логистический индекс (по шкале от 1 до 10).
Таблица 31 — Интегральная оценка логистической зрелости автоконцернов
Таблица 31 позволяет установить ранжирование компаний по степени логистической зрелости. На первом месте уверенно находится Geely, за счёт комплексного внедрения автоматизации, низкого уровня возвратов и высокой точности операций. За ним следует Changan, продемонстрировавший устойчивую динамику. Проблемные зоны наиболее явно выражены у JAC, где логистика остаётся фрагментированной, с высокой долей ошибок и невысокой цифровой зрелостью.
Отдельное значение приобретает оценка гибкости логистических моделей. Это включает в себя способность оперативно перенастраивать маршруты, адаптироваться к сбоям, изменять логистические сценарии в зависимости от колебаний спроса и внешнеэкономических условий. Geely и Changan добились высокого уровня гибкости за счёт внедрения аналитических модулей и автоматической маршрутизации. В частности, при закрытии сухопутного маршрута через Казахстан в начале 2023 года, Changan в течение 72 часов развернула альтернативные морские поставки через Циндао и Пусан [61].
FAW и Haval ориентированы на частично гибридные модели, в которых перенастройка маршрутов требует дополнительного времени и ручного вмешательства. В свою очередь, JAC и Chery, полагающиеся на аутсорсинг и стандартные решения, демонстрируют низкую логистическую адаптивность. Пример JAC показал, что при блокировке порта в Тяньцзине в мае 2024 года, среднее время задержки поставок составило 6,8 дня [66].
Таким образом, гибкость и адаптивность логистики напрямую зависят от уровня автоматизации, цифровой интеграции и степени контроля над операциями. Таблицы, которые мы составили, подтверждают наличие устойчивой корреляции между технологической зрелостью и результатами логистического функционирования.
На заключительном этапе анализа рассмотрена устойчивость логистических моделей к внешним и внутренним рискам. В условиях геополитических нестабильностей, транспортных ограничений и фрагментации глобальных цепей поставок именно устойчивость (rèn xìng wù liú) становится критерием логистической зрелости. Под устойчивостью в данном контексте понимается способность системы сохранять стабильность доставки, минимизировать издержки и обеспечивать адаптацию логистических процессов при изменении внешней среды.
Согласно докладу китайского логистического альянса CFLP, наибольшую устойчивость демонстрируют компании с высокой долей инсорсинга, цифровым контролем и географически диверсифицированными логистическими центрами. Пример Geely подтверждает это утверждение: в 2023 году, несмотря на перебои в морских перевозках, уровень отклонения от плановой доставки не превысил 4,2% [67].
Напротив, компании, опирающиеся на внешние логистические сервисы, как JAC, оказались наиболее уязвимыми. По результатам первого полугодия 2024 года зафиксированы регулярные отклонения по срокам и увеличенное количество возвратов. Анализ структуры инцидентов показал, что 78,6% логистических сбоев произошли на стыке между подрядчиком и складом, что указывает на необходимость пересмотра модели взаимодействия [66].
Качественная градация устойчивости логистических систем представлена в таблице 32, где проанализированы ключевые факторы: наличие цифровой платформы, распределённая структура логистики, адаптивность к сбоям, контроль поставок.
Таблица 32 — Оценка логистической устойчивости автоконцернов (качественный обзор)
Из данных таблицы 32 следует, что наилучшие позиции в части устойчивости занимают Geely и Changan, благодаря широкому охвату логистической инфраструктуры и возможности адаптации маршрутов. В отличие от них, Chery и JAC демонстрируют структурные ограничения и отсутствие цифровых механизмов управления устойчивостью.
Результаты сопоставления указывают на устойчивую связь между цифровой зрелостью, уровнем автоматизации и общей логистической эффективностью. Преимущество получают те компании, которые развивают собственные логистические мощности, интегрируют прогнозные механизмы, а также диверсифицируют маршруты с учётом внешнеэкономических рисков.
В Приложении 3 представлена итоговая сводная таблица по результатам сравнительного анализа логистической эффективности шести автоконцернов, включая 10 интегральных параметров.
Вывод по главе 2
Проведённый анализ логистических систем китайских автоконцернов позволяет сделать вывод о многоуровневом характере развития логистики в условиях глобальной конкуренции, цифровой трансформации и экспансии на внешние рынки. В исследуемый период 2022–2024 гг. автоконцерны Geely, Changan, FAW, Haval, Chery и JAC реализовали разнородные, но стратегически значимые модели логистического управления, в основе которых лежит сочетание цифровизации, аутсорсинга, предиктивной аналитики и адаптивной маршрутизации.
Было установлено, что компании Geely и Changan достигли наивысших результатов в части логистической зрелости за счёт использования сквозных цифровых платформ OTWB. Geely сократила среднее время доставки до 7,3 дня, при этом уровень возвратов снизился до 1,4%, а доля логистических затрат составила всего 3,6% от выручки. Changan, используя мультимодальные маршруты и экологическую экосистему «Фотосинтетический лес», добилась сокращения выбросов CO₂ на 18% и показала точность доставки на уровне 94,2%.
В противоположность этому, компании JAC и Chery сохраняют высокую зависимость от внешних подрядчиков: доля аутсорсинга в JAC составляет 67,4%, в Chery — 57,7%, что ведёт к росту логистических сбоев и снижению операционной устойчивости. Уровень цифровой интеграции в этих компаниях остаётся на уровне ниже 50%, а логистические затраты превышают 5,5% от выручки.
Также выявлены системные логистические проблемы, включая перегрузку хабов (FAW), низкую синхронизацию с производством (Chery), нестабильность транзитных маршрутов (Haval, Changan) и информационные разрывы на последней миле (Geely, JAC). Обострение этих проблем в условиях геополитических ограничений усилило необходимость перехода к модели устойчивой логистики, основанной на предиктивных алгоритмах, гибкой маршрутизации и цифровом контроле в режиме реального времени.
Таким образом, сформирована типология логистических решений: от централизованных моделей с высокой степенью инсорсинга (Haval, Geely) до гибридных и внешне ориентированных (JAC, FAW). В Приложениях 1–3 представлены структурированные сводные таблицы, позволяющие сопоставить логистическую архитектуру, выявленные проблемы и интегральные показатели эффективности шести ведущих автоконцернов КНР. Результаты анализа закладывают фундамент для разработки проектных рекомендаций по оптимизации логистики в рамках третьей главы исследования.