Компании автоматизируют продажи, закупки, склад и учет, интегрируют системы и собирают данные в едином контуре. Но когда дело доходит до планирования доставки, значительная часть решений по-прежнему зависит от конкретного специалиста: какую машину поставить на рейс, какие точки объединить, в какой последовательности их объехать.
Проблема не в отсутствии автоматизации как таковой. Данные о заказах, клиентах и транспорте уже могут находиться в информационных системах. Сложность возникает на следующем этапе: как на основании этих данных выбрать наиболее выгодный вариант из множества возможных.
10 сентября в 11:00 (МСК) на бесплатном вебинаре «Как снизить стоимость доставки на 15–20% за счет точного учета ограничений (+ разбор кейса)» разберем, как автоматизировать эту часть процесса и какой экономический эффект может дать оптимизация маршрутов.
Данные уже в системе. Почему маршруты по-прежнему планируют вручную
На первый взгляд, задача маршрутизации выглядит достаточно просто. Есть заказы, адреса доставки и автомобили. Нужно распределить заказы между машинами и построить маршруты.
Но в реальном бизнесе к этим данным добавляются ограничения.
У одного клиента товар принимают только с 10:00 до 12:00. Для другого заказа нужен автомобиль определенной грузоподъемности. Некоторые грузы нельзя перевозить вместе. Для части транспорта действуют ограничения на проезд. При этом необходимо учитывать тарифы, пробки, вместимость автомобилей и другие параметры.
Каждое такое правило можно формализовать. Сложность появляется, когда десятки условий необходимо учитывать одновременно.
В результате информационная система может содержать все необходимые исходные данные, но итоговое решение все равно принимает человек. Логист или диспетчер опирается на опыт, привычные схемы и известные ему маршруты.
Получается своеобразный разрыв в автоматизации: данные собирает система, а оптимальный вариант их использования приходится искать вручную.
Рабочий маршрут не всегда оптимален
Допустим, логист распределил все заказы между автомобилями. Машины выехали, клиенты получили товары вовремя, ограничения соблюдены.
С точки зрения выполнения процесса все работает.
Но можно задать другие вопросы. Нужны ли для этого объема заказов именно семь машин? Можно ли выполнить его с помощью пяти? Насколько загружен каждый автомобиль? Можно ли сократить пробег? Не используется ли большая и дорогая машина там, где достаточно меньшей и более дешевой?
Здесь появляется принципиальная разница между автоматизацией операций и оптимизацией решений.
Первая помогает хранить заказы, передавать данные между системами, контролировать статусы и фиксировать результат. Вторая должна ответить на вопрос: какой из допустимых вариантов будет выгоднее для бизнеса?
И чем больше точек доставки, автомобилей и ограничений, тем сложнее человеку сравнивать возможные комбинации.
Почему опыт логиста не решает проблему полностью
Опыт специалиста остается важным. Он знает особенности клиентов, транспорта и конкретных маршрутов, понимает исключения и может быстро отреагировать на нестандартную ситуацию.
Но есть ограничение, которое нельзя устранить дополнительной экспертизой: количество вариантов.
Представим, что на день нужно распределить несколько сотен точек доставки между десятками автомобилей. При этом необходимо учитывать временные окна, грузоподъемность и вместимость, совместимость грузов, тарифы, дорожную ситуацию и ограничения движения.
Человек может составить хороший рабочий план. Но проверить большое количество альтернатив и определить, не существует ли более выгодной комбинации, значительно сложнее.
Поэтому задача автоматизации здесь состоит не в том, чтобы заменить специалиста, а в том, чтобы передать алгоритму ту часть работы, где требуется быстро сопоставить множество вариантов по заданным правилам.
Что меняется, если передать расчет алгоритму
Именно на этом принципе работает AXELOT Маршрутизация.
В систему передаются исходные данные и правила, которые необходимо соблюдать. При расчете могут учитываться характеристики автопарка, временные окна, технические ограничения, совместимость грузов, география, дорожная ситуация и стоимость использования транспорта.
После этого алгоритм ищет вариант распределения заказов и построения рейсов с учетом заданных условий.
Это позволяет перейти от логики «составить маршрут, который можно выполнить» к другой постановке задачи: «Найти среди допустимых вариантов тот, который позволит выполнить доставки с меньшими затратами».
По данным вендора, результаты внедрений продукта в компаниях-клиентах показывают потенциальное снижение транспортных расходов на 15–25%, сокращение пробега на 10–25% и ускорение планирования в 12 раз. Конкретный эффект зависит от исходной логистической схемы компании.
Но особенно хорошо разницу между двумя подходами видно не в процентах, а на конкретном примере, который разберем на вебинаре.
Какие ИТ-задачи стоят за оптимизацией маршрутов
Чтобы перейти на уровень автоматизации выбора оптимальных вариантов маршрутов, сначала необходимо формализовать бизнес-правила. Какие ограничения обязательны? Какие параметры можно менять? Что именно нужно оптимизировать? Как измерить качество полученного результата?
Поэтому проекты оптимизации затрагивают не только логистов. В них пересекаются задачи бизнес-аналитиков, разработчиков, архитекторов, ИТ-руководителей и владельцев бизнес-процессов.
Транспортная логистика в этом смысле представляет особенно наглядный пример: результат алгоритма можно достаточно быстро перевести в количество машин, километры, загрузку транспорта и деньги.
Как это работает на практике, покажем 10 сентября
10 сентября в 11:00 (МСК) приглашаем на бесплатный вебинар «Как снизить стоимость доставки на 15–20% за счет точного учета ограничений (+ разбор кейса)».
Покажем, как AXELOT Маршрутизация учитывает транспорт, временные окна, технические ограничения, географию и дорожную ситуацию. Сравним ручной и автоматизированный расчет и подробно разберем реальный кейс: за счет каких изменений удалось использовать меньшее число машин и повысить загрузку транспорта.
Вебинар будет полезен не только специалистам по логистике, но и аналитикам, разработчикам, руководителям проектов и ИТ-руководителям, которым интересны практические задачи оптимизации бизнес-процессов и измеримый эффект от автоматизации.
Спикер: Дмитрий Дмитриев, руководитель отдела внедрения оптимизационных решений AXELOT.
Регистрируйтесь и подключайтесь к вебинару.
