От первой до последней мили: как автоматизировать доставку в городе

Как достичь баланса между «быстро» и «дешево»? Какие технологии следует использовать, чтобы поднять планирование логистики на новый уровень? 

Об этом рассказывает Александр Тихонов, руководитель направлений транспорта и логистики BIA-Technologies.

Компания BIA Technologies – эксперт в области построения цифровых экосистем, объединяющих внутренние и внешние бизнес процессы. Одна из ключевых компетенций компании — система автоматизации логистики.

На сегодняшний день задачи логистов усложняются большим числом условий, которые приходится учитывать при планировании: режим труда и отдыха водителей, соблюдение графика отгрузки, своевременная подача транспорта на погрузочные работы, сокращение простоя ТС или пассивных часов в рейсе, соблюдение температурного режима и многое другое. 

Появляются и совершенно новые задачи, например, балансировать между собой разные типы ресурсов. Если раньше офлайн-ритейлер решал задачу доставки просто отправляя товары со склада большим транспортом до торговых точек, то с выходом в онлайн он вынужден доставлять заказы до клиента мелкотоннажным транспортом или с помощью пеших курьеров. А это совсем другие задачи и процессы, со своими ограничениями и требованиями.

Доставку 10 заказов в день можно спланировать вручную. Небольшой ритейлер с собственным складом может по управлять логистикой с помощью соответствующих модулей в системе управления складом WMS или YMS. 

Но полный комплекс управления логистикой доступен в системах другого класса, – в TMS. Такие системы помимо маршрутизации включают в себя учетную функциональность, управление транспортом, водителями, складами; возможности, связанные с планированием техобслуживания и ремонта транспортного парка; мониторинг и диспетчеризацию, аналитику. 

В целом эти системы вполне работоспособны, но каждый модуль в отдельности не универсален, не всегда способен обслуживать сложные, нестандартные ситуации. 

Так, для управления маршрутизацией они учитывают порядка 50-60 базовых параметров и ограничений. Этого вполне достаточно для типовых задач — планирования магистральных доставок, например.

За 10 лет создания и совершенствования нашей системы ЛИСАД мы собрали более 400 всевозможных параметров, важных при грузоперевозках и учитываем их при планировании маршрутов. Особенно критичны они оказываются при перевозках в городе.

Основные особенности маршрутизации в городе

Большинство маршрутизаторов и систем управления транспортом учитывают одни и те же базовые параметры: объем заявок, доступных ресурсов, весогабаритные характеристики грузов, окна погрузки и доставки и т.д.

В нашей системе ЛИСАД учитывается ряд дополнительных ограничений. Прежде всего те, которые касаются именно городской среды — особенности работы на точках доставки, пробки и временные перекрытия дорог, параметры кучности и опытности водителей, специфику использования того или иного вида транспорта.



Есть ограничения по специализациям, настраиваемые для каждого конкретного клиента. При планировании можно учесть, что для определенного типа клиентов может приезжать только конкретный вид транспорта (например, с боковой выгрузкой). Или посчитать ограничение по совместимости грузов, когда их нельзя перевозить в одном кузове. Или, наоборот, можно, потому что в конкретном ТС есть отдельные зоны для перевозки товаров с особенными требованиями (например, с разным температурным режимом).

Мы также обязательно учитываем время на загрузку или выгрузку доставок. Мы не просто планируем сервисное время (интервал на фактическое вручение груза получателю), а рассчитываем нормативы исполнения заказа, исходя из опыта водителя. Опытный водитель, хорошо знающий район и его особенности, будет передвигаться по нему быстрее других, особенно, если это небольшой автомобиль. Более того, опыт позволяет ему быстрее выгружать заказ и передавать его покупателю.

По нашему опыту чаще всего розничные или оптовые продавцы требуют решения следующих задач: 

1. Возможность учета различных категорий товара для разных секций кузова автомобиля
2. Учет графика доставки в торговую точку
3. Учет пропускной способности распределительного центра и торговых точек
4. Различные временные окна доставки для разных категорий товаров
5. Мобильные склады

Однако помимо этого мы решаем и специфические задачи. Вот несколько интересных кейсов.

● Междугородная и многодневная доставка 

Эта задача встает на первой миле при доставке от производителя к продавцу или от РЦ в магазины. Чаще всего точки доставки распределены по различным городам и перемещаться между ними приходится в течение нескольких дней. При таком планировании система должна понимать – если завтра она будет планировать следующий объем заявок, у нее не будет в доступе какого-то количества ресурсов, тех самых которые прямо сейчас в рейсе по плану вчерашнего дня. 

● Загрузка кузова  

Как разместить заказы в кузове, чтобы в каждой точке маршрута было удобно их доставать? Первое, что приходит в голову — расположить груз в обратной последовательности. То, что разгружается первым — лежит ближе к краю. Но товары могут быть разногабаритными, одни могут закрывать доступ к другим. Или, например, поступает новая заявка, которая со своим негабаритным размером перекроет все другие. 

● Доставка день в день 

Это один из самых востребованных вариантов в последнее время. У логистических компаний доля таких доставок доходит до 70%! 

Как планировать доставку день в день, учитывая, что парк ТС ограничен, а определенная часть заказов оформляются с несрочной доставкой, то есть планируются заранее? 

В таких случаях планы на доставку строятся с учетом возможности появления новых заказов на следующий день. То есть, прогнозируется количество заявок с доставкой день в день в каждой зоне города (для этого подключается система аналитики, работающая с данными о предыдущих заказах). 

Новые заявки распределяются по машинам с учетом того, какая из них может выполнить конкретный заказ в оптимальное время с учетом заезда на склад. Здесь как раз учитываются и окно загрузки на складе, и маршрут, и удаленность автомобиля от склада и новых точек доставки, и загруженность кузова с учетом веса и габаритов товаров. И, конечно опыт водителя и нормативы на выполнение каждого заказа.

Как это работает в ЛИСАД

Для того чтобы решать такие задачи, нужно объединить усилия опытных логистов, знающих всю проблематику рынка, математиков и аналитиков, способных подобрать подходящие алгоритмы, и ИТ-специалистов, которые объединят это все в рамках одного сервиса. 

У нас получается именно так. Поэтому мы уверенно решаем самые разные задачи в управлении маршрутизацией. 

В нашем решении для управления внутригородской логистикой работает собственный математический движок — в его основе линейные и эвристические алгоритмы для оптимизации процессов доставки. 

ЛИСАД — это не готовый набор библиотек, который обсчитывает какое-то количество параметров и выдает решение. Наш сервис — это расчетный центр — механизм, который принимает на вход определенный набор характеристик и в зависимости от правил и ограничений, от поступающих данных о пробках и других факторов составляет план, который в дальнейшем может уже передаваться в TMS-систему ритейлера или транспортной компании. 

Сервис оценивает более 400 параметров, на основании которых строит оптимальный маршрут доставки заказов. В числе этих параметров не только транспортные ресурсы, бюджет, но и важнейшие элементы городской инфраструктуры: пробки, варианты дорог, ограничения по въезду и запрещающие знаки.

---

Читайте также: ТОП-6 технологий, которые навсегда изменят рынок логистических услуг

---

 

Кейсы из практики

Так, например, в рамках взаимодействия с компанией «Деловые линии» мы обеспечивали работу нашего сервиса на различных региональных площадках: и в миллионниках, и в городах меньшего размера.

Компания обслуживала более 2000 заказов в сутки, большая часть из которых доставлялась в черте города, и этот объем нарастал. Обслуживать такой объем в ручном режиме стало критически сложным, особенно в условиях сложной инфраструктуры городов-миллионников. Требовалась автоматизация, и BIA Technologies ее реализовала, интегрировав в инфраструктуру Деловых Линий особые алгоритмы. 

У компании уже был накоплен инструментарий для управления транспортом на разных этапах, но потребовалось специализированное решение для городской доставки. Причем внедрять его нужно было в разных городах, в каждом из которых были свои условия. В каждом городе мы адаптировали наши алгоритмы под различные условия, учитывали все наши 400 параметров и реализовывали сценарии, вытекающие из сопоставления этого объема параметров. 

Ведь у компании может быть любое количество складов и РЦ в каждом городе. Когда речь идет об одной точке, все относительно просто. А когда складов и РЦ много, город делится на зоны, планирование меняется, в каждую зону назначается водитель с соответствующим опытом. 



Мы добились хороших серьезных показателей. Повысили утилизацию транспорта: на 30% повысили количество заказов, доставляемых в один рейс. Установили высокий SLA – выше 95% попадание в окна доставки

Недавно мы подключили наш модуль оптимизации внутригородской доставки к транспортной системе компании-дистрибьютора автомобильного топлива. Этому клиенту нужна была автоматизация доставки топлива на АЗС, причем большая часть АЗС находилась в черте города. По заказу партнера были разработаны несколько модулей, в числе которых прогноз спроса по каждой АЗС, сбор данных о текущем состоянии резервуаров. Пришлось учесть и специфику – здесь использовалась наливная погрузка, а не укладка паллет в кузов автомобиля. 

Топливо доставляется не только на магистральные станции, многие АЗС расположены как раз в черте города, и мы подключили модуль автоматизации внутригородской доставки, тем самым сделав более четкой работу по отслеживанию наполненности резервуаров, и выбирая оптимальное время по заливке топлива.

* * *

Эффективное автоматизированное планирование доставки на первой и последней милях возможно только при полном понимании задач клиента, с учетом всех возможных ограничений и с использованием подходящих сервисов. 

Сотни параметров, на которые мы обращаем внимание в ЛИСАД, сложные математические модели, разработанные для просчета вариантов маршрутов и учет всех требований заказчика, помогают нам выстраивать максимально точные маршруты для любых вариантов доставки.