Логіст.Today представляє статтю Члена Правління, Директора з логістики компанії "Спортмайстер Україна" Владислава Кураєва.
Останні років п'ять до мене все частіше звертаються із запитами щодо підготовки рішень для підвищення ефективності такої важливої складової бізнесу, як доставка замовлень, сировини та готової продукції. Запити йдуть із різних галузей: непродуктовий роздріб, виробництво продуктів харчування, фармацевтична дистрибуція та мережі паливних заправок. Всі питання в них пов'язані з економікою або якістю (повнотою та своєчасністю) доставки. Але до вступу до розрахунку економічних показників – вартості ПММ, заробітної плати працівників, операційних витрат або тарифів зовнішніх перевізників потрібно розрахувати три простих показники ефективності, за якими проводиться оптимізація:
1. ефективне відстань;
2. ефективний час;
3. ефективний обсяг середньої транспортної одиниці.
Для того щоб зрозуміло описати основні способи вирішення, зроблю короткий відступ у теорію.
Перший і найпростіший спосіб вирішення транспортного завдання – це алгоритм Дейкстри, який використовується для оптимізації завдання з відстані доставки товарів, сировини або замовлень клієнтів. Він не враховує часу та швидкості доставки, а також повноти завантаженості транспортного засобу («завдання комівояжера»).
Даний спосіб хороший тим, що легко накладається на програмні продукти та мінімізує ручний розрахунок найкоротших відстаней доставки.
Другий алгоритм, який застосовується при розрахунку транспортного завдання – це алгоритм оптимізації за часом, і він уже враховує швидкість руху транспортного засобу, а також може включати параметр густини транспортного потоку (простіше кажучи, пробки в міському потоці). Найпростішою моделлю, яка швидко вирішує завдання обліку часу при доставці, є модель Грінберга:
v=v{ρ(x(t),t)}
де:
x(t) – координата руху транспортної одиниці,
v – швидкість руху транспортної одиниці,
ρ – щільність транспортного потоку (де: ρ=n/L, n – кількість транспортних одиниць дільниці дороги L).
Швидкість у цій моделі розраховується і залежить від густини транспортного потоку:
v = v0(1-[ρ/ρ_max])(n+1)⁄2
де:
v0 - Швидкість при ρ = 0, тобто. по суті, максимальна швидкість транспортного засобу
І третій, зараз один із найбільш затребуваних алгоритмів – алгоритм оптимізації доставки за ступенем/обсягом завантаженості транспортного засобу. Даний розрахунок затребуваний більшістю кур'єрських сервісів у великих містах, як продуктовими, так і не продуктовими рітейлерами, а також всією fashion-роздробою. Це завдання складніше, оскільки включає у собі дві складових рішення:
1. Транспортне розподільне завдання про оптимальну розстановку транспортного парку (наприклад, є N пунктів, звідки відбувається доставка з обсягами вантажу в них Аj. Є М засобів доставки вантажу (видів транспорту). Вантажопідйомність/Ємність і-го засобу доставки становить pi, а готівковий його парк дорівнює Вi, i = 1,2, ..., М. Вантажі підлягають доставці в один центральний пункт (склад). найбільш економічний план доставки.
2. Завдання розбиття транспортної мережі на райони. При такому використанні алгоритм складатиметься з двох кроків, що повторюються:
а. Вибору центру кластера – точки з найбільшою мірою щільності споживачів/точок доставки.
б. Видалення всіх точок на околиці центру отриманого кластера та вибору центру наступного кластера. Радіус околиці має бути заданий заздалегідь.
Чим хороший описаний вище підхід? По-перше, він легко лягає на розрахунки в електронних таблицях Excel, якщо кількість транспортних одиниць не більше 10-12, асортименти доставки однорідні, а точок доставки не більше 50-100. По-друге, такий підхід легко допоможе скласти Технічне завдання (ТЗ) для програмного продукту у випадку, якщо ваше транспортне завдання масштабніше. Асортимент ринку TMS (систем управління транспортом) дуже широкий, різноманітний і дозволяє вирішити транспортне завдання будь-якої складності та вартості.
Читайте Логіст.Today на Новини Google і в Telegram
