Автоматическое планирование рейсов городской автодоставки

Снижение затрат транспортной компании за счёт внедрения технологии автоматического планирования рейсов городской автодоставки, обеспечивающей:

· построение рациональных рейсов для повышения производительности автотранспорта, позволяющее выполнять большее число заказов без расширения парка;

· снижение трудозатрат логистов;

· повышение лояльности клиентов, благодаря автоматическому учёту его требований при формировании рейсов и снижения влияния человеческого фактора.

АРМ и учётная часть системы: 1С 8.3.10

Математический модуль:

JVM приложение (Ceylon, Kotlin с использованием Quarkus)

Шина - Apache Kafka

База данных - MongoDB

Логирование (отображение) - Kibana

Логирование (сбор) - Elasticsearch

Мониторинг (отображение) - Grafana

Мониторинг (сбор) - Prometheus

Оркестрация, поднятие расчётных под - Kubernetes

Контейнеры – Docker

Для повышения производительности автотранспорта, при автоматическом планировании рейсов, использовались подходы, недоступные логистам. Но радикальное изменение логики планирования привело к построению слишком непривычных и по разным причинам неудобных рейсов, которые невозможно быстро скорректировать. Новая стратегия проекта потребовала сначала «научить» систему строить рейсы примерно так же как это делает логист, и после этого, с большей осторожностью изменять логику их формирования. Потребовалось расширить математическую модель, которая стала учитывать особенности планирования логистов, и позволила гибко применять политику качества планирования, в зависимости от особенностей режима работы логистов. Для решения задачи алгоритмизации, ранее не оцифрованных бизнес-правил планирования рейсов, потребовалось проведение множества исследований и учет огромного числа параметров.

Также мы столкнулись с ошибками в адресных данных, которые допускали клиенты, приводивших к неверному геокодированию и формированию некорректных рейсов. В системе были реализованы инструменты для быстрого поиска и исправления таких ошибок.

В ходе проекта разработана новая TMS городской автодоставки, в которой потребовалось повторить все функциональные возможности и интеграции с другими системами и процессами, ранее использовавшиеся заказчиком, сделать их более технологичными и удобными. Все элементы системы разработаны самостоятельно, т.к. подходящих коробочных решений на рынке не существует.

Для реализации функциональности автоматического планирования потребовалось:

· разработать подсистему математического моделирования;

· сформировать базу знаний для хранения параметров, используемых при моделировании, а также модуль для её актуализации;

· выполнить интеграцию с сервисами прогноза пробок и геокодирования;

· модернизировать функциональность мобильного приложения для водителей;

· повысить уровень автоматизации многих процессов, чтобы изменения ситуаций фиксировались в системе для учёта при моделировании.

При автоматическом формировании рейсов система учитывает множество параметров:

· все требования каждого отдельного заказа (временные окна, ВГХ, услуги грузчиков, требования к транспорту, и др.);

· сведения об индивидуальных особенностях обслуживания клиентов, начиная с пропускного режима и наличия собственной погрузочной техники, заканчивая статистикой простоя в разные часы и запретом перевозки в одном кузове с грузами конкурентов (сетевые клиенты);

· оцифрованный опыт логистов и водителей о конкретных геозонах;

· данные о прогнозе дорожной ситуации (пробки);

· оценка опытности водителей по работе с конкретными клиентами и на определенных территориях;

· параметры автомобилей и установленного на них спецоборудования.

Система прогнозирует заказы, которые нужно будет доставить непосредственно в день их оформления клиентом. По факту появлении таких заказов, автоматически подбирается наиболее подходящий рейс, чтобы забрать груз у клиента.

АРМ логиста включает интерактивную карту и другие инструменты для быстрого и удобного анализа рейсов, их корректировки, или самостоятельного создания рейсов.

В проекте выполнен бесшовный переход во всех городах от ранее использовавшийся системы к новой.

Внедрение для каждого города проходит несколько стадий, при этом используется все больше возможностей заложенных в системе.

После завершения внедрения системы в нескольких крупных городах получено подтверждение достижения целевых показателей проекта. Кроме того, передача города от одного логиста к другому, больше не приводит к снижению производительности на длительный период, а обучение новых логистов упростилось и занимает меньше времени чем раньше.

В настоящее время продолжается этап масштабирования, для перехода от состояния «система планирует как логист» к повсеместному внедрению технологии автоматического формирования уплотнённых рейсов и достижения целевых эффектов проекта во всех городах.