Оптимизация дальнемагистральных перевозок и автоматизация управления логистикой

Заказчик
Globaltruck
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
Veeroute
Год завершения проекта
2022
Сроки выполнения проекта
Июнь, 2021 - Июнь, 2022
Масштаб проекта
1000 человеко-часов
Цели
Внедрение решения было мотивировано желанием повысить эффективность логистики и устранить уязвимости транспортной системы, связанные с влиянием человеческого фактора и снижением утилизации транспорта. Поскольку большегрузный транспорт проводит в точках погрузки и выгрузки по несколько часов, ошибки в расписании рейсов приводят не только к снижению уровня сервиса, но и к увеличению простоя транспорта и росту затрат.
В начале проекта были сформулированы две основные задачи:

1. Автоматизация и стандартизация работы логистов.
2. Повышение эффективности логистических операций за счёт:
а) оптимизации распределения транспорта по клиентским заявкам;
б) расчета маршрутов их движения.

В первичном техзадании были определены ключевые метрики:
  • повышение производительности на один автомобиль, выраженное в количестве операций. Был установлен KPI, равный 1,6: этот целевой показатель выражает число обслуженных клиентских заявок на 1 тягач в сутки.
  • экономия на пробеге. Точный KPI не устанавливался.

Уникальность проекта

Облачный комбинаторный оптимизатор Veeroute — это гибкий инструмент, способный решать сложные комбинаторные задачи из разных областей бизнеса.

Комбинаторная задача — это любая ситуация, когда вам нужно найти наилучшую комбинацию в конечном дискретном пространстве. В комбинаторных задачах нет линейных зависимостей. Их приходится решать путём полного перебора. Чем сложнее задача, чем больше в ней вводных параметров (и, следовательно, возможных комбинаций), тем хуже с ней справляется целочисленное программирование.
Большинство реальных бизнес-задач, в которых могут присутствовать сотни параметров и десятки тысяч комбинаций, нельзя решить с помощью классической линейной оптимизации. К таким задачам относятся доставка последней мили, планирование производства, составление расписаний и т.д.

Комбинаторный оптимизатор Veeroute успешно справляется с такими задачами.

Проект Veeroute и Globaltruck — уникальный опыт использования комбинаторной оптимизации в дальнемагистральных перевозках.
Проект решает задачи импортозамещения
Да
Использованное ПО
1. Интерфейс решения: SaaS-платформа HomeStretch
2. Математическое ядро: комбинаторный оптимизатор Veeroute
Сложность реализации
В дальнемагистральных перевозках используются высокие скорости (более 1000 км в сутки), а уровень сервиса измеряется в минутах, поэтому при планировании необходимо было находить оптимальные маршруты и избегать простоев транспорта, чтобы снизить логистические расходы. Для этого решение должно было уметь учитывать множество деталей, в том числе временные окна, рабочие часы и смены водителей, платные дороги и т.д. — и при этом обладать высокой мощностью, чтобы осуществлять планирование одновременно быстро и эффективно. Помимо этого, необходимо было учитывать различия в логике двух типов транспортных средств — тягачей и полуприцепов.
Комбинаторный оптимизатор Veeroute способен учитывать самые разнообразные детали и параметры, обладает высокой производительностью, а его гибкая архитектура позволяет легко адаптировать движок для новых задач и областей применения.

Описание проекта
Участники проекта
Globaltruck — логистическая компания, предоставляющая бизнесу услуги по дальнемагистральным перевозкам по всей России. Базы компании расположены в крупных городах страны. Автопарк включает в себя более 1300 тягачей и более 1400 полуприцепов, штат водителей составляет более 2300 человек.
В 2021 году команда Globaltruck принимает решение внедрить оптимизационную платформу для планирования перевозок и управления логистикой.
Летом 2021 года начинается работа по созданию решения:
  • математическим ядром продукта стал комбинаторный оптимизатор Veeroute;
  • разработку пользовательского интерфейса и интеграцию взяла на себя команда HomeStretch.
Veeroute — облачный движок комбинаторной оптимизации. Используется в транспортной логистике, сервисной инженерии, инкассации, производстве и других областях бизнеса. Работает по SaaS-модели.
HomeStretch — компания, разрабатывающая программное обеспечение для планирования и отслеживания маршрутов разъездных сотрудников и автопарка.

Задачи проекта
  • Автоматизация и стандартизация работы логистов.
  • Повышение эффективности логистических операций за счёт оптимизации распределения транспорта по клиентским заявкам и расчета маршрутов их движения.
В первичном техзадании была описана логистическая модель компании:
  • Globaltruck предоставляет клиенту полуприцепы. После того, как клиент загружает их товаром, полуприцепы возвращаются на базу.
  • Globaltruck перегоняет полуприцепы из одного города в другой между своими базами.
  • С базы полуприцепы развозятся по клиентам, разгружаются и возвращаются обратно для отправки в новый рейс.
Для того, чтобы повысить эффективность данной модели, было выделено два ключевых направления работы:
  • Оптимизация работы машин в городах — то есть доставки полуприцепов между базами Global Truck и клиентскими складами.
  • Автоматизация распределения заказов между полуприцепами.
Ход проекта
  • Лето-осень 2021: Veeroute занимается созданием новых сущностей для системы и тонкой настройкой оптимизатора.
  • Ноябрь-декабрь 2021: теоретические расчёты, параллельное планирование работы транспорта и тестирование бизнес-логики.

  • Начало 2022 года: успешно защищён паспорт проекта.

  • Март-апрель 2022: HomeStretch проводит интеграцию.

  • Май 2022: продукт полностью готов к работе на реальных данных.

  • С июня 2022 года решение активно используется в операционной деятельности компании.
Результаты
  • KPI по производительности был успешно выполнен.
Производительность транспорта, выраженная в количестве заявок на одну машину в сутки, увеличилась на 8% уже в первый месяц использования платформы.
  • Экономия на пробеге составила 12%.
Оптимизатор показал отличные результаты по экономии на пробеге. За счёт этого решение начало окупать себя уже в первый месяц работы.
  • Время планирования маршрутов сократилось с 4-5 часов до 15 минут.
Сокращение этапа расчётов на 95% позволило компании достичь более стабильного уровня сервиса. За счёт автоматизации работы логистов и снижения объёмов монотонного труда удалось снизить число операционных ошибок.
География проекта
В июне 2022 года решение было запущено в Москве и Московской области.
В июле 2022 года в географию проекта был включён Екатеринбург.
В дальнейшем запланирован запуск решения в Новосибирске и других регионах (Омск, Челябинск, Магнитогорск, Пермь, Тюмень и т.д.).
Дополнительные презентации:
Veeroute-Globaltruck.pdf
Коментарии: 4

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Алексей Макеев
    ООО Виироуте
    CEO, VeeRoute Consulting
    06.12.2022 17:27

    LastMile для большегрузов done!

  • Сергей Кузнецов
    Рейтинг: 1013
    Лебер Логистика
    Операционный директор
    15.12.2022 18:55

    "более стабильного уровня сервиса" - сколько было с сколько стало в %? Или какая динамика роста?
    "KPI по производительности был успешно выполнен." - какое значение было зафиксировано как результат внедрения от базы 1.6?

    • Тимофей Попков Сергей
      Рейтинг: 5
      ООО ВИИРОУТЕ РНД
      CBDO
      22.12.2022 12:42

      Сергей, добрый день.

      Спасибо за ваши вопросы. Вот наши комментарии:

      1. Об уровне сервиса.
      Уровень сервиса измерялся по количеству критичных опозданий (более 4-х часов). В мае 2022 их было 2,5%, в октябре 2022 — не более 2%. Радикальных улучшений по этому показателю не таргетировали, поскольку он и так был на достаточно высоком уровне, учитывая дальность перевозок и сложность технологии. Важно было его не «ухудшить» при повышении производительности транспорта.

      2. О KPI.
      1,6 – это целевое значение по проекту, а не «база». До внедрения показатель составлял 1,3 – 1,4. После – 1,5 - 1,6.
      В кейсе заявлен рост производительности в 8%, по факту на сегодняшний день он составляет уже около 10%.

      Если остались вопросы - пишите. Будем рады ответить.

      С уважением,
      Тимофей

  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 4767
    РАНХиГС
    Директор Проектов проектного офиса ректора
    06.01.2023 20:10

    Добрый день, вы пишите:

    1. Автоматизация и стандартизация работы логистов.
    2. Повышение эффективности логистических операций за счёт:
    а) оптимизации распределения транспорта по клиентским заявкам;
    б) расчета маршрутов их движения.
    На сколько удалось достичь этих заявленных целей?

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.