Три ключевые стратегии планирования маршрутов для крупных ритейлеров

По мере того как розничные операции становятся все более сложными, планирование доставки становится критически важной частью всей логистической цепочки поставок.

Хотя многие компании внедрили транспортно-менеджмент системы, ежедневное планирование маршрутов и расписание в основном выполняются вручную. Эти повторяющиеся процессы потребляют долгие часы и фрустрируют усилия по снижению неэффективности.

Общая розничная операция доставки включает выполнение заказов магазинов из нескольких распределительных центров, используя смесь частных автопарков и сторонних логистических провайдеров. Несколько переменных делают оптимальное планирование маршрутов для розничного распределения отличным от оптового распределения или доставки:

• Ритейлеры доставляют в свои магазины, так что локации доставки стабильны. С другой стороны, объемы заказов могут варьироваться, делая тот же маршрут невыполнимым с одного дня на другой.
• Ритейлеры часто обслуживают исключительно большие территории от своих DCs. В отличие от других B2B дистрибьюторов, данный DC может покрывать несколько штатов. Так что в дополнение к работе с более длинными дистанциями, ритейлерам также нужно планировать многосуточные, многоостановочные доставки.
• Даже хотя грузовики имеют тенденцию тратить больше времени в каждой локации, окна доставки все еще довольно жесткие. Это оставляет очень мало места для гибкости и оптимального планирования загрузки и маршрута.

Крупные ритейлеры на базе автопарков обычно обслуживают сотни магазинов из 3 до 10 DCs, используя автопарки более 30 грузовиков. Каждый грузовик делает 3 до 10 остановок за поездку, в зависимости от расстояния каждого магазина и размера заказа.

Даже хотя локации доставки стабильны, спрос на эти локации может существенно варьироваться день за днем. Различные сервисное время и объемы делают сложным поддержание того же плана маршрута, а также последовательности доставки от DCs к магазинам. В результате планировщики вынуждены тратить долгие часы, размещая заказы в грузовики и вычисляя количество остановок, необходимых для соблюдения окон доставки. Помимо долгих часов планирования и потенциала поздних доставок, компании часто проезжают ненужные и избыточные мили, так как планировщики обычно не имеют возможности отслеживания для генерации соответствующих KPI.

Какие переменные должны рассматривать планировщики, когда цель — достичь оптимального плана маршрута для данного дня заказов?

Длительность доставки

Как упоминалось ранее, DCs обслуживают более крупные розничные распределительные территории по сравнению с городской диспетчеризацией и могут занять несколько дней для завершения доставок. Планировщики должны поддерживать точные времена вождения на основе времени начала и маршрутов. Они также должны учитывать обязательные требования часов сервиса для одиночных водителей и команд. Даже если планировщики могут более-менее предсказать времена вождения между разными остановками, трудно комбинировать эти с варьирующимися сервисными временами и держать оба должным образом организованными через ручные операции при чередовании последовательностей остановок.

Окна доставки

Большинство магазинов имеют строгие окна доставки, определяющие, когда грузовики должны разгружаться. Среднее окно для данного магазина варьируется от одного до трех часов и может перекрываться с другими. Поскольку поездки могут занимать несколько дней, любая вариация в остановках создает проблемы для планировщиков, когда нужно вписать новую информацию в окна доставки.

Сервисное время

Среднее сервисное время в каждом магазине может варьироваться по множеству причин. Некоторые магазины более занятые, или могут иметь разные степени эффективности в своих операциях приемки. Во-вторых, сервисное время будет разным из-за переменных размеров заказов. Согласно общей практике, сервисное время для данного магазина обычно варьируется от 30 до 90 минут. Жесткие окна доставки и расширенные сервисные времена также делают труднее чередование количества и последовательности остановок.

Таким образом, планировщики должны балансировать все эти переменные для получения исполнимых маршрутов и загрузок. Проблема в том, что есть сотни или даже тысячи потенциальных комбинаций заказов, с множеством грузовиков и чередующимися остановками. Делаемое вручную, этот процесс занимает слишком много времени.

Планировщики должны выбрать лучшее решение, чтобы вписать все остановки в окна доставки. Значительные неэффективности вероятно произойдут из-за возрастающего риска поздних доставок или избыточного пробега, потому что человеческий мозг просто не может жонглировать столькими переменными для производства наиболее оптимального плана.

Задачи маршрутизации транспорта могут быть легкими для решения в простых случаях, но включение всех вышеупомянутых ограничений делает их трудными для решения в реальной жизни. Одна из самых трудных — задача маршрутизации транспортных средств с ограничениями по мощности и временными окнами. Главная цель этого алгоритма — получить оптимальный пробег или время вождения из плана, в то время как соблюдаются все окна доставки и ограничения мощности грузовиков. Наши мозги тратят слишком много времени, пытаясь решить для больших объемов данных, и индивидуумы, вероятно, получат неоптимальные результаты планируя избыточный пробег или используя слишком много грузовиков.

Существует ряд программных приложений для планирования маршрутов, решающих проблему для больших чисел доставок. Хотя многие могут показаться обладающими похожей функциональностью, ритейлерам нужно быть осторожными в выборе того, который учитывает все требования и лучше подходит под цели объемных доставок. Множество реальных жизненных ситуаций не покрыты в академических статьях; поэтому некоторые построители приложений не учитывают реальности планирования при построении эвристических алгоритмов для своего ПО. Было бы мудро сделать тесты на нескольких недель данных, чтобы увидеть, данное ли решение лучшее подходит для операций компании.

Вардан Маркосян — CEO в Less Platform.