Системите за маршрутизация на доставките ( Route Optimization System -ROS) отдавна са доказали своите предимства при организиране на дистрибуцията и куриерска дейност, но все още не са много популярни в България. Това ни мотивира да напишем настоящата статия, в която са представени основните им функционалности, както и ползите, които биха могли да очакват при тяхното използване.
На кратко се спираме и на другите системи, които намират място при планиране и организация на транспортната дейност, като телематични системи и системи за управление на автопарка.
Телематични системи (Telematics)
Телематиката е технология, която съчетава телекомуникационните технологии и информатиката. Този тип системи са естествено еволюционно продължение на GPS тракерите. Тяхната същност се състои в поставяне на телематично устройство в автомобила, което в реално време предава различни данни към централен сървър. Обикновено комуникацията се осъществява чрез мобилните мрежи на мобилните оператори. Освен реалното местоположение на обекта и неговата скорост на движение, телематичните устройства могат да предават данни от различни датчици монтирани на автомобила, като проследяване на температурата в товарните помещения, датчик за отворена врата, датчик за работещ двигател и др. Някои компании свързват своите устройства с компютрите на превозните средства, от където се четат и предават данни за състояние на акумулатор, температура на охлаждащата течност, зареждане и консумация на гориво и т.н. Получените данни се обработват от централна информационна система и се визуализират на потребителско приложение. Чрез сложни алгоритми, някои от приложенията са в състояние да изготвят анализ за стила на управление на водача, като по този начин се анализира риска от ПТП или преразход на гориво. Телематичните системи намират широко приложение в транспортната логистика при каско и карго застраховането, охрана на автомобилите и товарите, контрол на доставките, управление и обучение на водачите, контрол на времето за шофиране и задължителни почивки. Те добиха голяма популярност при въвеждането на т.нар. данък уикенд, което накара много компании да инвестират в подобни решения, в стремежа си лесно да разграничават и отчитат ползването на автомобилите за корпоративни и лични цели.
Системи за управление на автопарка (Fleet management)
Обикновено в ERP системите разходите за поддръжка на автопарка се отчитат при тяхното възникване, което не дава възможност за осъществяване на превантивен и текущ контрол. Ето защо мениджърите на големи автопаркове имат нужда от специализиран софтуер, който да им помага за управление на дейностите по тяхната поддръжка.
Системите за управление на автопарк предлагат възможност за въвеждане на всички извършени ремонти по колите, както и за контрол на периодични планови поддръжки, като смяна на масло и филтри, подмяна на сезонни гуми, напомняне за изтичащи застраховки. Някои от тях предоставят възможност за проверка на оферти за ремонт на различни сервизи, цени на резервни части при различни дилъри. Въведените данни се ползват за разнообразни анализи, като такива за разходи по марки и модификации, по водачи и др. Основната им цел е да се намалят експлоатационните разходи, да се сведат до минимум инцидентните аварии, да се планират плановите ремонти, лесно и обосновано да се създават годишни бюджети и да се увеличи срокът за ползване на колите. Много често системите за управление на автопарка включват и телематични модули, за които вече стана дума. Обикновено те се наричат Transport Management Systems (TMS)
Системи за маршрутизация на доставките (ROS)
В сърцето на тези системи стои математическата оптимизация, известна още като математическо програмиране. Оптимизацията представлява целенасочена дейност за получаване на най-добър резултат в определен смисъл или при определени условия. Най-често решението на една оптимизационна задача се свежда до намиране на максимална или минимална стойност на целева функция f(x) при наличие на определени ограничения. Ако целевата функция и ограниченията са линейни, говорим за линейно оптимиране. Типичен пример за линейно програмиране е Транспортната задача, която се свежда до намиране на модел при който дадени стоки или продукти се доставят до различни клиенти от различни депа при минимални разходи и покривайки нуждите в максимална степен на всеки един клиент.
Задачите за маршрутизация са част от нелинейното програмиране, защото голяма част от ограниченията не са в линейна зависимост. Целта е да се намери минималната стойност на времето за доставка, при което ще се изпълнят всички поръчки, отчитайки различни условия.
Логика на работа на Системите за маршрутизиране на доставките
Без да навлизаме повече в дебрите на математиката, ще се опитаме с прост пример да обясним как точно работят ROS системите. На фигурата по-долу е представена задача, при която компанията Х трябва да достави поръчки до трима свои клиенти. За опростяване на примера сме приели, че разстоянието между обектите на всеки клиент от депото е еднакво. То е еднакво и между клиенти А и В и съответно между В и С. За целите на нашата задача сме приели и че средната скорост на всеки автомобил е 50км/ч. Депото разполага с три автомобила.
Решение 1: При подобна ситуация вероятно трафик мениджъра ще избере вариант, при който изпраща всяко МПС до един обект. По този начин всеки клиент ще получи своята поръчка максимално рано. Дали обаче този вариант е оптимален? Общото разстояние, което ще изминат трите автомобила е 300 км, а времето за шофиране ще е 6 часа.
Решение 2: Ако приемем, че доставките се извършват с един автомобил, то той ще измине общо 200 км, посещавайки последователно клиенти А, В и С и връщайки се в депото. Времето за шофиране ще бъде 4 часа.
В нашата елементарна задача най-доброто решение е второто. При него броят на необходимите автомобили се намалява с 66,6%, а общото време за доставки се оптимизира с 33,3%.
Нека да усложним малко нашата задача, като добавим следното условие: Клиент А желае стоката да му бъде доставена в 10 часа, клиент В в 13 часа, а клиент С в 12 часа. Тук вече възможните решения стават повече, като ще разгледаме само най-важните от тях:
Решение 1: МПС 1 тръгва от депото в 9 часа, като доставя първо на Клиент А, след това на Клиент С и накрая на Клиент В. Решението удовлетворява ограниченията на задачата, защото всеки клиент ще получи доставката си в желания час. Общото изминато разстояние ще е 250км, а времето за изпълнение 5 часа.
Решение 2: МПС 1 тръгва от депото в 9 часа и доставя стоката на Клиент А, след което се прибира обратно. МПС 2 тръгва от депото в 11 часа, като първо доставя поръчката на Клиент С, след това на Клиент В. При това решение разстоянието и времето са равни на тези от Решение 1, но се използват два автомобила, вместо един. Тук е възможно и вторият курс да се извърши отново с МПС 1.
Тъй като търсеният от нас минимум е общо време за доставка, то и двете решения удовлетворяват задачата при липса на други ограничения. Ако обаче поставим условие за максимално уплътняване на товарния капацитет на колите, то Решение 1 е по-добро, защото в този случай МПС 1 ще натовари първоначално всички поръчки.
Възможни ограничения при извършване на доставки:
При подобни опростени примери решенията на оптимизационната задача изглеждат лесни и очевидни. Какво обаче би се случило ако обектите не са три, а хиляда, разстоянията между тях и депото са различни, изискванията за час на доставка са много и разнообразни, добави се времето за ТРО, което пък зависи от обема на доставката, компанията разполага с различни типове автомобили ( пикапи, ванове, соло камиони, хенгери и др.), като за част от тях съществуват и ограничения за продължителност на дневно шофиране и задължителни почивки. Става ясно, че човешкият мозък не би могъл да се справи с намиране на оптималното решение при наличие на толкова много данни и ограничения. Именно тук на помощ идват Системите за маршрутизация на доставките. Те позволяват изчисляване на оптимални маршрути при наличие на много на брой ограничения. Някой от най-често срещаните са:
- Ограничение за часовия диапазон, в който може да се достави дадена поръчка на конкретен клиент. ( time window)
- Необходимо време за товарно-разтоварни операции и предаване на стоката ( service time )
- Тип и вид на автомобила, с който може да се извърши доставката до конкретен клиент. (vehicle type)
- Брой, обем и товароносимост на наличните автомобили. (loading capacity)
- Ограничения за работното време и времето за шофиране на водачите. (working and driving time)
- Ограниченията по отношение на видовете стока, които могат да се превозват в един автомобил ( примерно да не се смества хранителни и козметични продукти) – (goods constrains)
Възможността за въвеждане на брой ограничения зависи от използваният алгоритъм и обикновено варира между 9 и 11, което е достатъчно да се обхванат почти всички специфики съпътстващи различните доставки.
Някои от алгоритмите позволяват освен доставянето на пратки от депото, да се планира и вземането на такива, каквато е практиката в куриерската дейност.
С каква информация трябва да разполагаме, ако сме решили да внедряваме Система за маршрутизиране на доставките:
Единственото задължително условие е да разполагаме с географските координати на всички точки за доставка. Това е така, защото основните данни, които ползват оптимизационните алгоритми е времева матрица, която се извлича от рутиращи карти. Тя съдържа информация за времето за придвижване от всяка точка до всяка друга, включително до депото. На долната фигура е представен общия изглед на една подобна времева матрица:
Второто важно условие е да посочим с колко и какъв тип автомобили разполагаме за конкретните доставки, които искаме да се маршрутизират.
Всички други ограничения, част от които посочихме по-горе са пожелателни. Колкото повече от тях въведем, толкова по-точни и изпълними ще са получените резултати.
Какви ползи можем да очакваме от имплементирането на Система за маршрутизиране
Намаляване на броя на необходимите автомобили за доставка:
Резултатите от проведени от Логистична академия експерименти в различни компании, разполагащи с автопарк от 5 до 50 автомобила, показват възможни оптимизации от 10% до 30% в броя на използваните транспортни средства. Тяхната величина зависи от степента на развитие на текущия модел, както и от броя и вида на различните ограничения, които следва да се отчитат.
Намаляване на необходимия ресурс за планиране на доставките.
Независимо от това, колко е голям вашият автопарк и колко е броят на точките за доставка, времето за планиране на една вълна отнема от 1 до 10 минути. Краткото време за планиране също така ви позволява да разпределите пратките по транспортни средства непосредствено преди тяхното натоварване, когато броят и обемът на всички поръчки е ясен. Не се налага и преразпределяне на товарите при постъпване на закъснели нареждания.
Повишаване качеството на обслужване на клиентите
Ако всички данни и ограничения са въведени правилно, то гаранцията, че планът ще се изпълни, така както е планиран е над 95%. При това системата дава възможност планирането да е съобразено с всички ограничения поставени от клиентите. Допълнително чрез мобилно приложение за телефон може да се отича реалният час на доставка, времето за престой на автомобила и други, без да е необходимо закупуването на телематичен модул.
На база на изготвения план, можете да уведомите вашите клиенти за очаквания конкретен часови диапазон на доставка. Това ще им даде възможност те да планират своите дейности много по-добре, което със сигурност ще бъде високо оценено.
Бързо обучение на нови шофьори
Наличието на информация за географските координати на всяка точка за доставка в съчетание с модул за мобилно навигиране, прави обучението на водачите лесна задача. Не е необходимо да губите седмици време, в което водачите да изучават маршрутите и местоположението на клиентите.
Намаляване на разходите за гориво и поддръжка на автопарка
Оптималното маршрутизиране гарантира не само, че ще използвате минимален брой транспортни средства, но и че наличните ще бъдат уплътнявани по най-добрия начин, и техният пробег ще бъде минимизиран. Това предполага повишаване на тяхната ефективност и намаляване на разходите за гориво и поддръжка.
Превантивен контрол върху работно време на водачите
Доста често грешките при планиране на доставките се отразяват в посока увеличаване на времето за работа на шофьорите. Това в редица случаи може да бъде санкционирано от държавните контролни органи, а още по-лошо да доведе до преумора и пътни инциденти. Системите за маршрутизация дават възможност за превантивен контрол на продължителността на шофиране и общото работно време, както и опция за равномерното му разпределение между водачите.
Провеждане на симулации за изчисляване на транспортни разходи при различни сценарии
Изчисляването на бъдещи транспортни разходи при промяна на част от обстоятелствата, при които се извършват текущите доставки, е трудоемък, а понякога дори невъзможен процес. Какво би се случило например, ако промените местоположението на вашето депо, планирате да закупите транспортни средства с различен обем и товароносимост от настоящите, увеличат се точките за доставка или се промени обема на поръчките. Чрез симулиране на исторически данни при нови ограничения този процес може да ви отнеме от няколко часа до няколко дена и при това би ви дал много точни изходни данни за последващи анализи. Например достатъчно е да промените географските координати на настоящия ви склад с тези на новия, който планирате да наемете или построите и да преизчислите старите маршрути с новото депо. Така бързо ще оцените как би се променило времето за извършване на доставките и необходимия брой транспортни средства.
Повишаване на социалната отговорност на компанията
Всички знаем, че транспортът е отговорен за 70% от замърсяването на въздуха в големите градове. Използването на оптимални по вид и брой транспортни средства води до намаляване на въглеродния отпечатък на всяка една компания, занимаваща се с доставки "последна миля".
Дори и да се използват 100% електрически автомобили, то оптимизирането на маршрутите ще доведе до увеличаване на живота на техните батерии, което ще отложи депонирането им. А последното също се явява един от основните замърсители на природата.
За какви компании за подходящи ROS системите
ROS системите са подходящи за всички компании, които извършват доставки до голям брой клиенти, чрез собствени или наети сухопътни транспортни средства. Точките за доставка могат да бъдат в един град, но може да са разпределен в една държава или дори в няколко държави. Повечето системи поддържат и доставки от няколко депа. Реални оптимизации могат се постигнат при компании, които управляват над 5 транспортни средства и които извършват доставки на дневна база до повече от пет точки с едно транспортно средство.
Как да изберем най-доброто решение
Ако вече сме убедени, че нашата компания има нужда от система за маршрутизиране на доставките, остава задачата да изберем решението, което би ни донесло най-добрите резултати.
Справяне с грешките при генериране на времевите матрици
Една от основните разлики, които разграничават отделните приложения, е как разработчиците се справят с несъвършенствата във времевите матрици, които се получават от картите. Причината за този основен проблеми може да се опише по следния начин:
Всеки, който се занимава с планиране на доставки, е наясно, че различните видове транспортни средства могат да постигнат различни средни скорости на движение в градска и извънградска среда. Например един камион с товароносимост над 3,5 тона може да се движи по магистрала със средна скорост от 80 км/ч, бус би се движил със 110км/ч, а пикап със 120км/ч. Същевременно извеждането на времева матрица от карта е възможно само за един тип автомобил, като някои карти не поддържат информация за тежкотоварни коли. Ето защо, за да се получат точни и изпълними прогнози, всеки разработчик ползва различни инструменти за изглаждане на тези неточности. Важно е да проучите до колко адекватни биха били тези инструменти за справяне със спецификата на вашите доставки.
Картооснова и разходи за нейното ползване.
Колкото по-добра е картата, която се ползва за извличане на времеви матрици, толкова по точна ще е прогнозата. Картите на различните доставчици се различават по качество на информация и брой нива (layers). В някои карти е налично ниво за трафика в различните части на деня, данните за ограниченията и посоката на движение при различните пътища са коректни, възможно е да се изчисляват времеви матрици за различни типове транспортни средства ( включително велосипеди). Например картата на Google подържа информация за трафика, но не поддържа ограниченията за придвижване на тежки камиони. Картите на Sygic от своя страна имат подобна информация, но те мога да се ползват само с приложения на доставчика.
Важно е да знаете, че в повечето случаи ползването на рутиращи карти е свързано със заплащане на месечни такси. Google maps е безплатен за частни потребители, но не така, когато искате да го ползвате за корпоративни цели. Тогава дължите такси за всяко запитване, което се прави към картата и месечните ви разходи могат да достигнат от сто до няколко хиляди лева. Таксите на Here варират от обема на данни, които възнамерявате да обменяте и варират от 49 до 449 долара месечно. Ползването на Open street map е безплатно, но там за точността на картата се разчита предимно на данни подавани от доброволци.
Допълнителни екстри и възможности за управление на различни ограничения:
Повечето решения, освен основния алгоритъм за оптимизиране на доставки, ще ви предложат и много допълнителни екстри, като мобилно приложение за водачите с различни функционалности, възможности за изпращане на и-мейли и SMS-и до вашите клиенти, контрол на пробега и разходите, различни анализи и справки за ниво на обслужване на клиентите, сигнализации при отклонения на водачите от планираните маршрути и други. Важно е да изберете онези от тях, които бихте ползвали и които са подходящи за вашия бизнес. Няма нужда да заплащате за екстри, които няма да са ви необходими. За броят на ограниченията, които могат да се ползват, вече стана дума, поради което тук няма да се спираме на тях.
Възможно ли е да намерим софтуер, който съчетава трите основни типа системи
Някои транспортни мениджъри се изкушават да търсят софтуерни решения, които съчетават телематика, управление на автопарк и динамична маршрутизация. Подобни системи са рядкост на пазара, най-вече защото логиката за изграждане на всяка една от тях е много различна. Втората причина е, че те обслужват различни управленски нива и при обединяването им има риск да не покрият напълно нуждите на всяко едно от тях. И не на последно място подобни системи имат изключително тежка структура, което ги прави скъпи и сложни за използване. Ние препоръчваме за различните цели да се използват отделни решения, като е възможно между тях да се изгради интерфейс за споделяне на основен пакет данни. Създаването на one-stop софтуер отдавна се е доказало, като прекалено сложна задача дори за софтуерните гиганти. Достатъчно е да вземем за пример затихващите функции на ERP системите, които в последните години се ползват основно като финансово-счетоводни софтуери.
Имитиращи софтуери
В последната част на нашата статия, ще обърнем внимание за наличието на софтуери, които в голяма степен приличат на ROS системите, но всъщност не са. Основното нещо, което прави едно приложение Система за маршрутизиране на доставките е наличието на оптимизиращ алгоритъм, за който говорихме през повечето време. На пазара се предлагат решения, които не разполагат с такъв. При тях се изисква потребителят предварително да създаде даден маршрут. След това системата отправя запитване към дадена карта, за да подреди обектите в най-добрата последователност. При подреждането отново се извежда информация за очаквания час на доставка, маркират се обекти, които могат да не бъдат доставени, следи се за уплътняването на автомобилите и т.н. Така неопитен потребител може да бъде заблуден, че предлаганата система е ROS.
При имитиращите софтуери първоначалното планиране се извършва ръчно от потребител на база неговата опитност и знания или се ползват предварително дефинирани маршрути. Най-често отговорните служители планират толкова маршрути, колко е броят на транспортните средства, с които разполагат, поради което реализирането на мащабни оптимизации е силно ограничено. Препланирането, ако се наложи такова, е трудно, изисква много усилия и съществува риск от вземане на грешни решения. Ползването на ограниченията, с които стандартно работят ROS, тук е сведено до миниум. Всичко това създава огромен риск да не получим очакваната възвръщаемост на вложените в подобни решения средства, въпреки че те често се предлагат на доста по-изгодна цена.