Кейс улучшения логистики производителя напитков из Оренбурга

Всем привет! Мое имя Ксения, я работаю в ИТ-компании Relog. «Оренбургская пищевая компания» (ОПК) производит квас живого брожения, сладкие безалкогольные напитки и воду под брендом «Новые имена» в Оренбурге. Компания на рынке с 2016 года, при чем ОПК внедрила ТMS-систему с момента открытия, но затем ее пришлось сменить.

ОПК работает с клиентами в сегменте В2В, обслуживает 400-450 заявок на доставку в «горячий» сезон (с середины апреля и до второй половины августа), а с сентября до апреля – в пределах 100 заявок.

Тогда, в 2016 году, ее выбор пал на украинскую программу для автоматического построения маршрутов МЛ, но после начала спецоперации в Украине, сервис перестал работать в РФ.

«Стали мониторить другие IT-решения на рынке, в итоге нам подошла программа R. Планировать доставку в ней начали в июне этого года. Разница между МЛ и R есть. Мне понравилось, что накладные из «1С» в R выгружаются по их номерам. То есть даже, если нужно оформить две заявки на один адрес – бывает, что клиенты просят так сделать - программа не блокирует вторую заявку. Это огромный плюс», - рассказала логист ОПК Маргарита Кришталь.

Доставку ОПК планирует, используя инструмент лассо, у которого несколько преимуществ.

Первое - бывает, что у некоторых водителей меньше точек для доставки, чем у других, или наоборот больше. Тогда логист с помощью лассо может переложить заявки с одного маршрута на другой.

«В принципе у нас водители закреплены за разными районами города, но, если в одном окажется 10 точек для доставки, а в другом 30, я не отправлю машину по 10 адресам, а назначу на нее еще заявки. С лассо это очень удобно делать», - пояснила Маргарита.

Второе преимущество этого инструмента в том, что он может массово перебрасывать заявки с одного водителя на другого, а не по одной. Программа R пересчитает новый маршрут и сразу выдаст результат - успеет курьер вовремя все доставить или нет.

Третье - лассо позволяет скорректировать доставку с учетом информации о качестве дорог, ведь чем оно хуже, тем дольше ехать.

Четвертое - machine learning обучает лассо под конкретного клиента с учетом его задач и параметров заказов.

«Бывает так, что кто-то из водителей катается по заявкам, но помимо этого у него есть задача что-то купить, а для этого необходимо поехать в другой район города. Я могу через лассо добавить в маршрут эту точку», - отметила Маргарита.

Обычно компании, автоматизировавшие городскую логистику и являющиеся нашими клиентами, закидывают маршруты водителей в установленное в их мобильниках приложение R Driver. ОПК в этом смысле исключение.

«После того, как маршруты в R сформированы, водители получают распечатанные маршрутные листы и едут по ним. Дело в том, что в пиковый сезон мы сотрудничаем со многими наемными водителями, часто это разные люди и они не хотят устанавливать на свои телефоны дополнительные приложения», - рассказала Маргарита.

В несезон компания использует свой автопарк, который состоит из 12 машин, а рейсов у них от 15 до 20, то есть некоторые делают доставку в две волны. Машины загружены с утра и до вечера.

«Еще одно преимущество R в том, что, формируя маршруты, мы видим общий вес товара, который вывезет каждое авто. У машин есть определенная грузоподъемность - в нашем случае это 1,5-2 тонны. Если загружать напитки вслепую, то утром может оказаться, что они не помещаются и водителю перед выездом приходится перекидывать товар на другой маршрут. Во-первых, это отнимает время, во-вторых, осложняет работу», - добавила Маргарита.

Так же для ОПК важен учет дистанции, которую проезжают водители, поскольку компания платит им за каждый километр и отдельно за обслуженные точки.

«R отслеживает километраж. Конечно, для этой цели есть другие сервисы, но выгода R в том, что программа помогает выполнять все наши логистические задачи вкупе», - подытожила Маргарита.