Как делать не надо: сценарий доставки №2

Сегодня мы расскажем о кейсе оптимизации городской доставки в средней компании, которая поставляет кисломолочные продукты и мороженое в магазины Москвы.

У дистрибьютора в день 1000 доставок, заявки обслуживали 30 водителей, проблем с кучностью маршрутов, которая характерна для мелких компаний. Так чем же была недовольна компания в своей доставке?

Как работала городcкая логистика. Заявки с торговых точек собирают 15 торговых представителей, водителей, как мы уже сказали, у компании 30. Собранные одним торговым представителем заявки обслуживают 2 одних и тех же водителя, то есть они закреплены за ним. Как раз поэтому обеспечивается кучность заказов – ведь водители ездят в одной зоне, сформированной для торгового.

Но у дистрибьютора была другая сложность – заказы распределялись между курьерами неравномерно, потому что в каком-то районе их было больше, чем в другом, либо некоторые торговые представители активнее других и собирают больше заказов. Следовательно, ни о каком ровном графике работы и речь быть не могло: одним приходилось объезжать 60 точек в день и работать до десяти часов ночи, у других было 20. И справедливый KPI установить было невозможно, поскольку для водителя все было предопределено, даже те, кто хотел развозить больше, чтобы увеличить свой доход, не могли этого сделать, потому что закреплены за конкретным торговым.

Кроме того, невозможно было эффективно загружать автопарк, ведь машины ездили так, как их заполняли в соответствии с заказами торгового представителя. То есть иногда они уезжали недозагруженные на 40%, или наоборот им приходилось возвращаться на склад, чтобы забрать товар для развозки, на который не хватило места. Это делает логистику как минимум неэффективной, а как максимум – становится одним из факторов убыточности.

Чем помогли. Когда этот дистрибьютор обратился к нам, чтобы с помощью сервиса Relog усовершенствовать городскую логистику, мы перестроили работу его склада. Раньше продукцию для каждого водителя ставили на отдельные паллеты, на них писали его фамилию, утром он загружал ее в свое авто. При этом планирование маршрутов было обособленным процессом, несвязанным с процессами на складе и не учитывающим весогабаритные параметры груза, равномерность распределения заказов между всеми курьерами. Поэтому и происходили перекосы, о которых сказано выше.

Автоматическое планирование в Relog делается на основе более, чем 40 параметров. Стоит отметить, что от подхода, при котором водители связаны с одними и теми же торговыми представителями вообще пришлось отказаться, поскольку он был источником проблем. Теперь накануне вечером логист выгружает заявки из «1С» в Relog, программа формирует маршруты такими, чтобы все водители развозили одинаковое количество заявок. Склад стал работать в две смены, одна из которых работает до позднего вечера.

Таким образом удалось оптимизировать рабочую нагрузку водителей, увеличить процент загрузки машин, сократить автопарк на 3 машины, снизить затраты на логистику.