На примере кейса индийского логистического гиганта Delhivery разбираем, как повысить эффективность внутригородской доставки с помощью математической оптимизации.
В наши дни люди покупают в интернете больше, чем когда-либо прежде. По данным исследования Data Insight, в России общий оборот рынка розничной электронной торговли по итогам 2022 года составил 5,7 трлн рублей, увеличившись на 38% в сравнении с 2021 годом. Количество онлайн-заказов выросло даже больше — на 65%, до 2,8 млрд рублей.
В мире эти показатели также неуклонно растут. Отчасти массовый переход покупателя из обычного ритейла в онлайн объясняется общей цифровизацией нашей повседневной жизни, отчасти — усилиями игроков рынка, которые вкладывают огромные средства в инфраструктуру и новые технологии.
Но вместе с ростом онлайн-продаж растут и ожидания клиентов. Люди предполагают, что их покупки будут доставлены в течение одного — максимум двух — дней. Если компания не укладывается в столь сжатые сроки, она рискует потерять потребителя раз и навсегда.
Словом, когда дело доходит до логистики, на кону стоит очень многое. Одна из компаний, которая знает об этом не понаслышке, — Delhivery. Со времен своего основания в 2011 году Delhivery выполнила более 1 миллиарда заказов по всей Индии. Компания координирует тысячи сортировочных и распределительных центров по всей стране, что позволяет ей осуществлять доставку 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году. Около двух третей доходов Delhivery приходится на предоставление 3PL-услуг и обслуживание заказов интернет-продавцов.
Для логистических компаний, таких как Delhivery, ключевым видом деятельности является доставка посылок «последней мили» (внутригородская доставка). Это финальное звено логистической цепочки, когда товар прибывает в местный распределительный центр, сортируется и доставляется до двери клиента. По данным Insider Intelligence, на «последнюю милю» приходится более половины общих расходов на доставку.
Планирование маршрутизации последней мили представляет собой сложную математическую задачу: каждая посылка, со своим адресом назначения, весом, объемом и сроком поставки, должна быть назначена доступному водителю, со своим видом транспортного средства, грузоподъемностью и запланированными маршрутами.
В течение нескольких лет после основания Delhivery персонал распределительного центра последней мили сортировал все посылки вручную, считывая адреса и группируя их по водителям. Но по мере роста бизнеса компания начала фокусироваться на системном управлении и автоматизации цепочки поставок.
Добравшись до определенных масштабов, Delhivery стала смотреть в сторону решений по математической оптимизации. Автоматизированные оптимизационные системы учитывают множество вводных данных и ограничений (пропускная способность склада, вместимость транспортного средства, крайний срок поставки и т. д.), позволяют найти идеальную связку «груз–машина» и выстроить оптимальный маршрут с тем, чтобы посылка была доставлена вовремя, а транспортный парк использовался с максимальной эффективностью.
При внутригородской доставке возникает особенно много различных форс-мажоров (отказ клиента, появление срочного заказа день в день, пробки на дорогах), и план, сформированный утром, может претерпевать большое количество изменений в течение дня. Построить такой динамично меняющийся маршрут вручную практически невозможно, поэтому при достижении определенных масштабов логистическая компания уже не может обойтись без автоматизированной системы математического моделирования.
Осознав такую необходимость, Delhivery внедрила у себя систему автоматического распределения заказов на базе оптимизационного солвера Gurobi. Система оперативно сопоставляет посылки с ресурсами и учитывает десятки жестких и мягких ограничений, включая пункт назначения, объем, вес, срок выполнения и даже знакомство водителя с маршрутом.
Внедрение системы помогло компании выйти на новый уровень и сохранить высокий уровень удовлетворенности клиентов при сокращении всевозможных затрат. Delhivery стала более эффективной и теперь может более осмысленно и систематически распределять заказы по своим ресурсам. Имея на руках передовой инструмент оптимизации, компания может продолжать развитие и занимать всё более значимое положение на мировом логистическом рынке. В 2022 году Delhivery привлекла свыше $2,3 миллиарда в ходе частных инвестиционных раундов и успешного IPO.
Стоит сказать, что подобные технологии — не прерогатива иностранных компаний. В России активным внедрением оптимизационных моделей занимается, например, логистический гигант «Деловые Линии». А за разработку соответствующих технологий отвечает, в частности, BIA Technologies. Одним из отечественных решений по маршрутизации внутригородской доставки является система ЛИСАД. Она помогает управлять логистикой последней мили по 400 параметрам, осуществлять оперативный пересчет плана и попадать в требуемые окна доставок с точностью в 99%.
P. S. Если тема вас заинтересовала, то подробнее о кейсе Delhivery можно прочитать здесь и здесь (по-английски), а об аналогичном российском решении — здесь. Кроме того, 30 мая на нашем вебинаре можно будет узнать о еще одном действенном способе оптимизировать логистику, а именно — внедрить цифровой двойник склада. Ну а в комментариях под статьей можно, как всегда, задавать вопросы нашим математическим экспертам.