«Побочные эффекты» внедрения автоматической маршрутизации

На связи Яндекс.Маршрутизация — логистическая платформа, с помощью которой разные бизнесы строят оптимальные маршруты для своих курьеров и водителей, а затем контролируют их выполнение в режиме реального времени.

В предыдущем материале мы уже говорили о том, что, при использовании по назначению, система автоматического планирования маршрутов может окупиться за пару месяцев.

Однако, многие клиенты Яндекс.Маршрутизации пошли дальше и смогли найти дополнительный профит от автоматизации логистики.

Мы собрали лучшие практики компаний, которые уже внедрили автоматическое планирование маршрутов, и делимся с вами их советами и лайфхаками.

Мотивируйте водителей прозрачностью

Зачастую после внедрения маршрутизации, именно на долю водителей приходится большая часть изменений. Им предстоит ездить новыми путями, научиться доверять алгоритмам и пользоваться системой мониторинга.

Кроме того, в результате оптимизации, количество точек доставок на их маршрутах может увеличиться на 20-30%, а то и вовсе в два и более раза.

Опыт одного из наших клиентов показал, что водителей можно и нужно мотивировать в этот непростой для них период. Так, логисты компании стали показывать водителям перед выездом на смену расчетный лист с суммой, которую он получит если выполнит все заказы, заложенные в маршруте.

Это, во-первых, снижает процент недоставок и опозданий, а во-вторых, мотивирует водителя на повышение собственной эффективности. При этом, не нужно тратить время на подсчеты — получив из Яндекс.Маршрутизации расчетное время работы, километраж и количество обслуженных заказов по каждому водителю, в компании могут использовать эту информацию для расчета зарплаты в автоматическом режиме.

Пристрелочные планирования как способ оптимизации

После внедрения автоматического планирования маршрутов у логистов освобождается время, которое раньше уходило на эту рутинную операцию и появляется интерес к тому, как можно оптимизировать доставку в целом.

Для этого алгоритм Яндекс Маршрутизации предоставляет полный набор инструментов — меняешь параметр, получаешь новое решение, сравниваешь метрики, подкручиваешь другой параметр и снова смотришь на решение.

Мы называем это пристрелочным планированием — несколько итераций планирования на одной и той же задаче, призванные найти оптимальное сочетание ресурсов для наиболее эффективной для бизнеса доставки.

Так, часто с помощью «пристрелочных тестирований» удается найти новую модель работы курьеров, при которой и клиенты будут довольны, и бизнес не понесет убытков.

Самое удобное то, что результат каждого эксперимента наглядно отражается в виде ключевых метрик доставки, а само решение задачи не занимает много времени.

Используйте систему тегов (но аккуратно!)

Любой алгоритм работает в рамках четко заданных условий. Задать некоторые из необходимых условий помогают теги — описание свойств заказов и машин.

Например, для замороженных продуктов можно придумать тег «freeze» — такой же, как и для машин-холодильников.

Тегами можно размечать все что угодно — разные характеристики заказов, как в примере выше, особые умения курьеров (например, курьер с терминалом для оплаты), территориальные ограничения (к примеру, нельзя использовать грузовые машины для адресов определенной зоны) и многое другое.

Прописывая теги для заказов и машин, логист в явном виде говорит, что заказ с тегом должен обязательно ехать в машине, которая помечена таким же тегом. Яндекс.Маршрутизация устроена таким образом, чтобы у одного заказа можно было указывать неограниченное количество тегов, чтобы вы могли реализовать любую логику соответствия заказов и машин.

При этом, нельзя забывать, что теги сужают оптимизационные возможности алгоритма.

Ведь если бы не ограничения, он мог бы сделать больше возможных комбинаций и получить более оптимальное решение. Но иногда их применение продиктовано ограничениями бизнеса.

Пример высшего пилотажа: как логистика способна увеличить продажи

Внедрение автоматизации на этапе доставки — это не то, на чем сегодня стоит останавливаться. Некоторые наши клиенты подключают логистику еще на этапе формирования заказа.

Например, для того, чтобы увеличить количество заказов, которое может обработать бизнес, а также чтобы сгладить нагрузки в пиковые периоды, один крупный ритейлер сделал свою систему управления транспортом полноценным участником процесса оформления заказа. После того как клиент сформировал корзину, TMS (Transport Management System) рассматривает его с точки зрения разных параметров: габаритов и адреса доставки. Исходя из этого система подбирает уже имеющиеся маршруты, в которые можно поместить заказ. После этих вычислений, которые занимают только доли секунды, клиенту отображаются временные интервалы, в которые он может оформить доставку.

Внутренняя TMS занимается только первичным распределением, после чего предварительные данные отправляются на сервер Яндекс.Маршрутизации. Там маршруты уплотняются, а часть высвободившихся ресурсов распределяется на обслуживание новых заказов.

Например, из 20 машин, которые получились в результате планирования внутренней TMS, по итогам обработки алгоритмами маршрутизации получается 17-18 машин. Оставшиеся 2-3 машины снова становятся доступными для наполнения заказами. Эти итерации позволяют по максимуму задействовать каждую машину, и при этом иметь возможность принимать дополнительные заказы.

Распределяйте нагрузку на склад с помощью волнового планирования

Алгоритмы маршрутизации можно использовать и для помощи при сборке заказов. Если весь объем заказов поступит на склад единовременно, то сборщикам нужно будет потратить много времени на то, чтобы сформировать все коробки и подготовить их к отправке. В результате, машины могут начать маршрут с опозданием.

Режим волнового планирования позволяет маршрутизировать заказы несколько раз в день по мере их поступления, например каждый час или два. Распределенные таким образом заказы отдаются на сборку, где их спокойно готовят. Во время следующей волны планирования алгоритм знает что машины уже частично загружены и распределяет новую партию с учетом этой информации.

Волновое планирование помогает успевать собирать заказы в срок без аврала, а также на несколько часов расширяет временное окно для принятия большего количества заказов.

5 лайфхаков для повышения эффективности использования Яндекс.Маршрутизации:

  • Мотивируйте водителей выполнять построенные маршруты прозрачным расчетом оплаты труда.
  • Меняйте параметры и делайте несколько итераций планирования, чтобы выбрать оптимальную стратегию на день.
  • Пользуйтесь системой тегов, чтобы учесть все бизнес-ограничения, но не забывайте про оптимальность.
  • Используйте маршрутизацию на этапе оформления заказов — это поможет обслуживать больше клиентов теми же ресурсами.
  • Задействуйте волновое планирование, чтобы сгладить нагрузку на склад.

На этом на сегодня все. Напоминаем, что все эти рекомендации вы можете проверить на своих данных — достаточно зарегистрироваться в Яндекс.Маршрутизации.

Оптимальных вам маршрутов!

0
2 комментария
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Яндекс.Маршрутизация
Автор

Спасибо за комментарий :) 
Хотелось бы также прокомментировать, как мы видим себе ситуацию: 

1. Для многих наших клиентов доставка - критически важный процесс. Настолько критически важный, что если маршрутизация не отработает, то завтрашний день окажется под большим вопросом. Почему же они не делают это внутри, а покупают готовое решение? Ответов на это несколько, но все они по сути заключаются вот в чем: на такой квест нужна очень серьезная экспертиза, кадры, ресурсы, а главное время (которого на высококонкурентном рынке как правило не бывает)  При этом поддержка внутреннего продукта и его развития оказывается не таким простым делом. Поэтому компании ищут инструмент, который с одной стороны узко специализируется на подобной предметной области, с другой стороны постоянно развивается и предоставляет гибкость. Гибкость, которая подходит для любой операционной схемы.

2. Яндекс отлично умеет защищать секреты и внутри компании - это нормальная бизнес-практика. С другой стороны, при развитии продуктов мы стараемся реализовать лучшие практики, которые используют наши клиенты в своей деятельности, рассказывать о них рынку. Так появляются новые параметры, которые подходят широкому кругу компаний и улучшают общую производительность и эффективность алгоритма.

3. Про качественный учет ситуации на дорогах - отдельный и очень интересный разговор. Но если кратко - есть разные способы учета прогноза пробок и есть правильный. Правильный способ учета пробок требует наличия огромного количества данных и алгоритма, который будет рассчитывать среднюю скорость движения по каждому дорожному сегменту для разных временных слайсов в течение дня. Тогда спрогнозировать время проезда можно довольно точно. Конечно, есть вещи, которые прогнозом не закрываются, например, если случится ДТП и возникнет пробка. Или если на какой-то улице начали незапланированный ремонт (алгоритм начнет узнавать об этом уже сегодня, но эти данные лягут в основе прогноза на будущее)

4. Последняя миля это вообще довольно сложный паззл, в котором должны сойтись много составляющих - хорошие маршруты, дисциплинированные курьеры, понимающие покупатели. Конечно, много всего может пойти не так. Без автоматизации логистики таких случаев на порядок больше и самое главное, что часто не хватает прозрачности для влияния на ситуацию. Автоматизация помогает приоткрыть черный ящик и разбить проблему на составляющие, для которых можно искать свои решения.

Ответить
Развернуть ветку
-1 комментариев
Раскрывать всегда