Успеть нельзя опоздать: что такое дисциплина нарушений и как она влияет на стоимость логистики

В предыдущих статьях мы говорили о том, как различные параметры планирования влияют на доставку. Правильное применение таких параметров и понимание того, как они влияют на бизнес и клиентский сервис, делают вашу доставку более управляемой.

Сегодня мы расскажем об одном из важных параметров - дисциплине нарушений временных окон. Может ли ваш курьер опоздать к одному клиенту? А если может, то насколько? Что лучше, опоздать, но сэкономить на логистике? Или потратить больше, выпустив на доставку дополнительного курьера, чтобы успеть вовремя? Разбираемся в материале.

Одна из основных задач, которая стоит перед логистом - это принятие решения о том, что лучше - проехать лишний километр или опоздать на одну минуту. Как канатоходец логист вынужден балансировать между качеством клиентского сервиса и затратами.

Если компания экономит на доставке и часто опаздывает к клиентам, то она автоматически снижает как количество повторных продаж, так и портит собственную репутацию. А если курьеры всегда приезжают вовремя, то есть вероятность того, что расходы на собственную доставку начинают расти.

Отклонение в любую сторону приведет к падению с каната. Поэтому у логиста остается только один путь - поиск золотой середины и стремление оказать качественный сервис с минимально возможными затратами.

Здесь в игру и вступает параметр “Дисциплина нарушений временных окон”, доступный всем пользователям Яндекс.Маршрутизации. Если вы выставляете жесткие временные окна, то вы даете алгоритму понять, что заказ нужно привести строго в указанный интервал. Он может быть как широким - в течение нескольких часов, так и узким - вплоть до получаса. Для алгоритма это является командой к действию, и он выполняет эту задачу в точности - маршрут будет распланирован так, чтобы каждый клиент получил заказ в обозначенный интервал времени.

Если заказ или несколько заказов не получается спланировать так, чтобы доставка была в обещанный интервал, они просто не попадут в составленные маршруты и будут подсвечены как нераспределенные. Логист увидит это и будет вынужден добавить необходимое количество машин, чтобы они также попали к клиенту вовремя. Иногда ради нескольких заказов компании приходится нести расходы на работу еще одной машины. Как думаете - насколько это рационально?

Если вы не готовы ответить на этот вопрос положительно, то вы можете поменять параметр жестких окон на гибкие. При них алгоритм будет допускать потенциальные нарушения временного интервала доставки. Звучит страшно? Давайте разбираться.

Для начала стоит пояснить работу алгоритма планирования при составлении маршрутов.Наш алгоритм оптимизации ищет самое дешевое решение для построения маршрута. Представим, что для этого он переводит все логистические параметры в свою внутреннюю валюту.

Например, стоимость работы легковой машины в день для него будет стоить 10 деревянных, а грузовой - 20. Каждое принимаемое решение алгоритм рассматривает с точки зрения того, стало ли дешевле или дороже. Если получившиеся решение стало дешевле, то оно принимается.

Когда вы задаете гибкие временные окна, алгоритм понимает, что их можно нарушать. Но чтобы желание нарушать их возникало не так часто, мы предусмотрели систему штрафов за их нарушение. А дальше включается стандартная логика - если моделирование показывает, что с учетом штрафов за нарушение временного интервала, общая стоимость решения получается меньше, чем в случае выхода дополнительного курьера, то алгоритм оставляет полученный вариант. Компания сама регулирует как размер штрафа, так и случаи его применения: кто-то “штрафует” решение за факт опоздания, а кто-то еще и оценивает каждую минуту опоздания.

То есть, перед алгоритмом стоит выбор - вывести дополнительную машину за 10 деревянных или нарушить временной интервал на 10 минут, при штрафе в 0.5 деревянных за каждую минуту нарушения. Алгоритм сравнивает две цифры - 5 и 10, и принимает решение, что в данном случае будет лучше опоздать, чем взять дополнительную машину. При этом, если опоздание будет на 21 минуту, то выбор будет в пользу дополнительной машины.

У каждого из клиентов, которым бизнес обещает доставку, есть разные представления об уровне сервиса. Для кого-то из них 10-15 минут опоздания не будут критичными и уровень сервиса останется в их восприятии хорошим. А для кого-то даже приезд на пару минут будет расценен как предательство и повод для отказа от дальнейших покупок.

Подытожим - при планировании вы можете строго сказать алгоритму, что нарушать временные окна ни в коем случае нельзя. А можете сделать наоборот - можете разрешить нарушения, задав соответствующие штрафы за отклонения.

Проиллюстрируем на примере: возьмем задачу и попробуем решить ее разными способами - с применением жестких и гибких временных окон.

В планировании с жесткими временными окнами нам потребовалось 8 машин для 148 заказов - при этом, мы не опоздали ни к одному клиенту. А в планировании с мягкими временными окнами нам удалось сэкономить одну машину и доставить заказы силами 7 автомобилей. В этом варианте мы опоздали к 3 клиентам из 148, а среднее опоздание составило примерно 20 минут.

Много это или мало? Решать вам, однако компромиссным вариантом будет связаться с этими тремя клиентами и обсудить возможность более позднего приезда курьера. Точность вашего прогнозирования может их приятно удивить, и они не будут сильно против. Скорее, наоборот, это покажет, как хорошо и качественно вы осуществляете доставку.

Такое моделирование с подбором разных временных окон и штрафов за нарушения позволит вам взвешенно принимать решения на пути к улучшению своей сервисной модели. Будете вы делать акцент на высоком уровне клиентского сервиса или на экономии? Мы надеемся, что вам удастся найти баланс между ними, оценивая как риски, так и затраты на логистику.

Чтобы не терять время, все это можно попробовать сделать самостоятельно уже сейчас, чтобы на собственном примере понять и увидеть эффективность системы планирования. Для этого мы даем 14 дней тестового доступа в Яндекс.Маршрутизацию. Воспользоваться им можно по ссылке.