Автоматическое планирование маршрутов доставки

В систему ARENA.WMS добавлен новый функционал автоматического планирования маршрутов доставки заказов автотранспортом.

Складская логистика тесно переплетается с транспортной логистикой. Как правило каждая компания помимо услуги самовывоза товара со склада осуществляет услугу доставки собранных заказов по адресам клиентов, а также забора грузов от поставщиков. Даже самый небольшой склад обычно обладает собственным автопарком в несколько машин, а также привлекает наемный транспорт для обеспечения перевозок.

Планирование порядка посещения адресов и расчет необходимого количества автотранспорта часто осуществляется вручную отделом логистики или с помощью использования внешней системы класса TMS (Transportation Management System). Все планирование осуществляется во вне, а потом готовый результат загружается в WMS в виде сформированных маршрутов по остановкам.

Но при ручном планировании очень часто не удается достигнуть хороших результатов распределения заказов между транспортом и учета всех ограничений. А TMS системы имеют высокую стоимость, сложный интерфейс и зачастую излишний функционал по слежению за транспортом по GPS, учет горюче-смазочных материалов. Также алгоритмы автоматической оптимизации некоторых TMS не содержат сильный математический аппарат и не позволяют получать приемлемые результаты распределения без ручной правки. Наш опыт участия в конкурсах по искусственному интеллекту позволил использовать лучшие алгоритмы для получения оптимального решения в кратчайшие сроки.

Теперь компании, которым нужен только функционал автоматического планирования маршрутов личным и наемным автотранспортом, могут воспользоваться встроенным в ARENA.WMS функционалом, позволяющий получить качественное планирование без необходимости покупать и внедрять дополнительное программное обеспечение.

С каждым заказом в WMS передается планируемая дата и время доставки, конечный пункт доставки - адрес клиента или транспортной компании. Адрес преобразуется в точные географические координаты и сохраняется в системе. В дальнейшем на любую дату может быть запущено автоматическое планирование с учетом данных по заказам, заборам грузов от поставщиков, наличия собственного и наемного автотранспорта, ограничений по времени приемки на каждой точке доставки, времени на разгрузку, грузоподъемности и вместительности каждого транспортного средства, максимального количества пунктов доставки на каждый маршрут, текущих ограничений на дорогах.

Само планирование осуществляется c использованием "искусственного интеллекта" - несколькими современными алгоритмами, включая метод Кларка-Райта, генетический алгоритм, эволюционный алгоритм, метод ближайшего соседа и умный перебор. Все параметры алгоритмов гибко настраиваются в отдельной стратегии планирования, где можно указать используемые методы, их параметры, критерии оптимизации (время, расстояние, время+расстояние, стоимость), лимит времени на планирование. Применение современных и быстрых алгоритмов позволяет получить наилучший результат за короткое время, без необходимости полного перебора всех возможных вариантов.
А использование в качестве критерия оптимизации стоимости перевозок, в отличии от оптимизации просто по расстоянию или времени, позволяет оптимально распределить точки доставки между автотранспортом, найдя самый выгодный вариант использования особенностей каждого вида транспорта и снизив именно стоимость перевозок до минимуму с учетом удовлетворения остальных условий.

Результатом работы модуля планирования является перечень транспортных средств и последовательности точек доставки (забора груза) с указанием времени в пути, расстояния, стоимости, времени прибытия на точку, веса и объема груза. Все маршруты можно сразу же просмотреть на географической карте, при необходимости сделать ручные корректировки, и сохранить результат планирования.

Тестовая эксплуатация нового функционала продемонстрировала существенное преимущество результата автоматического планирования над ручной работой диспетчеров транспортного отдела, что привело к сокращению затрат на осуществления доставок и снижению ежедневных пробегов.

В планах развития стоит совершенствование алгоритмов планирования, расширение ограничивающих факторов, увеличения гибкости настройки под разные условия использования. При этом основной целью остается простота работы с системой и точность расчетов.