Кучные маршруты: всегда ли они помогают городской логистике?

Всем привет. Мое имя Ксения, я работаю в ИТ-компании Relog. Сегодня поговорим о том, какие транспортные задачи может выполнить этот алгоритм, а какие нет.

Среди компаний бытует мнение, что чем больше точек для доставки сконцентрировано в зоне, которая закреплена за водителями, тем лучше. Мол, в таком случае им придется наматывать меньший километраж, а значит удастся сэкономить на ГСМ. Это убеждение основывается всего лишь на том, что на карте кучные маршруты выглядят впечатляюще. Работая с более, чем 300 компаниями в СНГ и Европе, мы выяснили на практике, что так бывает не всегда. Рассказываем, почему и в чем настоящий плюс кучных маршрутов.

В этом году мы создали кластеризацию – алгоритм, который делит все адреса для доставок на кучки таким образом, чтобы дистанция между точками была небольшой. Алгоритм делает кластеры маленькими и включает в процесс доставки весь автопарк компании.

Кластеризация делалась, чтобы:

- дистанция от одной точки до другой была короче, водители меньше стояли в пробках, поэтому легче прогнозировать время их прибытия;

- в рамках кластера было проще менять порядок объезда точек, если клиент хочет перености время доставки.

Важно знать, что кластеризация проходит независимо от маршрутизации, то есть один алгоритм делит заявки на кучные зоны, а другой - создает внутри них оптимальные маршруты для водителей.

Что шло не так?

Некоторые компании, желая иметь кучные зоны для доставки, неправильно создавали кластеры.

Например, были компании, которые делали это на основе временных окон. Они рассуждали так: пусть заявки приблизительно на одно и то же время обслуживает один водитель. Но ведь он не сможет быть одновременно на нескольких точках, поэтому сроки доставки срывались.

Другие при кластеризации не учитывали категорию своего транспорта. У компании ларгусы, а в кластер она включала некоторые точки, куда нужно было отвезти крупногабаритный груз. Это приводило к тому, что система Relog при планировании маршрутов из-за несоответствия товара и вместимости авто некоторые заявки оставляла неназначенными на водителей.

Но самой большой ошибкой наших клиентов была надежда на то, что кластеры обязательно сократят суммарно пройденный автопарком километраж. В результате они оказывались разочарованными. Например, у компании 10 точек выстроены в вытянутый маршрут. Три обслуживающих их водителя в купе проедут меньше киломтеров, чем один водитель, если бы они были в кластере.

Решение - новый алгоритм

Мы учли опыт клиентов, их мотивы и создали новый алгоритм кучности маршрутов. На сегодняшний день он стал самым популярным среди наших клиентов.

В отличии от кластеризации он:

- делит точки для доставки на большие геозоны, чтобы вместить в них как можно больше близлежащих адресов (кучность);

- сокращает количество машин, участвующих в городской логистике;

- оптимизирует маршруты.

Стоит так же добавить, что этот алгоритм действует на основе машинного обучения. Это означает, что он не только учтет все актуальные параметры доставки, но и историю передвижения водителей со всеми деталями. То есть выбирать самые эффективные маршруты для доставки заказов он будет из прошлого и настоящего.