Алгоритми в транспортній логістиці

Trans.eu 8.04.2020

Транспортна логістика

Сучасні потреби транспортно-логістичного сектору базуються на двох основних напрямках: швидка та вчасна доставка вантажів та вибір найбільш вигідних пропозицій транспорту. Експедитори, планувальники перевезення використовують різні інструменти в роботі для оптимізації парку вантажних автомобілів та вантажного простору. Завдяки вдосконаленню цих інструментів, їх робота стає ще ефективнішою.

Ринок електронної комерції постійно розвивається і це збільшує попит на транспортні послуги, що, в свою чергу, підвищує конкурентоспроможність ринку та потребу боротися за транспортні заявки. З цієї причини і портали закупівель, і логістичні оператори використовують прогностичні моделі, які дозволяють передбачити поведінку на ринку – рух споживачів та пік вантажоперевезень, так що Ви можете додатково оптимізувати ресурси Вашого автопарку та вантажного простору.

Датський перевізник Maersk Line використовував прогностичну аналітику для кращого розміщення порожніх контейнерів. Завдяки отриманій інформації про ступінь використання окремих суден компанія змогла заощадити мільйони євро (вартість транспортування порожніх контейнерів становить понад 900 мільйонів євро на рік для Maersk).

Подальший розвиток ринку електронної комерції та методи персоналізації збільшують кількість транзакцій. Отже, транспортна галузь стала одним з найважливіших елементів цього ринку. Враховуючи вимоги отримувачів транспортних послуг, вона має велику перспективу розвитку.

Розумні транспортні та логістичні системи

В даний час найпопулярнішими інструментами в транспортній логістиці, що оптимізують весь ланцюг постачання, є електронні транспортні біржі, програмне забезпечення класу ERP, системи управління транспортом TMS та найсучасніші – інтелектуальні логістичні платформи, які працюють за допомогою алгоритмів та об’єднаних рішень для більшості доступних транспортних інструментів.

Основне призначення сучасних платформ – це розумний підбір вантажів до перевізника, це дозволяє оцифрувати та обробити  дані пов’язані із усім ланцюгом постачання, підвищує ефективність організації та планування роботи на підприємстві.

Новинкою в управлінні транспортом є рішення для аналізу актуальних ставок і одночасно відповідності транспортного засобу  до вантажу. Завдяки цьому фахівець з логістики отримує дані, необхідні для планування діяльності протягом року, враховуючи проблеми всієї галузі. Алгоритми, які роблять автоматичний аналіз багатьох змінних, спонукають користувача до конкретних кроків – актуальні  ціни на фрахт (діапазон цін на аналогічні види вантажів, завдяки яким логістична компанія отримує основу для правильної оцінки перевезення) та підбір перевізників до замовлення (пропонуючи вантажовласнику співпрацювати з партнерами, які відповідають важливим критеріям).

Наприклад, в створення алгоритму, інвестувала кошти компанія Girteka Logistics, яка виконує щотижня  7,5 тис. перевезень. Технологія вартістю майже мільйон євро дозволить перевізнику співставити водіїв з транспортними засобами та краще керувати вантажами, враховуючи габарити, вагу та тип вантажів, а також тип та параметри транспортних засобів. Алгоритм, що навчається сам, зможе спланувати перевезення для 5 000 вантажівок.

Це має велике значення, оскільки пропозиції заявок на перевезення, розміщені в базах даних транспортних бірж, характеризуються порівняно коротким часом доступності через великий попит. Планувальники або експедитори мають короткий час для прийняття правильного рішення, наражаючи себе на ризик прийняття  інтуїтивного рішення без розрахунку рентабельності. Все змінюється за допомогою ІТ-рішень.

Команда експертів провела аналіз практичного вирішення проблеми прийняття рішень, типової для робіт експедитора , що передбачає розподіл найбільш вигідних транспортних заявок серед доступних вантажівок. У дослідженні порівнювали угорський алгоритм, що дозволяє вирішити проблему розподілу поліноміального часу, та власний алгоритм удосконалення. Аналіз показав, що максимальний час відгуку з використанням угорського алгоритму для 80 заявок, призначених для 40 транспортних засобів, становив цілих 48 хвилин. Водночас це показало ефективність удосконалення алгоритму. В умовах збільшення кількості транспортних заявок часова складність алгоритму вдосконалення була дещо довшою, не перевищуючи 2 хвилин. Дослідження показали, що використання алгоритму вдосконалення для роботи може мати істотний вплив на ефективність та економічність використання транспортних засобів.

Найновіші алгоритми – наприклад SmartMatch, що використовується на Платформі Trans.eu – запроваджують можливість автоматичного призначення перевізників для вільних вантажів, скорочуючи час прийому заявки до декількох секунд. Нові алгоритми працюють за принципом автоматизації та гнучкості в плануванні перевезення – інструменти переходять до наступних, заздалегідь запрограмованих кроків пошуку перевізника до отримання результату.

Збільшення транспортних витрат означає необхідність пошуку способу оптимального розподілу витрат. Значним полегшенням, вже наявним на ринку, є вибір транспортних компаній з автомобілями, які  знаходяться поруч. Без додаткових витрат на доїзд до місця завантаження, Ви можете запропонувати вигідні ціни місцевим партнерам. У цій ситуації також зменшується ризик затримки дати завантаження – а у водія  короткий маршрут до місця завантаження.

Алгоритми в спільноті водіїв

Інноваційні інструменти, що використовують розумні алгоритми, давно потрапили на дороги та кабіни вантажних автомобілів. Учасники галузі із задоволенням користуються рішеннями на основі Big Data, функціонального аналізу та VPR (Vehicle Routing Problem), які здатні найкращим чином спланувати роботу водія.

Алгоритми VRP дозволяють знайти найкраще поєднання маршрутів для багатьох пунктів, включаючи часові вікна для парку вантажних автомобілів. Вони оптимізують роботу автопарків, різноманітного рухомого складу, а також баз і складів. Важливо те, що методи оптимізації VRP враховують динамічні перешкоди на дорозі, інформуючи водіїв та диспетчерів про перешкоди на дорозі та новий, кращий маршрут, а отримувача вантажу – про зміну часу доставки.

Планувальники, що використовують системи VRP, можуть підготувати більш точні експедиційні плани за коротший час, навіть на декілька днів вперед, беручи до уваги прогнози про транспортні труднощі та зменшення транспортних витрат. Прикладом правильного використання алгоритмів при постачанні є UPS . Логістичний оператор UPS використовував алгоритми, що мінімізують кількість лівих поворотів. Завдяки цьому компанія економить 4,5 млн літрів пального на рік, мінімізуючи викиди CO2 на 20 тисяч. тонн і постачає на 350 тис вантажів більше.

Алгоритми також ремонтують вантажні автомобілі. Як приклад- FRAS, база даних ремонтів, проведених в усьому світі, один з основних інструментів роботи механіків Scania. Пошук в базі даних дуже складний і небезпечний. Неправильна абревіатура або неофіційна номенклатура можуть завадити Вам знайти правильне слово. На допомогу прийшов штучний інтелект. Це пошукова система, яка не тільки знаходить вказані слова, але і може аналізувати вміст звітів. Виходячи з цього, алгоритм знаходить відповідь, яка вирішує конкретну проблему.

У транспортно-логістичній галузі технологічні зміни є наслідком не лише суто економічних, але й соціальних мотивів. В епоху зміни клімату революція неминуча, особливо з огляду на урядові обмеження для транспортної галузі. Зрештою, розумні інструменти приносять неоціненну користь для навколишнього середовища. Підприємства мінімізують споживання палива, зменшують шкідливі викиди, покращують дорожній рух та заохочують економію ресурсів. Завдяки цьому алгоритми, що покращують ланцюг постачання, сприяють посиленню екологічності нашого довкілля та покращенню якості життя споживачів.