Оптимизация маршрутов доставки и планирование рейсов

Логист планирует маршруты вручную или в простом планировщике, который считает расстояние по карте и не знает, что во дворе получателя нельзя развернуться фуре, а разгрузка в торговом центре занимает час. Машины возвращаются полупустыми, водители переработали, а часть заказов не уложилась в окно доставки.

Каждое изменение — отмена заказа, поломка машины, пробка — требует перепланирования, на которое нет времени. В сезонные пики план рассыпается в первые часы смены.

Затраты на топливо и оплату водителей — основная статья расходов доставки, и разница между хорошим и плохим планом составляет десятки процентов пробега.

Решение соединяет оптимизационные алгоритмы для задач маршрутизации с ML-моделями, которые прогнозируют реальные времена в пути и обслуживания на данных вашего автопарка.

• Модель ограничений: окна доставки, вместимость и тип транспорта, режим труда водителей, зоны ограничения движения, совместимость грузов.
• ML-прогноз времени в пути по часам суток и дням недели и времени разгрузки у каждого адреса — на истории телематики.
• Метаэвристики для тысяч заказов и сотен машин с построением плана за минуты.
• Динамическое перепланирование при отклонениях в течение дня и интеграция с TMS и мобильным приложением водителя.

Внедрение начинается с ретроспективной оценки: план системы сравнивается с фактическими рейсами за прошлые месяцы, и разница в пробеге видна до запуска.

Какие данные нужны

• История заказов и фактических рейсов
• Телематика автопарка: треки, остановки, времена разгрузки
• Справочник адресов, ограничения и окна доставки