Математика доставки

Математика доставки

Как автоматизация процессов помогает ритейлерам доставлять товары

Данил Шелехов, руководитель «Яндекс.Маршрутизации», о том, почему человек проиграет алгоритмам в логистике

Фото: Екатерина Аболмасова, Коммерсантъ

Мы ежедневно покупаем что-то в интернет-магазинах, заказываем продукты на дом. Доставка стала настолько естественной и незаметной для быта услугой, что пользователи не задумываются (и не должны), как она на самом деле работает. При этом с каждым годом людей, работающих в доставке, и единиц коммерческого транспорта на дорогах все больше. С нами delivery-based economy.

По нашим данным, успех в низкомаржинальном e-grocery сегменте на 20–30% определяется качеством используемых технологий для автоматизации «последней мили». Кажется, вся конкуренция будет в ближайшие годы происходить именно здесь. Но в реальности в логистике все еще очень низкое проникновение технологий. Например, очень многие крупные компании из тех, с которыми мы общаемся, используют устаревшие решения или вообще вручную строят маршруты для каждого курьера, объединяя точки по зонам.

Что находится под капотом современной службы доставки и как технологии и алгоритмы для логистики повлияют на бизнес ритейла?

Как все посчитать

Клиент сделал заказ. С какого склада его будет удобно отдать курьеру? Ближайший к клиенту склад может оказаться не лучшим выбором, так как из-за пробок курьер оттуда будет ехать к клиенту дольше, чем со склада в соседнем районе. А еще у машин разная вместимость: загрузить заказы в один минивэн или в два легковых автомобиля? А также мы хотим, чтобы курьеры были справедливо, в равной степени загружены. В разных районах разные пробки, в одном из них доставка десяти заказов займет часы, в другом — день, в третьем придется парковаться и разносить заказы пешком. Доставка при этом должна быть сделана вовремя — именно в те интервалы, которые пообещали клиенту. И это далеко не все факторы, которые логистам нужно ежедневно учитывать при планировании маршрутов, по которым курьеры поедут с посылками.

У любого магазина есть cut off время — когда логисты и склад перестают принимать заказы к доставке на следующий день. Логистам нужно время на планирование маршрутов для каждого курьера, на складе товары должны разложить по паллетам или по заказам, чтобы затем их распределить между автомобилями. Если установить эту отсечку рано, то у логистов будет много времени на работу с маршрутами. Но клиенты, решившие что-то заказать вечером после работы, не смогут получить заказы на следующий день. Это ухудшает клиентский опыт. Все хотят быстро. Поздняя отсечка обрадует клиентов, но сократит время на планирование маршрутов.

В чем суть задачи маршрутизации? Более 100 разных факторов и параметров могут влиять на то, как (каким путем, какой машиной) будет доставлен заказ. Среди них параметры, определяющие товары и транспорт: нужно учитывать вес и габариты товаров, их совместимость при транспортировке, вместимость и оснащение автомобилей, есть ли в доступных машинах необходимое оборудование, например холодильное. Сколько вообще автомобилей в парке — хватит ли их на следующий день, или нужно быстро искать дополнительные.

Нужно учитывать обещание клиенту: временные окна, в которые клиент ждет свой заказ, сервисное время и другие. Конечно, экономически идеально, если клиент будет ждать курьера с девяти утра до девяти вечера, но клиент сегодня выбирает интервал в один-два часа. Сколько времени курьер проведет у клиента: просто отдаст заказ или будет ждать примерки в случае с доставкой одежды и обуви.

А что делать курьеру, если не удалось доставить заказ: заехать позднее, срочно везти товар на склад или можно отдать на склад на следующий день? А могут ли курьеру поступать новые заказы в течение дня, что актуально для курьерских служб? И таких параметров очень много.

Есть и внешние факторы: ситуация на дорогах (ремонты, пробки). Обычно логисты делят город на сектора и выстраивают маршруты в каждом секторе. Сектора при этом могут быть размечены несколько лет назад, а город изменился. Условно через железную дорогу сделали новый переезд, и оптимальный маршрут между двумя точками стал другим, а их по-прежнему относят к разным зонам и покрывают двумя машинами.

А еще встречаются специфические, локальные параметры. Например, в Сибири нужно учитывать большие расстояния и сложный режим труда и отдыха для водителей, которые проводят в рейсе несколько дней. А при работе с грузовиками с прицепами нужно рассчитывать загрузку и просчитывать места их парковок, чтобы фура с пустой головой и груженым прицепом вдруг не покатилась с горы.

Алгоритмы или логисты

Из-за большого количества параметров и ограничений поиск оптимальных маршрутов для человека превращается в очень сложную задачу. Сложность ее возрастает с каждой дополнительной степенью свободы, которую задействует логистическая служба. Но в какой-то момент происходит комбинаторный взрыв — задачу в голове становится невозможно решить.

Тогда на помощь приходят VRP-солверы (Vehicle Routing Problem), которые помогают оптимально проверять миллионы возможных вариантов маршрутов в секунду и выбирать лучший. Важно, что найти кратчайший путь между любыми двумя точками со всеми пробками и ограничениями на маневры — это отдельная задача, для которой нужен специальный алгоритм Дейкстры. Этот алгоритм гарантирует нам, что, с одной стороны, маршрут между двумя точками будет кратчайший, а с другой — выполнимый и водитель действительно сможет его пройти за данное время.

Отдельная задача состоит в том, чтобы скомбинировать и адаптировать разные математические методы так, чтобы суммарно решение всей задачи занимало минимум времени и ресурсов.

У логистов с такими инструментами появляется возможность использовать больше разных логистических сценариев, экспериментировать. А также, понимая задачи бизнеса сегодня, балансировать между экономией ресурсов и уровнем клиентского сервиса.

Автоматизация позволяет сократить нагрузку на логистику и отодвинуть тот самый cut off, оптимизировать использование транспорта, что ведет к экономии, повысить продуктивность курьеров, улучшить клиентский опыт.

В подавляющем большинстве случаев машина выигрывает у человека.

У автоматизации логистики помимо повышения эффективности и оптимизации затрат есть еще одно преимущество — это управляемость. В ритейле сегодня может быть 50 заказов, а завтра — 150. А еще есть низкие и высокие сезоны. По сути, автоматизация дает бизнесу набор рычагов, поворачивая которые он может менять свою систему логистики без значительных вложений. Хотите сократить число курьеров и максимально загрузить оставшихся? Пожалуйста. Максимально сохранить штат курьеров в низкий сезон и равномерно загрузить их работой? Без проблем. Улучшить клиентский опыт и сделать часовые интервалы доставки? Давайте рассчитаем, сколько автомобилей для этого потребуется.

В той же онлайн-торговле игроки чаще всего конкурируют друг с другом по двум основным параметрам: цена и сервис. Сейчас основная конкуренция идет в цене, но в ближайшие несколько лет конкуренция будет сильно смещаться в сторону сервиса. И вот тут уже пойдут в ход узкие временные интервалы доставки, быстрая доставка за пару часов для премиальных клиентов и так далее. Без изменений в устройстве логистических служб выдержать высокий уровень сервиса будет практически невозможно. Или как минимум очень затратно. Интересно, что этот тренд ведет за собой и переосмысление профессии логиста. Они становятся IT-специалистами, работающими со сложными системами. А водители и курьеры превращаются в своеобразных менеджеров по счастью клиентов, ведь в их руках, передающих заказ непосредственно клиенту, находится репутация компании.