Колонки

Как настроить логистику с помощью цифровых инструментов и доставлять больше заказов при тех же ресурсах

Колонки
Дмитрий Забаров
Дмитрий Забаров

директор по управлению цепями поставок Simple Group

Ольга Лисина

Группа компаний Simple — один из ведущих импортеров вина, крепких спиртных и безалкогольных напитков, национальный дистрибьютор и ритейлер с собственной сетью винотек. Клиентская база группы очень широкая, поэтому в низкий сезон в день приходит около тысячи заказов, а в высокий эта цифра может доходить до 2,5–3 тысяч заказов в сутки. 

Раньше все планирование здесь вели вручную, но когда были достигнуты максимальные показатели эффективности, пришлось искать новые пути для дальнейшего роста. 

Справиться с растущим числом заказов помогла автоматизация логистики на базе решений от платформы «Яндекс.Маршрутизация». Как удалось это сделать, рассказывает Дмитрий Забаров, директор по управлению цепями поставок Simple Group. 

Как настроить логистику с помощью цифровых инструментов и доставлять больше заказов при тех же ресурсах

Основная задача — создание новой логистической модели

Долгое время мы применяли классическую схему планирования маршрутов по зонам, которая еще называется статичным или зональным планированием. 

В основе статичного планирования заложен простой смысл: к каждой территории привязываются машины, которые доставляют заказы только внутри этой зоны, не выезжая за ее пределы. Водитель хорошо знает свою территорию и точки, с которыми он работает, что позволяет ему выполнять работу с максимальной эффективностью. 

Главный минус статичного планирования — это его неприспособленность к изменениям. Меняются спрос, сезонность и даже сами водители. Помимо этого, может оказаться так, что в одной зоне машина доставляет 10 заказов, а в другой — 19. 

Альтернативой доставке с жесткими секторами является динамическое планирование, которое осуществляется без оглядки на зоны. Преимущество такого метода заключается в уплотнении маршрутов и повышении эффективности одной машины. 

Но смену модели планирования нельзя было осуществить за один день — это потребовало времени и автоматизации целого ряда процессов. 


Шаг №1. Работа с мастер-данными

В первую очередь для перехода на динамическое планирование нам было важно понять, какие данные необходимы для автоматического построения маршрутов. После этого мы проверили их наличие и правильность заполнения. Оказалось, что в наших мастер-данных встречались ошибки и неточности. 

Мастер-данные — это основа любой компании, так как в них содержится информация о клиентах, адресах доставки, характеристике заказов. Так как это «подвижная» информация, данные могут вноситься разными людьми в разных местах. В результате у нас в системе могли дублироваться адреса из-за опечатки или неточности в написании. 

Автоматизация невозможна без очистки мастер-данных — любой алгоритм будет работать с ошибками, если на одну компанию у нас есть три разные клиентские карточки, отличающиеся друг от друга несколькими знаками в адресе. 


Шаг №2. Онлайн-мониторинг движения заказов

После подготовительного этапа работы с мастер-данными мы приступили к плавному переводу водителей на новую схему планирования. 

Во время любого процесса по автоматизации нельзя забывать о самом важном — людях. 

Нам предстояло перевернуть привычную схему работы водителей, поэтому мы решили сделать это постепенно. Пока мы настраивали автоматизацию построения маршрутов, машины продолжали ездить по традиционной схеме. Только теперь мы установили на телефоны курьеров мобильное приложение, которое вело мониторинг выполнения заказов по привычным для водителей маршрутам. 



Сигналы от приложений водителей передаются на рабочее место логиста, где он может отслеживать статусы доставки по каждому курьеру и заказу. При этом собираются и другие ключевые метрики:

  • трекинг (отслеживание) машины в режиме реального времени;
  • время движения машины и время простоя; 
  • время всех операций на складе и торговой точке (приезд, ожидание в очереди, оформление документов, погрузка и отгрузка).

Помимо отображения статусов уже выполненных заказов, алгоритмы приложения рассчитывают потенциальные нарушения времени выполнения будущих заказов на маршруте. Это позволяет логисту занять проактивную позицию — он может заранее предупредить клиента о возможной задержке. 


Шаг №3. Автоматизированное планирование маршрутов

Из-за специфики бизнеса на каждой точке доставки водитель проводит много времени, так как каждая бутылка должна быть оформлена в ЕГАИС. Поэтому вместо стандартных для B2C-доставки 30–40 точек на маршрутах у водителей бывает около 15. 

Основной целью при переходе на новую схему планирования было увеличение плотности маршрутов, то есть рост числа заказов, которые может выполнить водитель за один выезд. 

При традиционной схеме модели Москва была поделена на 34 маленьких сектора, за каждым из которых мы закрепляли по несколько отдельных водителей. При полном отказе от традиционной модели у нас получались маршруты, вытянутые по всему городу, а значит, экспертиза водителей в знании местности терялась. 

Поэтому мы решили комбинировать зональное и динамическое планирование — вместо 34 маленьких секторов мы сделали шесть больших с «мягкими» границами. 



Теперь Москва делится на шесть зон, внутри которых алгоритм автоматически просчитывает оптимальный вариант маршрута. При этом система настроена на проявление гибкости — заказ возле границы второго сектора может быть удобнее забрать водителю из первого и наоборот. 

По итогам первых месяцев использования новой схемы мы видим увеличение наполняемости одной машины (это позволяет доставлять больше заказов при тех же ресурсах) и рост количества точек на маршруте на 10%.

При этом коэффициент on-time, отражающий выполнение доставок вовремя, удалось сохранить на уровне 97%, несмотря на растущее количество заказов. 


Как достичь максимума при автоматизации логистических процессов

  1. Определите цели автоматизации. Нельзя внедрять цифровые решения, если вы не понимаете, какие метрики вы хотите увеличить с их помощью. 
  2. Настройте мастер-данные. Во многих компаниях пренебрежительно относятся к заполнению цифровых клиентских карт и актуализации информации в них. Но без очистки мастер-данных невозможно начать процесс по автоматизации — если внести в алгоритм неверные данные, то ждать от него корректной работы не стоит.
  3. Внедрите онлайн-мониторинг за движением заказов. Постоянный контроль за доставкой поможет логисту оперативно реагировать на любые изменения, которые происходят в пути, и координировать процесс получения заказа.
  4. Автоматизируйте построение маршрутов. Автоматический алгоритм способен обрабатывать большие массивы информации, учитывать ситуацию на дорогах и прокладывать наиболее оптимальные маршруты.

В проекте Dig(IT)al рассказываем о технологиях, которые помогут вам заработать. Переходите на цифровую сторону бизнеса.


Фото на обложке: Ondra Vacek / Shutterstock

Изображения в тексте предоставлены автором

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Доставка дронами, трекинг грузов и бесконтактная оплата: как технологии меняют логистику
  2. 2 «Наш главный конкурент — Excel». Руководитель «Яндекс.Маршрутизации» о технологиях на рынке доставки
  3. 3 «Каждая доставка требует колоссального количества документов». Плюсы и минусы электронной транспортной накладной

Актуальные материалы —
в Telegram-канале @Rusbase