Какие задачи решает автоматизация логистики: кейс «Яндекс.Лавки»

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

«Лавка» работает по принципу гиперлокальной доставки: продукты и готовую еду привозят покупателям из ближайшего к ним даркстора, где хранятся товары. Чтобы эффективно организовать все логистические процессы, в компании используют ряд цифровых инструментов. 

Зачем автоматизировать логистику

В отчете Retail Trends Playbook 2020, составленному компанией Microsoft в партнерстве с PFSK, отметили ключевой тренд года, согласно которому компании, внедрившие автоматическое планирование маршрутов и IT-интеграцию со складами, опережают конкурентов на 20%.

Принцип IT + логистика работает и в «Лавке». Невидимая глазу потребителя схема снабжения «Лавок» напоминает классическую логистику в ритейле. В каждом городе существует распределительный центр, который принимает продукцию от поставщиков, получает заказы на пополнение от «Лавок» и обеспечивает доставку продуктов до дарксторов. 

На примере доставки от распределительного центра в дарксторы мы решили разобрать несколько задач, которые показывают, почему логистика более эффективна в связке с автоматизацией. 

Планирование маршрутов

Правильное планирование — это 50% успешно выполненного маршрута. Если на начальном этапе развития компании их еще можно строить вручную, то с ростом объемов ручное планирование приводит к проблемам со скоростью и качеством доставки. Чтобы избежать возможных проблем при масштабировании «Лавки», в компании внедрили еще один сервис «Яндекса» — «Яндекс.Маршрутизацию».

С помощью него логисты «Лавки» курируют построение маршрутов, учитывают все внутренние параметры и внешние факторы, определяют необходимое количество транспорта и его характеристики, а также контролируют работу транспортных подрядчиков. 

Как автоматическое планирование снижает расходы бизнеса? Для простого примера, иллюстрирующего пользу автоматической маршрутизации, возьмем компанию N, у которой есть тысяча заказов на доставку в день. Допустим, что до внедрения алгоритмов планирования маршрут одного транспортного средства компании N состоял из 20 точек. Это значит, что для доставки тысячи заказов потребуется около 50 машин.

Алгоритм сам подскажет, какие машины и в каком количестве нужны для доставки товаров. Так, типичное автоматическое планирование в «Яндекс.Лавке» может выглядеть следующим образом: на следующий день нужно задействовать 10 машин грузоподъемностью три с половиной тонны, три машины-холодильника и пять машин грузоподъемностью пять тонн. Полученные квоты отправляются в транспортные компании, при выборе которых учитывается уровень SLA и стоимость фрахта машин.

После того, как маршруты спланированы, начинается другая важная часть процесса доставки — дисциплина водителей. Здесь помогут различные трекинговые системы, которые покажут, как маршруты выполняются на практике.

Так как в «Лавке» пользуются услугами наемного транспорта, то компании хотелось иметь гибкое решение, которое не привязано к тому, оборудована машина GPS-датчиками или нет. Поэтому, в «Лавке» воспользовались мобильным приложением «Яндекс.Курьер», с помощью которого логисты видят движение водителей в режиме реального времени. Это позволяет в случае чего оперативно решать вопросы о времени прибытия машины на точку разгрузки. 

Учет ограничений 

Особенность логистики «Лавки» заключается в том, что при построении маршрутов логистам нужно учитывать многочисленные ограничения. Они возникают из-за расположения самих дарксторов: часть из них расположена в жилых зонах, в которых действуют свои правила.

Например, во многих дворах установлены шлагбаумы, которые работают в строго определенное время. Другие жилые зоны не могут принять пятитонные грузовики, поэтому приходится отправлять менее габаритные машины. Также компании нужно учитывать совместимость продуктов с определенными типами машин: многие из товаров требуют соблюдения различных температурных режимов в кузове на протяжении всего времени доставки.

Каждый дополнительный параметр, который нужно учитывать, ведет к росту сложности задачи планирования. Удержать в голове и учесть сразу несколько ограничений — крайне сложная задача для человеческого мозга. Решить эту задачу позволяет система тегов, которые можно присваивать заказам и машинам. 

Совпадающие теги у машины и заказа будут служить для алгоритма подсказкой, что этот заказ нужно определить в машину с тем же тегом. С помощью тегов можно реализовать разные подходы к планированию маршрутов — от самых простых, когда речь идет о том, что замороженные продукты должны ехать в машине-холодильнике, до сложно-комбинированных, когда нужно одновременно учитывать наличие у водителя-экспедитора терминала для оплаты, а также зону нахождения точки доставки и возможность машины туда заехать. 

Система автоматического планирования разработана таким образом, чтобы у одного заказа можно было указывать неограниченное количество тегов, чтобы найти под него подходящий автомобиль и спланировать наиболее оптимальный маршрут.

Прием товаров и формирование заказов 

Автоматизация логистики влияет не только на сокращение затрат, но и на улучшение качества сервиса. Так, один из главных критериев для «Лавки» — скорость доставки до конечного получателя. Она часто зависит не только от того, как быстро курьер может добраться до клиента, но и от того, как быстро заказ может быть собран на складе.

В гиперлокальной доставке, без преувеличения, важна каждая минута, поэтому работа специалистов в дарксторе тоже автоматизирована с помощью системы управления. Так, при приеме все товары считываются сканером, и система подсказывает, куда положить каждый из них. Товары хранятся не в коробках, а раскладываются по строго определенным местам. 

Система управления даркстором также составляет оптимальный маршрут для сборщика: она показывает, к какой ячейке подойти, какой товар взять и куда его положить. 

Как автоматизировать логистические процессы

Мы в «Лавке» считаем, что логистика — это процесс, который можно и нужно автоматизировать. Технологии и алгоритмы позволяют сделать сложные комбинаторные задачи управляемыми — в компании могут следить за изменением важных для нее метрик, от которых зависит качество доставки. На наш взгляд, подход к внедрению проектов по автоматизации логистики выглядит следующим образом: 

• определить важные бизнес-метрики, за которыми будем следить в процессе и после автоматизации;
• внедрять автоматизацию постепенно: сначала на небольшом участке, чтобы следить за изменением метрик;
• переходить к промышленной эксплуатации. 

На этапе промышленной эксплуатации можно задуматься о масштабировании процессов. Например, при запуске доставки в новых районах и городах. Преимущество автоматизации в том, что все может управляться централизованно той же командой логистов-экспертов.