Алексей Вилков, ДАТА+, E-mail: avilkov@dataplus.ru
Распределение товаров потребления относится к сфере высокопрофессионального менеджмента. Теория управления доставкой предполагает создание центров накопления (складов), с которых затем осуществляется развоз товаров конечному пользователю.
В последнее время растет популярность электронной торговли, то есть покупки товаров через Интернет. Виртуальность этого процесса достаточно условна. Здесь виртуальна только витрина. Все остальное, то есть товар, склад и потребитель – реальны. Процесс продажи переворачивается с ног на голову: не покупатель идет к продавцу, а продавец должен мчаться с товаром к покупателю. И эта процедура требует особого внимания. В условиях развития рынка услуг конечные пользователи становятся все более требовательными и капризными. Да и сама доставка товаров становится существенным элементом, который влияет на время и объем сбыта товара и, тем самым, на величину и период оборота денежных средств. Правильная организация доставки товаров — логистика – становится главной составляющей успеха и конкурентоспособности.
Логистические задачи относятся к числу оптимизационных. При их решении главным фактором является доставка потребителю товара в заданный срок и с наименьшими затратами средств. Коммуникации представляют собой непрерывную сеть, связывающую своей паутиной производителей и потребителей. Для оптимизационной задачи коммуникации — это обычный, направленный граф, по которому производится расчет лучшего (оптимального) маршрута доставки.
Развитые средства автоматизации данного процесса предоставляют геоинформационные технологии. Электронные карты, как правило, содержат полную информацию о протяженности дорог, их связности и условиях перемещения по ним (скоростные режимы, запрещенные съезды, наличие перевалочных пунктов и так далее). На картах фиксируются местоположения пунктов отправки и получения товаров. Они могут быть заданы, например, населенными пунктами или конкретным почтовым адресом. ГИС-технология позволяет достаточно быстро справиться с поиском местоположения потребителей методом геокодирования, учитывая при этом дорожный граф. Данный метод включен в базовые функции всех «настольных» программных продуктов семейства ArcGIS. Суть метода состоит в сопоставлении адресов электронной карты с заданными адресами потребителей и создании отдельного слоя найденных адресов. А сама процедура гекодирования решается нажатием одной кнопки, хотя есть несколько «но».
Во-первых – это карты дорог дальних перевозок и улиц для транспортировки внутри населенных пунктов. До сих пор нет надежных электронных карт на территорию даже наиболее заселенной Европейской части Российской Федерации. Дело не в быстрых темпах строительства дорог, а в медленном обновлении картографической основы. Карты территорий городов тоже пока относятся к числу «роскоши», а не средства потребления при решении городских задач, в том числе и логистических. Но все-таки они есть. Например, доступны электронные карты Москвы и Санкт-Петербурга, вполне пригодные для логистики. Они имеют адресную базу, позволяющую осуществлять быстрый поиск местоположения клиентов.
Во-вторых — связность дорог. Электронные карты должны быть не просто точно отображать объект, но и содержать правила его поведения в пространстве, то есть нести сведения о связности объектов – быть топологически корректными.
В третьих – система ведения базы данных клиентов у продавцов. Даже если используется какая-либо СУБД, адреса часто вносятся бессистемно, с множеством ошибок в написании, да и сам адрес может быть указанием типа «на деревню дедушке». Часто это серьезно затрудняет автоматизацию процесса поиска местоположения на электронной карте.
Если все «но» преодолены: имеется сеть топологически связанных дорог, определены пункты поставки товаров, местоположение потребителей, то все готово для решения задачи доставки и поиска оптимальных маршрутов перемещения транспорта. Как правило, ГИС-технологии включают алгоритмы оптимизации перемещения из пункта А в пункт Б. Они достаточно эффективны при поиске кратчайшего маршрута, но зачастую практически непригодны для решения логистических задач с учетом многочисленных оптимизационных условий.
Речь идет о том, что в логистических задачах оптимизируется не только путь доставки товара, но и время прибытия к каждому клиенту, число используемых автомобилей, загрузка транспортных средств, время работы водителей и т.д.
ГИС-программ с таким набором функций немного. Есть, например, популярное профессиональное решение — пакет ArcLogistics Route, созданный в США на базе программных продуктов ESRI. Но он настроен на американскую сеть дорог и соответствующую адресную систему, отличающуюся от российской.
Близкую к нему функциональность предоставляет программный продукт «ЛОГИСТИК» (рис. 1), разработанный в ДАТА+ с использованием алгоритмов оптимизации, предоставленных специалистами Мехмата МГУ.
Рис. 1. Дополнительный модуль «Логистик» для пакетов семейства ArcGIS 9.
Данный программный продукт написан в среде VBA с использованием программных библиотек, предоставленных фирмой ESRI. Он расширяет стандартные функции ArcGIS и настроен на принятую у нас систему адресации. Входными данными для расчета служат: граф дорог, содержащий сведения о разрешенных поворотах, адресный слой, включающий все адреса населенного пункта в виде точек или улиц с номерами домов, база данных клиентов, по которым предстоит организовать развоз товаров (представленная в форме таблиц формата Dbase, Excel, Access (*.mdb) или любой стандартной СУБД), с указанием перечня доставляемых товаров и их характеристиками (вес, объем), сведения об автомобильном парке перевозчика с техническими характеристиками всех автомобилей, а также режиме их работы и требуемых условиях доставки (например, временные ограничения – «окно» доставки и т.п.). На основе встроенного алгоритма выбирается оптимальное число машин, которые смогут осуществить развоз товаров клиентам с максимальным соблюдением всех условий доставки, например, оптимизация по скорости развоза, по наименьшему числу задействованных транспортных средств, по максимальной экономии бензина и т.п. Время расчета зависит от количества клиентов, обслуживаемых за один сеанс оптимизации, а также от числа ограничивающих условий. Выгодным преимуществом ГИС-технологии является мгновенное отображение найденного решения на карте.
С помощью данного программного продукта выполнено несколько проектов, которые показали достаточно хорошие результаты. Все проекты осуществлялись с использованием графа дорожной сети г. Москвы, материалов предоставленных компаниями, обратившимися в ДАТА+ с задачами логистики. В качестве исходных данных использовалась электронная карта Москвы, подготовленная фирмой «Геоцентр-Консалтинг». Карта содержит двойной направленный граф дорог, длину и время перемещения по сегментам дорог, точечный слой адресной привязки с более 100 000 конечных адресов.
Проект 1: «Инкассаторы»
Суть задачи. Охранное агентство обеспечивает инкассаторское обслуживание постоянных клиентов в г. Москве. Задача выполняется в течение дня, но с жесткими ограничениями начала и конца работы автомобилей. Основная цель — разработать оптимальные маршруты перемещения инкассаторов в течение рабочего дня, задействовав как можно меньше автомобилей. Последнее условие важно, поскольку выезд одного специально оборудованного для инкассаторских задач транспортного средства обходится предприятию в $1500 в день. Также было желательно сократить время нахождения автомобилей на маршруте с 9 до 8 часов. Клиентская база включала 500 адресов. Начальная и конечная точки прибытия автомобилей располагались в центре Москвы.
База данных клиентов, предоставленная в формате Excel, была не унифицирована. В связи с этим, первый этап работ включал приведение базы данных к единому стилю и проверку адресов. Для контроля адресов применялся метод интерактивного геокодирования по адресной базе г. Москвы, включающей более 100 тыс. адресов (рис. 2). В ходе проверки выявлено 75 дублированных адресов. Для исправления ошибок в написании адресов потребовались четыре итерации геокодирования, которые позволили автоматически нанести на карту 400 адресов. Еще 25 адресов располагались в г. Зеленограде и были нанесены вручную. В итоге, за два часа работы было нанесено 425 адресов.
Рис. 2. Фрагмент общей схемы маршрутов передвижения автомашин проекта «Инкассаторы» в г. Москве.
Для работы алгоритма был задан ряд условий: оптимизация маршрутов по протяженности с учетом ограничения времени работы транспортных средств, минимизацией количества задействованных автомобилей, а также введением задержки на каждой точке клиента продолжительностью в одну минуту для обслуживания клиента инкассатором. Время расчета задачи составило 10 минут. В ходе расчетов использовались возможности исключения части наиболее загруженных дорог из построения маршрутов, а также ограничения проезда по ремонтирующимся трассам.
Предложенное решение позволило заказчику сократить число задействованных машин с семи единиц до шести (рис. 3). Время окончания каждого из шести маршрутов в среднем составило 17:00, лишь два из шести маршрутов завершаются позднее. В среднем каждая машина обслуживает около 70 пунктов в день. Принимая во внимание среднюю продолжительность каждого из маршрутов и среднее число точек, обслуживаемых каждой из машин, получаем 7 минут на каждую точку. Эти 7 минут включают в себя: передвижение автомашины от одной точки маршрута до другой с учетом московского трафика; пешее выдвижение инкассаторов от машины до пункта получения денег; непосредственно получение денег и возврат к машине.
Рис. 3. Выполнение операции геокодирования (проект «Инкассаторы»).
Конечным результатом работы по данному проекту явились: бумажные карты формата А3 по каждому из шести маршрутов, карта-схема перемещения по всем шести маршрутам формата А3, путевые листы к каждой из шести карт маршрутов. Содержание путевого листа: общее количество пунктов маршрута, протяженность всего маршрута (км), общее время в пути (часы, минуты), номер каждого пункта маршрута, наименование участка продвижения (улица, проспект, проезд и т.д.), длина маршрута от пункта до пункта в метрах, поминутное расписание движения автомашины по заданному маршруту (по всем промежуточным и основным пунктам).
Заказчик, известное охранное агентство, провело проверку выборочных маршрутов и приняло решение использовать полученные результаты для организации работы машин.
Проект 2: «Канцелярия»
Суть задачи. Компания сетевых магазинов офисных принадлежностей располагает большим складским помещением в г. Люберцы Московской области и каждый день осуществляет развоз товаров на 80-150 точек их реализации. Требуется разработать оптимальный маршрут развоза товаров с возвратом машин на базу в г. Люберцы.
На первом этапе был проведён краткий сравнительный анализ задач «инкассаторы» и «канцелярия». Обе логистические задачи являются вполне равнозначными, но не равноценными. Равнозначные, так как обе приурочены к одному и тому же городу, соответственно и транспортному потоку. Также в обоих случаях машины не заправляются во время движения по маршруту, что довольно существенно, когда счет идёт на минуты. А не равноценные, так как слишком велика разница в количестве обслуживаемых точек и задач, выполняемых на них. К примеру, в первом случае («инкассаторы») на операции, проводимые вне машины, уходило около минуты, во втором («канцелярия») заведомо потребуется намного больше времени, чтобы разгрузить машину (даже легковую) с канцелярскими товарами и провести учет доставленного товара. Также не малую роль играет местоположение исходных и конечных пунктов. В случае с канцелярскими товарами склад в г. Люберцы является как начальной, так и конечной точкой маршрута, а в случае с «инкассаторами» начало и конец маршрутов располагались в пределах Садового кольца г. Москвы.
Решение задачи началось с унификации адресов пунктов доставки, которые были предоставлены в формате таблицы Excel. Поскольку адресов клиентов немного, то на их проверку и унификацию потребовалось 20-30 минут. Вручную были нанесены точки местоположений склада в Люберцах и нескольких клиентов в г. Химки.
Следующий этап состоял из определения основных критериев создания маршрутов с использованием модуля «Логистик». При решении данной задачи основополагающими являлись следующие параметры: удалённость основного склада от всех точек маршрутов; количество автомобилей, задействованных в перевозке груза; вес груза на каждом из планируемых маршрутов; доставка в точно указанное время на некоторые из пунктов; учет трафика (автомобильных пробок) и времени, необходимого для разгрузки и учета доставленного товара. Облегчающими факторами при решении поставленной задачи стали: отсутствие жесткой временной привязки к возврату машин на склад, а также равное количество пунктов обслуживания и общего веса груза (69 пунктов, 69 кг груза). Поскольку технический этап работы при решении поставленной задачи был аналогичен ранее упомянутому («инкассаторы»), коротко приведём результаты выполнения данного проекта с учётом выбранных критериев.
Разработана сеть маршрутов для 3 автомашин. Загрузка машин составила 20, 24 и 25 коробок, а время нахождения каждой машины на маршруте — 10, 11 и 9 часов. Время задержки для разгрузки груза на точках составило от 5 до 40 минут. В итоге заказчику представлены: три карты формата А3 по каждому из маршрутов, карта-схема формата А3 по всем маршрутам и путевые листы по каждому из маршрутов, с тем же информационным наполнением, что и в проекте «инкассаторы».
Заказчик, крупный оптовый поставщик канцтоваров, остался доволен результатами проделанной работы и представленным фактическим материалом.
Заключение
Опираясь на опыт выполнения рассмотренных проектов, можно сделать вывод о том, что применение ГИС-технологий при решении транспортных задач является наиболее качественным, быстрым и современным методом логистики. В то же время, использование логистических методов накладывает особые требования к ведению клиентской базы (адресов), к актуальности адресного реестра населенных пунктов и наличию достоверного графа дорожной сети. Опыт работы компаний других стран показывает, что использование логистических программ позволяет на 10-30% сократить длину маршрута, время простоя и общее время нахождения транспортных средств на маршруте. Есть немало примеров, когда удавалось тем же парком машин обслуживать большее число клиентов. Экономические расчеты этих компаний показали, что затраты на приобретение продукта, его установку и обучение персонала как правило окупаются менее чем за три месяца.
