Оптимизация маршрутов для плановой доставки

С развитием технологий больших данных и аналитики, люди получили доступ к инструментам, которые улучшат логистические операций:

1. Сбор и анализ данных: системы позволяют собирать огромные объемы данных о трафике, погодных условиях, поведении водителей и тд.

2. Прогнозирование: используется для предсказания будущих условий на дорогах, которое позволяет планировать с учетом возможных задержек.

3. Оптимизация в реальном времени: могут предоставлять рекомендации по изменению маршрута в реальном времени на основе текущих данных.

Сейчас мы достигли того, что все эти инструменты доступны в одном ПО. Они интегрируют данные из различных источников, таких как системы управления транспортом (ТСУ), GPS-мониторинг, погодные сервисы, базы данных клиентов и заказов. Предоставляют инструменты аналитики для оценки эффективности, сравнения различных маршрутов, определения слабых мест в логистической цепочке.

Отчеты и аналитика помогают компаниям улучшать свои операции и сокращать издержки. Программы маршрутизации часто интегрируются с другими бизнес-системами, такими как ERP (планирования ресурсов предприятия), CRM (управления взаимоотношениями с клиентами) и складского учета. Все эти функции делают ПО для маршрутизации неотъемлемой частью логистики, обеспечивая надежность и конкурентоспособность в условиях современного бизнеса.

Как было указано в таблице, основная проблема поставок заключается в ручном составлении маршрутов, и это ведет к другим трудностям.

К примеру, ведущая компания по производству напитков оптимизировала свои маршруты и повысила эффективность работы. RG BRANDS на рынке 30 лет и имеют в своем парке более 500 транспортных средств. До внедрения системы маршрутизации логистика осуществлялась вручную с использованием карт. Конечно, во время планирования маршрута специалисты тратят очень много времени, и вероятность ошибок в базе данных увеличивается, что приводит к ухудшению сервиса.

RG BRANDS оптимизировали время и качество планирования. Также это стало ключевым инструментом для повышения прозрачности и эффективности работы водителей, что привело к значительному улучшению логистических процессов и качества обслуживания клиентов. В итоге они:

• Сократили время, затрачиваемое на планирование маршрутов

• Повысили точность и эффективность, исключив ошибки ручного ввода

• Улучшили видимость и контроль за исполнением маршрутов в режиме реального времени

• Повысили дисциплину водителей благодаря постоянному мониторингу через моб. приложение

В FMCG-секторе, где маржа часто бывает низкой, каждое сокращение затрат может заметно повлиять на общую прибыль компании. Как вам заголовок “Мы снизили расходы на горюче-смазочные материалы на 66%”?! Это не выдумки, а реальный кейс компании “ШАН-САН”, которая занимается торговлей продуктов питания и гигиенических средств в Актюбинской области уже 23 года. До оптимизации маршрутов у них было 6 ТС (транспортных средств), а после сократили парк на 1 машину. Если компания тратила 17 500 тенге (3500 руб.) на каждую из 6 машин, то исходные расходы были:

Исходные расходы=17500 тенге/машина × 6 машин=105000 тенге

После сокращения на 1 машину, остается 5 машин, и текущие расходы составляют:

Текущие расходы=87500 (за 5 машин)

Сокращение расходов на ГСМ на 17,500 тенге позволило им перераспределить эти средства на другие города и области, что способствовало к развитию и расширению бизнеса в новые географические зоны и на улучшение обслуживания клиентов в существующих регионах.

Оптимизация маршрутов плановой доставки играет ключевую роль не только в повышении эффективности, но и в снижении расходов в области логистики. Применение технологий, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и аналитика больших данных, позволяет существенно улучшить маршрутизацию и оперативно реагировать на изменения спроса. Инвестирование в оптимизацию доставки является стратегически важным шагом для долгосрочного успеха в быстро меняющемся бизнес среде.