как выстроить логистику по адресам
Как выстроить логистику по адресам
Возможность прокладки наиболее оптимального маршрута с точки зрения временных затрат Лёгкое задание точек отправления и назначения Возможность построения маршрута по нескольким точкам Возможность повторного использования и сохранения получившегося маршрута
Список адресов (каждый адрес начинается с новой строки)
Первый адрес будет использоваться как начальная точка, второй как конечная, остальные адреса как промежуточные точки (порядок не сохраняется).
очень нужна ваша помощь!
здравствуй, уважаемый пользователь сервиса построения маршрутов. меня зовут юсупов дмитрий и я постараюсь быть кратким.
возможно вы заметили, что в последнее время сервис работает нестабильно меняя домен за доменом. это происходит из-за того, что компания яндекс блокирует использование api яндекс-карт сервисом из-за превышения лимитов для бесплатного использования. они считают, что сервис повторяет функционал https://yandex.ru/maps/ и собственно необходимости в нем нет, поэтому его можно просто забанить (отлючить возможность использования api карт), что они и сделали. попутно предложив перейти на платные api: https://tech.yandex.ru/maps/doc/tariffs/jsapi/index-docpage/ ( тарифы снизу ), что вообще в моем случае за гранью добра и зла, т.к. тот единственный рекламный банер, который висит на сайте ориентировочно дает 20 т.р. в год. яндекс просит миллион.
конечно яндекс коммерческая компания и правила использования их продуктами выбирают самостоятельно. но возможно они обратят внимание если мы все вместе скажем, что сервис этот нужен, именно тебе посетитель, если не безразлично закроется ли сервис или нет, пожалуйста напиши сообщение в компанию яндекс через форму обратной связи: https://tech.yandex.ru/maps/doc/geocoder/desc/feedback/troubleshooting-docpage/ (тема сообщения другое), почему сервис нужен и почему не стоит его закрывать. укажите пожалуйста в теле письма, что вы говорите о домене http://logist.poncy.ru. возможно они нас услышат.
лично для меня как разработчика доход с данного сервиса не существенен, меня охватывает печаль, что придется закрыть сервис, который нужен и полезен людям, я это точно знаю мне пишут много писем, отдельное спасибо этим людям. заранее огромное спасибо за участие.
с уважением, Юсупов Дмитрий.
ПОЖАЛУЙСТА, ОТКЛЮЧИТЕ БЛОКИРОВЩИК РЕКЛАМЫ!
Доходы от рекламы позволяют сайту существовать и развиваться, блокируя рекламу, вы препятствуете его развитию. Благодарим за понимание.
Распределение заданий по курьерам и планирование маршрутов: 10 шагов к простоте
В прошлом посте мы показали, как Мегалогист помогает логисту эффективно работать с исходными данными и отбирать задания для планирования. Сегодня мы расскажем о том, что происходит дальше — о непосредственном распределении адресов по курьерам и создании маршрутов.
На этом этапе логисту необходимо разделить адреса между курьерами, учесть все ограничения и сформировать маршрутные листы для каждого из водителей.
Мы поставили себе задачу придумать максимально удобный инструмент, который с одной стороны позволил бы логистам быстрее и качественнее планировать маршруты, а с другой — был бы простым и понятным для пользователей.
Какие 10 идей и решений были реализованы, чтобы упростить работу логиста и сократить время планирования минимум на 50%?
Все действия выполняются логистом в обработке «Распределение адресов по курьерам». Здесь в интерфейсе расположен список курьеров, между которыми производится распределение, список адресов для распределения, а также карта для визуализации расположения точек.
При нажатии скриншот откроется в полном размере
1. Визуализация результатов распределения на карте упрощает процесс и повышает его эффективность. Все предельно просто — на карте маркеры заданий, уже закрепленные за разными курьерами, окрашиваются в разные цвета, маркеры нераспределенных заданий остаются белыми.
2. Возможность установки адреса на карте вручную позволяет уточнять расположение адресов на карте при необходимости и не беспокоиться о ненайденных адресах, что может быть актуально для промзон и частных секторов. К тому же Мегалогист запомнит введенный адрес и в следующий раз уже уверенно поставит маркер в нужную точку на карте.
3. Визуальное соответствие точек на карте и строк в списке адресов не позволит логисту запутаться при планировании большого числа заданий. Выделение строки в списке заданий сразу же изменит вид соответствующего маркера на карте, и наоборот, выделение точек на карте подсветит строки в списке.
4. Гибкая настройка списка курьеров даст возможность отобрать определенных курьеров, учитывая, например, их график работы.
5. Простое выделение на карте географических зон произвольной формы позволяет быстро выделять и назначать задания на выбранного курьера.
При нажатии скриншот откроется в полном размере
6. Быстрая фильтрация заданий по типам прямо на карте поможет запланировать различные типы доставок по отдельности.
При нажатии скриншот откроется в полном размере
7. Простой механизм привязки задания и курьера позволяет логисту в любой момент переназначить курьера для задания или вовсе исключить его из распределения. Логисту не потребуется начинать распределение заново, если по каким-то причинам полученный результат его не устраивает.
8. Автоматический контроль грузоподъемности и вместимости исключает возможность выбора неподходящего автомобиля для выполнения маршрута. При этом отображение данных о загруженности автомобилей помогает логисту эффективнее распределить задания между водителями, и, тем самым, избежать недогруженных рейсов.
При нажатии скриншот откроется в полном размере
9. Автоматическое создание маршрутных листов непосредственно по результатам распределения снижает время на подготовку этих документов в несколько раз. Логисту не требуется создавать эти документы руками, а затем отдельно наполнять их заданиями, выполняя, по сути, двойную работу.
10. Логист сам определяет, какие задания требуется включить в маршрут, а их оптимальный порядок объезда подбирает «Мегалогист» автоматически, с учетом установленных ограничений (временные окна, доставка клиенту со склада поставщика, взаимное расположение адресов и др.).
Выделяя адреса на карте или непосредственно в списке адресов, логист закрепляет их за определенным курьером. Распределив таким образом все адреса, логист, нажатием одной кнопки, создает маршрутные листы для всех водителей.
Ничего лишнего – посмотрите короткое видео и убедитесь в этом сами.
Мегалогист — простой инструмент для управления доставкой в 1С.
Как организовать логистику начинающему предпринимателю
Привет читатель, меня зовут Михаил в данной статья я коротко расскажу что же такое транспортная логистика для малого и среднего бизнеса в РФ и как ее оптимально, за короткий срок выстроить.
Немного обо мне: моя компания оказывает подобные услуги с 2015 года, в пуле наших клиентов в основном МСБ — предприниматели которым требуется доставлять свой товар до клиента (в основном hoReCa) и для нужд собственного бизнеса, но есть крупные федеральные клиенты такие как, кирпичные заводы, производители бытовой химии и продуктов питания, банки, гос. учреждения, также я сам являюсь заказчиком данной услуги как региональный дистрибьютор воды и делаю свои выводы и как исполнитель, и как заказчик.Моя компания управляет собственным и наемным автопарком, всего около пятидесяти грузовиков, также мы работаем над созданием платформы где можно легко, быстро сделать грузовой автомобиль и получить заказы частным перевозчикам. В данной статьи я не рекламирую свои услуги, а исключительно делюсь своим опытом с начинающими предпринимателями, поэтому не буду делать ссылки и названия.
Перед тем как создать данную статью я сделал опрос, и узнал что же важно для клиента при выборе поставщика транспорта и какие проблемы возникали на разных этапах доставки груза.
— Своевременность подачи автомобиля и доставка груза.
— Адекватность водителя или представителя.
— Стоимость услуги и варианты оплаты.
— Коммуникации (быть всегда на связи с клиентом)
— Состояние транспортного средства (особенно важно когда клиент заказывает грузовое такси и сам находится в кабине как экспедитор)
Вот пожалуй основные моменты которые волнуют заказчика грузового автомобиля и сейчас я расскажу как учесть все обстоятельства и минимизировать риски в бизнесе, связанные с доставкой и логистикой. Скажу сразу что в данной статье я не буду рассматривать приобретение собственного грузовика для нужд бизнеса, т.к. это совсем другая история.
— Бортовой ( в основном предназначен для перевозки метала, кирпича, мусора и габаритных предметов)
— Тентованный (продукты питания не требующие термо-режима, товары народного потребления, мебель и быт техника, оборудование)
— Изотермический фургон (мало отличий от тентованного кузова, подходит для продуктов питания с небольшим термо-режимом по городу, также применяется для режимных объектов из соображений безопасности)
— Манипулятор (подходит для крупных, габаритных предметов с отсутствием техники для погрузки/выгрузки, строительных материалов и тяжелых грузов, а так же транспортировки автомобилей)
После того как мы определились какой автомобиль нам нужен, приступим к поиску, здесь есть всего несколько проверенных инструментов, это биржа грузоотправителей и грузоперевозчиков АТИ, наработанные контакты, специальные чаты в мессенджерах Icq и Телеграм, еще можно воспользоваться Авито. При общении с водителем или представителем ТК (диспетчером) дайте максимум информации о грузе, адресах сроках и способах погрузки и выгрузки, выведите резюме проговорив еще раз все важные детали (по возможности продублируйте в мессенджер или на почту)
Имея все необходимые документы начинаем проверку водителя, это не обязательная процедура, но начинающим я советую ее делать всегда, хотяб проверить по базе судебных приставов на судебные дела и наличие штрафов на водителя и транспортное средство ( учитывайте что все живые люди и штрафы допускаются даже самыми аккуратными и опытными перевозчиками, но когда их десятки или даже сотни — тут все понятно что за ездок) Если данные методы не развеяли ваше подозрение, попросите сделать фото АТС сейчас и фото водителя на фоне данного АТС с документами (на это соглашаются далеко не все, но можно добавить к стоимости дабы замотивировать водителя на такой шаг. Эти методы я применяю даже когда, заказываю транспорт на АТИ, где есть система балов и отзывов, т.к они не всегда отражают картину, так же обратите внимание на корректность общения самого водителя «валета» слышно из далека.
После проведения данных мероприятий переходим к оформлению заявки где указываем все исходные данные на груз, водителя, адреса, цену, способ и срок оплаты. Не поленитесь просчитать маршрут в километрах и часах, и дальше договоритесь детально о коммуникации с водителем по времени, ситуации и местоположении, чтобы линий раз не нервничать самому и не отвлекать человека от сложной и опасной работы.
Простая логистика своими руками
Хочу поделиться с Вами опытом создания логистической системы на одном торговом предприятии.
Одним прекрасным днём, в не близком 2012 году, руководитель поставил задачу: подумать над проблемой оптимизации затрат на транспортную логистику организации.
Основная сфера деятельности предприятия оптовая продажа и доставка продукции, где транспортные расходы занимают весомую долю затрат.
Руководство посчитало, что пришло время, навести порядок в расходовании средств на топливо, а также были подозрения, что водители дополнительно занимаются ещё «левой» доставкой между рейсами. В предприятиях малого-среднего звена многое строится на доверии, так как держать отдельных людей для контроля накладно и не всегда целесообразно. Когда же затраты растут, а эффективность падает, то просто необходимо что-то делать.
Для начала пробовали решить проблему управленческими методами: постоянное измерение уровня топлива, показаний тахометра, измерение времени на доставку при личном сопровождении груза. Эффект был около ничего, кроме негатива, подозрений и лишних движений (измерять это тоже для кого-то работа). Если при одиночном маршруте ещё можно было определить примерные рамки, то при рейсе из 25-35 торговых объектов всё очень сильно менялось, разброс был очень большим, как по времени, так и по топливу.
Задача: отправлять загруженный автотранспорт по торговым предприятиям уменьшив пробег, а следовательно и издержки. По возможности не допускать отклонение от маршрута. Цель уменьшить издержки с минимальными вложениями по финансам и времени на внедрение, так сказать ещё вчера. В ходе обсуждений сошлись на нескольких альтернативах:
1. Хорошее готовое решение на тот момент мы не нашли. Либо проектирование под ключ, но дорого, либо берите как есть и дальше по договорённости. Попробовали несколько онлайн сервисов. В целом не плохо, но в основном сложность сводилось к дублированию информации из учётной системы, количеству действий для получения результата (нажми здесь, перейди сюда, обнови справочник), всё онлайн (на тот момент это было критично). Но самый большой недостаток — это сложность в составление маршрутов с множеством точек и выбор лучшего маршрута. Обычно всё приходилось подбирать вручную, подгоняя значения, что долго и не всегда удачно в результате.
После пары месяцев работы отказались от такого решения.
2. В качестве эксперимента поставили на дюжину автомобилей модули отслеживания GSM.
Результат более удачный. Всегда знаешь, где был автомобиль. Но и по затратам более дорого, чем первый вариант. Однако после выявления пары случаев отклонения от маршрута (один водитель шабашил, второй навещал даму сердца, в рабочее время), сотрудники принялись усиленно избавляться от таких устройств. Хотя они и ранее не восторженно принимали данное нововведение. То случайно клемма питания слетела, то при ремонте двигателя устройство из строя вышло, то электроника на солнце «перегрелась». Так за три года мы потеряли 9 устройств. В целом решение оказалось положительным, но из минусов — приходилось долго просматривать пройденные маршруты на выявление подозрительной активности, что не очень удобно. Плюсом в системе отслеживания был пункт об экспорте трека, что позволило накопить определённую статистику по маршрутам.
Позже мы использовали другую систему от одного из крупных сотовых операторов для корпоративной связи и отслеживания активности торговых агентов, результат был похожим: симки ломались, телефоны терялись, забывались дома, батарея истощалась, люди всегда найдут выход.
3. Параллельно с первыми двумя подходами решили изобрести велосипед, реализовать в своей учётной системе возможность строить маршруты самостоятельно.
Для начала завели все места посещения и внесли их гео-координаты в БД. Получали координаты по данным GPS трекера при посещении, а также визуально по картам OSM, находя нужное место мышью и копируя координаты.
На втором этапе нужно было получить векторные карты региона в удобном формате.
Выбор пал на тот же OSM, так как карты имеют открытый формат. Парсить дамп планеты мы не осилили, поэтому изначально выгружали данные кусками в XML, через экспорт из самого OSM, а затем соединяли территории. Позднее натолкнулись на проект GIS-LAB. Эти достойные люди на протяжении многих лет выкладывали ежедневный дамп территорий, разбитый по регионам. Но кушать хочется всем, проект в последнее время заглох, а ребята переехали, и делают ту же работу за вполне вменяемую цену.
Получив карту в формате XML мы извлекли слой отвечающий за дороги согласно спецификации. Так как объём карт нескольких соседних регионов занимал десяток гигабайт, был написан SAX парсер на RUBY, он выбирал только нужные теги и объединял соседние регионы, в которых осуществлялась деятельность в единую структуру.
Сам проект написан как внешняя DLL к учётной системе написанная на Pascal. Парк устройств, на которых должна была работать система, был мягко говоря устаревшим, поэтому было ограничение в 1 ГБ ОЗУ (Да, есть ещё компании, которые используют такую технику, 10 лет работает, проработает ещё столько же). Изначально было желание разбить карту на куски и грузить в ОЗУ по мере необходимости (как на навигаторах), но это было крайне медленно. В итоге удалось скомпоновать до разумной полусотни МБ.
В OSM карты дорог представлены в виде векторных участков дорожного полотна с дополнительными атрибутами. В своём решении мы использовали списки смежности. Где вершина — это точка на карте, а рёбра — это пути к соседней точке. Для оптимизации мы считаем, что из одной вершины может быть максимум четыре пути (перекрёсток). Если путей больше 4, то нужно разбить ребро на два дополнительных, так у нас всегда для каждой точки карты будет фиксированное количество рёбер = 4. Такой подход позволяет производить выравнивание данных в памяти, хотя несколько избыточен.
Стоит отметить, что Земля представляет собой, не шар (неожиданно), а геоид, но для целей картографии упрощают до сфероида или эллипсоида.
Для наших целей я нашёл формулу для расчёта расстояний между двумя точками на поверхности эллипсоида, осознать весь глубинный смысл которой я не смог, но это не мешает нам её использовать.
После создания базы дорог был необходим визуальный слой для отображения окружающего пространства. Тут помог проект maperitive, он позволил распарсить OSM карту регионов на тайловые участки по слоям приближения, точно так же как это делает 10^100 или Яндекс. Была попытка работать с картами гигантов онлайн, отрисовывая векторную карту поверх слоя браузера, но из-за лицензионных ограничений решили отказаться. В итоге создали виртуальный диск и залили туда дамп тайлов на пару десятков гигабайт, зато всё под рукой и не тормозит. Правда, примерно раз в полгода приходиться освежать, обычно это совпадает с перегрузкой карт.
Для совмещения тайловой картинки и векторной карты нужно знать, что тайлы, Google, OpenStreetMap, Bing, Yahoo представлены в проекции Меркатора (точнее WEB MERCATOR, которая является проекцией на сферу), где каждый более глубокий слой в два раза детальнее предыдущего.
Яндекс.Карты используют проекцию Меркатора эллипсоида.
Это не принципиально, если можешь пересчитать гео-координаты на плоскость проекции и обратно.
Мы выбрали 17 уровень детализации как максимальный. Ближе нет смысла из-за увеличения хранения количества тайлов (каждый уровень в 4 раза больше предыдущего), а также их низкой информационной наполненности.
2^17 * 256 =33554432 (256 — размер ребра тайла в пикселях).
Теперь, когда у нас есть базовые инструменты, мы можем приступить непосредственно к задаче создания оптимального маршрута. Соединяем торговые объекты с ближайшим ребром в графе дорог, а затем запускаем поиск кратчайшего пути. Для этого используем разновидность алгоритма Дейкстры для разряженной его вариации последовательно для каждого пункта посещения. На выходе получаем матрицу смежности, размера (N+1)*(N+1) с бесконечностью на главной диагонали (запрет кольца), где N-количество точек посещения без учёта точки выезда.
Полученная матрица хранит минимальные расстояния по дорогам между всеми торговыми объектами, что является классической задачей коммивояжера. Так как алгоритмическая сложность такой задачи зашкаливает, мы использовали для решения метод ветвей и границ. При n
Как настроить логистику с помощью цифровых инструментов и доставлять больше заказов при тех же ресурсах
директор по управлению цепями поставок Simple Group
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.
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:
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
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