В последнее время мы стали привыкать к тому, что искусственный интеллект, роботы или алгоритм могут решать какие-то задачи лучше человека

Однако многие области применения искусственного интеллекта, несомненно, интересны, но есть ощущение их отдаленности от проблем реального бизнеса. Сможет ли компания здесь сегодня и сейчас увеличить свою прибыль с помощью использования современных технологий. А также ответим на вопрос о том, какие компании имеют отношение к транспортному транспорту.

В России более 4 млн единиц коммерческого транспорта Как правило, прямые затраты компании (в эту сумму входят издержки на топливо и работу водителей, техническое обслуживание машины, страхование и амортизация или наем автомобиля) – это 1-1,2 миллиона рублей в год, поэтому мы говорим о гигантской части российской экономики.

Что актуально для оптимизации логистики.

Это интересно для оптимизации логистики.

Транспортной компаний, которая доставляет продукцию b2b-клиентам или дистрибьюторам (FMCG-производители или дистрибьюторы или сами торговые сети) либо b2cклиентам (интернете-магазины и курьерские компании) — сервисных организаций.

Во всех случаях компания должна разработать логистику таким образом, чтобы она была максимально эффективной.

И в этом ему помогает робот-логист.

На данный момент во многих компаниях есть возможность самостоятельно планировать маршруты. Это связано с тем, что они должны учитывать сотни параметров, включая интервалы доставки и дорожную обстановку.

Задача

Предположим, что у компании 200 машин, а также 6 тыс. точек доставки. Каждая точка должна быть посещена в определенное время. В каждой из 200 машин имеется определенная грузоподъемность и стоимость использования Приоритет у фирмы — это доставка на собственных машинах, но грузовики не могут доставить груз до места в центре города из-за транспортных проблем. В течение дня дорожная обстановка постоянно меняется. Эти требования очень сильно осложняют задачу.

Проблема

Даже опытный логист может потратить на решение этой задачи несколько часов и в случае ограниченного интервала (машины должны выехать в 5 утра, а складу необходимо получить задания на компоновку во 2 часа ночи) оно, скореевсего, не будет оптимальным.

Задачу решить сложно человеку, но не роботу

В первую очередь алгоритм обрабатывает данные внутренней системы компании

Все задачи четко сформулированы: у каждого набора маршрутов есть общий объем, время, количество возможных опозданий на работу, стоимость использованных автомобилей и другие параметры, которые можно свести к общей стоимости решения.

Зачастую возникает ситуация, когда количество автомобилей явно недостаточное для того чтобы спланировать все маршруты без задержек В этом случае бизнес может принять решение о том, какой заказ для него является наиболее приоритетным, а какой менее.

По этому алгоритму, алгоритм ищет решение с минимальной стоимостью.

При решении задачи необходимо очень много упрощать вводные данные.

Например, в Москве около 3 млн дорожек. Данный алгоритм позволяет прогнозировать среднюю скорость каждого сегмента на каждый 15минутный период планирования, а логист в лучшем случаи ограничивается собственными знаниями о дорожной ситуации в этот период.

Во вторых, сама задача алгоритмически сложная и не существует простого эвристического метода приближенного решения.

Если логист, выполняющий задачу вручную, проанализирует всего несколько вариантов решений, то он не сможет приблизиться к потенциальному оптимуму.

Алгоритм, в свою очередь сравнит миллиарды решений и значительно сильнее приблизится к оптимуму.

Какова эффективность алгоритма логиста?

За прошедший год мы провели более ста сравнений алгоритма с решениями логистов компании, работающих в разных секторах. В большинстве случаев цена подобранного им решения была на 10-20% ниже, чем цена решения, подобранного вручную.

Эта сумма была стабильна от компании к компании, и она всегда была обусловлена не только мастерством логиста, но и долей транспортных затрат, которые не поддаются оптимизации (условно, если склад далеко за городом, то «плечо» от него до города остается во всех решениях и общий прирост эффективности робота становится меньше.

Какими компаниями выгоднее всего пользоваться алгоритмами.

В Москве и Подмосковье компании с окологородской сетью маршрутов.

При этом наибольший профит был у компаний с окологородской сеткой маршрутов последней мили: доставка интернет-магазина, доставка товара в офисы, рестораны или небольшие магазины и так далее

Крупным компаниям

Еще один важный фактор – размер компании. Чем больше у компании автомобилей и заказов – тем более вариативной становится задача и выше поле, на котором алгоритм сможет ее обойти. При этом в случае, если у компании десять автомобилей, алгоритм не сможет справиться с задачкой с доставкой при помощи девяти. Но если у компании 100 автомобилей, то он наверняка оптимизирует маршрут 80–90, а если 1 тысяча — то 700–800.

Какова будет экономия от оптимизации алгоритма для крупной транспортной компании?

В чем заключается оптимизация, на 10–20%? Условная компания с 200 автомобилям тратит на автомобильный транспорт около 300 млн рублей в год. Использование алгоритма позволит компании сократить расходы на 30–60 млн рублей в год. Если транспортные затраты составляют существенную часть затрат бизнеса, то речь может быть о нескольких процентных пунктах к маржальности бизнеса.

Сколько денег экономит интернет-магазину алгоритм.

Ежедневно интернет-магазин товаров для дома получает в среднем около 2,1 тысяч заказов и располагает 52 машинами. Если говорить о средней процентной доле опозданий, то она составляет от 8 до 10% в месяц, то есть компания ежедневно не доставляет вовремя порядка 200 товаров.

По оценке логистов, средняя стоимость использования одной маленькой машины составляет 5,3 тыс. рублей в день – сюда входят топливо, оплата труда водителя и амортизация транспортного средства или стоимость аренды.

В магазине транспортные расходы достигают 275, 6 тыс. рублей в день без учета стоимости опозданий Таким образом, с помощью технологий маршрутизации можно проложить маршрут так, чтобы каждая машина доставляла больше точек доставки. В итоге получится снизить количество автомобилей до 44, что даст ощутимую экономию – 42,4 тыс. руб.в день, 1,27 млн руб.- в месяц. Здесь экономия составит 15,5%.

Чем займется логистик после того как его задачи будут решать роботы?

Какие действия предпримет логист, когда искусственный интеллект станет повсеместным? Мы отвечаем: он будет управлять алгоритмом. Именно поэтому алгоритм успешно решает максимально формализованную задачу А если учесть тот факт, что в реальности всегда есть множество нюансов, и только человек способен принять правильное решение о том, в какой из областей России находится Краснознаменск, а еще что делать с товаром, который по формальным признакам не попадает ни в один автомобиль (условный коврик можно свернуть, а условную люстрецу положить в кабину к водителю), —

Еще одной важной задачей для логиста является формализация процесса. И это не только из-за того что бизнес постоянно меняется и нужно уточнять формализованную модель логистической системы, с которой работает алгоритм. Затем постепенно работу специалиста по логистике будут переводить из механической рутины в нечто большее — в интеллектуальный, инженерный процесс.

В заключение отметим, что оптимизировать коммерческий транспорт при помощи алгоритма не только служит целям бизнеса по увеличению прибыли, но и несет в себе общественную пользу. Чем более эффективным будет использование коммерческих автомобилей и тем больше пробок будет меньше, улицы – тише, а воздух – чище.