Очень хорошо заметно что за последние два года значительно изменился способ доставки товаров. По мнению некоторых, меры, принятые для сдерживания пандемии, заставили многих людей впервые полностью положиться на онлайн-заказ

Уже сейчас на рынке интернет продаж наблюдается резкий рост количества онлайн-магазинов. Компании быстро подстроились под новые условия и начали предлагать дополнительные услуги, такие как «оставить заказ у двери». А у нас появились новые привычки и новые ожидания от доставки – она должна быть быстрой и комфортной. И бизнес понял, что в современном мире необходимо уметь быстро приспосабливаться к изменениям и планировать разные сценарии развития событий.

Если раньше быстрая и доступная была только доставка пиццы и суши из районных ресторанов, то сегодня за пару часов можно приобрести продукты, электронику, детские и иные товары, за которыми раньше приходилось ехать на другой конец города. Мебель, одежду и обувь привезут на второй день, но раньше это было невозможно. С сегодняшнего дня доставка новогодних подарков и елок стала возможна за 15–30 минут, а также в праздничные дни. Кроме того, в каждом районе появились пункты выдачи товаров и значительно больше магазинов стали предлагать услуги доставки. За таким комфортом стоят невидимые нам сложные бизнес-технологии и технологии, а также труд большого количества людей. Итак, что же происходит, когда мы нажимаем на кнопку «Оформить доставку»?

И в этой жизни, как и в любой другой

В таком случае можно представить себе ситуацию: ранним утром в семье, мы, взрослые люди, собираемся на работу, и ребенок идет в детский сад, на носу Новый год. А у ребенка на завтрак омлет, а яйца кончились. Да нет же! Я не боюсь: открываю быструю доставку и уже через 15 минут у нас будут яйца и молоко, а также круассаны на всю семью. Когда чищу зубы, вспоминаю про коллегу, который сегодня отмечает свой день рождения, и через час в офис доставит новенькие наушники, которые он так хотел.
По дороге домой из такси звонит родителям. Из-за простуды мама заболела. Я буду заказывать им лекарства, продукты и все необходимое — привезут в течение дня. А также и подарок сыну на Новый год, ведь мы будем отмечать в их семье. К тому же, муж занимается хранением летних шин на складе, который находится рядом с домом. Но вот вижу, как мой сын оставил мне в сумке свои варежки — и это не страшно: курьер доставит их до детсада, а сын не замёрзнет на прогулке.
Да уж такого насыщенного утра точно не у каждого и даже не каждый день бывает, но все же такой сценарий ярко демонстрирует, какие разнообразные стали услуги доставки и как прочно они входят в нашу жизнь. А как же это было сделано технически?

За 15 минут, за час, в пункт выдачи или на дом с примеркой — чтобы эти и другие сценарии доставки можно осуществить, надо учесть и обеспечить множество условий.
А вот самой главной услугой сегодня можно назвать экспресс-доставку из дарксторов – например в Яндекс Лавке. Получая ваш заказ от даркстора, сборщик даркстора составляет его и передает курьеру. За счет того, что они расположены так, что их доставка до любого места в радиусе обслуживания (около 1-2 км) занимает от 10 минут, а курьеру нет необходимости больше одного заказа за раз. Этими условиями гарантируется беспрецедентная скорость.
Но важно обеспечить бесперебойное снабжение дарксторов товаром. По утрам от распределительных центров к даркстам едут сотни машин. При этом для того чтобы они вышли к дорогам логисты рассчитывают нужное им число автомобилей в течение дня и определяют их характеристики, распределяют товары по автомобилям, строят маршруты. В результате такого планирования можно получить такой результат:
„Завтра нужно будет задействовать в работе n «газелей» грузоподъемность 3,5 т, n1 холодильников и n2 автомобилей грузоподъемностью 5 т.
При составлении маршрутов приходится сталкиваться с различными ограничениям и особенностями. К примеру, жилые зоны не могут принимать пяти- и более тонные грузовики — туда можно отправить только менее габаритный транспорт. И конечно же, для этого у логистов должны иметься сведения обо всех подобных правилах.
Из-за особенностей складов, Яндекс Лавка вынуждена учитывать особые условия перевозки товаров. Чтобы обозначить особенности товаров, точек доставки и машин для них используются теги. А если товар должен транспортироваться на автомобиле с холодильным оборудованием, то в транспортной логистической системе он обозначается как «холод». В этом же теге они обозначаются и сами машины-холодильщики.
Вместе с водителями, которые доставляют товар в дарксторы, на улицу просыпающегося города выезжают тысячи их товарищей, которые снабжают обычные магазины, торговые склады и пункты выдачи заказов, раздают заказы и посылки напрямую по клиентам либо забирают их, чтобы вернуть на завод или в пункт выдачи заказов.
Крупные магазины, которые доставляют напрямую покупателям, выполняют сотни тысяч заказов в день. В этом случае все заказы нужно распределить по машинам с учетом их вместимости и наличия необходимого оборудования, принципы и пределы загрузки курьера, их перерывы на отдых, а также сервисное время у клиента на дополнительные виды услуг вроде примерки и установки оборудования.

Множество ограничений

Основу этой пирамиды составляют дорожная обстановка и пробки в частности. Это можно сделать очень аккуратно, соблюдая все операционные условия и не допуская сбоев в поставке. Однако без информации об автомобильных пробках доставка будет невозможна. В нашем случае мы столкнулись с пробками, когда запускали навигатор или заказывали такси, но для логистов, планирующих маршруты курьеров, важна именно эта информация.
Из-за того что в Яндекс Маршрутизации говорят, что для точного прогноза времени приезда курьера нужно знать, какие с большой вероятностью будут пробки в определенном отрезке определенного дня на каждом дорожном сегменте.
И даже при наличии плана, который был бы оптимальным для всех участников путешествия, это не всегда возможно. Чтобы обеспечить качество доставки, логисты отслеживают выполнение заказов в режиме реального времени. В этом случае можно увидеть расположение машин, точно прогнозировать поставки товаров и быть на связи с курьерами. Однако если возникнет какая-либо непредвиденная ситуация, логисты, работающие с современными системами, могут быстро перераспределять товары между другими курьерами или переносить доставку – в зависимости от ситуации и условий компании.

Мониторинг качества доставки в Яндексе

И есть еще один важный аспект, о котором нам, покупателям, не приходится задумываться, но который имеет огромное значение для многих компаний и их курьеров –это изменение объемов продаж из-за сезона/периода распродаж или ковидных ограничений на рынке торговли. В среднем в пик заказы увеличиваются на 20–30%. При этом для такой компании, как крупная компания, выполняющая по несколько тысяч или десятков тысяч в месяц, это сотни и тысячи дополнительных заказов. Тут компании вынуждены решать вопрос управления логистикой при различных условиях. Кто-то из них берет дополнительные курьеры (аутсорс), кто-то, у кого спрос растет не настолько сильно, рассчитывает число своих сотрудников так, чтобы максимально загружать их в пиковые периоды и удерживать среднюю нагрузку в течение всего года.
В офисах компаний и на складах все это происходит за кулисами: в рабочих кабинетах логистов, в офисе компаний и на складах, в телефонных звонках курьеров. Для того чтобы составить маршрут, необходимо объединить сотни тысяч точек конечной доставки и разнообразные необходимые для нее параметры, а это – миллионы возможных комбинаций. Это сделать самостоятельно, а также учесть все нюансы в процессе выбора оптимального варианта, не получится. Вот так и приходится решать одну из наиболее важных проблем оптимизации – задачу коммивояжера.

Задача коммивояжера в современном прочтение

Как правило, задача коммивояжера, или бродяги-торговца заключается в том, чтобы обойти определенное количество пунктов и возвратиться в исходный максимально «дешевой» способом. “Среднюю” цену за переезд из одного пункта в другой можно определить и через длину маршрута, и через период в пути, и через оплату проезда. Необходимо выбрать наиболее оптимальный вариант.
А вот задачу с пятью пунктами, как вы могли бы себе представить, вполне можно решить ручным перебором. Сложность заключается в том, что с каждой новой точки нужно будет перебрать гораздо больше вариантов. В данном случае, добавление шестой точки увеличивает количество возможных вариантов в шесть раз, седьмой – в семь раз. Знающие математику, конечно же, догадались, что для n точек должно быть n! Различные варианты сочетаний. Это все без учета дорожной ситуации и множества ограничительных и дополнительных требований, которые предъявляет современный город к доставке. И это не только потому, что классическая задача коммивояжера предполагает один маршрут для одного человека, но и потому, что ритейл сегодня должен строить их в сотни и тысячи курьеров. Но здесь в игру вступают силы математики, компьютерные возможности, большое число данных и огромные вычислительные мощности. Разумеется же, для того чтобы сделать это самостоятельно, логисту нужна помощь алгоритмов.

Алгоритм Дейкстры и задачи маршрутизации транспорта (VRP)

А вот самый знаменитый (и он того заслуживает!) В алгоритме поиска кратчайшего пути между точками (с определенными ограничениями) — это алгоритм Дейкстры. Он был создан в 1959 году нидерландским ученым Эдсгер Вибе Дейкстры (1972), который получил в 1972 году премию Тьюринги, по сути, «нобелевскую» по информатике, за свой выдающийся вклад в развитие языков программирования и множество научных статей, в том числе по теории графа. Графом легче всего представить задачу доставки.
По этим адресам клиенты и склады будут становиться вершинами графa, а пути между ними — ребром, которое, конечно, имеет свою «цену», будь то длина маршрута или время в дороге. И алгоритм «пробегает» по вершинах, проверяя все пути к ним, и определяет минимальные из них. Но, если путь из точки в точку по прямой «стоит» десять единиц, а за другой точкой 2 + 5 = 7, то алгоритм отбросит первый вариант и в результате вы получите стоимость 7! (Если, конечно, не найдется еще более «дешевый» способ – возможно, через другой адрес или по другому адресу.)
После того как они отправились на шопинг, Дейкстра рассказал, что он разработал этот алгоритм всего за 20минут в магазине со своей невестой. А Дейкстра подумал о том, чтобы найти кратчайший путь между двумя городами и написал алгоритм в голове, без бумаги и ручки.
Через три года вышел сборник. Это описание проблемы и алгоритма было помещено на трех страницах. В алгоритме есть ограничения. Однако в частности, он не работает с отрицательными «ценами» дорог и может долгое время искать кратчайший путь до удаленной точке, так как для его вычисления алгоритм «бежит» из точки А через все направления, пока одно из них не приведет к встрече с целевой точкой Б. Тем самым именно его модификации используются во многих областях.

Но и доставка товара – это не только задача поиска кратчайшего маршрута, ведь нужно учитывать и сам товар. И вот уже возникла задача маршрутизации движения транспорта, которая легла на пересечении задачи коммивояжера с задачей об упаковке рюкзака (как упаковать как можно больше «ценных» предметов, если место ограничено). В реальности намного больше параметров, чем просто «цена» дороги, но именно с нее все и начинается.

Начнем с решения проблемы прогнозирования пробок. Чем больше данных, тем лучше будет прогнозирование. Как получить достаточно информации? В частности, Яндекс может помочь, с одной стороны, большим опытом в картографии, а с другой — данными сервисов (например, пользователей навигатора) для использования в задаче маршрутизации коммерческого транспорта. Для точного прогноза пробок на завтрашний день Яндекс Маршрутизацию обрабатывает исторические данные на всех участках маршрута.

Маршрут для 40 тысяч адресов.

Перейдем к операционным параметрам и ограничениям. В задаче планирования маршрутов эти параметры разделяются на атрибуты заказов, машин/курьеров и бизнеса в целом.

По отношению к нам, конечным пользователям, ограничения бизнеса минимальны. Здесь речь идет о времени работы самого бизнеса и его складов; в частности, это касается общих групп его товаров. Сильнее всего на нас влияют факторы, связанные с курьерами и их машинами, особенно в пиковые сезоны типа новогодних праздников. Здесь учитывается вместимость машины и ее оснащение (например, наличие холодильника), вес и размер товара, его совместимость со всеми остальными, расписание работы курьеров с учётом перерывов на обед, максимальное количество заказанных на курьера и т.п.

Самые ощутимые для покупателей будут показатели заказов. Здесь учитывается время доставки, условия перевозки товаров, сервисный период и пр. Сервисное время –это время, которое затрачивает курьер на один заказ. Первое – это просто отдать заказ и получить товар; второе – подписание договора, проверка товара и примерка. Также необходимо учитывать дополнительный период в пути на лифте и парковке автомобиля у точки.

Как говорят в Яндекс Маршрутизации, такие параметры, которые делают доставку комфортнее и эффективней для нас и для компаний и курьеров больше 200.

Конечно, только алгоритм может разобрать такое количество данных и найти оптимальное решение, но… Означает ли это, что машина полностью заменит человека? Ну конечно нет.

При росте объемов перевозок логисты вынуждены тратить все свое рабочее время на рутинные задачи – например, распределять заказы по маршрутным точкам, соблюдать жесткие дедлайны. Время для анализа и расстановки приоритетов у них отсутствует. Благодаря сервису автоматизации, который называется Яндекс Маршрутизация, человек может сосредоточиться исключительно на поиске решения конкретных проблем. Например, это позволяет сэкономить время на выяснении причин опоздания заказов, оптимизировать количество курьеров, чтобы без проблем справлялись с праздничными распродажами. В логистике появляется возможность снизить количество ошибок по вине человека и больше времени уделять качеству сервиса, а также анализировать, какая доставка – например, в большой промежуток времени или к точному времени – лучше всего подойдет данной компании на данном этапе развития.

Благодаря алгоритмам логистов станет проще планировать маршруты, курьерами – проще развозить товары. Как же изменится доставка для нас?

Изготовление и доставка будущего

Роботы-доставщики уже не вызывают удивления. Например, роботы Яндекса доставляют сотни заказов в неделю в России и США. Однако на сегодняшний день в массовой курьерской доставке есть еще много устаревших процессов, которые можно быстро и недорого оптимизировать софтом. Тогда курьер приедет к вам быстрее и точнее в срок, независимо от сезона, периода распродаж либо праздников. Теперь вам не придется тратить время на проверку товаров и на примерку, и возможно уже не придется подписывать бумаги. Доставка станет удобнее не только для клиентов, но и для продавца, а также для сборщика, курьера.

Продажа онлайн растет с каждым днем, а курьеров и машин из-за простоя производства в пандемию не хватает. С учетом этого, оптимизация процессов в логистике при таких “дано” является актуальной как никогда. Чем выше качество технологий для автоматизации и чем больше параметров можно предусмотреть, тем лучше будет опыт конечных потребителей, так как им будет проще управлять любыми сценариями доставки.

В условиях роста онлайн-рынка, для того чтобы быть конкурентоспособным, необходимо иметь запас мощности. Алгоритмы оптимизационных алгоритмов должны уметь решать задачи для сотен тысяч и сотен тысяч заказов в день. Тот, кто хоть раз сталкивался с доставкой в другой стране или у кого есть знакомые живущие за границей знают насколько быстрее и комфортнее организована доставка в крупных городах России. Однако в настоящее время технологии для автоматизации логистики у нас, кажется, более развиты, чем на предыдущих шагах. Задачи для 10 тысяч заказов в Яндексе и Google можно найти на сайтах зарубежных компаний-поставщиков логистики. В Яндекс Маршрутизации говорят, что алгоритм работает уже 40 тысяч заказов в день и работы по масштабированию продолжаются.