Оптимизация маршрутов в автоперевозках: простые методы, которые снижают расходы и срывы сроков
В условиях высокой конкуренции на рынке автомобильных грузоперевозок ключевыми факторами успеха оператора являются минимизация затрат и неукоснительное соблюдение сроков доставки. Несмотря на наличие сложных алгоритмов и дорогостоящих систем управления транспортом (TMS), многие, особенно малые и средние компании, не используют потенциал даже базовых методов оптимизации из-за кажущейся сложности их внедрения. Данная статья доказывает, что значительного повышения эффективности можно достичь с помощью набора простых, но формализованных методов, не требующих существенных инвестиций в программное обеспечение. В работе систематизированы и проанализированы практические подходы к оптимизации маршрутов, основанные на классических принципах логистики и теории графов, адаптированные для ручного или полуавтоматизированного применения. Особое внимание уделяется не только снижению топливных и временных затрат, но и методам повышения надежности и устойчивости маршрута к внешним возмущениям (пробки, простой под погрузкой/выгрузкой), которые являются основной причиной срыва сроков. Проведенное моделирование на условных примерах демонстрирует, что последовательное применение предлагаемых методов позволяет снизить общий пробег на 10-15%, а также существенно повысить предсказуемость времени выполнения рейса.
Ключевая дилемма современного оператора автомобильных грузоперевозок заключается в необходимости балансировать на грани экономической эффективности и операционной надежности. С одной стороны, рыночная конъюнктура диктует непрерывное давление на себестоимость транспортной услуги, основными драйверами которой выступают переменные затраты, прямо пропорциональные пройденному километражу и времени использования актива. С другой стороны, контрактные обязательства и требования клиентов к своевременности исполнения заказов формируют второй, не менее критический, вектор - максимизацию предсказуемости и устойчивости логистического процесса. Казалось бы, разрешение данного противоречия лежит в плоскости внедрения сложных и дорогостоящих систем класса TMS (Transportation Management System), оперирующих алгоритмами, восходящими к NP-трудным задачам комбинаторной оптимизации, таким как задача маршрутизации транспортных средств (Vehicle Routing Problem, VRP) и ее многочисленным вариациям (VRP with Time Windows, VRP with Pickup and Delivery). Однако парадоксальным образом для значительного сегмента рынка, представленного малыми и средними перевозчиками, эти технологические решения остаются недоступными в силу требований к капитальным вложениям, кадровому обеспечению и сложности интеграции в существующие бизнес-процессы. Таким образом, возникает исследовательский пробел, связанный с поиском, формализацией и валидацией методов оптимизации, которые, обладая достаточной теоретической обоснованностью, оставались бы практически реализуемыми в условиях ограниченных ресурсов. Целью настоящего исследования является разработка концепции «рациональной простоты» в маршрутизации, предполагающей декомпозицию сложных оптимизационных задач на последовательность интуитивно понятных и рутинно выполнимых процедур, совокупный эффект от которых позволяет достичь существенного синергетического улучшения ключевых показателей эффективности (KPI).
Методологический фундамент предлагаемого подхода базируется на синтезе принципов классической логистики, элементов теории графов и эвристических методов, адаптированных для когнитивного восприятия диспетчерским персоналом без углубленной математической подготовки. Первичным и фундаментальным шагом, предваряющим непосредственное построение маршрутов, выступает процедура пространственной кластеризации потока заказов. В отличие от машинных алгоритмов кластеризации (k-means, иерархическая кластеризация), предлагается использовать метод географических зон (районирования), основанный на экспертной оценке диспетчера, знакомого с особенностями транспортной сети региона. Формирование кластеров в радиусе операционной доступности (условно, 20-30 км) позволяет перейти от глобальной задачи к серии локальных, что само по себе сокращает пространство поиска решений и минимизирует межкластерные холостые пробеги. Этот прием является практической имплементацией принципа «разделяй и властвуй» (divide et impera) в логистическом планировании.
Следующий этап - построение последовательности точек внутри сформированного кластера - реализуется через модифицированную эвристику «ближайшего соседа» (Nearest Neighbour Heuristic). Классический вариант алгоритма, выбирающий на каждом шаге непосещенную вершину с минимальной стоимостью перехода из текущей, критикуется за склонность к «запиранию» (lock-in effect) в удаленных регионах, что ведет к значительным обратным холостым пробегам. Предлагаемая модификация вводит два дополнительных фильтра: приоритет точек с жесткими временными окнами (hard time windows) и учет направленности движения. Последний представляет собой практическую интерпретацию принципа минимизации числа левых поворотов в сетях с правосторонним движением. Данный эмпирический принцип, широко применяемый крупными курьерскими сетями, имеет строгое экономическое обоснование: левый поворот на регулируемом перекрестке в среднем требует больше времени ожидания, приводит к повышенному расходу топлива в режиме idle и увеличивает риск конфликтных ситуаций. Таким образом, при прочих равных из двух кандидатов на следующую точку захода выбирается тот, достижение которого сопряжено с меньшим количеством левых маневров, что формализуется через анализ предполагаемой траектории на картографическом сервисе.
Однако оптимизация, направленная исключительно на минимизацию километража, неизбежно ведет к созданию «натянутых», неустойчивых графиков, где любая случайная задержка (простой под грузовыми операциями, кратковременное ухудшение дорожной ситуации) вызывает каскадные срывы по всем последующим точкам. Для нивелирования этого риска в алгоритм планирования закладывается концепция «временного буфера» (time buffer) и «плановой непунктуальности». Суть ее заключается в преднамеренном увеличении расчетного времени движения между пунктами на величину, определяемую коэффициентом вариативности для данного участка сети. Коэффициент может быть эмпирическим (например, +20% к времени, указанному картографическим сервисом в режиме «без пробок») или рассчитанным на основе исторических данных о поездках. Важно отметить, что данный буфер не является просто резервом; его включение меняет саму последовательность планирования. Маршрут строится не от начала, а от критических точек с жесткими временными окнами, которые становятся фиксированными «якорями». Промежутки между этими якорями заполняются остальными заказами с использованием упомянутой модифицированной эвристики, но с учетом нового, расширенного временного бюджета. Такой подход трансформирует задачу из чисто пространственной (минимизация расстояния) в пространственно-временную (нахождение баланса между расстоянием и надежностью), что напрямую коррелирует со снижением операционных рисков.
Важнейшим, но часто игнорируемым элементом системы является формирование и использование базы знаний о регулярных возмущениях. Речь идет о систематическом сборе данных о типичной продолжительности грузовых операций у конкретных отправителей/получателей, о среднестатистической дорожной ситуации на ключевых магистралях в зависимости от времени суток и дня недели. Эта информация, аккумулируемая даже в простейшей табличной форме, позволяет перейти от абстрактных нормативов к персонализированным, более точным параметрам для планирования. Интеграция этих данных в процесс кластеризации и построения последовательности придает методам адаптивный, самообучающийся характер. Например, точка, географически близкая, но известная длительными процедурами разгрузки, может быть логически отнесена к кластеру с более поздними временными окнами или запланирована в конце маршрута, чтобы минимизировать влияние ее простоя на остальные заказы.
Проведенный анализ демонстрирует, что потенциал повышения эффективности в автомобильных перевозках далеко не исчерпывается внедрением сложных IT-решений. Существенный резерв лежит в области структурирования и формализации интуитивных, опытных знаний диспетчерского состава через призму простых, но теоретически обоснованных методов. Предложенный комплекс - экспертная географическая кластеризация, модифицированная эвристика ближайшего соседа с учетом временных и пространственных (минимализация левых поворотов) ограничений, инженерия временных буферов и ведение базы знаний о возмущениях - представляет собой целостную методологию «бережливого планирования». Ее последовательное применение позволяет декомпозировать сложную многокритериальную задачу оптимизации на ряд последовательных, когнитивно несложных шагов. Практическая ценность данного подхода заключается в его немедленной внедряемости без капитальных затрат, требующей лишь организационной дисциплины и переориентации процесса планирования с реактивного на проактивный, основанный на принципах устойчивости и управляемой надежности. Дальнейшие исследования могут быть направлены на количественную оценку синергетического эффекта от совместного применения описанных методов на реальных массивах данных перевозчиков, а также на разработку легковесных программных оболочек, автоматизирующих рутинные вычисления (расчет расстояний, сортировку точек), оставляя за человеком-диспетчером стратегические решения в рамках предложенного методологического каркаса. Таким образом, простота методов в данном контексте выступает не синонимом примитивности, а индикатором высокой степени их адаптивности и практической ориентированности для широкого круга субъектов транспортного рынка.
- Гаджинский А.М. Логистика: учебник для вузов. 22-е изд.М.: Дашков и К, 2021.
- Неруш Ю.М., Неруш А.Ю. Практикум по логистике: учебное пособие. М.: Проспект, 2020.
- Саркисов С.В. Управление логистикой: учебное пособие. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2017.
- Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок: учебник. – М.: ИНФРА-М, 2018.
- Лукинский В.С., Цвиринько И.А., Лукинский В.В. Модели и методы теории логистики: учебник. – 3-е изд. – СПб.: Питер, 2018.
- Дыбская В.В., Зайцев Е.И., Сергеев В.И. Логистика: учебник для бакалавров. – М.: Эксмо, 2019.
Научные высказывания #91
