В наши дни, когда происходит расширение масштабов производства, а также возрастет потребность в усилении всех видов взаимодействия в процессе управления материальными и денежными потоками, появились ключевые требования к современным формам и методам, которые стараются повысить эффективность управления производственными процессами.
Логистика считается одним из немаловажных факторов осуществления процессов, которые направленны на увеличение экономической эффективности производственных процессов и доставкой продуктов [39, с. 59]. Таким образом, ключевой задачей логистики можно назвать максимальную координацию материальных и потоков, и потоков информации, в процессе их слияния. Чтобы решить такую задачу, нужно воспользоваться обширной обработкой электронных данных, стандартизацией материально-технических связей, четкой организации работы при помощи применения функционального анализа и структуризации, и применение современных технологий, которые отвечают за автоматизацию процессов.
Применение новых методов по обработке и передаче информации в логистической сфере стало реальным, так как в наше время, развитие информационных технологий происходит невероятно быстро. Информационные системы прочно укрепились на центральном положении в информационных технологиях. Таким образом, предприятия, которые занимаются процессами автотранспортной поставкой заказов в логистике, применяют один из самых распространенных способов оптимизации логистических процессов, а именно применение автоматизированных информационных систем.
Актуальность использования автоматизированных информационных систем в логистике повышается с тем, что они снижают временные издержки на планирование рейсов более чем в два-три раза, повышают управляемость бизнес-процессами, а также снижают воздействие «человеческого фактора» в процессе составления маршрутов доставки. Таким образом, использование таких программных продуктов считается одним из наиболее модернистским и технологичным средством для доставки заказов автомобильным транспортом.
Цель работы: определить наиболее оптимальную автоматизированную информационную систему для того, чтобы автоматизировать процессы автотранспортной доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города для средних компаний.
Исходя из заданной цели работы, обозначим следующие задачи научного исследования:
Информационный процесс в автоматизированных системах
... систему, управляющую всеми стадиями информационного процесса: восприятия, передачи, обработки и использования информации. В отличие от растительного мира, животные могу передавать информацию друг другу. В неживой природе информационные процессы, существуют лишь в ... Подлинный переворот в службе хранения, отбора информации произвели автоматизированные информационно-поисковые системы (ИПС). ...
- а) рассмотреть эффективность использования автоматизированных информационных систем;
- б) проанализировать и сравнить наиболее популярные программные продукты, представленные на российском рынке автоматизированных информационных систем, которые предназначены для доставки заказов автотранспортными средствами;
- в) решить задачу выбора автоматизированной информационной программы, при помощи использования метода относительных предпочтений, сокращенно МОП, и определить наиболее оптимальную систему для средних компаний;
- д) решить задачу маршрутизации, при помощи программы, которую выбрали методом относительных предпочтений, и проверить на практике ее работоспособность и сложность применения.
Проблемой данного исследования стал процесс повышения автотранспортной доставки заказов при помощи автоматизированного процесса планирования.
Рынок автоматизированных информационных систем, сокращенно АИС, которые предназначены для того, чтобы автоматизировать процесс планирования маршрутов автотранспортной поставки заказов, считается объектом исследования.
Предмет исследования непосредственно относится к проблеме выбора программного продукта, который автоматизирует автотранспортную поставку продукции.
К методам исследования работы можно отнести теоретический анализ литературных источников, анализ современных фирм-производителей автоматизированных информационных систем на российском рынке, математические методы для решения задач при условии неопределенности, к ним относится метод относительных предпочтений, а также использование платформы для решения задачи маршрутизации доставки заказов. В качестве информационных источников, которые использовались в работе, относятся учебники и научные статьи как зарубежных, так и отечественных авторов, которые специализируются в сфере транспортной логистики, в добавок к этому, интернет сайты РБК, сайты компаний-разработчиков платформ и другие базы-данных.
Глава 1. Методы доставки мелкопартионных грузов в условии крупного города, .1 Роль и назначение автоматизированных информационных систем в логистике
Современные компании и фирмы представляют из себя многогранную систему элементов, которые прочно взаимодействуют между собой, друг с другом и внешней средой, а именно, с подрядными организациями поставщиками, клиентами.
Система становится сложнее в виду быстрой динамики развития бизнеса, что приводит к росту числа сотрудников, партнеров, количества заказчиков, а также увеличивается объем обрабатываемой информации на предприятиях. Бизнес-процессы становятся труднее и запутанней, а также изменяются процессы координации и эффективным управление в отделах компании и в фирме в целом [42, с. 137].
Использование информационной системы, которая автоматизирует бизнес процессы, является верным и логичным шагом для быстро развивающийся компании, которая стремиться остаться конкурентоспособной на рынке товаров и услуг, снизить издержки на персонале, а также оптимизировать средства и увеличить качество предоставляемых покупателям услуг.
Что касается систем в логистике, то они нашли применение и заняли одно из центральных мест в производственном секторе. Данные системы представляют из себя ряд структур в сфере закупок, производства и распределения. Для того, чтобы снизить издержки всей логистической цепи, а не ее отдельных областей, которые включают в себя географически распределенные объекты и каналы распределения, логистика помогает соединить вместе общие цели и задачи в логистическую систему. Информационное обеспечение логистических процессов предприятия является главным инструментом объединения. Информационные потоки являются главными составляющими и соединительными элементами в логистических цепях предприятия [14, с.19].
Информационные системы управления производством
... информационные системы начали претендовать на новую роль в организации: компании открыли для себя, что информационные системы являются стратегическим оружием. Информационные системы этого периода, предоставляя вовремя нужную информацию, ... запасов. ERP-системы способствуют тому, что производственный процесс протекает более гладко, улучшается процесс исполнения заказа внутри компании. Компания теперь ...
Так, ещё не так давно, под информационным обеспечением товародвижения от отправителя к клиенту предоставлялась лишь сопроводительная информация. Но в процессе развития, информационные логистические системы все чаще стали находить себе применение в логистических системах. Они гармонично сочетают в логистические операции, такие как логистика закупок, производства и распределения. Главным преимуществом информационной системы является тот факт, что работа предприятия будет структурирована в системе, а значит процессы отслеживания и управления будут доступны из единого центра компании.
По этой причине, на данный момент, все больше компаний используют различные виды информационных баз данных, которые все чаще предлагаются на рынке товаров и услуг, в связи с растущей популярностью. Важно отметить, что каждый продукт по автоматизации логистических процессов в компании, имеет определенную идеологию, которая является стандартной и одинаковой для приобретающих тот или иной продукт. Программный продукт представляет из себя платформу и конфигурацию, работающую на данной платформе.
Платформой принято считать программу разработчика и оболочку для потребителя, которую применяют в работе с информационной базой данных. На платформе, которая была выбрана заказчиком, выполняется конфигурация, которая состоит из структуры информационной базы, к ним относятся наборы справочников, документы, отчеты, и описание интерфейса с правами пользователя.
После того как был приобретен программный продукт, ряд предприятий, купившие тот или иной программный комплекс, используют идеологию, которая в нем заложена изначально, подстраивая свои логистические процессы под программу, тогда как остальные компании, наоборот, делают программный продукт под свои бизнес-процессы, который подходит только для их логистических процессов.
Так, под автоматизированной информационной системой принято понимать некий комплекс элементов и программ, средств вычисления и программирования, взаимосвязанных между собой, который используются для обеспечения необходимого решения функциональных задач, таких как процесс управления материальными потоками.
Важно отметить тот факт, что автоматизированные информационные системы могут выстраивать потоки информации на опережение. Такой процесс необходим для объективной оценки и анализа ситуаций в будущем, их дальнейшей корректировки, а также предостережения от неожиданных рисков и экономических издержек, что в разы повышает эффективность компании.
Таким образом, принятие решений, направленные на повышение эффективности контроля и управления за транспортными потоками, необходимо осуществлять при наличии достоверной информации о явлениях и событиях в целом. Управленческие решения принимаются легче и эффективней, когда логист обладает достаточным количеством информации, которую можно использовать для решения задач. Научно-технический прогресс не стоит на месте, а значит возрастает интерес к автоматизации процесса управления потоками информации. Это связанно преимущественно с автоматизацией обработки и обмена данных, что в разы снижает бумажную волокиту, а значит возможность ошибиться, что в дальнейшем снизит затраты компании. Автоматизированные информационные системы снижают простои в системе, а также помогают быстро реагировать на новые заказы и выполнять их четко, вовремя и без задержки.
Оптимизация транспортных потоков доставки продукции
... транспортной задачи, а так же решение многокритериальной оптимизации транспортировки груза методом весовых коэффициентов и построение оптимального маршрута доставки продукции. Структура выпускной квалификационной работы соответствует поставленным задачам ... населения. транспортный поток доставка продукция Цель работы - определить необходимые мероприятия для оптимизации транспортных потоков доставки ...
1.2 Информационная поддержка доставки мелкопартионных грузов в условии крупного города
Крупные компании как правило включают в себя не один десяток поставщиков, несколько центров распределения и множество потребителей, таким образом в момент управления цепями поставок такие компании испытывают трудности в оптимизации доставок мелкопартионных грузов в условиях крупного города. Решение такой проблемы кроется в поиске решения двух задач, взаимосвязанных между собой: задачи наилучшего закрепления заказчиков к отправителям, а также задачи разделения потребителей на зоны и области обслуживания. В обоих случаях, оптимизация должна привести к снижению затрат на расходы транспорта в сети распределения.
Первой является классическая транспортная задача, которая рассматривается в литературе по транспортной логистике, а также по исследованию операций [1, 7, 8, 11, 25, 36, 47]. Вторая же задача не имеет структурированного и точного решения. Обычно, зоны обслуживания клиентов делятся по географическому принципу, то есть в зону обслуживания распределяются клиенты, которые относительно близко друг другу расположены на карте. Если же количество клиентов превышает сотни или тысячи, в этом случае зоны разбиваются по уровням. Первый уровень включает в себя разделение сети на регионы, которые обычно идентичны административным районам города. Второй уровень подразумевает разделение региона на сектора развозки так, чтобы можно было сформировать единый развозочный маршрут движения с учетом всех дополнительных параметров развозки, в каждом секторе города. Формирование маршрутов становится легче, однако это не гарантирует снижение издержек на транспорт, потому что данная процедура не является оптимизационной. Как правило, разделение регионов происходит по логичной схеме, например, по микрорайонам, где такая область и является целым сектором развозки.
Содержательную задачу планирования доставки мелкопартионных грузов в крупном городе можно обозначить следующим способом.
Отправка мелких партий грузов по большому списку заказчиков осуществляется так, чтобы получились маршруты оптимального следования при малейших транспортных затратах.
Главными условиями задачи принято считать:
а) Отправитель должен иметь один и больше складов, из которых осуществляется отправление товаров получателям.
б) Склады должны быть многономенклатурными по ассортименту товаров, а именно, продукция к заказчику может быть доставлена из любого склада.
в) Отсутствие дефицита на складах и достаточное количество транспортного оборудования.
Современные логистические технологии доставки грузов
... применения новых технологий перевозки, реорганизации транспортной инфраструктуры и интеграции транспортных систем. Таким образом, главным инструментом в указанном процессе является использование нескольких видов транспорта при доставке грузов. К основным видам транспортировки грузов ...
д) В задаче рассматривается «заказная» система доставок, а именно, поставщик обязан выполнять заказы получателей в определенном объеме, имея при этом все необходимые ресурсы.
е) Количество получателей может достигнуть больше сотни или тысячи, при этом они могут быть расположены в разных районах города.
ж) Доставка может происходить с любого транспорта с различной грузоподъемностью из любого склада поставщика. При этом любой автомобиль выполняет рейс по принципу «один ко многим». То есть автомобиль должен обслужить клиентов за один свой рейс, а также, заказчик должен быть обслужен одним автотранспортом.
з) Также существуют строгие временные рамки доставки грузов. Так, необходимо учитывать режим работы клиентов и особенность поставляемых товаров, и работу водителей, продолжительность рабочего дня, время на перерывы и обед.
и) Транспортными затратами принято считать сумму аренды за автомобиль, которая в свою очередь зависит от автомобильного пробега по маршруту, время эксплуатации автомобиля, а также могут быть добавлены некоторые другие факторы.
Ряд организационных проблем и плановых задач должны решаться при планировании автотранспортной доставки грузов, к ним относятся:
- а) получение и обработка заявок на поставку заказа;
- б) определение самых коротких дистанций между пунктами от грузоотправителя и до грузополучателя;
- в) идентификация типа транспортно-технологической системы доставки и схемы организации перевозочного процесса;
- д) маршрутизация перевоза товара;
- е) определение технико-эксплуатационных показателей функционирования систем автотранспорта;
- ж) расчет необходимости в транспортных ресурсах;
- з) создание плана перевозок.
Таким образом, логично разделить на локальные задачи, общую проблему по оптимизации доставки мелких партий грузов в условии крупного города, то есть, рассмотреть не все склады, заказчиков и возможные маршруты, а также количество транспортного оборудования, а только их часть, что можно назвать локальной системой доставки. Под локальной системой доставки принято понимать систему, в которой клиенты расположены относительно близко друг друга и их обслуживание происходит из одного пункта (базы, склада).
Решение задачи локализации, то есть преобразование общей задачи по оптимизации доставки мелких партий грузов к локальной, более частной, заключается в том, чтобы закрепить заказчиков к складам и базам, а также полностью разбить всю зону обслуживания на отрасли развозки или клиентские сегменты.
Общий алгоритм планирования грузоперевозок автотранспортом рассмотрен ранее в работах В.С. Лукинского, И.А. Палстуняк, И.А. Цвиринько [17].
То такой алгоритм не совсем применим к мелкопартионным перевозкам грузов, а значит, алгоритм нуждается в дальнейшей коррекции и пояснении.
В работе Бочкарева А.А. по методикам планирования мелкопартионных грузов в условиях крупного города [5], предлагается алгоритм планирования таких грузов. Данный алгоритм содержит в себе семь ступеней планирования, каждый из которых обозначен соответствующим блоком или группой из блоков на рис. 1.
Для начала создается база данных (блок 1), которая включает в себя данные о количестве автотранспортных средств, их тип и грузоподъемность, количестве отправителей и клиентов, информацию об ограничения, которые накладываются на доставку грузов с обеих сторон (отправитель и заказчик), ограничения по времени во время доставки грузов в конечные пункты, а также их вывоз из пунктов отправления, издержки в момент выполнения рейса (или в момент доставки груза конкретному заказчику) и так далее [6, с. 274].
Выбор и обоснование транспортно-технологической схемы доставки грузов
... 1.2 Выбор транспортно-технологической схемы доставки Выбор варианта задания и базисных условий поставки товара: Номер зачетной книжки: № ЭУвт-080513. Следовательно: вариант задания №4; базисные условия поставки «CIF»; направление перевозки груза: Череповец ...
На основе собранных данных необходимо определить транспортно-технологическую систему доставки грузов, сокращенно ТТС. Данный аспект обозначен в блоке два. Транспортно-технологическую систему доставки грузов можно разделить на глобальную и локальную. Локальная система доставки рассмотрена выше.
С другой стороны, если доставка грузов осуществляется из нескольких пунктов или клиенты расположены слишком далеко друг от друга, то необходимо преобразовать такую глобальную систему на локальные шаги, для эффективного преобразования общей задачи на несколько подзадач доставки мелкопартионных грузов не в городе, а микрорайоне.
После этого предлагается разделить всех заказчиков по территориальному признаку., чтобы это сделать применяется метод кластерного анализа методом k-средних, что представлено в блоке четыре. Суть метода состоит в процессе классификаций, который в свою очередь вначале задается необходимыми данными. Метод удобен для обрабатывания значительного размера статистических совокупностей. Алгоритм вычисления в такой методе является быстродействующим.
Затем, задача оптимального закрепления решается путем соединения заказчиков с одинаковой или схожей продукцией, а также группы таких заказчиков, к точным поставщикам или складам. Данная задача является классической транспортной задачей, которая имеет отработанное решение, что представлено в блоке 6. Как правило, решение такой задачи лежит в основе специализации складов, так как решение необходимо только в том случае, когда все склады является многономенклатурными, с различным видом товаров внутри, то есть без особой специализации [6, с. 275].
И, далее, используются автоматизированные программные продукты и решается проблема маршрутизации передвижения транспортного средства, что показано в блоке семь, для каждой части клиентов.
Таким образов, представленный алгоритм поможет разделить глобальные задачи на ряд локальных, что позволит эффективнее решать задачи планирования в условиях, когда доставка осуществляется сотням или более того тысячам клиентов каждый день.
Рисунок 1 — Алгоритм планирования доставки мелкопартионных [6, с. 273]
Использование модернизированных информационных технологий помогают сделать процессы планирования грузоперевозок лучше. Так, ни одна компания в сфере логистики, занимающаяся перевозками, не может обойтись без использования географических информационных систем.
Под географической информационной системой, сокращенно ГИС, понимают систему управления гео-информацией, которая способна собирать, хранить, анализировать и отображать такую информацию [4, с. 123]. Ее отображение происходит посредством серий компонентов геоданных, которые моделируют гео-среду в виде не сложных обобщенных структур данных.
Географическая информационная система подразумевает обработку нескольких видов информации [4, с 124]:
Вид базы геоданных: Гис представляет собой пространственную базу данных, которая включает в себя собрание данных, которые имеют организацию по определенным правилам, они утверждают общие принципы описания, сохранения и координации данных (векторные объекты, растры, топология, сети и т.д.).
Организация перевозки груза на воздушном транспорте
... на большие расстояния грузов, для доставки которых важны скорость и сохранность (продукты, срочные грузы, дорогостоящие товары, медикаменты и др.). Перевозка грузов воздушным транспортом позволяет существенно сократить общее время доставки груза и решает ...
Сейчас база данных имеет ряд главных моделей, определяющие логическую структуру компонентов баз данных — иерархические, сетевые, реляционные и объективно-ориентированные. [4, с. 125] Под геоинформационной системой принято понимать особую модель базы данных об окружающем мире вокруг — гео-база данных, на основе которой конструируется структурированная база данных, которая обрисовывает окружающую среду с географической стороны.
Вид геовизуализации: Географические информационные системы включают в себя набор интеллектуальных карт, отображающие объекты в пространстве и взаимосвязанность между предметами и поверхностью Земли. Построение карт на практике может быть весьма разнообразно, их применяют как «окна в базу данных», чтобы поддержать запрос, проанализировать или исправить информацию.
Вид геообработки: ГИС является рядом инструментов для того, чтобы получить новые комплекты геоданных из уже имеющихся комплекту данных. Гео-обработка широко применяется в области моделирования систем изложения данных из одной структуры в другую, что позволит выполнять ряд стандартных процедур Географических Информационных Систем. Основным плюсом ГИС при выполнении задач подобного рода — это умение автоматизировать и повторно их исполнять. Такая функция часто применяется в различных приложениях ГИС и в сфере работы с данными. Географическая обработка обычно применяется на любом шаге использования ГИС, чтобы автоматизировать и компилировать данные [4, с. 125].
Такие виды геоинформационной системы в ПО обозначаются как каталог (ГИС, как набор геоданных), карта (ГИС, как интеллектуальный вид картографии) и набор инструментов (ГИС, как набор систем для обрабатывания пространственных данных).
Всё это можно назвать главными компонентами полнофункциональной ГИС, которые в свою очередь применяются во всех Геоинформационных приложениях.
Рисунок 2 — Структура ГИС [4, с.125]
В управлении транспортом внедрение ГИС произошло не сразу. Так, появились серии предпосылок включить ГИС в транспортное управление, к ним относятся фундаментальные изменения на рынке транспортных услуг, а также желания организаций иметь гарантии по отношению надежности цепей доставок и по отношению эффективного регулирования и контроля за ними.
Главный спектр вопросов, который решается при помощи использования ГИС в транспортной логистике можно обозначить как [4, с. 127]:
а) Анализ и планирование транспортного движения доставки. Практика показывает, что диспетчеры координируют движение машин и рассчитывают необходимое время из точки А в точку Б, без учета минимального времени доставки, каких-либо дорожных ограничений, а также без учета транспортной загруженности на дорогах, так как такие показатели могут меняться ежедневно, а значит невозможно предугадать и составить план движения заранее, по сути решение задачи по оптимальному движению для диспетчеров становиться практически невозможной в условиях крупного города. Конечным показателем эффективной оптимизации маршрутов движения и работы диспетчеров можно отнести различные критерии, например, рост количества заказов, уменьшение среднего количества временных затрат, снижение показателей расходуемого горючего. К каждому из этих критериев можно поставить свой приоритет, который будет учтен в процессе создания маршрутов в ГИС. Таким образом, главной сильной стороной ГИС можно назвать умение адаптации в условиях изменения внешней среды, а значит умение подобрать необходимый показатель эффективной доставки грузов (гарантия минимального затрата времени езды, развоз нужных грузов по всем точкам развозки и т.д.).
Использование современных информационных систем и информационных ...
... управления. Объект исследования: информационная система и информационные технологии организации. Предмет исследования: совершенствование информационной системы и информационных технологий организации. Цель исследования: изучить информационные системы и информационные технологии в корпоративном управлении и разработать проект по их совершенствованию на примере ООО ...
Данные расчеты находятся в базе, где они могут быть заданы в условиях диспетчером в «ручном режиме» или в автоматическом, смотря как часто в базу поступают обновлённые данные о текущем положении обстановки на дорогах и проезжей части в целом.
б) Управление активами. Географические информационные системы предоставляют визуализацию местоположения машин и персонала в любой момент времени и информируют о задержках, в случае их возникновения. Таким способом, диспетчер сможет быстро выявить проблему, а ГИС предложит несколько вариантов решения. ГИС также исполняет интеграционную функцию, методом увязывания системы управления планами, взаимоотношениями с клиентами и системой финансового учета совместно с местонахождением объектов, что позволяет сделать вывод с учетом различных факторов.
в) Наблюдение за ключевыми показателями эффективности работы компании (KPI).
Большинство таких показателей неразделимо связаны с местонахождением, то есть связанны с «географией» объектов. KPI может быть представлен через ГИС, для того, чтобы ответить на ряд актуальных вопросов, которые относятся к логистическим операциям: «Каков наглядный пример маршрута с наибольшей прибылью?», «Где расположены наиболее выгодные заказчики?», «Какие из маршрутов являются самыми затратными для транспортных средств и сказывается ли это на уменьшении эффективности работоспособности по такому маршруту?». Ответив на поставленные вопросы, можно принять дальнейший план действий, которое будет затрагивать такие аспекты как перераспределение маршрутов, ресурсов и активов, о продолжение, развитии или завершении работы на конкретном участке или областной сфере. Существует серия специализированной продукции, которые связаны с ГИС компании, что позволяет работать на мобильных устройствах, отображая необходимую информацию в режиме реального времени.
д) Оптимальное расположение логистических активов (склады, распределительные центры, паркинги и прочее).
Благодаря ГИС логисты могут провести анализ улиц и дорожных сетей, чтобы определить где существуют потенциальные возможности для строительства или снятие в аренду объектов, складов, на которых расположены потенциальные клиенты и получатели товаров. Результаты анализа, карты и данные могут быть расположены на географическом портале, для того чтобы вся информация была доступна, как основному офису компании, так и всем подразделениям, относящимся к такой работе. Можно обозначить данные, которые доказывают экономическую эффективность по оптимизации уже имеющейся распределительной сети, что составляет около 20-30%, однако в тоже время оптимизация отдельных маршрутов доставки всего 5-10%.
Системы управления географическими информационными системами идеально подходит для решения вопросов по оптимальному управлению транспортом, при этом картографические данные являются основополагающими компонентами в момент принятия решения. В отличие от АИС в ГИС существует огромное количество модерн технологий пространственного анализа данных, что делает ГИС превосходным средством для синтеза и переработки различных данных задач управления.
Таким образом, применение геоинформационных систем поможет существенно облегчить процессы планирования и координации работы доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города. Из этого следует, что ГИС представляет собой инновационную разновидность автоматизированных информационных систем управления, использующие большое количество данных и методов анализа в момент принятия решений, при этом, в основном используются методы пространственного анализа.
1.3 Эффективность автоматизированных информационных систем автотранспортной доставки грузов
Основанием для данного исследования обоснован большим объемом информации и литературы в логистике касаемо автоматизированных информационных систем. После наступления постиндустриального общества, многие логистические компании решили рассмотреть способы оптимизации процессов доставки автомобильным транспортом мелкопартионных грузов в условиях крупного города. Таким образом, данная тема была затронута ученными ещё в конце 20-го века. Например, одним из таких экспертов, Дэвид Фредерик Росс в своей статье «Информационные системы в логистике» рассматривает вопрос расширения использования в логистике информационных технологий. Ссылаясь на автора, появление компьютера также вызвало революцию в логистике управления [43].
Автор статьи указывает на то, что инструменты типа электронного обмена данными систем, системы прогнозирования и планирования, персональные компьютеры или ПК, а также компьютеризированные информационные системы положили начало в решении задач планирования и автоматизации процессов в логистических компаниях, что приводит к отказу от традиционных методов работы и решения задач. Все это помогает сделать процессы быстрее и проще, таким образом, фирмам выгодно использовать инновационные продукты, для того чтобы сберечь свои деньги и решить проблему оптимизации, эффективности процессов доставки грузов.
В книге «Современная логистика» Джеймса С. Джонсона, Дональда Ф. Вуда представлена попытка исследовать глобальные изменения современной экономики [37].
В публикации рассмотрены ключевые логистические процессы, управление цепями поставок, а также предложены различные конкурирующие стратегии. Авторы предлагают теоретические и практические способы качественного обслуживания клиентов с наименьшими затратами. Главными аспектами статьи являются вопросы касаемо составлений отчета о движении материальных запасов, доставки грузов и способов обработки грузов с целью обеспечить рациональную и эффективную доставку товаров. Авторы приводят множество практических кейсов, которые доступно написаны и помогают лучше усвоить материал. Так, например, рассматривая использование автоматизированных методов управления автотранспортными перевозками, авторы приводят множество примеров, которые подтверждают преимущество использования информационных систем. Авторы доказывают в статье, что компании должны чаще обращать внимание на такие вещи как использование системы информационного обмена данными, информационные приложения и развитие новых принципов управления транспортными перемещениями грузов и улучшение доставки клиентам в международной логистике [37, с. 59].
Еще одна книга «Основы географических информационных систем» Майкла Н. Демерса нуждается в детальном рассмотрении. В ней рассматриваются географические информационные системы (ГИС) как предмет повседневной жизни [31].
Географические информационные системы применяются в автомобилях, кораблях и даже мобильных телефонах, они также затрагивают все аспекты окружающей жизни: наука, власть, бизнес, логистика и промышленность, а также для отображения преступности. Автор показывает теоретические и практические аспекты ГИС [31].
Ссылаясь на Майкла Н. Демерса «будущее географических информационных систем зависит от навыков пользователей программ» [31, с. 47], чтобы решить достаточно сложную задачу быстро и необычно, когда готовых решений нет. Таким образом, люди могут писать новые программы для выполнения появившихся задач.
Следует отметить, что обзор зарубежных источников разъяснил тему эффективности использования автоматизированных информационных систем в логистике. Работы авторов, которые рассмотрены выше, внесли огромный вклад в сферу логистики, а также в автоматизацию процессов доставки грузов. Изучение зарубежных статей помогает сравнить уровень прогресса в разных странах, а также выявить новые способы по повешению эффективности процесса доставки мелких партий грузов от поставщика к заказчику. Статьи помогают раскрыть функции логистики, доставки грузов, а также проблемы международной логистики. Потоки материала представлены комплексно, как единый процесс доставки. Значит использование автоматизированных информационных систем поможет управлять фирмам своими товарами, доставками, которое приведет к снижению издержек предприятия.
Стоит отметить, что статьи не решают проблему выбора информационных систем. Таким образом, вопрос выбора оптимальной системы автотранспортной доставки остается не решенным. Поэтому далее будут рассмотрены вопросы эффективности автоматизированных информационных систем, а также будет решена проблема выбора наилучшей из таких систем для средней компании. Потому что проблема выбора является одной из главных сложностей для логистической фирмы.
Многие логистические компании, которые занимаются доставкой мелкопартионных товаров имеют ряд актуальных проблем. Такие фирмы терпят колоссальные издержки на процесс планирования грузов. Для того, чтобы повысить эффективность управления перевозками, а также снизить издержки на транспортировку и улучшить гибкость управления автотранспортной доставкой мелкопартионных грузов в условиях крупного города, формируются программные продукты, которые способны автоматизировать такие процессы.
Автоматизацией доставки грузов принято считать один из самых значимых технических компонентов в сфере логистики. Ключевой тенденцией управления такими информационными системами заключается в том, чтобы избавиться на корню от бумажной волокиты, которая в свою очередь в разы уменьшает эффективность доставки грузов автотранспортом, а значит, следует заместить этот процесс использованием автоматизированных информационных систем (АИС).
Создание многоуровневых автоматизированных информационных систем управления потоками автотранспорта основано на обеспечении мульти-функциональности системы, а значит увеличения степени ее интеграции [3, с. 17].
Чтобы дать ответ на вопрос «Как добиться экономического эффекта при использовании автоматизированных информационных систем?», следует рассмотреть количество преимуществ, которое дает внедрение АИС в противовес традиционным методам планирования автотранспортной доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города [3, с. 17].
Во-первых, уменьшается стоимость доставки, а именно транспортных расходов до тридцати процентов, путем уменьшения числа задействованного транспорта, а также снижение времени на доставку при помощи сокращения протяженности и длительности пути.
Во-вторых, время на планирование рейсов уменьшается в два или три раза, а также снижение числа диспетчеров в компании, это позволит повысить экономию фонда заработной платы в противовес использования ручного планирования рейсов.
В-третьих, уровень управления бизнес-процессами доставки увеличивается путем повышения контроля за водителями машин во время доставки грузов.
В-четвертых, использование автопарка происходит эффективнее, чем в ручном режиме работы.
В-пятых, снижено воздействие «человеческого фактора» в момент планирования доставки и рейсов, компания не нуждается в определенного вида сотрудников, перестает полагаться и зависеть от них.
Подводя итог, следует отметить, что использование автоматизированных информационных систем, начиная от момента планирования доставки и заканчивая решение вопросов транспортной логистики, предоставляет всевозможные преимущества пользователям, так, АИС обеспечивает эффективное выполнение транспортных операций, а также снижение затрат в целом.
Актуальность темы дипломной работы связанна с тем, что научно-технический прогресс не стоит на месте и развивается с каждым днем, а значит, особую важность получает автоматизация систем управления потоков информации. Это преимущественно связано с автоматизацией процесса обработки и обмена данными, который в разы уменьшает работу с бумагами, возможность ошибиться, что приводит к уменьшению издержек компании. АИС решает такие проблемы, как ликвидация простоев в работе и введение системы быстрого реагирования в организациях, а также поставка заказов клиентам точно в срок и без задержек.
Однако, все еще актуальна тема использования географической информационной системы, потому что без нее не обходится ни одна автоматизация автотранспортной доставки грузов. Так, ГИС наглядно представляет маршруты из точки А в точку Б, а значит помогает решить проблему выбора самого короткого маршрута, что значительно отражается на эффективности предприятия в целом.
Глава 2. Анализ автоматизированных информационных систем, предназначенных для автотранспортной доставки грузов
.1 Описание и сравнительная характеристика автоматизированных систем, предназначенных для автотранспортной доставки грузов
На данный момент рынок автоматизированных информационных систем для решения задач транспортных перевозок в логистике находится в стадии динамичного развития. Больше чем двадцать компаний-разработчиков предлагают российскому рынку свои программные средства [3, с. 17]. Чтобы представить, какая из них может лучше всего автоматизировать процесс доставки мелкопартионных грузов автотранспортом, в условиях крупного города, необходимо рассмотреть подробнее несколько самых популярных российских АИС, которые необходимы для решения автотранспортных задач [3, с. 19]. Так, программные продукты Деловая карта, TopLogistic, ANTOR LogisticsMaster, interLogistics, и система «Управление транспортной логистикой» компании «Первый БИТ» (БИТ: УТЛ) будут рассмотрены и проанализированы подробнее.
Самые популярные на данный момент на российском рынке являются «коробочные» решения [3, с. 17]. Под «коробкой» или «коробочным» решением принято понимать такой программный продукт, который необходимо устанавливать на локальном компьютере компании, в комплекте с ним имеется дистрибутив и электронная карта на компакт-диске, ключ активации, руководство по эксплуатации, лицензия на использование программы.
Несмотря на это, основным противником «коробки» является специальное программное средство, который подстраивается и внедряется отдельно для каждой компании индивидуально, примером такой системы можно назвать ANTOR LogisticsMaster, разработчики ООО «Антор Бизнес Решения», БИТ «Управление транспортной логистикой» и товары корпорации Интег-Прог.
Ниже представлено более детальное рассмотрение всех перечисленных продуктов.
Программа Деловая карта
Программа Деловая карта преимущественно предназначена для подключения любой информации и баз данных к картам, она умеет отсортировывать и маркировать пространственные данные по разным областям, а также модернизировать потоки грузового транспорта и вычислять маршруты по специальным алгоритмам, учитывая правила движения транспорта на магистралях и дорогах, вместимость груза в грузовой автомобиль, а также границы движения по дороге [46, с. 119].
Программный продукт Деловая карта совмещается с такой программой, как 1С-предприятие [46, с. 128]. В пакете доставки имеется лицензионный договор на право использования такой программы и электронные карты для осуществления доставки.
Перечень ключевых возможностей программы приведен ниже [46, с. 137]:
а) Наличие базы потенциальных клиентов, которая автоматически перекладывается на карту согласно адресу.
б) Развернутая карта помогает создавать логистические выборки клиентской базы, и остальных пространственных данных, а именно зона обслуживания, близость пунктам и так далее.
в) Система может рассчитать маршруты объезда, которые могут быть применены для транспортного средства, при этом брать во внимание данные по грузовместимости и габаритов грузов.
д) Программа предоставляет расчет маршрутов по различным алгоритмам, который указывает диспетчер.
е) Доставка грузов рассчитывает индивидуально для каждого маршрута, что помогает обеспечить быструю калькуляцию доставки для сотни машин одновременно, для выполнения дневного объема заказов.
ж) Программа помогает отслеживать местонахождение и действие каждого грузового транспорта на карте. Так, например, можно увидеть, чем занимается конкретная машина на данный момент, погрузкой, нахождением в пути до пунктов назначения или разгрузкой.
Программа имеет мультифункциональный информационный эпицентр, который может быстро отыскать и отобразить объекты на карте. База данных открыта, а значит, легко пополняется и обновляется информация по типам деятельности с одновременной завязкой к карте и отображении информации на программном средстве.
Программа TopLogistic
К основной цели программы TopLogistic следует отнести процесс оптимизации, планирования и регулировки и функционирования доставки грузов в условиях крупного города или региона, уменьшение затрат на планирование доставки, увеличение сервиса обслуживания клиентов, предоставление качественного сервиса логистических объектов [49].
Программа имеет модуль GPS-контроля, который содержит подробные карты с городами и регионами России и ближнего зарубежья, программный сервис помогает следить за транспортом и записывать все передвижения в архив в режиме реального времени, так компания может сравнивать плановые и фактические данные по пробегу транспортных средств.
Также стоит отметить главные способности программы TopLogistic, которые обеспечивают работу таких процессов, как [49]:
- направление заказов к конкретной машине происходит в автоматическом режиме;
- автоматизированная калькуляция — поставки заказов по каждому маршруту;
- адреса и маршруты доставки визуально отображаются на электронных картах, при этом все адресаты привязаны к электронным картам;
- лучшие маршруты объезда по пути к точке доставки формируются автоматически, но при этом их можно изменить.
Система может рассчитать:
сколько приблизительно количество бензина будет потрачена на определенный маршрут, пробег, количество затраченного времени на доставку для каждого транспортного средства, время от начальной точки отправления до конечного пункта, а также приблизительные затраты на транспортировку грузов.
Нужны ли дополнительные транспортные средства для осуществления доставки грузов в условиях крупного города.
Система ANTOR LogisticsMaster
Программную систему ANTOR LogisticsMaster разработала компания ООО «Антор Бизнес Решения» [48].
Ключевым направлением данной продукции являются IT-решения в сфере доставки грузов автотранспортом, и для мониторинга и геовизуализации GPS и GPRS [48].
Программный продукт имеет широкую специализацию в автоматизации работы диспетчеров и помогает крупным и средним предприятиям, которые имеют специализацию в области автотранспортной доставки грузов на торговые места или склады, сделать процессы доставки и планирования автоматизированы, оптимально использовать весь автопарк, вовремя осуществлять доставку товаров клиентам и осуществлять контроль за водителями машин [48].
Система позволяет осуществлять обработку большого количества информации за наименьший отрезок времени, рабочие процессы быстро и четко структурируются в системе, что повышает эффективность предприятия в целом.
К главной задаче программы относиться снижение неэффективной работы сотрудников компании и автотранспорта, благодаря планированию поставки товаров в автоматическом режиме [48].
Система предоставляет диспетчеру максимально эффективно работать с формированием рейсов и маршрутов поставки продукции, которые имеют ряд требований по максимальной загрузке, автотранспортному пробегу и минимуму арендованных машин.
Программный продукт отлично справляется с автотранспортной доставкой и управлением автопарком в автоматическом режиме и служит для [48]:
- транспортных компаний, которые занимаются автотранспортной доставкой товаров заказчикам в условиях крупного города;
- для логистических предприятий, которые оказывают сервис в области доставки товаров;
- предприятия, которые ремонтируют оборудования в различных частях города.
К основной сильной стороне программы следует отнести быстрое предоставление расчетов относительно эффективной маршрутизации доставки и уменьшение временных издержек на планирование маршрута, увеличение производительности в сфере использования автопарка, включение в корпоративную систему компании.
Стоимость интеграции такой системы преимущественно зависит от ряда факторов, а именно, от числа заявок, обрабатываемых за сутки. Если же число заказов не превышает двухсот в день, то цена будет в пределах 250 тысяч рублей, если же заявки, обрабатываемые в день, не превышают отметки 1000, то стоимость такого продукта будет в разы выше. Так, стоимость внедрения такой системы будет в пределах шести ста тысяч рублей. Данные о расценках компании можно найти на их сайте или в отделе продаж по телефону предприятия. Также там можно рассчитать цену для любой компании, которая готова приобрести данную автоматизированную информационную программу и установить в своей компании [48].
Программная платформа «INTERLOGISTICS», компания «Интегрированные Программы» (ИнтегПрог)
Программная система interLogistics, обеспечивает создание информационных систем, которые полностью автоматизируют информационно-техническую логистическую активность организации, занимающейся процессом управления доставки грузов в условиях крупного города и регионах [50].
Данная платформа имеет модульный принцип, каждый из которых занимается конкретным спектром функций и задач. Основа идеи лежит в сервере, так программа способна увеличиваться за счет добавления нового модуля, при этом не завершая работу остальных. Платформа подстраивается под бизнес-процессы и внедряется в компанию, учитывая ее структуру, деятельность [50].
Главными возможностями системы можно отнести следующее [50]:
а) Учет личного автотранспорта компании, его история изменения и кадровый учет сотрудников фирмы.
б) Наличие «белых» и «черных» листов с клиентами, доверительное взаимоотношение с заказчиками.
в) Планирование доставки происходит в несколько этапов.
д) Значимым критерием является маркировка каждого груза штрих-кодом, чтобы процесс движения через терминал мог происходить автоматически.
е) Каждый маршрут имеет свой план затрат и прибыли.
У системы interLogistics существует единая система информационного пространства, которая организует работу с общими данными для всех филиалов и служб компании, без ущерба их целостности при дублировании данных [50].
Любые действия жестко регламентированы с учетом положения и должности пользователя в компании и ее подразделениях. Программные пользователи с высокой привилегией способны без помощи опытного специалиста создавать новые или менять уже имеющиеся набор ролей.
Работа с данными, которую осуществляют пользователи, заносится в историю журнала, а значит, каждый сотрудник имеет право в любой момент получить информацию о пользователе, который внес изменения или добавил новые данные в программу. Платформа не имеет привязки к пользовательскому месту, что делает возможным работу через web-интерфейс, что позволяет снизить издержки на присоединение новых пользователей [50].
Программа БИТ: УТЛ
Система БИТ: УТЛ помогает компаниям автоматизировать управление логистическими процессами в области транспортировки и доставки заказов. Конфигурация применима в дифференцированных областях, которым необходимо осуществлять доставку товаров клиентам или транспортировку объектов в компании между своими складами [51].
К ключевым задачам, которые решаются при помощи программы, относятся процесс всесторонней автоматизации функционирования логистов и диспетчеров, управление за прикреплением груза к конкретному автотранспорту, регулировка за осуществлением доставки, не только в процессе отправления по маршруту, но и после появления транспорта или продукции на складе или на автопарке [51].
Программа имеет три модуля, которые можно подключить дополнительно в компании, в зависимости от ее потребностей в конкретные промежуток времени. Эти модули можно классифицировать по трем критериям, как [51]:
а) Модуль «Местной доставки».
б) Модуль «GPS Мониторинга».
в) Модуль «Автоматического планирования рейсов».
Каждый такой модуль способен решать определенный спектр задач и отвечает на определенную классификацию функций. Такой модуль, как «Местная доставка», контролирует работу автопарка и график работы водителей, выстраивает рейсы на GPS-картах или «из списка», сформировывает наиболее эффективные и менее затратные маршруты, учитываются решения задач коммивояжера, подготовка основного пакета документов на маршрут совершается в автоматическом режиме, грузоперевозки постоянно анализируется в поисках наиболее оптимизированного решения.
Применение модуля GPS-Мониторинга решает задачи по автоматизации управления маршрутов при помощи режима «планирование-фактическое», расположение транспортных средств происходит в режиме реального времени на мониторах и картах, а значит диспетчеры могут перенаправлять маршруты движения на навигатор водителя и его транспортное средство.
Также модуль «Автоматическое планирование рейсов» способен рассчитывать наиболее выгодные рейсы в автоматическом режиме, применяя математические методы вычисления.
Программа БИТ: УТЛ может осуществлять планирование рейсов по районам и секциям города. Создавая конкретный район, программа автоматически закрепляет все действующие и последующие адреса к нему, что очень полезно в процессе формирования маршрутов. Каждый район отображается на карте определенным цветом, что позволяет диспетчеру найти, затрачивая минимум времени, необходимый район [51].
Подключение такой программы в компании поможет руководителю увеличить производительность логистического отдела, снизить транспортно-логистические затраты. Также сотрудники логистического и диспетчерского отделов существенно снизят количество допускаемых ошибок на планирование маршрутов доставки, визуализация транспортных передвижений сделает работу удобнее и продуктивнее для пользующихся автоматизированной информационной платформой.
Подробно рассмотренные программные продукты, как Деловая карта, TopLogistcs, ANTOR LogisticsMaster и БИТ: УТЛ, применяются в качестве автоматизации управления и планирования автотранспортной поставки товаров. Автоматизированная программная платформа «ИнтегПрог» управляет перевозками организаций, а также способна автоматизировать бизнес-процессы компании, занимающейся транспортными перевозками, а значит, она имеет более широкий спектр предоставляемых услуг и сервиса.
Программные автоматизированные системы детально рассмотрены и сравнены в таблице 1, которая представлена ниже. В таблице тщательно рассмотрены семь ключевых функциональных возможностей, которые содержат дополнительные функциональные критерии.
Таблица 1 — Сравнение функциональных возможностей информационных систем для автоматизации планирования автотранспортной доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города [2, с. 28]
| Возможности | Программы | ||||
| Деловая карта | TopLogistic | ANTOR LogisticsMaster | interLogistics | БИТ: УТЛ | |
| Решаемые задачи: | |||||
| автоматизация распределения заказов по автомобилям | + | + | + | + | + |
| автоматизация расчета маршрутов доставки заказов по критериям: | |||||
| — кратчайшее расстояние | + | + | + | + | + |
| — минимальное время | + | + | + | + | + |
| — минимальный расход топлива | + | — | — | + | — |
| — минимальная транспортная работа | + | — | — | + | — |
| визуализация адресов и маршрутов доставки на электронной карте | + | + | + | + | + |
| оптимизация порядка объезда точек доставки с возможностью его изменения | + | + | + | + | + |
| расчет потребности в автомобилях для обеспечения развозки | + | + | + | + | + |
| расчет планируемого расхода топлива, пробега, времени работы каждого автомобиля, времени прибытия в каждую точку доставки | + | + | + | + | + |
| расчет планируемых затрат* | + | + | + | — | — |
| Учет условий и ограничений: | |||||
| по типу кузова автомобиля (соответствию типа кузова виду груза) | + | + | + | + | + |
| по вместимости и грузоподъемности каждого автомобиля | + | + | + | + | + |
| по рабочему времени каждого автомобиля | + | + | + | + | + |
| по количеству точек доставки для каждого автомобиля | + | + | + | — | + |
| по максимально допустимому пробегу в день, за рейс | + | + | + | + | — |
| по максимально допустимой продолжительности рейса | + | + | + | + | + |
| по типу разгрузки автомобиля (боковой или задний борт) | — | — | + | — | + |
| по дорожно-знаковой обстановке для различных категорий автотранспорта (разрешенные типы дорог) | + | + | + | + | + |
| по средней скорости движения по отдельным участкам улиц и дорог | + | + | + | + | + |
| по приоритету заказа (клиента) | + | + | + | + | + |
| по объему и весу каждого заказа | + | + | + | + | + |
| по требуемому времени доставки каждого заказа (окну доставки) | + | + | + | — | + |
| по продолжительности погрузки заказа на складе** | + | + | + | — | + |
| по продолжительности разгрузки заказа в точке доставки** | + | + | + | — | + |
| Отчеты и документы: | |||||
| подробное описание маршрута движения для каждого автомобиля | + | + | + | + | + |
| маршрутный лист | + | + | + | + | + |
| сводные документы и отчеты по клиентам, заказам | + | + | + | + | + |
| отчеты по результатам маршрутизации | + | + | + | + | + |
| отчеты по заданному пользователем шаблону | + | + | + | — | + |
| Интеграция с внешними данными: | + | + | + | + | + |
| управленческие системы (ERP, CRM и пр.) | только 1C | + | + | + | + |
| системы GPS-мониторинга | + | + | + | + | + |
| Картография: | |||||
| города России | + | + | + | + | + |
| регионы России | + | + | + | + | + |
| ближнее зарубежье | + | + | + | — | + |
| дальнее зарубежье | + | — | + | — | + |
| Дополнительные возможности: | |||||
| определение предпочтения собственных автомобилей арендуемым | — | — | + | — | + |
| возможность одновременной работы нескольких диспетчеров | — | — | + | + | + |
| планирование доставки с дозагрузкой на маршруте и (или) с разных складов | — | — | + | + | + |
| учет фиксированных рейсов | — | — | + | + | + |
Примечание: Таблица 1 содержит несколько условных обозначений:
- +/- функция реализована/не реализована в автоматизированной информационной системе;
- вычисление издержек происходит по алгоритмам пользователей;
** количество времени, потраченное на погрузку товаров на складе и разгрузку в точке поставки могут задаваться пользователем по нормативам в зависимости от веса заказанных товаров и принципа осуществления погрузочных и разгрузочных работ или заданы средним показателем на одну доставку
Данные в таблице 1 указывают на схожесть функциональной производительности автоматизированных информационных систем, предназначенных для управления автотранспортными доставками товаров в крупных городах. Однако, ключевым различием необходимо назвать отсутствие дополнительных возможностей систем ANTOR LogisticsMaster и БИТ: УТЛ, так как Таблица 1 не рассматривает такие параметры [2, с. 29]. Ключевыми возможностями дополнительного модуля ANTOR Logist CPM относится финансовый анализ показателей экономической эффективности платформы транспортной логистики, который оценивает прибыльность поставки заказов по каждому из взятых клиентов. Также существенным преимуществом систем ANTOR LogisticsMaster и БИТ: УТЛ относится высокий уровень производительности, который оптимально планирует доставку товаров в фирмах, которые обрабатываю от двух тысяч и более заявок в сутки, при этом количество автотранспорта превышает пятьсот штук в день. В противовес этому, стандартные программы автоматизированных информационных систем, как Деловая карта, TopLogistics или interLogistics способны обеспечить планирование доставки товаров в компаниях, которые имеют до тысячи заявок в сутки и сто штук задействованных машин в день.
Необходимо заметить, что предприятия, использующие автоматизированные информационные системы для увеличения эффективности транспортной доставки мелкопартионных товаров, имеют существенный список проблем [47, с. 161]:
а) Даже если системы содержат в себе огромный спектр операционных способностей, все равно они не имеют серию необходимых компонентов. Сеть распределения крупного предприятия может иметь не один центр распределения или склад, а еще большой список клиентской базы. Из этого следует, что компания нуждается в эффективном разделении всей области обслуживания на конкретные районы развозки грузов, значит, центры распределения должны быть привязаны к конкретному сектору доставки товаров клиентам. Несмотря на это не все программы автоматизации процессов автотранспортной поставки товаров стандартной версии направлены на разделение клиентов на сектора развозки.
б) Процесс алгоритмов маршрутизации работают неэффективно в момент, когда число заявок превышает несколько сотен, а количество используемых автомобилей превышает отметку в несколько десятков. Примером такого сбоя можно отнести программу Деловая карта, которая затрачивает более пятнадцати минут для того, чтобы автоматически рассчитать маршруты для 320 клиентских заявок одновременно на платформе. Несмотря на это, программа может рассчитать маршруты поставки товаров для восьмидесяти клиентов всего в течение одной минуты. Таким образом, время расчета маршрутов нелинейно возрастает с ростом количества обрабатываемых заявок заказчиков.
в) Предприятия по разработки автоматизированных платформ скрывают, какие способы расчета проблемы маршрутизации реализуются в их алгоритмах. Пользователь не имеет представления чем программы отличаются от своих потенциальных конкурирующих платформ на рынке программ по автоматизации процессов автотранспортной доставки заказов. Между тем, любой из таких алгоритмов не способен дать гарантию лучшего способа маршрутизации.
д) Так как на дорогах в условиях крупного города повышена динамика, то процесс устаревания объектов на картах в географических информационных системах. Следует учитывать, что дорожные и знаковые ситуации постоянно изменяются, открывают или перекрывают отдельные дорожные участки, строятся новые объекты, которые не отображены в не обновленных справочниках. Таким образом, компании программных систем не успевают своевременно модернизировать старые электронные карты и предлагают делать это самостоятельно пользователям программных систем.
е) При установке «коробочных» решений автоматизированных информационных систем для эффективного управления логистическими процессами есть некоторые определенные трудности где необходима помощь специалиста в области установки автоматизированных систем.
Таким образом, в момент, когда пользователь использует автоматизированные информационные системы для доставки автотранспортом продукции, ему необходимо иметь наивысший уровень подготовки в области регулирования автотранспорта, но также в сфере автоматизированных информационных технологий. Но на данный момент, такая проблема является наиболее актуальной на российском рынке, потому что пользователей с высокой квалификацией недостаточно, а значит рынок автоматизированных информационных систем развит во много раз хуже зарубежных стран.
Проводимый анализ российского рынка автоматизированных информационных платформ для процессов автоматизации разработки оптимальных маршрутов доставки показывает, что одними из самых популярных программ на данный момент оказываются: Деловая карта, TopLogistics, ANTOR LogisticsMaster, interLogistics и БИТ: УТЛ. Такие программы имеют похожие эксплуатационные возможности, а значит они могут эффективно конкурировать на рынке товаров и услуг. Каждая из этих программ имеет преимущества и недостатки, что становится ключевым критерием при выборе необходимого автономного продукта. Следовательно, необходимо принимать во внимание размеры компании и количество обрабатываемых заказов в день, так как для некрупных компаний вполне подойдет дешевое решение, допустим Деловая карта.
2.2 Описание метода относительных предпочтений
автоматизированный информационный система логистика
Российский рынок АИС, для управления и планирования маршрутов автотранспортной поставки товаров, развивается с каждым днем. Огромное количество компаний производителей АИС предоставляют свои программные платформы, и число таких предприятий постоянно растет. Самые популярные программные приложения уже были детально рассмотрены, к ним относятся Деловая карта, TopLogistics, ANTOR LogisticsMaster, interLogistics и БИТ: УТЛ [15, с. 157]. Поэтому для фирм, работающих в сфере доставки заказов автотранспортом, и которые захотели купить один из программных систем, важно решить какой продукт подходит именно для их компании.
Проблема выбрать автоматизированную информационную систему представляет одну из основных проблем в эффективной организации предприятия. Насчитывается большое число решений задач выбора в условиях неопределенности, которое не гарантирует использование методов аналитики. Неопределенность вызвана сложностью учета большинства критериев, которые способны повлиять на выбор. Такая трудность основана на ряде факторов, которые не всегда представляются в качестве вычислительных значений.
В данном случае, проблема выбрать подходящую систему взаимосвязана с многокритериальностью задачи. Самым простым, но оптимальным методом решения такого рода задач считается Метод Относительных Предпочтений (МОП) [2, 10, 12, 18]. Суть такого метода кроется в сравнение критериев попарно и поиск вероятных способов решений по каждому такому критерию, которые влияют на выбор. Значимость факторов определяется при помощи экспертного оценивания или основываясь на приоритете отбирающего. Чтобы узнать значение каждого фактора необходимо рассчитать количество баллов по результатам экспертизы и ее оценочных суждений. Окончательное решение задачи представляется как вектор весовых коэффициентов вариантов решений, оно получается путем матричного уравнения. Таким образом, самый крупный весовой коэффициент считается оптимальным параметром решения.
Для начала необходимо рассмотреть конкретный алгоритм выполнения задач методом относительных предпочтений.
Условие задачи
Допустим, что есть m вероятных способов решения и n критериев, влияющие на решение (факторы предпочтения).
Такие критерии необходимо сравнить относительно друг друга попарно, по причине деления значений одного на показатель другого. Результаты такой процедуры записываются построчно в форме матрицы и приходятся отношениями предпочтения [2, с. 29]:
, (1)
где элементы по диагонали равны одному, а остальные элементы равны соотношению по формуле
- (2)
Весовой вектор факторов
Способ определения вектора весовых коэффициентов предпочтений критериев лежит в основе формулы:
(3)
После чего следует решить матричное уравнение по отношению G
(4)
при условии, когда .
Рассчитывается значение вектора G при помощи нескольких способов. Например, можно использовать формулу (5), помогающую вычислить показатель вектора G и установить его значение [2, с. 30].
- (5)
Матрица вариантов решений по критериям относительных предпочтений и его вычисление
Когда происходит попарное сравнение разновидности решений по отдельному критерию, то необходимо записывать данные в виде отношений предпочтения (1-2), для того, чтобы заполучить n матрицу (B1, B2, …, Bn) порядка m, по количеству критериев.
Для такого решения матрицы необходима использовать принцип, который показан дальше:
Если задействовать формулы (4-5), то получится весовые векторы порядка n, таким образом калькулируем показатели G1, G2,…, Gk,…, Gn
, (6)
при помощи, которых дальше формируется агрегированная весовая матрица вариантов решений
= (G1,G2, …Gn).
(7)
Конечное решение
К окончательному решению задачи выбора следует отнести расчет показателя, по-другому вектор весовых вариантов V, который калькулируется произведением уже имеющихся показателей матриц
- (8)
Максимальное значение из всех указывает на наилучший вариант решения, которое подходит к лучшему предпочтению в условиях неопределенности.
Для примера, приведено формирование матриц с n=3 и m=4, получается:
и т. д.
2.3 Выбор автоматизированной информационной системы, предназначенной для автотранспортной доставки грузов
Дальше рассмотрен пример использования метода относительных предпочтений при выборе подходящей автоматизированной информационной системы для средних компаний, занимающихся автотранспортной транспортировкой заказов. К условию задачи относится подбор самой подходящей системы для покупателя, выбирая из популярных на рынке: Деловая карта, TopLogistics, ANTOR LogisticsMaster, interLogistics и БИТ: УТЛ.
В этой работе, чтобы решить задачу выбора оптимальной системы, которая предназначена для поставки заказов автотранспортом, употребляется метод относительных предпочтений и калькуляция за счет Excel средств.
Полученные значения по критериям выбора для систем Деловая карта версия 5.6, TopLogistics, ANTOR LogisticsMaster, interLogistics и БИТ: УТЛ, которые способствуют оптимальному решению процессов в логистике, показаны в таблице 2. Некоторые из таких показателей имеют максимальные и минимальные значения, такие пределы приведены в графе «Критерии выбора». В таблице номер 3 определена значимость критериев, которая получилась в результате экспертного оценивания по результату анализа информации, которую выкладывали производители на Интернет-сайтах и в рекламных брошюрах по использованию автоматизированных информационных систем.
Таблица 2 — Значение критериев выбора для альтернативных вариантов [2, с. 31]
| Критерии выбора | Программа | ||||
| Деловая карта версии 5.6 | TopLogistic | ANTOR LogisticsMaster | interLogistics | БИТ: УТЛ | |
| Количество реализованных функций | 35 | 32 | 38 | 30 | 36 |
| Интеграция с внешними данными (min=0; max=10) | 3 | 5 | 10 | 10 | 3 |
| Максимальное количеством обрабатываемых заявок/заказов | 500 | 1000 | 7000 | 500 | 2000 |
| Сложность внедрения системы (min=0; max=100) | 1 | 1 | 100 | 10 | 1 |
| Стоимость приобретения/внедрения программы с картой Санкт-Петербурга и Ленинградской области (одной лицензии) | 1 | 5 | 10 | 10 | 7 |
Таблица 3 — Значимость критериев выбора [2, с. 32]
| Фактор | Обознач. | Размерн. | Исх.Знач. | Обращен. | Значимость |
| Количество реализованных функций | Х1 | ед. | X1 | — | 6 |
| Интеграция с внешними данными (min=0; max=10) | Х2 | балл | X2 | — | 8 |
| Максимальное количеством обрабатываемых заявок/заказов | Х3 | ед. | X3 | — | 7 |
| Сложность внедрения системы (min=0; max=100) | Х4 | балл | Х4 | 1/X4 | 9 |
| Стоимость приобретения/внедрения программы с картой Санкт-Петербурга и Ленинградской области (одной лицензии) | Х5 | тыс.руб. | Х5 | 1/X5 | 10 |
Конечное решение раскрыто в таблице 4 методом МОП. В столбце «Решение» обозначен вектор весовых коэффициентов, а его наибольшее значение показывает автоматизированную информационную систему лучше всего подходящую по вариантам выбора.
Таблица 4 — Результат решения задачи выбора информационной системы [2, с. 32]
| Варианты | Объединенная матрица U весов вариантов по факторам X1…X6 | Вес факторов | Решение V=U·G | |||||
| G1 | G2 | G3 | G4 | G5 | G6 | G | ||
| Деловая карта версии 5.6 | 0,20467 | 0,09677 | 0,04545 | 0,32154 | 0,64814 | 0,20467 | 0,1500 | 0,29239 |
| TopLogistic | 0,18713 | 0,16129 | 0,09090 | 0,32154 | 0,12963 | 0,18713 | 0,2000 | 0,18099 |
| ANTOR LogisticsMaster | 0,22222 | 0,32258 | 0,63636 | 0,00321 | 0,06481 | 0,22222 | 0,1750 | 0,22614 |
| interLogistics | 0,17543 | 0,32258 | 0,04545 | 0,03215 | 0,06481 | 0,17543 | 0,2250 | 0,12222 |
| БИТ: УТЛ | 0,21052 | 0,09677 | 0,18181 | 0,32154 | 0,09259 | 0,21052 | 0,2500 | 0,17824 |
Конечное решение, которое получено таким способом, указывает на то, что система Деловая карта версия 5.6 приобрела самое высокое предпочтение в сравнение с остальными вариантами. Конечное решение полностью совпадает с интуитивными оценками о выборе именно данной системы для автоматизации планирования доставки заказов автомобильным транспортом, так как она легка в использовании, внедрении, разучивании и применима как в малых, так и в средних компаниях, где необходимо результативно автоматизировать доставку заказов при помощи автотранспорта в условиях крупного мегаполиса. Ключевыми критериями при выборе стали стоимость продукта и трудность ее внедрить для компании. Результаты показывают, что система Деловая карта версии 5.6 самая дешевая из всех остальных и легко может быть внедрена в любу. компанию, без особых усилий. Также время на подготовку персонала для использования такой системы остается минимальным из всех прочих систем.
Таким образом, применение метода относительных предпочтений можно считать оптимальным для решения многокритериальных задач выбора в условиях неопределенности, что помогает вынести обоснованный выбор автоматизированной информационной системы для автоматизации планирования доставки заказов автотранспортом.
Глава 3. Планирование доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города, .1 Решение задачи маршрутизации с помощью Деловой карты
Задачи по маршрутизации, которые предназначены для расчета маршрутов и определения графиков транспортировки заказов, привлекают все больше внимания у предприятий, в виду повышенного интереса среди массового распространения оптимальных и недорогих средств по автоматизации транспортной доставки заказов. Многие компании, которые занимаются транспортными перевозками на постоянной основе, применяют оперативный или стратегический анализ транспортировки, благодаря чему, сократили транспортные расходы более чем на 10-15%. И так как тенденция к налаживанию мелкопартионных доставок нуждается в увеличении эффективности маршрутов со стороны компаний, значение анализа транспорта все равно продолжит возрастать.
Автоматизированная система Деловая карта 6 для WINDOWS любой версии, необходима для того, чтобы расширить базу данных пользователей при помощи пространственных сортировки и обработки информации в течение решения обширной области аналитических, транспортных и коммерческих проблем [46, с. 128].
Система наглядно и поэтапно помогает обеспечить:
- отображение масштабирование, просмотр карт;
- работу со справочными средствами, а также моментальное нахождение требуемой информации;
- подсоединение баз данных Access, Excel, FoxPro, Paradox, Lotus, dBase, 1С Предприятие, чтобы обработать средствами Деловой карты;
- управление базой данных пользователей и автоматическая привязка объектов к карте;
- сортировка объектов базы данных в пространстве по произвольным, наиболее эффективным, редактируемым зонам;
- отбор объектов базы данных в пространстве по произвольно создаваемым группам;
- Маршруты рассчитываются и прокладываются с учетом загрузки автотранспорта, время, потраченное на доставку заказов, для оптимального использования транспорта в процессе доставки заказов и услуг;
- моментальный расчет маршрутов с учетом его протяжения, классификации объездных пунктов, зональных коэффициентов;
- За счет логических и пространственных запрошенных информационных объектов базы данных, происходит их отображение, в том виде, который необходим, на карте системы;
- распечатка карт с наложенными объектами на принтерах;
- распечатка отобранной за счет логистических и пространственных требований информации из базы данных в простым, редактируемых формах, удобных для использования в работе, создание отчетов по необходимым документам;
- наложенные географические объекты и информация остается в формате GWGF, чтобы можно было легко передать в программу GisMaster, который обеспечивает высококачественную печать карт с наложенными на них объектами и информацией.
Программа Деловая карта 6 предоставляет четыре различных метода оптимизации маршрутов, к ним следует отнести:
- а) Начинать с самых дальних точек;
- б) Выбор попутных заказов;
- в) Определение дальних направлений;
- д) Поиск самых выгодных совмещений;
по четырем различным признакам:
- а) Время;
- б) Длина;
- в) Длина*Вес;
- д) Расход топлива.
Таким образом, пользователь располагает шестнадцатью возможными вариантами маршрутизации, которые он может выбрать в процессе использования системы. Чтобы выбор являлся обоснованным, нужно осуществить анализ результатов маршрутизации.
Каждый из вариантов маршрутизации заключается в наборе маршрутов, которые обеспечивают оптимальное решение, с учетом используемых критериев оптимизации, поставки всех заказов для клиентов, используя специальные ограничения. Трудность в анализе результатов заключается в том, что система Деловая карта содержит в себе приближенные методы расчета маршрута доставки по указанным критериям. Из чего следует, что ни один из вариантов не является оптимальным решением.
Также пользователю необходима не оптимизация по заданным критериям, а минимизация автотранспортных затрат. Такие автотранспортные затраты зависят, в свою очередь, не от пробега и время эксплуатации автотранспорта, но и от тарифов, которые применяются при применении автотранспортного средства, дорожно-транспортных, климатических и остальных эксплуатационных критериев. Таким образом, чтобы принять решение о выборе того или иного способа маршрутизации, нужно провести разбор затрат, которые относятся к транспортировке, по каждому варианту.
И в завершении, решение, которое получается при помощи средств Деловая карта 6, может быть оптимизированно если использовать модель линейного программирования. Так как улучшение модели линейного программирования при помощи средств Деловой карты не может быть исполнена, то для дальнейшей обработки полученных данных, используя Деловую карту, требуется их дальнейший экспорт в другие программные приложения, например, в Microsoft Excel и другие системы.
Использование Деловой карты для создания возможных решений маршрутизации
Проанализируем применение Деловой карты, чтобы создавать возможные решения маршрутизации, на реальном примере. Данные, которые используются в примере, предоставлены менеджерам отдела логистики крупного предприятия, ЗАО «МЕРПАСА».
Условие задачи:
Обслуживание потребителей в Санкт-Петербурге производственная-торговая компания и фирма ЗАО «МЕРПАСА» осуществляет со склада, который расположен по адресу улица Ремесленная 1. Фирма не располагает собственным парком подвижного состава, поэтому ей приходится пользоваться арендой транспортных — средств различных перевозчиков, с которыми заключены договоры на перевозку грузов.
Стоимость аренды автотранспортного средства непосредственно включает типа автомобиля, его грузоподъемность и время пользования. Данные по аренде различных автотранспортных средств:
- Газель изотерма, до 1500 кг, 200 руб./час;
- Газель NEXT Евро платформа, до 1500 кг., стоимость 250 руб./час;
- Mercedes-Benz Sprinter, до 2500 кг., стоимость 300 руб./час;
- ЗИЛ 433100, до 6000 кг, стоимость 350 руб./час;
- Транспортное средство грузового типа Foton Auman, до 7000 кг., 400 руб./час.
Согласно договору с перевозчиками, компании необходимо оплачивать каждый час работы автотранспортного средства, ключевым условием является то, что минимальное число работы автотранспорта должно составлять 4 часа.
Заказчики предоставляют список требований по времени доставки заказа, они обязательно учитываются при расчете маршрутов доставки. Также, заказы не могут разделяться по двум и более грузовикам, а значит каждого клиента должны посетить только один раз. Суть задачи состоит в том, чтобы составить маршруты таким образом, чтобы все ограничения соблюдались при минимуме единых затрат.
На рисунке 3 имеются данные, которые занесены в таблице клиентов Деловой карты.
Рисунок 3 — Данные о клиентах компании ЗАО «МЕРПАСА»
Процесс использования Деловой карты ставит вопрос об обязательном использовании 11 таблиц, которые можно создать самостоятельно в Деловой карте. Служебные таблицы необходимы для накопления информации, которые создаются при помощи средств Деловой карты и используются для ее дальнейшей обработки и представления логисту в необходимом виде.
Расчет доставки заказов происходит в терминах «заказ», «транспортное средство», «пункт» и «маршрут».
Заказом является задание на перевозку товаров из одной точки в другую. Помимо координат точек отправки и доставки, у заказа имеется приоритет, вес, объем, стоимость, тип машины, в которой перевозится продукт, временное ограничение на начальных и конечных точках, продолжительность погрузки и разгрузки.
Под пунктом стоит понимать постоянную точку, которая имеет имя для обозначения точки разгрузки или доставки грузов, а также для определения местонахождения машины. Когда формируются клиентские заказы из таблиц, то при этом есть смысл задать для всех заказов в качестве начального пункта месторасположение склада, из которого груз погружается на автотранспортное средство, а в качестве конечной точки любого заказа следует отметить координаты соответствующего заказчика. Таким образом, каждый заказ будет развозиться от склада до адресов клиентов. Если же задавать в качестве начальной точки координаты клиентов, а конечную точку для всех заказов одинаковый пункт, то есть склад или паркинг, то тогда будет происходить сбор грузов с разных пунктов в одну, примером может служить сбор многооборотной тары из универмагов и ее дальнейший возврат владельцу продукции.
Транспортным средством называется объект, который осуществляет перевозку продукции из точки загрузки в точку разгрузки. Транспортное средство имеет серию характеристик, а именно по типу, грузоподъемности, максимальной вместимости объема заказа, скорости, исходным местоположением и прочим характеристикам.
Понятие маршрута обозначает в себе совокупность заказов, которые доставляются одной машиной. Маршрут может характеризоваться длиной, временем, количеством заказов, которые обработали за определенное время, последовательностью объезда пунктов заказа и пункта отправления автотранспорта.
Цель расчета доставки заказов можно назвать формирование маршрутов, то есть распределение заказов по автотранспортным средствам и составление конкретной задачи для каждой из них. Также важно указать очередность объезда пунктов маршрута с обозначением, в каких пунктах заказ следует загрузить или разгрузить. Кроме того, должны соблюдаться все необходимые требования на счет времени доставки, максимальной вместимости каждого автотранспорта, а выбранные суммарные признаки всех маршрутов сводятся к минимуму. По мимо этого, каждая машина может видеть свой маршрут, который отображается на карте, который она должна проехать за день.
Опустив последующие детали, касающиеся особенностей расчета доставки заказов, воспользуемся потенциалом программы Деловая карта версии 6.0, чтобы сформировать допустимые маршруты доставки. Сформированная таблица заказов (Таблица 5), которая содержит в себе адреса загрузки, разгрузки, ограничения по количеству продукции и по времени его поставки клиентам. В данном примере в таблицу заказов внесено 30 заказов клиентов.
Таблица 5 — Заказы из системы Деловая карта
| № | Откуда | Адрес загрузки | Вес груза | Адрес поставки | Разгрузить до | |||||
| 1 | Склад | ул. Салова, 56 | 272 | Бухарестская д. 57 | 17:00 | |||||
| 2 | Склад | ул. Салова, 56 | 209 | Космонавтов д.71 | 17:00 | |||||
| 3 | Склад | ул. Салова, 56 | 187 | Зайцева д. 41 | 17:00 | |||||
| 4 | Склад | ул. Салова, 56 | 139 | Бухарестская д. 116 | 17:00 | |||||
| 5 | Склад | ул. Салова, 56 | 156 | Корабельная д. 47 | 17:00 | |||||
| 6 | Склад | ул. Салова, 56 | 197 | Тепловозная д. 51 | 17:00 | Склад | ул. Салова, 56 | 205 | Седова д. 45 | 17:00 |
| 8 | Склад | ул. Салова, 56 | 265 | Софийская д. 95 | 17:00 | |||||
| 9 | Склад | ул. Салова, 56 | 301 | Новоселов д. 59 | 17:00 | |||||
| 10 | Склад | ул. Салова, 56 | 164 | Днепропетровская д. 75 | 17:00 | |||||
| 11 | Склад | ул. Салова, 56 | 199 | Боровая д. 53 | 17:00 | |||||
| 12 | Склад | ул. Салова, 56 | 149 | Смоленская д. 13 | 17:00 | |||||
| 13 | Склад | ул. Салова, 56 | 207 | Декабристов д. 51 | 17:00 | |||||
| 14 | Склад | ул. Салова, 56 | 137 | Пр. Римского-Корсакова д. 75 | 17:00 | |||||
| 15 | Склад | ул. Салова, 56 | 468 | Наб. Обводного канала д. 195 | 17:00 | |||||
| 16 | Склад | ул. Салова, 56 | 898 | Тельмана д. 1 | 17:00 | |||||
| 17 | Склад | ул. Салова, 56 | 107 | Садовая д. 95 | 17:00 | |||||
| 18 | Склад | ул. Салова, 56 | 163 | Кубинская д. 69 | 17:00 | |||||
| 19 | Склад | ул. Салова, 56 | 129 | Ярослава Гашека д. 6 | 17:00 | |||||
| 20 | Склад | ул. Салова, 56 | 544 | Пл. Балканская д.5 | 17:00 | |||||
| 21 | Склад | ул. Салова, 56 | 175 | Ярослава Гашека д. 26 | 17:00 | |||||
| 22 | Склад | ул. Салова, 56 | 307 | Пр. Народного Ополчения д. 79 | 17:00 | |||||
| 23 | Склад | ул. Салова, 56 | 509 | Седова д. 11 | 17:00 | |||||
| 24 | Склад | ул. Салова, 56 | 753 | Мельничная д. 14 | 17:00 | |||||
| 25 | Склад | ул. Салова, 56 | 349 | Пр. Обуховской Стороны д. 75 | 17:00 | |||||
| 26 | Склад | ул. Салова, 56 | 279 | Декабристов д. 57 | 17:00 | |||||
| 27 | Склад | ул. Салова, 56 | 385 | Наб. Октябрьская д. 48 | 17:00 | |||||
| 28 | Склад | ул. Салова, 56 | 697 | Тамбовская д. 63 | 17:00 | |||||
| 29 | Склад | ул. Салова, 56 | 975 | Наб. Реки Фонтанки д. 96 | 17:00 | |||||
| 30 | Склад | ул. Салова, 56 | 100 | Балтийская д. 70 | 17:00 |
На основе информации, которая заполнена в таблице заказов (Таблица 5), выполняется автоматический расчет маршрутов с учетом арендованного транспорта, который представлен на рисунке 4.
Рисунок 3 — Таблица транспорта Деловой карты
Как говорилось выше, Деловая карта предоставляет выбор одного из четырех методов примерного расчета маршрутов доставки. Такие алгоритмы имеют названия в соответствии с их возможностями:
- а) «Начинать с отдельных точек»;
- б) «Выбирать попутные заказы»;
- в) «Определять дальние направления»;
- д) «Искать самые выгодные совмещения».
После примерного расчета заказов по автотранспорту и оптимизации порядка их проследования, следует осуществить дополнительные оптимизации при помощи переноса заказов с одного транспортного средства на другое. В качестве параметра оптимизации используем минимизацию «Времени» и прибегнем к возможностям всех 4-х алгоритмов, касательно оптимизации для того, чтобы сформировать набор допустимых маршрутов.
Для того, чтобы получить первое возможное решение задачи маршрутизации, необходимо установить в качестве способа предварительного расчета маршрутов выберем категорию «Начинать с отдаленных маршрутов», как показано на рис. 4. Результаты расчета сохраняются в файле «МаршрутизацияРешение.txt».
Рисунок 4 — Закладка «Параметры» Деловой карты
Результаты и примеры расчета маршрутов расположены на рисунках 5 и 6, где примеры маршрутизации автотранспортных средств Газель Изотерма и Foton Auman.
Таким образом, первое решение, которое мы можем применить для задачи маршрутизации показало нам 7 маршрутов, которые обслужили полностью 30 заказов, общей протяженностью 319 км 390 метров и общими затратами по времени 19 часов 47 минут.
Рисунок 5 — Маршрутизация транспортного средства Газель Изотерма в системе Деловая карта
Рисунок 6 — Маршрутизация автотранспортного средства Foton Auman в системе Деловая карта
Таблица 6 — Первое возможное решение задачи маршрутизации
| Вариант 1 | |||||
| «Начинать с отдаленных точек» | |||||
| Маршрут | Автомобиль | Тариф, руб./ч | Время маршрута, чч:мм | Время маршрута, ч | Затраты, руб. |
| 103 | ГАЗ изотерма | 200 | 3:35 | 3,58 | 800 |
| 92 | ГАЗ изотерма | 200 | 1:47 | 1,78 | 800 |
| 93 | ГАЗ NEXT Евро платформа | 250 | 4:47 | 4,78 | 1250 |
| 94 | MB Sprinter | 300 | 2:43 | 2,72 | 1200 |
| 46 | MB Sprinter | 300 | 2:05 | 2,08 | 1200 |
| 51 | ЗИЛ 433100 | 350 | 3:14 | 3,23 | 1400 |
| 62 | Foton Auman | 400 | 1:17 | 1,28 | 1600 |
| Сумма | 19,47 | 8250 | |||
В таблице 6 представлен расчет издержек по каждому маршруту. Решая пример, затраты на почасовой тариф рассчитываются упрощено в виде умножения тарифа на расчетное время работы автотранспортного грузового средства, то есть время маршрута, которое округляется в большую сторону. Если время использования автотранспортного средства составляет четыре часа и более, то плата взымается согласно оговоренному тарифу в задаче, если же время маршрута составляло менее чем четыре часа, то по договору с перевозчиками плата взымается как за четыре часа использования транспортного средства.
Таким образом, в первом возможном решении задачи маршрутизации величина временных издержек составляет 19,47, также величина транспортных затрат составляет 8250 рублей.
Аналогично находятся решения задачи маршрутизации по остальным критериям, а именно подбирая в качестве метода предварительного вычисления маршрутов — «Выбирать попутные заказы», «Определять дальние направления» и «Искать самые выгодные совмещения». Результаты расчетов маршрутов по каждому из критериев представлены в таблицах 7, 8, 9 соответственно.
— Второе возможное решение задачи маршрутизации методом «Выбирать попутные заказы»
| Вариант 2 | |||||
| «Выбирать попутные заказы» | |||||
| Маршрут | Автомобиль | Тариф, руб./ч | Время маршрута, чч:мм | Время маршрута, ч | Затраты, руб. |
| 103 | ГАЗ изотерма | 200 | 3:37 | 3,62 | 500 |
| 92 | ГАЗ изотерма | 200 | 2:10 | 2,17 | 500 |
| 93 | ГАЗ NEXT Евро платформа | 250 | 2:39 | 2,65 | 1000 |
| 94 | MB Sprinter | 300 | 2:08 | 2,13 | 1200 |
| 46 | MB Sprinter | 300 | 1:57 | 1,95 | 1200 |
| 51 | ЗИЛ 433100 | 350 | 2:25 | 2,42 | 1300 |
| 62 | Foton Auman | 400 | 2:19 | 2,32 | 1500 |
| Сумма | 17,25 | 7200 | |||
Таким образом, второе из возможных решений задачи маршрутизации преподносит нам семь маршрутов, при этом общие затраты на время маршрута составляют 17,25, при этом задействован весь арендованный парк машин из семи транспортных средств, а общие транспортные издержки составляют 7200 рублей.
Таблица 8 — Третье возможное решение задачи маршрутизации методом «Определять дальние направления» с общими затратами
| Вариант 3 | |||||
| «Определять дальние направления» | |||||
| Маршрут | Автомобиль | Тариф, руб./ч | Время маршрута, чч:мм | Время маршрута, ч | Затраты, руб. |
| 103 | ГАЗ изотерма | 200 | 4:56 | 4,93 | 1000 |
| 92 | ГАЗ изотерма | 200 | 1:21 | 1,35 | 800 |
| 93 | ГАЗ NEXT Евро платформа | 250 | 3:18 | 3,30 | 1000 |
| 94 | MB Sprinter | 300 | 3:08 | 3,13 | 1200 |
| 46 | MB Sprinter | 300 | 3:35 | 3,58 | 1200 |
| 51 | ЗИЛ 433100 | 350 | 1:14 | 1,23 | 1400 |
| 62 | Foton Auman | 400 | 3:29 | 3,48 | 1600 |
| Сумма | 21,02 | 8200 | |||
Третье возможное решение задачи маршрутизации преподносит нам семь возможных маршрутов доставки, при этом общие затраты, которые потрачены на время составляют 21,02 часа, задействуется весь парк арендованных машин из семи грузовых автомобилей, учитывая все из этих показателей, транспортные издержки составляют 8200 рублей.
Таблица 9 — Четвертое возможное решение задачи маршрутизации методом «Искать самые выгодные совмещения» с выведением общих затрат
| Вариант 4 | |||||
| «Искать самые выгодные совмещения» | |||||
| Маршрут | Автомобиль | Тариф, руб./ч | Время маршрута, чч:мм | Время маршрута, ч | Затраты, руб. |
| 103 | ГАЗ NEXT Евро платформа | 250 | 3:28 | 3,47 | 1000 |
| 96 | MB Sprinter | 300 | 4:06 | 4,10 | 1500 |
| 46 | 300 | 5:13 | 5,22 | 1800 | |
| 51 | ЗИЛ 433100 | 350 | 3:18 | 3,30 | 1400 |
| 62 | Foton Auman | 400 | 3:12 | 3,20 | 1600 |
| Сумма | 19,28 | 7300 | |||
Рассматривая четвертое возможное решение задачи маршрутизации можно наблюдать только пять маршрутов, при этом задействован не весь парк арендованных машин, а только лишь пять: ГАЗ NEXT Евро Платформа, MB Sprinter две модели, ЗИЛ 433100, Foton Auman. Общие временные затраты составляют 19,28. Общие Транспортные затраты 7300.
Приведенные таблицы возможных решений маршрутизации с применением системы Деловая карта показывает, что из четырех возможных вариантов самым выигрышным по времени и затратам можно назвать вариант номер 2 по сравнению с другими вариантами. Но стоит брать во внимание, что варианты маршрутизации, которые получились при помощи автоматизированной информационной системой Деловой карты, оптимизировались по критерию времени выполнения маршрутов, а не по затратам. Так совпало, что в данном примере и затраты, и время являются самыми низкими в варианте 2. Если бы общие транспортные издержки были выше в варианте 2, чем в других вариантах маршрутизации, но временные издержки оставались минимальными, такой вариант все равно стал бы лучшим по сравнению с другими вариантами маршрутизации. Можно попробовать улучшить полученное решение, воспользовавшись методикой Дж. Шапиро [19, 44]. Таким образом, следующей ступенью необходимо назвать оптимизацию полученных решений. Такая оптимизация проходит посредством применения приборов и средств электронных таблиц Microsoft Excel.
Одним из оптимальных методов, которое помогает находить самое подходящее решение из всех возможных вариантов в момент расчета маршрутизации перевозок мелкопартионных грузов, предложен Дж. Шапиро, которая именуется как унифицированная методика оптимизации [44, с. 181].
На рисунке 7 показана логика унифицированной методики оптимизации для задач локальных поставок [6, с. 281]. Для начала необходимо использовать методы эвристики, чтобы создать одно или более вариантов решений маршрутизации, то есть наборы допустимых маршрутов развозки или сборных маршрутов. В качестве стоимости решения принимают общие транспортные издержки. Далее следует переход к модели линейного программирования, которая содержит допустимые маршруты, созданные посредством эвристики, и оптимизируют ее.
Рисунок 7 — Логика унифицированной методики оптимизации [6, с. 281]
Такая модель ищет способы минимизировать общую стоимость маршрутов, которые требуют посещения заказчиков лишь один раз, при этом может выдавать непригодные комбинации по типу «использовать 0,4 маршрута j и 0,6 маршрута k» [6, с. 282]. Чтобы исключить дробные части необходимо использовать модель целочисленного программирования, которая позволит получить строгое решение.
Заключение
На сегодняшний день логистические компании, которые занимаются автотранспортной доставкой грузов, часто сталкиваются с проблемой оптимизации маршрутов доставки, поэтому данная работа актуальна для решения такой задачи. В работе рассматривались описание, также анализ автоматизированных информационных систем как в общих словах, так и в разборе конкретных программных платформ, которые предназначены для автоматизации процессов маршрутизации, к ним относятся: Деловая карта, TopLogistics, ANTOR LogisticsMaster, interLogistics и БИТ: УТЛ. Такие системы подробно разобраны в работе, проведен выбор наиболее оптимальной системы для расчета маршрутизации доставки мелкопартионных заказов в условиях крупного города для средней компании, и такая система рассмотрена на конкретном примере задачи маршрутизации.
Важно отметить, что автоматизированные программные продукты как можно результативно решают серию вопросов касательно транспортной доставки заказов, что особо актуально для организаций, занимающихся розничной торговлей, где около 70-80% товаров перевозится автотранспортными средствами [23, с. 189]. Таким образом, автоматизация данных процессов помогает уменьшить бумажную работу и вероятность ошибок, которые допускает пользователь в виду человеческого фактора, ликвидировать простои в работе и проделывать заказы без задержки, что помогает максимально снизить издержки фирм поставщиков [21, с. 157].
К самым популярным автоматизированным информационным системам на российском рынке, которые предназначены для автоматического расчета доставки заказов автотранспортом, относятся Деловая карта, TopLogistics, ANTOR LogisticsMaster, interLogistics и БИТ: УТЛ. Представленные системы имеют схожие функциональные способности, но при выборе конкретной стоит учитывать сильные и слабые стороны каждой программы.
Работа раскрывает решение задачи выбора оптимальной программы, которая предназначена для автоматизации доставки мелкопартионных заказов в условиях крупного города, при использовании метода относительных предпочтений, которые наиболее подходящий для решения задачи выбора в условиях неопределенности.
Данный метод аналитически доказывает, что самая подходящая программа Деловая карта, что видно из основного показателя вектора весов вариантов, где самым большим числом обозначается оптимальный вариант решения.
В работе проведен анализ применения программы Деловой карты на конкретном примере для решения задач маршрутизации. Приведенные данные, которые относятся к возможным решениям задачи маршрутизации, доказали выигрышность применения метода «Выбирать попутные заказы» по сравнению с другими вариантами при оптимизации по времени. Таким образом, вариант 2 является самым оптимальным при решении задачи маршрутизации для компании «МЕРПАСА» в условиях крупного города, с учетом оптимизации временных издержек, а не затрат.
Таким образом, проведенное исследование в сфере применения автоматизированных информационных систем, чтобы повысить эффективность процессов автотранспортной поставки заказов показывает, какие значительные преимущества приобретает компания, когда устанавливает такие системы, и к тому же какой спектр задач в центре логистики решаются при их использовании в процессе транспортировки заказов в условии крупного города или района.
Список литературы
[Электронный ресурс]//URL: https://inzhpro.ru/diplomnaya/avtomatizatsiya-dostavki/
1. Б.А. Аникин и др. Логистика [Текст]: учебное пособие / Б.А. Аникин и др.; под ред. Б.А. Аникина, Т.А. Родкиной. — М.:, «Проспект», 2005. — 408 с.
— Бакланова И.А., Сабрекова Д.И. Использование автоматизированных информационных систем для повышения эффективности процесса автотранспортной доставки груза [Текст] / Бакланова И.А., Сабрекова Д.И. // Евразийское Научное Объединение: Сборник статей — М., 2015. — №9. — С. 28-32.
— Бочкарев А.А. Анализ программных продуктов для оптимальной маршрутизации перевозок грузов [Текст]: / Бочкарев А.А. // Логистика и управление цепями поставок. №5, 2005. — С. 16-20.
— Бочкарев А.А., Иващенко Н.Ю., Трегубов В.Н. Информационная поддержка транспортировки в логистике [Текст]: / Бочкарев А.А., Иващенко Н.Ю., Трегубов В.Н. // Вестник СГТУ. — 2008. — №3 (35).
— Вып. 2. — С. 122-127.
— Бочкарев А.А. Методика планирования доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города [Текст]: / Бочкарев А.А. // Инфокоммуникационные и вычислительные технологии и системы: Материалы II Всероссийской конференции с международным участием. — Т.1. — Улан-Удэ: Изд-во Бурятского университета, 2006. — С. 64-68.
— Бочкарев А.А. Планирование и моделирование цепи поставок [Текст]: учебное пособие / Бочкарев А.А. — СПб.: СПбГИЭУ, 2007. — 330 с.
— Бочкарев А.А. Транспортная логистика. Решение транспортных задач в Microsoft Excel [Текст]: учебное пособие / Бочкарев А.А. — СПб.: Политехн. ун-та, 2006. — 62 с.
— Волков И.К., Загоруйко Е.А. Исследование операций [Текст]: учебник для вузов / Под ред. В.С. Зарубина, А.П. Крищенко. − М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. — С. 436.
— Вельможин А.В., Гудков В.А., Миротин Л.Б. Теории транспортных процессов и систем [Текст]: / Вельможин А.В. — М.: Транспорт, 1998. — 167 с.
— Вельможин А.В., Гудков В.А., Миротин Л.Б. Технология, организация и управление грузовыми автомобильными перевозками [Текст]: учебник для вузов / Вельможин А.В., Гудков В.А., Миротин Л.Б. — Волгоград, ВГТУ, 1999. — 296 с.
— Житков В.А., Ким К.В. Методы оперативного планирования грузовых перевозок [Текст]: / Житков В.А., Ким К.В. — М.: Транспорт, 1984. — 218 с.
— Леоненков А.В. Решение задач оптимизации в среде MS Excel [Текст]: / Леоненков А. В. — СПб.: БХВ-Петербург. — 2005 — 704 с.
— Лукинский В.С. Модели и методы теории логистики [Текст]: учебное пособие. 2-е изд. / Лукинский В.С. — СПб.: Питер — 2007 — 448 с.
— Лукинский B.C., Бережной В.И., Бережная Е.В., Цвиринько И.А. Логистика автомобильного транспорта: концепции, методы, модели [Текст]: / Лукинский B.C., Бережной В.И., Бережная Е.В., Цвиринько И.А. М: Финансы и статистика, 2000. С. — 280.
— Лукинский В.С., Плетнева Н.Г. Транспортная логистика: алгоритм многокритериального выбора маршрута перевозки [Текст]: / Лукинский В.С., Плетнева Н.Г. // Вестник ИНЖЕКОНА — СПб.: СПбГИЭУ — 2004 — 4(5) — С. 156-162.
— Лукинский В.С., Плетнева Н.Г. Эволюция моделей и методов теории логистики [Текст]: / Лукинский В.С., Плетнева Н.Г. // Вестник ИНЖЭКОНА.. — СПб.: СПбГИЭУ — 2005 — 4(9).
— С. 222-230.
— Лукинский В.С., Пластуняк И.А., Цвиринько И.А. Транспортная логистика: общий алгоритм планирования грузовых автомобильных перевозок [Текст]: / Лукинский В.С., Пластуняк И.А., Цвиринько И.А. // Вестник ИНЖЭКОНА: Серия «Экономика». Выпуск 1, 2003. — С. 89-99.
— Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике [Текст]: / Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н. — М.: ЮНИТИ, 1999. — 598 с.
— Шапиро Дж. Моделирование цепи поставок [Текст]: / Шапиро Дж.: Пер. с англ. под ред. В.С. Лукинского. — СПб.: Питер, 2006. — 720 с.
— Капитанов В.Т., Хилажев Е.Б. Управление транспортными потоками в городах. М: Транспорт, 1985. — C. 94.
— Кузьмин И. В., Кедрус В. А. Основы теории информа ции и кодирования. — Киев.: Вища шк., 1986. — С. 238.
— Морозов В. К., Долганов А. В. Основы теории информационных сетей: Учеб. для вузов. — М.: Высш. шк., 1987. — С. 271.
— Родкина Т. А. Информационная логистика. — М.: «Экзамен», 2001. — С. 288.
— Семененко А. И., Сергеев В. И. Логистика. Основы теории: Учебник для вузов. — СПб: Издательство «Союз», 2001. — С. 544.
— Таха Хэмди А. Введение в исследование операций, 6-е издание. [Текст]: / Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. — 912 с.
26. Aamodt, A. Case‐based reasoning: foundational issues. Methodological variations, and system approaches [Text] //AI Communications. 2007.Vol. 7(1).P. 39‐59.
— Bardi, E.J., Raghunathan, T.S. and Bagchi, P.K. Logistics information systems: the strategic role of top management [Text] //Journal of Business Logistics. 2009. Vol. 15(1).
P. 71‐85.
— Bose, R. Customer relationship management: key components for IT success [Text] //Industrial Management & Data Systems. 2002. Vol. 4(6).
P. 89‐97.
— Cheung, C.F., Wang, W.M. and Kwok, S.K. Knowledge‐based inventory management in production logistics: a multi‐agent approach [Text] // Journal of Engineering Manufacture.2005.Vol. 219(3).
P. 299‐308.
— Dawe, R.L. An investigation of the pace and determination of information technology use in the manufacturing materials logistics systems [Text] //Journal of Business Logistics. 2011. Vol. 15 (1).
P. 59‐129.
— Demers M. N. Fundamentals of Geographic Information Systems [Text] / Demers M.N. — 1996 — 507 p.
— Feinberg, R. E‐CRM web service attributes as determinants of customer satisfaction with retail web sites [Text] //International Journal of Service Industry Management. 2012. Vol. 13(5).
P.28-38.
— Giaglis, G.M., Minis, I., Tatarakis, A. and Zeimpekis, V. Minimizing logistics risk through real‐time vehicle routing and mobile technologies: research to‐date and future trends [Text] //International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. 2004. Vol. 34(9).
P. 49‐64.
— Gilmore, D. and Tompkins, J. Transport plays key role in supply strategy [Text] //ID Systems. 2014.Vol. 8(5).
P. 73-91.
— Jedermann, R., Behrens, C. and Westphal, D. Applying autonomous sensor systems in logistics: combining sensor networks [Text] // Sensors and Actuators A‐Physical. 2006. Vol. 132(1).
P. 5 — 370.
36. Moore J.H., Weatherford L.R., Decision Modeling with Microsoft Excel (6th ed.) [Text] / Moore J.H., Weatherford L.R. — 2001 — 1019 p.
— Johnson J.C. Wood D.F. Contemporary Logistics [Text] / Johnson J.C., Wood D.F. — 1996 — 624 p.
— Kendall, F. New Hampshire: The automated information system Library Hi Tech.2009.Vol.14 (2).
P. 211 — 218.
— Lewis, I. and Talalayevsky, A. Logistics and information technology: a coordination perspective [Text] //Journal of Business Logistics. 2010. Vol. 18(1).
P. 57‐141.
— Helo, P. and Szekely, B. Logistic information system: an analysis of software solutions for supply chain coordination [Text] //Industrial Management & Data Systems. 2005.Vol. 105(1), P. 5‐19.
— Peduzzi, P.N., Concato, J., Kemper, E., Holford, T.R. A simulation of the number of events per variable in logistic regression analysis [Text] //Journal of Clinical Epidemiology. 2014. Vol. 49 (12).
P. 13‐39.
— Pokharel, S. Perception on information and communication technology perspectives in logistics: a study of transportation and warehouses sectors in Singapore [Text] //The Journal of Enterprise Information Management. 2005. Vol. 18(2).
P. 136‐49.
— Ross D.F. Information Technology in Logistics [Text] / Ross D.F. — 1996 — 914 p.
— Shapiro J.F. Modeling the Supply Chain [Text] / Shapiro J.F — 2000 — 720 p.
45. Thong, J. An integrated model of information systems adoption in small businesses [Text] //Journal of Management Information Systems. 2013. Vol. 15(4).
P. 114‐87.
— Деловая карта. Руководство пользователя [Текст]: — СПб.: ООО «ФИРМА «ИНГИТ», 2002. — 241 с.
— Головных И.М., Прокофьева О.С. Алгоритм определения рациональных маршрутов движения грузовых автомобилей [Электронный ресурс] // Проблемы развития транспортных систем городов и зон их влияния: Материалы X Международной научно-практической конференции. 14, 15 июня 2004 года. [Сайт]. URL: www.waksman.fromru.com (дата обращения: 30.03.2016).
— Официальный сайт компании ООО «АНТОР БИЗНЕС РЕШЕНИЯ» [Электронный ресурс]: URL: http://www.antor.ru. (дата обращения: 05.04.2016)
— Официальный сайт компании OOO «Компания «ТопПлан» [Электронный ресурс]: URL: http://www.toplogistic.ru (дата обращения: 26.04.2016).
— Официальный сайт компании OOO «Фирма «ИНГИТ», разработчик ИнтегПрог, [Электронный ресурс]: URL: http://www.ingit.ru. (дата обращения: 17.04.2016)
— Официальный сайт компании ООО «Первый БИТ» [Электронный ресурс]: URL: http://spb.1cbit.ru/ (дата обращения: 30.04.2016).
