Моделирование, планирование и оптимизация мультимодальных перевозок

Моделирование, планирование и оптимизация мультимодальных перевозок

Благодаря IT глобализация происходит стремительно, и товарообмен между разными странами растет быстрыми темпами. Рост товарного обмена подталкивает транспортно-логистических операторов постоянно улучшать и расширять свой портфель транспортных услуг. 

На практике комплексные транспортные задачи в индустрии транспортной логистики и цепочек поставок рассматривают и эффективно решают современные специализированные программные инструменты типа TMS* (Transportation Management System – Система управления транспортом). Они позволяют разработать оптимальный план транспортировки с учетом реальных бизнес-ограничений, при этом максимально снижая транспортные издержки. 

В данной статье рассматривается, каким образом можно оптимально решить актуальные проблемы и рационально использовать ресурсы мультимодальных (ММ) сетей с помощью тактического решения TMS. 

Развитие транспортных коридоров позволяет логистическим операторам динамично выбирать доступные объекты, которые составляют транспортную сеть по определенным критериям, и использовать их рационально с целью максимального снижения транспортных издержек. При этом комплексными задачами являются: поиск более эффективных вариантов передвижения грузов по ММ сообщениям с учетом накладываемых бизнес-ограничений, таких как график работы объектов, временные ограничения доставки, доступность объектов, пропускная способность объектов, характеристики ТС (транспортное средство) и ПС (подвижной состав). Кроме того, существуют ограничения на транспортных плечах, которые тоже нужно учитывать при выборе оптимального плана транспортировки. 

Функции логистического оператора 3pl в международных перевозках 

Например, работа логистического оператора 3pl, специализирующегося на логистических услугах международного уровня, строится на таких факторах, как: 
выбор вида ТС, ПС, с соответствующей грузоподъемностью и их зоной доступности; 
определение доступных портов; 
формирование доступных маршрутов; 
выбор тарифов; 
определение площадок для кросс-докинга; 
выбор критерия консолидации и деконсолидации; 
выбор метода отслеживания ТС и ПС; 
определение ворот для погрузочных/разгрузочных операций; 
выбор определенного количества ТС и ПС в соответствии с ограничениями доступности или квотами; 
определение расположения грузов в контейнере по заданным правилам; 
выбор схемы штабелирования; 
сортировка грузов по их совместимости и несовместимости. 

Выход из строя хотя бы одного элемента или объекта ММ транспортно-распределительной сети (ТРС) по не поддающимся управлению причинам, приводит к срыву поставок. В итоге это потенциально может разрушить бизнес-отношения с заказчиком. Как правило, ММ ТРС бывают весьма сложными, поэтому роль и характеристики работы каждого объекта ММ ТРС неэффективно оценивать на уровне неспециализированных программ. 

В практической деятельности для оптимизации вышеперечисленных факторов часто приходится применять разные инструменты, которые сокращают объемы вычислительных операций. Эти операции становятся очень громоздкими по мере возрастания количества элементов или объектов ММ ТРС. Комплексные транспортные задачи выработки оптимального плана транспортировки практически невозможно решить с помощью узкоспециализированных программных продуктов, т.к. при усложнении задачи они не могут найти эффективного решения. Однако современные специализированные программные инструменты типа TMS* (Transportation Management System – «Система Управления Транспортом») в индустрии транспортной логистики и цепочек поставок эффективно решают комплексные транспортные задачи, находят планы транспортировок с учетом реальных бизнес-ограничений и способы снижения транспортных издержек. 

Рассмотрим, каким образом можно наиболее эффективно решить вышеперечисленные проблемы и рационально использовать ресурсы ММ сетей с помощью тактического решения TMS. Стоит отметить, что полный пакет тактического TMS-решения позволяет моделировать, планировать и оптимизировать ТРС, а также управлять транспортом. Будет показано, как с помощью тактического решения (одного модуля TMS) можно снизить транспортные издержки и улучшить качество сервиса. Также будет сделан акцент на моделировании ММ ТРС и на сценарном анализе «что-если», который позволяет увидеть, насколько снизятся транспортные издержи после оптимизации с учетом существующих бизнес-ограничений. Эти бизнес-ограничения (см. выше) определяются спецификой бизнеса транспортного предприятия. В сфере ММ перевозок часто динамично меняются объекты, входящие в ТРС, или работа этих объектов. Тактическое решение позволяет учесть эти изменения за считанные минуты и дает оптимальный план транспортировки, при этом максимально снижая транспортные издержки. 

Ценность решений типа TMS 

Ценность TMS-решений можно продемонстрировать с помощью моделирования существующей ММ ТРС компании и сценарного анализа «что-если». В процессе моделирования и оптимизации по различным критериям (выбор оптимального маршрута, консолидации и деконсолидации грузов, ТС и ПС, формирования маршрутов) можно проанализировать различные сценарные планы транспортировки и принять экономически обоснованное решение по наилучшему варианту. 

Следует обратить внимание на сложность ТРС, которая значительно повышает срок моделирования и стоимость сценарного анализа и его оптимизации. Однако практика подтверждает, что это быстро окупается. Например, у компании с ежемесячным оборотом в $5 млн. транспортные издержки составляют 10% от оборота. Анализ модели ТРС показывает, что компания потенциально может сократить транспортные издержки на 5-15 %. В нашем случае экономия транспортных издержек составляет $25-75 тыс. в месяц. Такое снижение издержек в течение нескольких месяцев окупает затраты на моделирование и проведение анализа. 

Сценарный анализ «что-если» рассматривает потенциальные варианты ведения новых объектов: он позволяет включать/выключать существующие объекты в ТРС, менять график и вид их работы, а также динамично выбирает варианты из потенциально заданных объектов. Такая возможность позволяет транспортно-логистическим операторам эффективно использовать ресурсы ММ-сети с учетом вышеперечисленных бизнес-ограничений. 

Кроме того, посредством сценарного анализа можно выявить потенциальные риски или слабые места, которые могут обнаруживаться и прослеживаться при моделировании существующей ТРС или ее модификаций. Тактическое решение дает рекомендации по устранению потенциальных рисков: например, что произойдет, если заказ не будет выполнен в плановое время; если грузовик прибыл в неурочное время на точку погрузки/разгрузки, и.т.д. 

С помощью TMS решений такие нештатные или чрезвычайные рыночные ситуации можно оценить и решить наилучшим образом до момента исполнения плана транспортировки. 

Ниже рассмотрен упрощенный бизнес-кейс в сфере ММ-перевозок, который демонстрирует концепцию работы тактического решения, а также наглядно иллюстрирует вышеперечисленные моменты. 

Бизнес-кейс 

Рассмотрим бизнес-кейс из области ММ-перевозок. Например, крупный 3pl оператор является грузоотправителем продукции ведущего производителя (обозначим его «А») индийского чайного сырья в Индии. Компания «A» пользуется большой популярностью и имеет заказчика (обозначим его «B») чайного сырья в России. Российская компания «B» располагается в г. Москве и имеет фабрику для фасовки чайного сырья в г. Серпухове. После расфасовки чайного сырья в стандартные картонные коробки, компания «В» перевозит готовую продукцию с помощью услуг 3pl - оператора в 40 регионов РФ. Для удобства далее более детально рассмотрим каждый бизнес-процесс, участвующий в цепочке поставок (рис. 1): 


Бизнес-процесс I 

Компания «А» использует услуги 3pl оператора для осуществления экспорта чайного сырья в Россию. Для перевозки чайного сырья в Россию из Индии оператор 3pl обычно использует следующие морские маршруты (рис. 2): 



Для осуществления перевозок по морскому каналу 3pl оператор использует 20-ти и 40-футовые стандартные морские контейнеры, в которых чай перевозится в мешках весом 50 кг. Примерно 220 и 440 чайных мешков можно загрузить в 20-и и 40-а футовые контейнеры соответственно. Среднее время доставки чайного сырья составляет 30 календарных дней по маршрутам БП-1.1-1.4. 

Бизнес-процесс II 

После поступления чайного сырья в портах Котка и Санкт-Петербург контейнеры переставляются из судна на грузовики с платформами разной грузоподъемности. После таможенных операций эти грузовики прибывают на склад чайной компании «B» в г. Серпухов. Далее сырье проходит ряд технических процессов на чайной фабрике, в результате которых формируется готовая продукция для доставки в 40 регионов РФ. Среднее время доставки чайного сырья по маршрутам БП-2.1-2.2 составляет 10-15 календарных дней. В бизнес-процессе II мы используем следующие маршруты (рис. 3): 


Бизнес-процесс III 

Для удовлетворения спроса компания «В» выпускает готовую продукцию под разными брендами с разными классификациям чая: крупнолистовой, листовой, среднелистовой, ароматизированный (с фруктово-ягодными вкусами: лимона, черной смородины, клубники и малины). Доставка разного ассортимента и объема готовой продукции осуществляется автомобильным и железнодорожным транспортом в 40 регионов РФ. Отметим, что доля перевозок по автотранспорту составляет больше 90%, поэтому железнодорожные перевозки в расчет мы не берем. 

Компания «В» не имеет собственного транспортного парка и для доставки готовой продукции она опять обращается к услугам 3pl оператора, который развозит готовый продукт в 40 распределительных центров по территории РФ. Перечислим названия некоторых маршрутов (рис. 4): 



Перевозка готовой продукции в 40 регионов осуществляется в грузовиках грузоподъемностью 20 тонн. Далее каждый распределительный центр обслуживает свой регион и самостоятельно использует услуги местных региональных перевозчиков для доставки продукции до конечного потребителя. В данной работе мы не затрагиваем вопрос доставки продукции внутри каждого региона, однако принцип его работы почти не отличается от принципа перевозок от точки отправки (г. Серпухов) до точек доставок в сорока регионах РФ. 

Задачи моделирования, планирования, оптимизация ММ перевозок 

Предположим, у нас есть крупный 3pl оператор, работающий в сфере логистических услуг более 20 лет и имеющий репутацию надежного партнера в секторе ММ-перевозок более 15 лет. За последнее десятилетие 3pl оператор постепенно расширяет свой портфель услуг и специализируется на оказании услуг ММ-перевозок, превращая их в приоритетное направление своей деятельности. Портфель оказываемых услуг постепенно растет, в результате этого увеличивается список перевозчиков, единиц ТС и ПС, количество тарифов, распределительных центров, площадок для кросс-докинга, критериев консолидаций и деконсолидаций, меняется график работы, список доступных транспортных плеч и т. д. Отметим, что в данном бизнес-кейсе оператор не имеет собственных ТС, ПС, судна, контейнеров, складов и пр. 

Практические задачи, с которым 3pl оператор часто сталкивается по выполнению ММ перевозок - это громоздкое количество вычислительных операций и их оптимизация. Эти вышеперечисленные бизнес-процессы и комплексное взаимодействие между различными их участниками можно эффективно решать с помощью тактического модуля решений TMS. 

Для наглядного представления рассмотрим несколько этапов моделирования и планирования бизнес-процессов: 

Моделирование БП I-III ММ ТРС компании должно проводиться с учетом реальных бизнес-ограничений и решать задачи, от которых напрямую зависит стоимость грузоперевозок: 

Эффективный выбор оптимального перевозчика. С появлением новых видов транспортно-логистических услуг, логистических операторов, и, как следствие, ужесточающейся конкуренцией, транспортные услуги становятся более разнообразными и комплексными. Тарификация и другие условия предоставления услуг варьируются от оператора к оператору, таким образом, выбор оптимального перевозчика является задачей минимизации стоимости грузоперевозки. 
Выбор оптимальных маршрутов перевозки продуктов. Необходимо учесть такие факторы, как, например, тоннаж, средняя скорость автодорог, одностороннее движение, разрешенные повороты. 
Учет графика работы объектов, времени погрузки и разгрузки, нерабочих дней. 
Оптимальная консолидация грузов. В зависимости от исходных условий, консолидация может осуществляться в одной или в разных точках; в хабе или в распределительном центре. 
Эффективная группировка грузов с учетом порядка их разгрузки (рис. 1). 
Разделение грузов на опасные и неопасные. 
Определение местоположения нового распределительного центра, хаба и площадки для кросс-докинга. 
Использование минимального числа ТС и ПС для перевозки грузов. 
Эффективное использование объема и грузоподъемности ТС и ПС (рис. 1). 



Своевременная доставка грузов до дверей грузополучателя. 
Учет различных характеристик ТС и ПС и их тарификация. Тарифы различаются в зависимости от видов используемых транспортных средств. Например, от порта Кочин до порта Санкт-Петербург выгоднее использовать баржу, в то время как от порта Санкт-Петербург до города Серпухов – воспользоваться автомобильным транспортом 
Минимизация холостого хода. 

Тактическое решение позволяют «проиграть» несколько вариантов развития бизнес-процесса. При моделировании ММ ТРС прослеживается степень влияния отдельных параметров на стоимость грузоперевозки. Комплексное же изменение этих параметров позволяет снизить расходы на 5-15%, таким образом выбирая оптимальные решения и планы транспортировок. 

Основные этапы моделирования ММ ТРС 

Для наглядности опишем краткое изложение входных и выходных (оптимизированных) блоков данных, которые входят в основные этапы моделирования: 
Заказы – здесь вводятся заказы на транспортировку и также габариты, количество коробок, код товара и пр. 
Местонахождение объектов – здесь вводят данные о физическом нахождении портов и распределительных центров и хабов, т.е. долгота, широта и пр. 
Хаб – определяется роль каждого хаба, т.е. процесса разгрузки и погрузки. В нашем случае это порты Котка и Санкт-Петербург. 
Ворота – здесь фиксируется количество ворот каждого объекта (распределительный центр, порт и склад), их привязанность к конкретным грузам и т.д.. 
Транспортные плечи – вводится список доступных транспортных плеч для каждого ТС и ПС, градация по тоннажам и пр.. 
Контейнеры – отмечается количество доступных контейнеров, их грузоподъемность и габариты. 
Несовместимость товара – здесь обозначена несовместимость ввозимых товаров в одном ТС или ПС. 
Сервис – здесь указывается, какие именно транспортные услуги оказывают перевозчики: мономодальные или мультмодальные, услуги кросс-докинга и др.. 
Время работы объектов – здесь подробно описывается график работы каждого объекта, т.е. распределительного центра, хаба, портов и др. 
Код товара – каждому товару присваивается код товара. 
Класс консолидации – определяются коды товаров, для которых возможна консолидация в процессе оптимизации. 
Слияние товаров, находящихся в пути – вводятся названия товаров, которые консолидируются, если конечному пользователю важно получить их в одном ТС или ПС. 
Тарифы – вводятся тарифы за использование ТС, ПС. Тариф может рассчитываться за километраж, холостой ход, единицу товара, операцию кросс-докинга и прочее. 
Группировка товара – задается группировка грузов с учетом порядка их разгрузки. 
ТС – здесь вводятся названия каждого ТС и ПС, количество доступных единиц ТС и ПС, их грузоподъемность, габариты ТС и ПС, график работы, радиус обслуживания ТС и ПС и прочее. 
Сформированные оптимизированные заказы (Loads) – список оптимизированных заказов, включающий заказы, которые не отвечают критериям закольцовок (см. ниже и также рис. 3). 
Сформированные рейсы (Trips) – список оптимизированных заказов, которые отвечают критериям закольцовок (см. ниже и также рис. 2). 
Графическое представление – каждый заказ (до и после оптимизации) и рейс можно проанализировать на графике сети (рис. 3) и на дорожной карте. 



Процедура моделирования и планирования заканчивается после заполнения основных блоков. Далее определяются критерии оптимизации. 

В нашем бизнес-кейсе критерии оптимизации следующие. 
Для БП1 – контейнеры загружаются полностью, поэтому консолидация грузов для данного бизнес-процесса не потребуется. Однако выбор подходящего контейнера среди огромного количества поставщиков (по минимальным тарифам, габаритам, разрешенным транспортным плечам и графику их доступности) - задача сложная и решается с помощью включения соответствующей функции оптимизации. 
Для БП2 – контейнеры перемещаются из портов на грузовиках с платформами разной грузоподъемности. Консолидация в этом случае опять не потребуется, но необходимо согласовать время прибытия судна в порт с графиками доступности грузовиков соответствующей грузоподъемности. Эта задача тоже решается с помощью включения соответствующей функции оптимизации. 
Для БП3 – данный бизнес очень актуален, так как ассортимент товара (чая) велик, и каждый регион размешает заказ в разных пропорциях. Поэтому в данном случае следует включить критерии консолидации и функцию формирования закольцованных рейсов. 

Роль критерия консолидации и формирования закольцованных рейсов для БП3 

Каждый 3pl оператор хочет рационально использовать грузовики. Например, после доставки товара по маршруту г. Серпухов - г. Санкт-Петербург пустой грузовик на обратном пути применяется для развоза товара других заказчиков.

В тактическом решении эти критерии и формирования закольцовок моделируется так (рис. 2): 

минимизировать единицы ТС и ПС для удовлетворения спроса на доставку товара; 
минимизировать общий порожний пробег; 
рационально использовать ТС и ПС после разгрузки в пункте назначения; 
порожний пробег на расстояние не более 50 км в одном рейсе в тарификацию не включается; 
первая консолидация происходит на складе г. Серпухов; и вторая консолидация - на зоне 40 регионов; 
допускается освобождение грузовика в радиусе не более 350 км от точки формирования рейса; 
минимальное суммарное расстояние с грузом в рейсе составляет 1000 км; 
максимальная грузоподъемность грузовика - 20 тонн. 

Моделирование позволяет интегрально рассмотреть все БП и динамично менять объекты ММ ТРС, что, соответственно, дает возможность оценить вклад каждого объекта сети в целом. Анализ модели показывает, что компания потенциально может сократить транспортные издержки на 5-15 %. Как уже было отмечено, такое снижение издержек в течение нескольких месяцев окупает затраты на моделирование и проведение анализа. 

Преимущества тактического решения TMS 

В завершение можно коротко перечислить некоторые преимущества тактического решения TMS, к которым потенциально относится: 
снижение транспортных издержек, продемонстрированных с помощью сценарного анализа «что-если» существующей ММ ТРС до и после ее оптимизации; 
выявление слабых мест в существующей ММ ТРС и разработка рекомендаций по их устранению; 
максимально рациональное использование существующих объектов ММ ТРС с учетом накладываемых бизнес-ограничений; 
улучшение сервиса; 
повышение сохранности ввозимого товара; 
прозрачность ММ ТРС. 

*Система планирования и управления транспортом TMS имеет три горизонта планирования: 
стратегическое планирование: горизонт планирования от месяцев до лет; 
тактическое планирование: горизонт планирования от недель до месяцев; 
операционное планирование: горизонт планирования от минут до дней. 

Стратегическое планирование рассматривает глобальные задачи, такие как выбор оптимального места для открытия нового складского терминала или новой единицы производства в условиях существующих бизнес-ограничений, чтобы таким образом минимизировать инвестиции и повысить уровень сервиса. 

Тактическое планирование – это моделирование транспортно-распределительной сети и проведение анализов «что-если», т.е. проигрывание бизнес-сценариев по различным алгоритмам оптимизации, когда значения задаваемых параметров меняются с целью выбора тактики действий с минимальными транспортными расходами. 

Операционное планирование – это моделирование реализации выбранной тактики планирования на операционном уровне. Оптимальный сценарий проигрывается в режиме реального времени. При взаимодействии различных участников, таких как грузоперевозчики, грузоотправители, грузополучатели, - происходит отслеживание доставки продуктов от двери до двери.

Ранджит Сингх (Ranjit Singh)
https://www.lobanov-logist.ru/library/all_articles/55756/