Оптимізація логістичних маршрутів в електронній комерції

Размещено на http://www.allbest.ru/

Державний торговельно-економічний університет, м. Київ

Оптимізація логістичних маршрутів в електронній комерції

Самойленко Ганна Тимофіївна

кандидат фізико-математичних наук, доцент

Селіванова Анна Віталіївна

старший викладач

Анотація

електронний торгівля доставка товар

У статті розглядається актуальна проблема планування та оптимізації доставки товарів в умовах стрімкого розвитку сфери електронної торгівлі. Зростання обсягів онлайн-продажів ставить перед логістичними службами завдання не тільки забезпечувати своєчасну доставку, але й мінімізувати витрати на логістику, що вимагає вдосконалення маршрутів доставки. Важливою складовою підвищення продуктивності логістичних операцій, особливо в контексті електронної комерції та загальної доставки, є оптимізація маршрутів. Такий підхід допомагає скоротити витрати на пальне, зменшити тривалість доставки та збільшити рівень задоволення клієнтів, вибираючи найефективніші шляхи доставки від пунктів видачі до адресатів. В цьому контексті алгоритми пошуку найкоротшого шляху відіграють вирішальну роль у виборі оптимальних маршрутів, що сприяє мінімізації часу та витрат на доставку. Оптимізація логістичних маршрутів є необхідною умовою для успішної конкуренції на ринку електронної комерції, де швидкість і точність доставки можуть стати вирішальними факторами вибору споживачем того чи іншого онлайн-магазину.

В статті досліджено існуючі методи оптимізації логістичних маршрутів, акцентуючи увагу на використанні алгоритмів машинного навчання для розробки ефективних рішень в області логістики електронної комерції. Зокрема, розглядаються алгоритми, засновані на теорії графів, такі як алгоритми пошуку найкоротшого шляху, що дозволяють врахувати різноманітні обмеження та специфіку доставки товарів. Застосування комплексного підходу до оптимізації логістичних маршрутів, що включає використання алгоритмічних методів і врахування специфіки електронної комерції, може істотно знизити витрати на доставку, підвищити її швидкість та надійність, що є ключовим фактором задоволеності клієнтів та успіху в сучасній електронній торгівлі.

Ключові слова: електронна торгівля, алгоритми, шляхи доставки

Samoylenko Hanna Tymofiivna candidate of physical and mathematical sciences, associate professor, State university of trade and economics, Kyiv

Selivanova Anna Vitaliivna Senior Lecturer, State university of trade and economics, Kyiv

Optimization of logistics routes in e-commerce

Abstract

The article addresses the pressing issue of planning and optimizing the delivery of goods amidst the rapid development of the e-commerce sector. The increase in online sales volumes poses challenges for logistics services not only to ensure timely delivery but also to minimize logistics costs, necessitating the refinement of delivery routes. A crucial component in enhancing the efficiency of logistic operations, especially in the context of e-commerce and general delivery, is route optimization. This approach helps to reduce fuel costs, shorten delivery times, and increase customer satisfaction by choosing the most efficient delivery paths from distribution points to recipients. In this context, shortest path search algorithms play a decisive role in selecting optimal routes, contributing to the minimization of time and delivery expenses. The optimization of logistic routes is a necessary condition for successful competition in the e-commerce market, where speed and accuracy of delivery can become decisive factors for a consumer's choice of one online store over another.

The article explores existing methods of logistic route optimization, focusing on the use of machine learning algorithms to develop effective solutions in the field of e-commerce logistics. In particular, it examines algorithms based on graph theory, such as shortest path search algorithms, which allow for considering various constraints and the specifics of goods delivery. The application of a comprehensive approach to optimizing logistic routes, including the use of algorithmic methods and considering the specifics of e-commerce, can significantly reduce delivery costs, increase its speed and reliability, which are key factors in customer satisfaction and success in modern e-commerce.

Keywords: e-commerce, algorithms, delivery methods

Постановка проблеми

Аналіз взаємодій в сфері електронної комерції та розробка інформаційних систем і програмних продуктів сприяють розробленню ефективних стратегій управління для бізнесу, що займається електронною торгівлею. Електронна комерція включає процеси покупки, продажу, обміну чи передачі товарів, послуг та інформації через електронні комунікаційні засоби. Хоча існують різні визначення електронної торгівлі, загальною метою є заробіток через автоматизацію комерційних процесів за допомогою інформаційних технологій. Інтернет відкриває значні можливості для розширення сфери електронної торгівлі не лише для великих компаній, але і для малого та середнього бізнесу, а також для індивідуальних підприємців, дозволяючи залучати ширшу аудиторію постачальників та споживачів.

Успішна реалізація електронної комерції включає не лише процес вибору і оплати товарів чи послуг онлайн, але й ефективну логістику та доставку цих товарів до споживача. Розглянемо аспекти, що є критично важливими для успіху електронної комерції:

електронна торгівля вимагає ефективної інтеграції логістичних процесів та управління ланцюгами постачань для забезпечення швидкої та надійної доставки товарів. Це включає в себе оптимізацію складських операцій, управління запасами, вибір перевізників, маршрутизацію та відстеження вантажів;

проблематика доставок в електронній торгівлі охоплює ряд викликів, таких як забезпечення швидкості доставки, зниження вартості логістики, адаптація до змін у попиті, забезпечення якості та безпеки товарів під час транспортування;

використання технологічних рішень, таких як системи управління складом, системи управління транспортними потоками, платформи для відстеження вантажів у реальному часі, застосування штучного інтелекту та машинного навчання для прогнозування попиту та оптимізації логістичних маршрутів.

можливість відстеження замовлення, персоналізація у виборі способів і часу доставки та якість обслуговування є факторами, що впливають на лояльність споживачів.

увага до екологічних питань спонукає компанії зосереджуватися на розробці екологічно стійких логістичних рішень, таких як використання електромобілів для доставки, оптимізація маршрутів для зниження викидів CO2, а також впровадження програм повернення та переробки упаковки.

Управління доставками вимагає комплексного підходу, який включає планування, впровадження технологічних інновацій та вдосконалення процесів з метою забезпечення високого рівня задоволення клієнтів та ефективності бізнесу. Оптимізація маршрутів є фундаментальним елементом для підвищення ефективності логістичних процесів в електронній торгівлі та доставці товарів загалом. Вона дозволяє мінімізувати витрати на паливо, зменшити час доставки та підвищити задоволення клієнтів. Це досягається через вибір найкоротших або найшвидших маршрутів між точками видачі та адресами доставки. Алгоритми найкоротшого шляху відіграють ключову роль у знаходженні ефективних маршрутів для доставки товарів, оптимізуючи час і витрати.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Електронна комерція виявилася ефективною моделлю для встановлення зв'язків між продавцями та покупцями, розвиваючись водночас з іншими традиційними формами комерційної діяльності та співпраці. Вона не тільки розвивається самостійно, не конкуруючи з іншими формами торговельних відносин, але й має всі підстави для оптимістичних прогнозів щодо майбутнього. Багато наукових та практичних досліджень присвячені формуванню, функціонуванню та перспективам розвитку ринку електронної торгівлі. Роботи вітчизняних вчених, таких як В. Гриценко, Л. Бажан, В. Малолітнєва, В. Плескач та Т. Затонацька, а також зарубіжних дослідників, таких як Хейг М., Лаудон К., Хартман А., Саммер А., Дункан Г. розкривають різні аспекти цієї проблематики. Однак дослідження алгоритмів у логістичних операціях електронної торгівлі все ще є актуальною проблемою.

Мета статті - дослідження особливостей алгоритмів найкоротшого шляху з метою визначення їхньої ефективності для застосування у логістичних операціях електронної торгівлі для оптимізації маршрутів доставки та зниження витрат.

Виклад основного матеріалу

Маршрутизація в логістиці досить часто моделюється за допомогою графів. Граф являє собою набір елементів, пов'язаних між собою [1,2]. Ці елементи називаються вершинами або вузлами, тоді як відносини між ними представлені у вигляді ребер або ліній. Залежно від конкретного застосування, графи можуть мати різноманітні характеристики, такі як направленість зв'язків, обмеження на число з'єднань між вершинами, а також специфічну інформацію, пов'язану з вершинами чи ребрами [2]. Графи дозволяють представити мережу доставки, де вузли відповідають точкам видачі, складам або адресам доставки, а ребра - шляхам між цими точками [3] (Рис. 1).

Рис. 1. Граф точок видачі замовлень [розроблено автором]

Застосування різних алгоритмів пошуку шляху, таких як алгоритми DFS, BFS та алгоритм Дейкстри, дозволяє знайти ефективні маршрути в залежності від специфіки задачі та структури графа. Кожен з цих алгоритмів має свої переваги та обмеження залежно від розміру графа, наявності вагових функцій та вимог до оптимізації.

Алгоритм DFS (Depth-First Search) є одним з основних алгоритмів обходу графів. Він працює на принципі глибинного пошуку, тобто спочатку алгоритм рухається "вглиб" графа, як далеко можливо в одному напрямку, перед тим як повернутися назад і вибрати інший напрямок. Основна ідея полягає в тому, щоб вибирати одну з вершин графа і продовжувати рухатися вглиб, додаючи вершини до стеку, поки не досягнемо кінцевої точки (вершини, у якій немає невідвіданих сусідів). Після цього алгоритм вибирає останню вершину зі стеку і повертається назад, розглядаючи інші можливі шляхи. DFS часто використовується для знаходження шляхів у графах, перевірки зв'язності, виявлення циклів та інших операцій на графах. Одним із його недоліків є те, що він не завжди знаходить найкоротший шлях між двома вершинами, а також може зациклюватися у графах з циклами [2,3].

Алгоритм BFS (Breadth-First Search) - це алгоритм обходу графа, який працює на основі принципу "пошуку в ширину". Основна ідея полягає в тому, щоб спочатку досліджувати всі сусідні вершини відносно початкової вершини, потім досліджувати всі сусідні вершини відносно цих сусідніх вершин і так далі [3]. У BFS використовується черга для зберігання вершин, які потрібно обробити. Починаючи з початкової вершини, додаємо її до черги, а потім розглядаємо всі сусідні вершини цієї початкової вершини, додаючи їх до черги. Після цього беремо наступну вершину з черги і повторюємо цей процес, доки черга не стане порожньою. Основна перевага BFS полягає в тому, що він знаходить найкоротший шлях між двома вершинами у невагомих графах. Також він часто використовується для пошуку в ширину, перевірки зв'язності графа, пошуку компонентів зв'язності та інших операцій на графах. На Рисунку 2 наведено приклад реалізації алгоритмів BFS та DFS на графі точок видачі замовлень, та показано отримані результати.

Рис. 2. Реалізація алгоритмів BFS та DFS на графі точок видачі замовлень [розроблено автором]

Алгоритм Дейкстри, також відомий як алгоритм найкоротшого першого шляху (SPF), призначений для знаходження найкоротших шляхів між вузлами в графі, який може включати як позитивні, так і нульові відстані між вузлами, але не призначений для роботи з графами, що містять від'ємні ваги ребер [3,4]. Спочатку алгоритм розглядався для пошуку найкоротшого шляху між парою вузлів, але його більш розповсюджений варіант застосовується для визначення найкоротших шляхів від одного обраного вузла (джерела) до всіх інших вузлів у графі, формуючи таким чином дерево найкоротших шляхів. Основною метою алгоритму є визначення найкоротшого шляху від обраної вершини графа до всіх інших вершин графа. Робота алгоритму відбувається поетапно, на кожному кроці обробляється одна вершина графа.

Висновки

Дослідження показує важливість оптимізації логістичних маршрутів для підвищення ефективності доставки в електронній комерції. Алгоритми пошуку найкоротшого шляху, зокрема, ті, що базуються на теорії графів, відіграють ключову роль у виборі оптимальних маршрутів доставки. Використання цих алгоритмів дозволяє розробляти ефективні та адаптовані до конкретних умов рішення для оптимізації маршрутів.

Література

1. Campesato O. Python 3 for Machine Learning / O. Campesato - Published by: David Pallai, Mercury Learning and Information, 2020. - 335 p.

2. Mueller J.P. Python for Data Science / J.P. Mueller, L. Massaron. - Published by: John Wiley & Sons, Inc., 2019. - 447 p.

3. Jupyter: веб-сайт. URL: https://jupyter.org/ (дата звернення: 18.01.2024).

4. Matplotlib: веб-сайт. URL: https://matplotlib.org/ (дата звернення: 18.01.2024).

References

1. Campesato O. Python 3 for Machine Learning / O. Campesato - Published by: David Pallai, Mercury Learning and Information, 2020. - 335 p.

2. Mueller J.P. Python for Data Science / J.P. Mueller, L. Massaron. - Published by: John Wiley & Sons, Inc., 2019. - 447 p.

3. Jupyter: веб-сайт. URL: https://jupyter.org/ (date of application: 18.01.2024).

4. Matplotlib: веб-сайт. URL: https://matplotlib.org/ (date of application: 18.01.2024).

Размещено на Allbest.ru