Использование автоматизированных информационных систем в транспортной логистике

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

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.

1. 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)

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)

3. 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

U = (G1, G2, …Gn). (7)

4. 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.



3. Планирование доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города

3.1 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. 

3.2 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
7	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.

Таблица 7. 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	MB Sprinter	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].



Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 7. Логика унифицированной методики оптимизации [6, с. 281]

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. 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

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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. Бочкарев А.А. Планирование и моделирование цепи поставок [Текст]: учебное пособие / Бочкарев А.А. - СПб.: СПбГИЭУ, 2007. - 330 с.

7. Бочкарев А.А. Транспортная логистика. Решение транспортных задач в Microsoft Excel [Текст]: учебное пособие / Бочкарев А.А. - СПб.: Политехн. ун-та, 2006. - 62 с.

8. 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.

9. Вельможин А.В., Гудков В.А., Миротин Л.Б. Теории транспортных процессов и систем [Текст]: / Вельможин А.В. - М.: Транспорт, 1998. - 167 с.

10. 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.

11. Житков В.А., Ким К.В. Методы оперативного планирования грузовых перевозок [Текст]: / Житков В.А., Ким К.В. - М.: Транспорт, 1984. - 218 с.

12. Леоненков А.В. Решение задач оптимизации в среде MS Excel [Текст]: / Леоненков А.В. - СПб.: БХВ-Петербург. - 2005 - 704 с.

13. Лукинский В.С. Модели и методы теории логистики [Текст]: учебное пособие. 2-е изд. / Лукинский В.С. - СПб.: Питер - 2007 - 448 с.

14. 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.

15. 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.

16. 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.

17. 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.

18. 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.

19. Шапиро Дж. Моделирование цепи поставок [Текст]: / Шапиро Дж.: Пер. с англ. под ред. В.С. Лукинского. - СПб.: Питер, 2006. - 720 с.

20. Капитанов В.Т., Хилажев Е.Б. Управление транспортными потоками в городах. М: Транспорт, 1985. - C. 94.

21. Кузьмин И.В., Кедрус В.А. Основы теории информа ции и кодирования. - Киев.: Вища шк., 1986. - С. 238.

22. Морозов В.К., Долганов А.В. Основы теории информационных сетей: Учеб. для вузов. - М.: Высш. шк., 1987. - С. 271.

23. Родкина Т.А. Информационная логистика. - М.: «Экзамен», 2001. - С. 288.

24. Семененко А.И., Сергеев В.И. Логистика. Основы теории: Учебник для вузов. - СПб: Издательство «Союз», 2001. - С. 544.

25. 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.

27. 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.

28. Bose, R. Customer relationship management: key components for IT success [Text] //Industrial Management & Data Systems. 2002. Vol. 4 (6). P. 89?97.

29. 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.

30. 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.

31. Demers M.N. Fundamentals of Geographic Information Systems [Text] / Demers M.N. - 1996 - 507 p.

32. 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.

33. 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.

34. Gilmore, D. and Tompkins, J. Transport plays key role in supply strategy [Text] //ID Systems. 2014. Vol. 8 (5). P. 73-91.

35. 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.

37. Johnson J.C. Wood D.F. Contemporary Logistics [Text] / Johnson J.C., Wood D.F. - 1996 - 624 p.

38. Kendall, F. New Hampshire: The automated information system Library Hi Tech.2009. Vol.14 (2). P. 211 - 218.

Размещено на Allbest.ru

...