VI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2014

Введение

Проблема оптимизации доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города занимает важное место, поскольку оказывает влияние на управление цепями поставок крупных компаний, имеющих большое количество поставщиков и потребителей.

Задачи маршрутизации, предназначенные для определения маршрутов и составления графиков перевозок, вызывает у фирм все больший интерес благодаря тому, что анализ транспортировки позволяет сократить транспортные расходы на 10-15%. Ввиду того, что тенденции к развитию мелкопартионных поставок требует от фирм повышения эффективности маршрутов, значение транспортного анализа будет только возрастать [7].

Новые экономические реалии привели к тому, что в настоящее время происходит разукрупнение автотранспортных предприятий. Это привело к созданию множества мелких предприятий грузового автотранспорта, которые сегодня и осуществляют перевозку мелкопартионных грузов в городах.

Вследствие того, что эта сфера является новой для большинства субъектов грузовых перевозок, доставка товара может осуществляться с простоями погрузочно-разгрузочных пунктов и автомобилей в ожидании исполнения грузовых работ, без обеспеченности сохранности грузов; автотранспортные средства могут использоваться неэффективно по времени, может происходить срыв заявок на вывоз груза, доставки товара до потребителя, использование транспорта при неполной загрузке или, напротив, с излишней загруженностью.

Все это приводит не только к срыву доставки грузов до конечного потребителя, но и к увеличению затрат поставщика, несвоевременному износу оборудования и транспортного средства.

Применение информационных технологий в решении данной задачи актуально, ввиду необходимости в короткие сроки распределять большие объемы перевозок между многими поставщиками и потребителями таким образом, чтобы транспортные издержки были минимальными.

Целью работы, в связи с этим, является разработка системы использования автотранспортных средств для перевозки мелкопартионных грузов с целью эффективного обеспечения товарами потребителя при наиболее оптимальном и наименее затратном использовании ресурсов поставщика.

Актуальность темы работы обусловлена необходимостью совершенствовать практику перевозки мелкопартионных грузов автомобильным транспортом. В работе рассмотрены технологические схемы организации перевозок грузов, проведен анализ некоторых программных продуктов в области решения задач маршрутизации грузов и приведен пример использования информационных технологий, в частности методов Excel, для транспортного анализа деятельности фирмы. В ходе исследования определяется наиболее эффективное соотношение количества используемых транспортных средств и их грузоподъемности для регулярной доставки мелкопартионных грузов до потребителя при наименьших затратах для поставщика.

При исследовании вопросов, связанных с решением задач маршрутизации были изучены работы отечественных и зарубежных учёных: Лукинский В.С., Миротин Л.Б., Бочкарев А.А., Гаджинский А.М., Сергеев В.И., Неруш Ю.М., Бауэрсокс Д.Дж.

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ДОСТАВКИ МЕЛКОПАРТИОННЫХ ГРУЗОВ

1.  

   1. Технологические схемы организации перевозок

Планирование перевозок между производителями и потребителями продукции осуществляется в рамках задач транспортной маршрутизации, которая применяется для массовых перевозок грузов. В настоящее время структуру грузооборота на 80% составляют мелкопартионные грузы, перевозимые или по маятниковым, или по развозочным (сборным, сборно-развозочным) маршрутам. Решение задачи маршрутизации особенно актуально при внутригородских перевозках.

Маршрутизация перевозок используется для минимизации общего пробега автомобиля посредством, во-первых «увязки» рейсов при планировании перевозок массовых грузов; во-вторых, организация движения при развозочных, сборных или сборно-развозочных маршрутах. Задача «увязки» рейсов возникает в случае, если автомобиль должен перевести груз от одного отправителя нескольким получателям по маятниковым маршрутам. При развозе продуктов со склада в магазины решается задача коммивояжера. В задаче коммивояжера задаются количество пунктов (складов, магазинов) и матрица расстояний между ними, возможно несимметричная. Требуется построить такой маршрут обхода всех пунктов, при котором общая длина пути будет минимальной.

С точки зрения организации перевозочного процесса возможны три основные схемы, с которыми сталкиваются автотранспортные предприятия (Рис.1): «один к одному», «один ко многим», «многие ко многим», которые приведены в работе В.С. Лукинского [5].

Первая схема организации перевозок, наиболее простая с точки зрения планирования, — «один к одному» — не требует от автотранспортного предприятия решения ни транспортной задачи, ни задачи маршрутизации.

Рис. 1. Схемы организации перевозочного процесса

Планирование деятельности автотранспортного предприятия в слу­чае организации перевозки по схеме «один ко многим» требует ре­шения задачи маршрутизации, которая включает в себя решение:

- задачи «увязки» рейсов, если между грузоотправителями и гру­зополучателями перевозка осуществляется только по маятнико­вым маршрутам;

- задачи коммивояжера, если между грузоотправителями и грузо­получателями перевозка осуществляется только по развозочным (сборным или сборно-развозочным) маршрутам;

- двух вышеперечисленных типов задач, если при организации пе­ревозочного процесса используются как маятниковые, так и развозочные (сборные или сборно-развозочные) маршруты.

При организации движения по схеме «многие ко многим» требуется на первом этапе решить транспортную задачу, затем задачу маршрути­зации.

В настоящее время важное место занимает проблема оптимизации доставки мелкопартионных грузов в условиях крупного города. Решение данной проблемы подразумевает поиск решения задачи разбиения потребителей. Оптимизация должна приводить к минимуму транспортных расходов [4].

Основные условия задачи:

1. Поставщик или дистрибьютор располагает одним или нескольким складами, с которых осуществляется доставка товаров клиентам.

2. Склады являются многономенклатурными по ассортименту продук­ции, т. е. заказ клиента может быть полностью удовлетворен поставкой с любого склада.

3. Складские и транспортные мощности достаточны для выполнения заказов клиентов, то есть, гарантировано отсутствие дефицита.

4. Дистрибьютор только должен выполнить заказы клиентов в определенном объеме, и он располагает ресурсами для этого.

5. Количество клиентов может достигать нескольких сотен или тысяч, которые расположены в разных районах города и области.

6. Доставка осуществляется клиентам со складов автомобилями раз­личной грузоподъемности. Практикуется следующая схема маршрутиза­ции. Каждый автомобиль выполняет только один рейс от одного склада по принципу «один ко многим», т. е. за один рейс автомобиль может обеспе­чить доставку нескольким клиентам, но клиент должен быть обслужен од­ним автомобилем. Суммарные заказы клиентов по маршруту автомобиля не должны превосходить его грузоподъемность.

7. Накладываются строгие требования на время доставки товаров, ко­торые, как правило, зависят от режима работы клиентов и особенностей поставляемых товаров.

8. Транспортные затраты представляют собой сумму арендной платы за автомобили, которая зависит от пробега автомобиля по конкретному маршруту, времени его использования и, возможно, некоторых других факторов.

1.2. Применение геоинформационных систем в планировании доставки мелкопартионных грузов

В настоящее время для формирования маршрутов движения транспорт­ных средств широко используется специализированное программное обеспечение, так называемые геоинформационные системы. Сегодня на российском рынке представлено до­статочно много фирм, предлагающих свои программные продукты для ре­шения задач транспортной логистики. Наибольшим успехом на россий­ском рынке пользуются «Деловая карта» и «Top-Logistic». Назначением программы «Деловая карта» является подключение любых баз и источников данных (включая 1С- Предприятие) к картам, пространственные сортировки и разметки данных по произвольным зонам, задачи оптимизации грузотранспортных потоков.

Данная система имеет следующие возможности [8]:

- ведение базы данных клиентов. В качестве источников данных, обрабатываемых Деловой картой можно использовать базы данных Access, Excel;

- уникальная технология расчетов для доставки грузов обеспечивает мгновенный расчет маршрутов целого парка автотранспорта. При расчетах учитываются грузоподъемность и вместимость транспорта, требования срочности заказов и времени исполнения.

- обеспечивается динамическое представление работы транспорта по доставки заказов, т.е. на любой момент времени, можно видеть на карте где находятся транспортные средства и чем занимаются, т.е. разгружаются, загружаются, или следуют в очередной пункт.

- система автоматической прокладки маршрутов автотранспорта с учетом организации дорожного движения обеспечивает получение реального маршрута автомобиля для объезда клиентов, выбранных из базы по любым запросам или отобранным по карте с учетом весовых и количественных ограничений.

- по размещению клиентов на карте можно делать отбор для маршрутов объезда, контролируя протяженность, количество клиентов, а также суммарные загрузки, например, общий вес или количество мест, соотнося эти данные с грузоподъемность или вместимостью транспорта.

- система документирования обеспечивает распечатку любых форм документов (списков, накладных, путевых листов и пр.) для клиентов, отобранных из базы по любым запросам или маршрутам объезда.

- открытая база данных позволяет пополнять и обновлять информацию по видам деятельности с одновременной привязкой к карте.

Система «TopLogistic» позволяет оптимизировать деятельность по доставке грузов в крупном городе или регионе, осуществлять планирование, учет и контроль процессов, связанных с отгрузкой и доставкой, сократить издержки на доставку, повысить качество обслуживания клиентов, обеспечить надежность работы всего логистического комплекса.

Система обеспечивает:

- автоматизацию работ по распределению заказов по автомобилям;

- автоматизированный расчет маршрутов доставки заказов;

- визуализацию адресов и маршрутов доставки на электронной карте;

- формирование оптимального порядка объезда точек доставки с возможностью его изменения.

Система рассчитывает:

- планируемый расход бензина, пробег, время работы каждого автомобиля, время прибытия на каждую точку доставки, планируемые затраты;

- потребность в автомобилях для обеспечения развозки.

Система учитывает:

- рабочее время каждого автомобиля;

- ограничения по количеству точек доставки для автомобилей;

- продолжительность разгрузки заказа в точке доставки;

- возможность подъезда автомобилей определенного типа к точке доставки;

- зональный принцип формирования заказов.

Система позволяет редактировать на карте и учитывать при прокладке маршрутов:

- дорожно-знаковую обстановку для различных категорий автотранспорта;

- среднюю скорость движения по отдельным участкам улиц и дорог.

1.3. Алгоритм доставки мелкопартионных грузов

Целесообразно общую (глобальную) задачу оптимизации доставки мел­копартионных грузов в условиях крупного города разбить на ряд локаль­ных задач, т. е. задач, в которых рассматривается не все множество клиентов, а только их часть, которая на­зывается «локальная система доставки». Локальная система доставки— это система, в которой клиенты расположены недалеко друг от друга и их обес­печение осуществляется с одного склада [1].

Решением задачи локализации, т. е. сведения общей задачи оптимиза­ции доставки мелкопартионных грузов к локальной, будет решения задачи закрепления автомобилей за клиентами и разбиение всей зоны обслуживания на сектора развозки или клиентские группы.

Планирование доставки мелкопартионных грузов представлено в виде алгоритмов в различных источниках [2]. ( Рис. 2).

Сначала формируется база данных (блок 1), включающая сведения о количестве транспортных средств, их типе и грузоподъемности; количе­стве грузоотправителей и грузополучателей; ограничениях, накладывае­мых грузоотправителем и грузополучателем на партию груза; временных ограничениях по доставке грузов в пункты назначения и их вывозу из пунктов отправления; затратах на выполнение рейса (или на доставку пар­тии груза конкретному грузополучателю) и др.

Рис. 2. Алгоритм планирования доставки мелкопартионных грузов.

На основе полученной информации определяется транспортно-технологическая система(ТТС) доставки грузов (блок 2). Предлагается выделять две транспортно-технологические системы доставки грузов: глобальную и локальную. Если доставка осуществляется из нескольких пунктов или клиенты расположены далеко друг от друга, то данная сис­тема является глобальной системой доставкив масштабе данного города. Необходимо провести деление задачи на ряд подзадач, каждая из которых является локальной.

Во-первых,предлагается для проведения разбиения всех клиентов на группы по признаку территориального расположения использовать процедуру кластерного анализаметодом k-средних (блок 4). Сущность их заключается в том, что процесс классификации начинается с задания некоторых начальных условий (количество образуемых кластеров, порог завершения процесса классификации и т. д.). Метод k-средних удобен для обработки больших статистических совокупностей, так как его вы­числительный алгоритм является быстродействующим. Метод k-средних реализован в таких популярных пакетах статистического анализа, как STATISTICA® и SPSS®.

Во-вторых, решается задача об оптимальном закреплении потребителей продукции (групп клиентов) за поставщиками (складами). Дан­ная задача формулируется и решается как классическая транспортная задача(блок 6). Решение данной задачи имеет смысл, только когда каждый заказ конкретного клиента может быть отгружен из любого склада, т. е. скла­ды являются многономенклатурными, отсутствует их специализация.

Затем с использованием упомянутых выше программных продуктов ГИС-класса (Top-Logistic, Деловая карта) или аналогичных решается зада­ча маршрутизации движения ТС (блок 7) для каждой группы клиентов.

Таким образом, разделение глобальной задачи планирова­на доставки мелкопартионных грузов на ряд локальных подзадач, в соответствии с изложенным выше алгоритмом, позволит находить эффектив­ное решение, когда доставка заказов осуществляется от одного или нескольких складов большому количеству клиентов ежедневно.

2. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ДОСТАВКИ МЕЛКОПАРТИОННЫХ ГРУЗОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ MSEXCEL

В качестве примера решаем транспортную задачу по доставке готовой продукции компанией ООО МП «Русские колбасы» в сети продаж.

Исходные данные представлены в таблице 1.

Таблица 1. Исходные данные

Необходимо определить подвижной состав, использование которого минимизирует транспортные издержки и оптимально загрузить его, то есть разложить заказы по транспортным средствам.

Затраты на перевозку каждым автомобилем заказанного количества груза представлено в таблице 2.

Таблица 2. Затраты на перевозку грузов до решения транспортной задачи.

Закрепление автомобилей за клиентами и общие затраты за день представлено в таблице 3.

Таблица 3. Закрепление автомобилей за клиентами и общие затраты за день.

Таким образом, получается, что 1й автомобиль закрепляется за 4,5,7,8,11,13,15 клиентами; 2ой – за 1,2,10,12; 3й – за 3; 4й – за 14; 5й – за 6; 8й – за 9; а 6,7,9 и 10 автомобили – не используются. Общие затраты за день при таком распределении составят 1512,67 рублей.

Если произвести замену подвижного состава на предприятии с ГАЗелей на 7 автомобилей Ивеко-Дейли, грузоподъемностью 3,2 тонны, то общие затраты за день сократятся. (Таблица 4)

Таблица 4. Закрепление автомобилей Ивеко-Дейли за клиентами и общие затраты за день.

Таким образом, получается, что 1й автомобиль закрепляется за 8,9,11 клиентами; 2ой – за 1,4,5,13; 4й – за 15; 6й – за 12,14; 7й – за 2,3,6,7,10; а 3 и 5 автомобили – не используются. При таком распределении общие затраты за день составят 1185,35 рублей.

Также были произведены расчеты затрат и закрепление автомобилей за клиентами при использовании 3 и 5 автомобилей Ивеко-Дейли, грузоподъемностью 3,2 тонны. Расчеты показали, что общие затраты будут одинаковы, как при использовании 3, так и 5 автомобилей. Сводные данные представлены в таблице 5.

Таблица 5. Сводная таблица затрат

Рис. 3 Зависимость затрат от количества автомобилей

Таким образом, использование меньшего количества автомобилей большей грузоподъемности приводит к сокращению общие затраты, но целесообразно сокращать количество автомобилей до определенного уровня, далее затраты остаются неизменными, либо нет возможности обеспечит всех клиентов.

Заключение

Автомобильный транспорт в настоящее время занимает одно из ведущих мест в общей транспортной системе нашей страны. Мобильность этого вида транспорта обуславливает одну из основных его задач – своевременное и качественное удовлетворение потребностей в товарах. В исследовании рассматривалась ситуация доставки до потребителя продуктов питания. Поскольку в городах возрастает объем перевозок именно мелкопартионных грузов, то для обеспечения наиболее рационального использования подвижного состава, а также сокращения транспортных затрат, большое значение имеет задача правильного выбора соотношения количества и грузоподъемности автотранспортных средств, используемых поставщиков для доставки товара.

Был проведен подсчет затрат на перевозку мелкопартионных грузов за один день. В смоделированной ситуации доставка товара осуществлялась пятнадцати клиентам одним поставщиков. Полученные результаты позволяют сделать вывод, что использование меньшего количества автомобилей большей грузоподъемности является для поставщика наименее затратным способом организации перевозок, но целесообразно сокращать количество автомобилей до определенного уровня, далее затраты остаются неизменными, либо нет возможности обеспечит всех клиентов. Кроме того, применение методов Excel позволяет быстро и эффективно решать задачи маршрутизации перевозок в условиях города при обслуживании не слишком большого количества клиентов. При большом количестве клиентов (более 100) целесообразно использование специализированных программных продуктов ГИС-класса.

Список используемых источников

1. Бауэрсокс, Д.Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. – М.: Олимп-Бизнес , 2001. – 640 с.

2. Бочкарев, А.А. Планирование и моделирование цепи поставок: Учебно-практич. Пособ. – М.: Альфа-пресс, 2008. - 192 с.

3. Гаджинский, А.М. Логистика: Учебник для высших и средних учеб. заведений. – 3-е изд. перераб. и доп. – М.: ИВЦ «Маркетинг», 2007. - 375 с.

4. Миротин, Л.Б. Транспортная логистика: Учеб пособие. – М.: Экзамен, 2006. - 512 с.

5. Лукинский, В.С. Модели и методы теории логистики: Учеб. пособие. – СПб.: Питер, 2008. - 448 с.

6. Неруш, Ю.М. Логистика: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 389с.

7. Сергеев, В.И. Менеджмент в бизнес-логистике. – М.: Филинъ, 2008. - 772 с.

8. www.ingit.ru.

Код для цитирования: Скопировать