К проблеме оптимизации мелкопартионных перевозок грузов в транспортной сети городов
Проблема поиска методов оптимизации мелкопартионных перевозок грузов в транспортной сети городов актуально по целому ряду причин.
Во-первых, с развитием мелкого и среднего предпринимательства в торговой сфере возникает все большая потребность в мелкопартионных перевозок грузов широкой номенклатуры большому числу потребителей. Например, по данным министерства транспорта РФ, перевозки продовольственных грузов по состоянию на 2000 год возросли с 6,5 до 8,4%. Объем услуг по перевозке грузов по всем субъектам автотранспортного рынка составил 897,2 млн. тонн и возрос на 6,2%; прирост грузооборота по малым предприятиям составил 5,1%.
Во-вторых, наличие большого количества автоперевозчиков значительно обострило конкуренцию на рынке автотранспортных услуг, что вынуждает владельцев автотранспорта искать новые конкурентные преимущества. При этом меры предпринимаемымые перевозчиками ради улучшения своего конкурентного положения часто оказываются малоэффективными или же негативными, заводящими автотранспортное предприятие в тупик.
Например, применение низкорентабельных тарифов, когда транспортные услуги продаются по тарифам, не превышающим себестоимости перевозок. Становится очевидныой необходимость поиска новых конкурентных преимуществ. По мнению ряда исследователей, конкурентные преимущества в сфере автомобильных перевозок сегодня - это повышение качества и снижение финансовых потерь от неэффективно организованных перевозок, предоставление большого спектра услуг, улучшение обслуживания клиентуры, своевременное реагирование на изменение транспортных услуг.
В-третьих, повышению эффективности доставки грузов в настоящее время уделяется недостаточное внимание несмотря на то, что доля транспортных затрат, учитываемых при формировании цен на конечную продукцию, доходит до 50%.
В-четвертых мелкопартионные перевозки большей частью приходятся на транспортные системы крупных и средних городов, которые накладывают ряд серьезных технических ограничений, усложняющих процесс организации перевозок мелкопартионных грузов: оограничения по скорости и направлению движения, ограничения по времени и др.
Организация мелкопартионных перевозок в транспортных системах городов связана с анализом больших массивов данных (число поставщиков, число перевозчиков, число грузополучателей, количество и грузоподъемность автомобилей, объем спроса по каждому грузополучателю). Кроме того, в транспортных системах городов велика роль случайных факторов внешней среды, которые очень сложно учитывать заранее при планировании (моделировании) грузоперевозок, например, - аварии, автомобильные пробки и т.п.
В-пятых, перевозки товаров широкой номенклатуры, предназначенные для удовлетворения потребностей большого числа потребителей, отличающихся разным уровнем спроса и его постоянными колебаниями организовать значительно сложнее, чем перевозки массовых грузов в условиях сформировавшихся стабильных и мощных грузопотоков между отправителями и получателями.
При доставке такой многономенклатурной продукции появляется необходимость в применении более широкого использования развозочных и сборочных маршрутов средствами автомобильного транспорта. При этом планирование развозочных маршрутов сопряжено с необходимостью учета большого количества технологических ограничений и обработки исходной информации значительного объема.
В результате, доставка мелкопартионных грузов становится значительно более дорогостоящей, чем доставка массовых грузов.
Решение задачи оптимизации мелкопартионных грузов в транспортной сети городов осложняется рядом объективных факторов:
большие объемы информации, возникающие в процессе выполнения перевозок, требующие срочной обработки;
высокая временная частота поставок;
большое количество временных и технологических ограничений;
частые колебания спроса;
большое число грузополучателей и грузоотправителей;
сильное влияние неучтенных факторов внешней среды;
Одной из основных проблем при решении данных задач является их большая размерность, вызванная тем, что маршруты необходимо прокладывать между десятками и даже сотнями грузополучателей ежедневно. Второй не менее важной проблемой является необходимость выполнения жестких требований клиентов по времени доставки груза, например, при перевозке молочных продуктов все грузополучатели могут требовать доставки товара до 10 часов утра, что может затруднить объединение в один маршрут нескольких клиентов.
Следствием чего является необходимость привлечения к перевозкам дополнительного подвижного состава при его не полной загрузке и, соответственно, увеличение транспортных затрат. Третьей проблемой является существенная неравномерность поставок по дням недели и месяцам года, вызванная колебаниями спроса.
Анализ отечественной и переводной зарубежной литературы по этому вопросу показывает, что среди множества разнообразных подходов к решению проблемы оптимизации мелкопартионных перевозок грузов в транспортной сети городов, пока еще не существует такого, который бы отражал все аспекты оптимизации. Кроме того, мало уделяется внимания определению сравнительной эффективности предлагаемых методик.
На наш взгляд, наиболее перспективным направлением в решении задачи об оптимизации мелкопартионных перевозок грузов является развитие технологий, которые объединяли бы преимущества геоинформационных систем, математического программирования и эвристики.
В основе работы вышеназванных технологий может лежать следующий алгоритм:
1. формирование базы исходных данных, которая должна отражать всю информацию, связанную с организацией перевозок мелкопартионных грузов;
2. идентификация потребности в транспортном обслуживании - базируется на принципе сегментации услуг, то есть группировке потребителей в соответствии с теми или иными критериями обслуживания;
3. группировка всего массива потребителей на зоны или сегменты;
4. раскладка клиентских заказов по транспортным средствам в пределах каждого сегмента;
5. определение порядка объезда транспортными средствами клиентских пунктов, набранных в маршрут;
6. проверка соответствия полученных результатов установленным ограничениям и критериям оптимальности;
7. вывод результата в форме, удобной для дальнейшего их использования.
https://www.lobanov-logist.ru/library/all_articles/55023/