УДК 656.13 Организация и эксплуатация автомобильного транспорта. Движение автомобилей. Общие вопросы
Критерием оптимальности транспортного процесса является минимум простоев и максимум коэффициента использования пробега. Целью маршрутизации является определение маршрутов грузовых перевозок, обеспечивающих полное выполнение поставленной задачи по объему и номенклатуре грузов, а также достижение максимальной загруженности на километр. В статье предлагается применить логистический подход в форме оцифровки транспортного процесса.
ГРУЗОВЫЕ ПЕРЕВОЗКИ, АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ ПРОГРАММЫ, ПРОБЕГ, МАРШРУТ, ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ПЕРЕВОЗКИ, ЛОГИСТИКА
1 Состояние вопроса исследования и актуальность работы
Важнейшей задачей оптимизации транспортного процесса является составление рациональных маршрутов. Критерием оптимальности является: минимум простоев и максимум коэффициента использования пробега при перевозке определенного объема груза.
Цель маршрутизации грузовых перевозок заключается в определении маршрутов грузовых перевозок, обеспечивающих полное выполнение поставленной задачи по объему и номенклатуре грузов, и достижение максимальной загруженности на километр [1-6].
Количество простоев автомобилей увеличивается без системы оцифровки. Более 50 % от общего пробега автомобиля за смену приходится на холостой ход или на превышение пробега
[7-10]. Причины такой ситуации заключаются в следующем [1-3, 11-14]:
1) автомобили возвращаются в гараж (после каждой поездки автомобиль на холостом ходу отправляется на базу для регистрации и получения следующей заявки);
2) каждый свободный автомобиль получает заявку (при распределении заявок не учитывается, как далеко находится свободное автотранспортное средство (АТС) от клиента);
3) заявки распространяются вручную (существует высокий риск ошибок, неоптимального распространения или предвзятого распространения заявок логистами);
4) водитель сам выбирает маршрут (водитель может выбрать длинный маршрут неосознанно или намеренно);
5) цель поездки не всегда известна (водители и клиенты могут использовать транспорт в личных целях).
В данной статье предлагается применить логистический подход в форме оцифровки транспортного процесса. Необходимо проанализировать автоматизированные программы, которые помогают сократить количество непродуктивных запусков, и выбрать подходящую.
2 Материалы и методы
В 2022 году началось активное внедрение электронного документооборота в сфере грузовых перевозок [13, 15].
Оцифровку логистики следует понимать не только как электронный документооборот и не только как сферу грузоперевозок. Логистика включает в себя закупку, транспортировку, продажу и хранение товаров, а также управление финансовыми и информационными потоками, связанными с ними [10-15]. Цифровые технологии помогают управлять закупками и цепочками поставок, оптимизировать хранение, а также передавать информацию о перемещении товаров и передаче запасов от продавца к покупателю тем, для кого эта информация предназначена. На рис. 1 показаны задачи, которые решает цифровизация логистики. Цифровизация включает в себя три направления (рис. 2).
Рисунок 1 – Задачи, решаемые цифровизацией логистики
Рисунок 2 – Направления цифровизации грузоперевозок
На рынке ИТ-услуг существует определенный перечень программных решений, позволяющих транспортным компаниям рассчитывать маршруты доставки заказов клиентам. Данные программные продукты позволяют эффективно планировать маршруты и график движения транспортных средств, оптимально распределять нагрузку между всем автотранспортом, отслеживать местонахождение машин и водителей, а также формировать план-факт выполненных маршрутов. ИТ-решения позволяют уменьшить затраты на перевозки и доставку (за счет эффективного планирования маршрутов) и улучшают качество обслуживания своих клиентов (за счет быстрой и спланированной доставки грузов и товаров).
Для сравнения были выбраны программы маршрутизаторы грузоперевозок, которые представлены ниже.
1. Яндекс Маршрутизация (рис. 3). Это сервис для автоматического распределения заказов между транспортными средствами (или пешеходами) и составления маршрутов для каждого из них. В процессе распределения общее время и расстояние или специальная целевая функция общих затрат сводятся к минимуму. Алгоритм учитывает более 50 параметров: виды транспорта, временные интервалы, параметры планирования, дополнительные ограничения и т.д.; создает оптимальные маршруты выполнения заказов с учетом интервалов доставки, времени обслуживания, текущих заторов на дорогах и прогноза движения, а также выравнивает маршруты – равномерное распределение по количеству точек по продолжительности маршрута. Создает точные маршруты для 1000 точек за 15 минут.
Рисунок 3 – Яндекс Маршрутизация
2. 1С: ТЛЭ КОРП (рис. 4). Данная программа включает в себя алгоритм очередей, алгоритм Кларка-Райта и фиксированные маршруты (рис. 5).
Рисунок 4 – 1С: ТЛЭ КОРП
Рисунок 5 – Алгоритмы, применяемые в программе 1С: ТЛЭ КОРП
3. Delans Маршрутизация. Этот алгоритм использует общую начальную точку транспортного средства или конечную точку. Алгоритм минимизирует пробег транспортного средства, учитывает грузовые и габаритные ограничения, типы грузов и график движения транспортного средства. При создании маршрутов можно учитывать географические ограничения и группировку точек в пределах заданного радиуса и исключать длительные поездки в удаленные пункты доставки. Результатом маршрутизации может быть как равномерное распределение заказов, так и уменьшение количества транспортных средств с максимальной нагрузкой.
4. Муравьиная логистика (рис. 6). Программа позволяет получать данные о времени и расстоянии, заказе и расписании посещений пунктов доставки. Расчет маршрута минимален по цене и сбалансирован по протяженности и времени, а также оптимизирует стоимость проезда и рассчитывает стоимость использования транспортного средства на маршруте. Автоматически выбирается количество автомобилей, необходимое для доставки товаров, чтобы обеспечить более оптимальную загрузку автомобиля.
Рисунок 6 – Муравьиная логистика
В таблице 1 представлены карты, которые поддерживает каждая программа, а в таблице 2 показаны параметры для расчета маршрутов. В таблице 3 приведены параметры транспортных средств, которые учитываются в каждой программе, а в таблице 4 – учет транспортных заторов и опозданий.
Выбор систем маршрутиризации должен выполняться заказчиком системы, исходя из необходимых параметров и особенностей именно конкретного бизнеса. Ключевой фактор выбора – не стоимость решения, а функции, задачи и бизнес-процессы, покрывающие данный продукт.
Таблица 1 – Поддержка навигационных карт
|
Продукт |
Карты |
|
Яндекс Маршрутизация |
Яндекс.Карты |
|
1С: ТЛЭ КОРП |
OpenStreetMap, Ингит, Яндекс.Карты |
|
Delans Маршрутизация |
OpenStreetMap, Яндекс.Карты |
|
Муравьиная логистика |
Яндекс.Карты, OpenStreetMap, 2gis map, Visicom и др. |
Таблица 2 – Режим оптимизации
|
Режим оптимизации |
|
|
Яндекс. Маршрутизация |
По стоимости, по времени, по расстоянию |
|
1С: ТЛЭ КОРП |
По стоимости, по времени, по расстоянию |
|
Delans Маршрутизация |
По времени, расстоянию, равномерно по ТС, оптимально по ТС с учетом загрузки, минимизация ТС |
|
Муравьиная логистика |
Минимальный по цене, сбалансированный по цене и времени, по тарификации ТС и расчету стоимости, использования ТС по маршруту. |
Таблица 3 – Параметры транспортного средства
|
Параметры транспортного средства |
||
|
Яндекс Маршрутизация |
|
|
|
1С: ТЛЭ КОРП |
Алгоритм Очередей |
|
|
Алгоритм Кларка-Райта |
|
|
|
Фиксированные маршруты |
|
|
|
Delans Маршрутизация |
|
|
|
Муравьиная логистика |
|
|
Яндекс. Маршрутизация и Delans Маршрутизация подходит и для курьерских, и для торговых компаний, в том числе интернет-магазинов, дистрибьюторских и транспортных компаний. 1С: ТЛЭ КОРП целесообразно использовать для транспортно-экспедиционных компаний с необходимостью учета затрат на ГСМ и обслуживание автопарка. Муравьиная логистика перспективна для транспортных и торговых компаний.
Для 1С: ТЛЭ КОРП было рассмотрено 3 бесплатных алгоритма маршрутизации в одной системе. В том числе, можно подключить и Яндекс Маршрутизация (по тарифам сервиса), что дает возможность выбрать определенный алгоритм под разные задачи. Другие решения, Яндекс Маршрутизация и Муравьиная логистика, имеют определенные алгоритмы, которые подойдут конкретным бизнесам, но могут не учитывать особенности перевозок других компаний такие, как, например, мультимодальные перевозки. Delans Маршрутизация учитывает многие параметры в алгоритме, в том числе и есть возможность подключить Яндекс Маршрутизация, что удобно, имея возможность выбрать необходимый.
Таблица 4 – Учет транспортных заторов и опозданий
|
Продукт |
Учет транспортных заторов и опозданий |
|
Яндекс Маршрутизация |
|
|
1С: ТЛЭ КОРП |
|
|
Delans Маршрутизация |
|
|
Муравьиная логистика |
|
Если сравнивать ценообразование, тарифы сервиса Яндекс Маршрутизации не фиксированы и могут потребовать излишних платежей за дополнительные запросы. Это относится также к сервису Муравьиная логистика. Непонятно как учитывать маршруты и точки в расчете. В решениях 1С: ТЛЭ КОРП и Delans более прозрачное ценообразование, так как оплачивается стоимость коробочного решения или возможность приобретения облачного решение в аренду. Для работы нами предлагается использование программы 1С: ТЛЭ КОРП.
3 Результаты исследований
Показатель, который влияет на экономические и технические значения перевозки – пробег. Пробег делится на производительный и непроизводительный. Производительный пробег влияет на прибыль предприятия, а непроизводительный лишь увеличивает затраты перевозки. Годовой пробег автотранспортного средства определяется по формуле:
|
|
(1) |
где 
– списочное количество автотранспортных единиц на предприятии; 
– среднесуточный пробег автомобиля (км); 
– количество рабочих дней в году (дни); 
– коэффициент выпуска подвижного состава на линию.
Для изотермических фургонов марки ГАЗель NEXT:
= 5 
110 340 0,93 = 173910 км.
Для изотермических фургонов на базе шасси марки КАМАЗ 4308:
:
= 2 98 340 0,93 = 61975,2 км.
Для изотермических фургонов на базе шасси марки Ford Transit:
= 2 105 340 0,93 = 66402 км.
Производительный пробег определим по следующей формуле:
|
|
(2) |
где 
– использование пробега за расчетный период (т.к. большинство маршрутов кольцевых при перевозке продовольственных товаров, среднее значение данного коэффициента – 0,64).
Получим:
Для изотермических фургонов марки ГАЗель NEXT:
= 173910 0,64 = 111302,4 км.
Для изотермических фургонов на базе шасси марки КАМАЗ 4308:
= 61975,2 0,64 = 39664,13 км.
Для изотермических фургонов на базе шасси марки Ford Transit:
= 66402 0,64 = 42497,28 км.
При использовании программы 1С: ТЛЭ КОРП, коэффициент использования пробега вырастает с 0,64 до 0,79. Рассчитаем груженый пробег с применением 1С: ТЛЭ КОРП.
Для изотермических фургонов марки ГАЗель NEXT:
= 173910 0,79 = 137388,9 км.
Для изотермических фургонов на базе шасси марки КАМАЗ 4308:
= 61975,2 0,79 = 48960,4 км.
Для изотермических фургонов на базе шасси марки Ford Transit:
= 66 402 0,79 = 52457,58 км.
Определим разницу в производительных пробегах автотранспортных средств.
|
|
(3) |
Для изотермических фургонов марки ГАЗель NEXT:
= 137 388,9 - 111 302,4 = 26086,5 км.
Для изотермических фургонов на базе шасси марки КАМАЗ 4308:
= 48 960,4 - 39 664,13 = 9296,27 км.
Для изотермических фургонов на базе шасси марки Ford Transit:
= 52 457,58 - 42 497,28 = 9960,3 км.
Производительный пробег влияет на выполненную транспортную работу, которая в свою очередь фигурирует в формуле по нахождению себестоимости. Сравним показатели производительности до внедрения 1С: ТЛЭ КОРП и после.
|
|
(4) |
|
|
|
где 
– выполненная транспортная работа парка автотранспортных средств (ткм);
– средняя грузоподъёмность среднесписочного автомобиля (т).
Средняя грузоподъемность одного автомобиля определяется по формуле:
|
|
(5) |
|
|
|
где 
– общий тоннаж автопарка (т); 
– среднесписочное число автомобилей, (единиц).
= (1,53 + 1,53 + 1,53 +1,53 + 1,53 + 6,9 + 6,9 + 0,99 + 0,99) / 9 = 2,6 т
Для изотермических фургонов марки ГАЗель NEXT:
До внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 111 302,4 2,6 = 289386,24 ткм.
После внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 137 388,9 2,6 = 357211,14 ткм.
Для изотермических фургонов на базе шасси марки КАМАЗ 4308:
До внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 39 664,13 2,6 = 103126,74 ткм.
После внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 48 960,4 2,6 = 127297,04 ткм.
Для изотермических фургонов на базе шасси марки Ford Transit:
До внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 42 497,28 2,6 = 110492,93 ткм.
После внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 52 457,58 2,6 = 136389,7 ткм.
Повышение производительного пробега способствовало увеличению транспортной работы.
Определим экономический эффект от внедрения 1С: ТЛЭ КОРП. Для этого необходимо рассчитать себестоимость до и после внедрения.
Затраты на перевозку до внедрения 1С: ТЛЭ КОРП – 13 351 723,24 руб.
Затраты на перевозку после внедрения 1С: ТЛЭ КОРП (с учетом стоимости программы и обучения 188000 руб.) – 13539723,24 руб.
Себестоимость составит:
|
|
(6) |
|
|
|
где 
– общие затраты (руб); – выполненная транспортная работа парка автотранспортных средств (ткм).
До внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 13 351 723,24 / (289386,24 + 103 126,74 + 110492,93) = 13351723,24 / 503005,91 =
= 26,5 руб. / ткм.
После внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 13 539 723,24 / (357 211,14 + 127 297,04 + 136 389,7) = 13 539 723,24 / 620 897,88 =
= 21,8 руб. / ткм.
Доход транспортного процесса:
|
|
(7) |
|
|
|
где 
– тариф за выполненную транспортную работу (30 руб / ткм).
До внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 30 503005,91 = 15 090 177,3 руб.
После внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 30 620897,88 = 18 626 936,4 руб.
Прибыль транспортного процесса:
До внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
|
|
(8) |
|
|
|
= 15 090 177,3 - 13 351 723,24 = 1 738 454,06 руб.
После внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 18 626 936,4 - 13 539 723,24 = 5087213,16 руб.
Рентабельность транспортного процесса:
|
|
(9) |
До внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= (1738454,06 / 13 351 723,24) 100 = 13 %.
После внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= (5 087 213,16 / 13 539 723,24) 100 = 37,6 %.
Срок окупаемости:
|
|
(10) |
|
|
|
До внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 13351723,24 / 1738454,06 = 7,7 = 8 лет.
После внедрения 1С: ТЛЭ КОРП:
= 13539 723,24 / 5087213,16 = 2,6 = 3 года.
На основании экономических значений, видно, что внедрение автоматизированной системы увеличивает производительность, прибыль и рентабельность транспортного процесса.
4 Обсуждение и заключение
Проанализированные автоматизированные системы и программы для оптимизации перевозочного процесса выполняют огромный функционал, который способствует усовершенствованию транспортного процесса. По итогам анализа – рекомендована автоматизированная программа 1С: ТЛЭ КОРП, которая позволяет сокращать непроизводительный пробег автотранспортных средств, что влияет на повышение производительности транспортного процесса. В нашем примере показано, что использование 1С: ТЛЭ КОРП позволит уменьшить себестоимость и повысить рентабельность с 13 до 37 %.
1. Моросанова, А. А. Цифровая трансформация на транспорте: возможности развития и риски ограничения конкуренции [Текст] / А. А. Моросанова, А. И. Мелешина, О. А. Мар-кова // Современная конкуренция. - 2019. - Т.13. - № 3 (75). - С. 73-90.
2. Лопаткин, Г. А. Формирование процесса контроллинга в логистике на основе инновационных цифровых технологий [Текст] / Г. А. Лопаткин // Учет и статистика. - 2020. - № 2 (58). - С. 102-111.
3. Гребенкина, И. А. Текущее состояние и тенденции развития инфокоммуникацион-ной транспортной инфраструктуры в Российской Федерации [Текст] / И. А. Гребенкина, С. А. Гребенкина, А. Л. Благодир // Транспортное право и безопасность. - 2020. - № 1 (33). - С. 126-141.
4. Ананьева, Е. О. Проблемы цифровизации транспортной отрасли в России [Текст] / Е. О. Ананьева, П. В. Ивлев / Евразийский юридический журнал. - 2022. - № 10 (173). - С. 222-224.
5. Лабутина, Е. С. Перспективы развития стратегии внедрения «умных» технологий в системах транспорта [Текст] / Е. С. Лабутина // Устойчивое развитие науки и образования. - 2019. - № 10. - С. 17-24.
6. Федотов, А. В. Региональные проблемы развития транспортно-логистической си-стемы в Российской Федерации [Текст] / А. В. Федотов, А. А. Околелых // Вопросы регио-нальной экономики. - 2021. - № 2 (47). - С. 141-147.
7. Пугачев, И. Н. Стратегия инновационного развития автомобильного транспорта [Текст] / И. Н. Пугачев, Ю. И. Куликов, Г. Я. Маркелов // Автомобильный транспорт Даль-него Востока. - 2018. - № 1. - С. 238-241.
8. Покровская, О. Д. Автоматизация проектирования логистических цепей и их эле-ментов в свете цифровизации транспортной отрасли России [Текст] / О. Д. Покровская, Е. С. Куликов // Вестник транспорта. - 2020. - № 1. - С. 16-20.
9. Евстигнеев, И.А. Инфокоммуникационные сервисы на автомобильных дорогах [Текст] / И. А. Евстигнеев, В. В. Шмытинский // Транспорт Российской Федерации. - 2021. - № 5-6 (96-97). - С. 38-42.
10. Пустохин, Д. Телематические решения как инструмент совершенствования орга-низации грузоперевозок [Текст] / Д. Пустохин, А. Александрова, К. Любко // Логистика. - 2020. - № 5 (162). - С. 26-30.
11. Макеев, В. А. Порядок определения экономической эффективности развития транспорта в условиях применения цифровых технологий [Текст] / В. А. Макеев, Н. А. Ко-валева, Т. С. Лисицкая // Финансовая экономика. - 2019. - № 12.
12. Мачерет, Д. А. Транспорт и модернизация: теоретические аспекты взаимного влияния [Текст] /Д. А. Мачерет // Транспорт Российской Федерации. - 2021. - №3 (94). - С. 3-8.
13. Жуковская, И. Ф. Совершенствование систем перемещения грузов: необходи-мость дальнейшей цифровизации / И. Ф. Жуковская, М. А. Тобиен [Текст] // Проблемы тео-рии и практики управления. - 2022. - № 3. - С. 52-71.
14. Кильдишев, А. А. Определение эффективности общественного транспорта путем опроса населения / А.А. Кильдишев, Д.С. Рябчиков, В.В. Терентьев, К.П. Андреев // В сбор-нике: Приоритетные направления инновационного развития транспортных систем и инже-нерных сооружений в АПК. Материалы международной студенческой научно-практической конференции (Рязань, 17 февраля 2021 г.). - Рязань: РГАТУ, 2021. С. 217-220.
15. Шемякин, А. В. Комплексная цифровизация на предприятиях автомобильного транспорта: перспективы внедрения [Текст] / А. В. Шемякин, А. Б. Мартынушкин, О. В. Ло-зовая, Н. Н. Пашканг, В. В. Терентьев // Грузовик. - 2023. - № 6. - С. 30-34.
