UDK 656.13 Организация и эксплуатация автомобильного транспорта. Движение автомобилей. Общие вопросы
The criterion for the optimality of the transport process is a minimum of downtime and a maximum of mileage utilization. The purpose of routing is to determine the routes of cargo transportation, ensuring full fulfillment of the task in terms of volume and nomenclature of cargo, as well as achieving maximum load per kilometer. The article proposes to apply a logistics approach in the form of digitization of the transport process.
CARGO TRANSPORTATION, AUTOMATED PROGRAMS, MILEAGE, ROUTE, ECONOMIC INDICATORS OF TRANSPORTATION, LOGISTICS
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. Morosanova, A. A. Digital transformation in transport: development opportunities and risks of limiting competition / A. A. Morosanova, A. I. Meleshina, O. A. Markova // Modern competition. - 2019. T.13. - № 3 (75). - Pp. 73-90.
2. Lopatkin, G. A. Formation of the controlling process in logistics based on innovative digital technologies / G. A. Lopatkin // Accounting and statistics. - 2020. - № 2 (58). - Pp. 102-111.
3. Grebenkina, I. A. The current state and trends in the development of infocommunication transport infrastructure in the Russian Federation / I. A. Grebenkina, S. A. Grebenkina, A. L. Blagodir // Transport law and security. - 2020. - № 1 (33). - Pp. 126-141.
4. Ananyeva, E. O. Problems of digitalization of the transport industry in Russia / E. O. Ananyeva, P. V. Ivlev / Eurasian Legal Journal. - 2022. - № 10 (173). - Pp. 222-224.
5. Labutina, E. S. Prospects for the development of the strategy for the introduction of "smart" technologies in transport systems / E. S. Labutina // Sustainable development of science and education. - 2019. - No. 10. - PP. 17-24.
6. Fedotov, A.V. Regional problems of development of the transport and logistics system in the Russian Federation / A.V. Fedotov, A. A. Okolelykh // Issues of regional economy. - 2021. - № 2 (47). - Pp. 141-147.
7. Pugachev, I. N. Strategy of innovative development of automobile transport / I. N. Pugachev, Yu. I. Kulikov, G. Ya. Markelov // Automobile transport of the Far East. - 2018. - No. 1. - pp. 238-241.
8. Pokrovskaya, O. D. Automation of design of logistics chains and their elements in the light of digitalization of the transport industry of Russia / O. D. Pokrovskaya, E. S. Kulikov // Bulletin of Transport. - 2020. - No. 1. - PP. 16-20.
9. Evstigneev, I.A. Infocommunication services on highways / I. A. Evstigneev, V. V. Shmytinsky // Transport of the Russian Federation. - 2021. - № 5-6 (96-97). - Pp. 38-42.
10. Pustokhin D. Telematics solutions as a tool for improving the organization of cargo transportation / D. Pustokhin, A. Alexandrova, K. Lyubko // Logistics. - 2020. - № 5 (162). - Pp. 26-30.
11. Makeev, V. A. The procedure for determining the economic efficiency of transport development in the context of the use of digital technologies / V. A. Makeev, N. A. Kovaleva, T. S. Lisitskaya // Financial Economics. - 2019. - No. 12. - PP. 66-68.
12. Macheret, D. A. Transport and modernization: theoretical aspects of mutual influence /D. A. Macheret // Transport of the Russian Federation. - 2021. - №3 (94). - Pp. 3-8.
13. Zhukovskaya I. F. Improvement of cargo transportation systems: the need for further digitalization / I. F. Zhukovskaya, M. A. Tobien // Problems of theory and practice of management. - 2022. - No. 3. - pp. 52-71.
14. Kildishev A. A., Ryabchikov D. S., Terentyev V. V., Andreev K. P. Determining the effectiveness of public transport by interviewing the population // In the collection: Priority directions of innovative development of transport systems and engineering structures in the agro-industrial complex. Materials of the International Student Scientific and practical conference (Ryazan, February 17, 2021). - Ryazan: RGATU, 2021. pp. 217-220.
15. Shemyakin, A.V. Complex digitalization at automobile transport enterprises: prospects for implementation / A.V. Shemyakin, A. B. Martynushkin, O. V. Lozovaya, N. N. Pashkang, V. V. Terentyev // Truck. - 2023. - No. 6. - pp. 30-34.
