Klienci są coraz bardziej zainteresowani robieniem zakupów przez Internet. Trend ten dotarł również do zakupów spożywczych. Zarządzanie flotą przy dostawie jedzenia powinno wykorzystywać najlepsze rozwiązania dla transportu.
Rynek internetowy jest rozwijającym się sektorem, stanowiącym znaczną część globalnego rynku. Na terenie 28 krajów członkowskich Unii Europejskiej, około 20% obrotów odbywa się za pośrednictwem handlu elektronicznego. Jak podano w raporcie Eurostat (2015) korzyści z handlu online są ogromne, zarówno dla sprzedawców, jak i nabywców. Wśród korzyści należy wymienić niższe koszty lub brak ograniczeń geograficznych związanych z transakcją kupna.
Sklepy są zmuszone otwierać się na sprzedaż online
Obecnie wszystkie główne sieci supermarketów zapewniają usługę zakupów online. Klienci dokonując zakupu artykułów spożywczych wybierają także okna czasowe dostawy. Zakupy online przynosi wiele korzyści. Spośród nich można wymienić: całodobowe godziny otwarcia sklepu internetowego, oszczędność czasu, czy brak potrzeby przewożenia ciężkich lub nieporęcznych przedmiotów.
Problem kierowania pojazdów (ang. Vehicle Routing Problem, ) można opisać jako utworzenie zestawu optymalnych tras. Zaplanowana jest ona z jednego lub wielu składów (magazynów), do wielu klientów, z zastrzeżeniem szeregu ograniczeń. Cel jest prosty: dostarczanie towarów wszystkim klientom, przy jednoczesnym minimalizowaniu kosztów tras i liczby pojazdów.
Dzięki uniwersalności wpisanej w DNA algorytmów VRP, powyższe korzyści mogą być osiągnięte w wielu branżach. W tym również w transporcie produktów spożywczych do klientów.
VRP usprawni dostawę do klientów
Manualne wyznaczanie tras dla pojazdów dostarczających przesyłki z produktami spożywczymi bez korzystania z algorytmów optymalizacyjnych oznacza wiele skomplikowanej pracy dla zespołu ds. operacji. W takiej sytuacji pracownicy muszą ręcznie ustalać i planować trasy dostawy. Ma to miejsce zazwyczaj rano w dniu dostawy. Podczas planowania, sprawdzane wszystkie wymagania dotyczące czasu dostawy dla przesyłek, które mają zostać dostarczone danego dnia.
Niestety w wielu wypadkach ręczne planowanie tras powoduje, że nie są one optymalne.
Przykład z rynku
Potrzebę stosowania algorytmów może zwizualizować przypadek firmy transportowej z Hongkongu: GoGoVan. Wykonanie nieoptymalnej trasy dla 100 punktów zajmowało jednemu pracownikowi około 1 godziny. W przypadku większej liczby punktów czas ten rósł. Jeżeli firma rośnie w siłę i zaczyna obsługiwać większą liczbę zamówień, manualne planowanie tras jest bardzo trudne i generuje masę błędów.
Ze względu na rosnącą popularność robienia zakupów spożywczych za pomocą aplikacji mobilnych lub platform internetowych, firmy dostarczające żywność muszą stawić czoła wielu wyzwaniom. Przede wszystkim, muszą znaleźć rozwiązanie, które ułatwi im planowanie tras. To kluczowe w przypadku, gdy firma jest nastawiona na powiększenie sprzedaży z zakupów online.
Problemy w dostawie zakupów do klientów
Przed firmami zajmującymi się dostawą żywności do klientów istnieje wiele wyzwań, którym muszą stawić czoła. Głównie borykają się z faktem, że produkty łatwo psujące się wymagają więcej inwestycji w infrastrukturę przechowywania i dostaw.
Przedsiębiorstwa, które zawierają takie towary w ofercie muszą dysponować specjalistycznymi pojazdami dostawczymi, wyposażonymi w chłodnie. Nie należy tego faktu ignorować. Może bowiem się wydawać, ze z produktami, które łatwo się psują, niewiele może się zdarzyć w trakcie transportu. Jednak należy wziąć pod uwagę, że kierowca rzadko kiedy jedzie ze sklepu prosto do klienta. Odwiedza on po drodze inne miejsca dostaw. Szczególnie latem, świeże produkty mogą z łatwością popsuć się w nagrzanym samochodzie. Do klienta mogą trafić w stanie, który nie spełnia standardów sklepu.
Inwestycje w pojazdy przystosowane do przewozu delikatnych produktów spożywczych wymagają dużej ilości kapitału. Dlatego ważne jest poszukiwanie oszczędności. Planowanie transportu w oparciu o VRP jest korzystne ze względu na ograniczenie kosztów transportu. Dodatkowo sprawia, że klient jest zadowolony z jakości i czasu dostawy.
Rozwiązanie jest proste. Aby zredukować problem nieefektywnej dostawy, firmy powinny wziąć pod uwagę kluczowe czynniki takie jak: czas i koszt dostawy. Stanowią one dla nich wyzwanie oraz są istotne jeśli chodzi o dostarczanie przesyłek tego samego dnia, w którym zostało złożone zamówienie.
Łatwe i szybkie zakupy online
Walmart
Branża detaliczna z każdym dniem staje się coraz bardziej zorientowana na klienta. Sklepy wprowadzają nowe funkcje i usługi, aby przyciągnąć więcej klientów. Na przykład sieć amerykańskich sklepów „Walmart” bada i rozwija sposoby na ułatwienie zakupów swoim klientom, którzy są często zajęci i nie mają czasu na zakupy.
W czerwcu 2016 roku, sieć „Walmart” uruchomiła projekt pilotażowy mający na celu przetestowanie dostaw żywności do klientów za pośrednictwem firm takich jak Uber i Lyft. Uwzględniał on w nim problem ostatniej mili. Walmart w ramach projektu opisał następująco przebieg procesu:
Klient składając zamówienie spożywcze w Internecie wybiera okno dostawy zgodne z jego preferencjami. Następnie zamówienie zostaje starannie skompletowane przez pracowników Walmart. Kolejno, zespół zamawia kierowcę Ubera bądź Lyft w celu dostarczenia zamówienia bezpośrednio do klienta, w sposób bezproblemowy i możliwie jak najbardziej wygodny dla osoby zamawiającej przesyłkę.
Woodman’s
Kolejnym amerykańskim detalistą świadczącym usługi dostaw produktów spożywczych jest market „Woodman’s” z stanu Wisconsin. Woodman’s Markets, firma sprzedająca produkty spożywcze w Wisconsin, ułatwia dostawę zamówień do domu za pośrednictwem swojej strony internetowej. Obecnie zamówienia są realizowane przy użyciu własnych pojazdów i kierowców Woodmana. Ponieważ popyt nie jest taki sam każdego dnia, Woodman musi mądrze zarządzać swoją flotą.
Jeżeli market Woodman zdecyduje się na zainwestowanie w flotę pojazdów, to biorąc pod uwagę maksymalny popyt, poniesie ogromne nakłady inwestycyjne. W sytuacjach niskiego popytu na świadczone przez nich usługi, będzie istniała nadwyżka pojazdów dostawczych. To generuje dodatkowe koszty.
Co jeśli Woodman zainwestuje w samochody dostawcze w oparciu o mniejszy popyt? Mogą wystąpić sytuacje, w których zbyt niska liczba pojazdów, czyli ograniczona pojemność aut, sprawi, że aby zrealizować zamówienie, normy ładunkowe będą musiały zostać przekroczone.
W innym przypadku sytuacja ta może prowadzić do utraty klientów ze względu na niedostateczny rozmiar floty pojazdów.
Woodman’s może podejść do tego problemu, przyjmując podobną strategię co Walmart. Mianowicie, może korzystać z usług zewnętrznych firm (rideshare) np. Uber, w celu zaspokojenia nadmiaru popytu.
Analiza problemu
Problematyczność związana z dostawą artykułów spożywczych Woodmana obejmuje określanie zestawu tras pod kątem minimalnego kosztu. Bierze też pod uwagę to, aby każdy klient był odwiedzany raz w określonym oknie czasowym. Każda trasa zaczyna się i kończy w magazynie (sklep spożywczy Woodmana).
Trasy mogą być przebyte przez pojazd należący do sklepu lub przez pojazd z firmy zewnętrznej. Każdy klient posiada określone zapotrzebowanie, wyrażone w liczbie standardowych kartonów. Pojazdy mają ograniczenia przepustowości, które mogą się różnić między pojazdami należącymi do sklepu i pojazdami należącymi do firm zewnętrznych. Przyjęta została praktyka polegająca na dostosowaniu rozmiaru floty należącej do średniego zapotrzebowania na dostawy. Pojazdy należące do firm zewnętrznych są przeznaczone do zaspokajania nadmiernego popytu, przekraczającego możliwości floty sklepowej.
Podsumowując, opisywany problem z dostawą żywności może być modelowany jako problem kierowania pojazdów, który uwzględnia okna czasowe i pojemność ładunkową pojazdów. Samochody sklepowe i te z zewnętrznych firm świadczących usługi transportowe, mogą mieć różne pojemności. Jest to heterogeniczny problem trasowania pojazdów z oknami czasowymi. Ograniczenia wymuszają konstruowanie optymalnych tras z uwzględnieniem pojemności pojazdu i okien czasowych. Powinny uwzględniać także wymóg dostarczania zamówień przez pojedynczy pojazd.