大規模小売業者のための3つの主要ルート計画戦略

小売業務がますます複雑になるにつれ、配送計画は物流サプライチェーン全体の不可欠な部分になります。

多くの企業が輸送管理システムを導入していますが、日々のルート計画とスケジューリングは大部分が手作業で行われています。これらの反復プロセスは長時間を消費し、非効率削減の努力を阻害します。

一般的な小売配送業務は、プライベートフリートとサードパーティロジスティクスプロバイダーの混合を使用して、複数の配送センターから店舗フルフィルメントを行います。いくつかの変数が、小売配送の最適ルート計画を卸売配送や配達とは異なるものにしています：

• 小売業者は自社店舗に配送するため、配送場所は安定しています。一方、注文数量は変動するため、同じルートが翌日には実行不可能になることがあります。
• 小売業者はしばしばDCから非常に広いエリアにサービスを提供します。他のB2Bディストリビューターとは異なり、特定のDCが複数の州をカバーすることがあります。そのため、より長い距離を扱うことに加え、小売業者は複数日、複数停車の配送も計画しなければなりません。
• トラックが各場所でより多くの時間を費やす傾向があるにもかかわらず、配送時間枠は依然としてかなり厳しいです。これにより柔軟性の余地がほとんどなく、最適な積載とルート計画が困難です。

大規模フリートベースの小売業者は通常、3〜10のDCから数百の店舗にサービスを提供し、30台以上のトラックのフリートを使用します。各トラックは、各店舗の距離と注文サイズに応じて、1回のトリップで3〜10回の停車を行います。

配送場所が安定していても、これらの場所への需要は日々大きく変動する可能性があります。異なるサービス時間と数量により、同じルート計画やDCから店舗への配送シーケンスを維持することが困難になります。その結果、プランナーは注文をトラックに割り当て、配送時間枠を満たすために必要な停車回数を把握するために長時間を費やす必要があります。長い計画時間と遅延配送の可能性に加え、プランナーは通常、適切なKPIを生成する追跡能力を持たないため、企業は不必要で過剰な走行距離を走ることがよくあります。

目標が、与えられた日の注文に対する最適ルート計画を達成する場合、プランナーはどの変数を考慮すべきでしょうか？

配送所要時間

前述のように、DCは都市配送と比較してより広い小売配送エリアをカバーし、配送完了に数日かかることがあります。プランナーは、開始時間とルートに基づいて正確な走行時間を維持する必要があります。また、単独ドライバーとチームの義務的な労働時間要件も考慮する必要があります。プランナーが異なる停車地間の走行時間をある程度予測できても、これらを変動するサービス時間と組み合わせ、停車シーケンスを切り替えながら両方を手作業で適切に整理するのは困難です。

配送時間枠

ほとんどの店舗には厳格な配送時間枠があり、トラックがいつ荷下ろししなければならないかを決定します。特定の店舗の平均時間枠は1〜3時間で、他の店舗と重なることがあります。トリップが数日かかるため、停車地の変動は、新しい情報を配送時間枠に組み込む必要があるプランナーにとって問題を生み出します。

サービス時間

各店舗での平均サービス時間は複数の理由で変動します。一部の店舗は他より忙しかったり、受入業務の効率が異なったりします。第二に、注文サイズが変動するためサービス時間も異なります。一般的な慣行によると、特定の店舗のサービス時間は通常30〜90分で変動します。厳しい配送時間枠と延長されたサービス時間も、停車数とシーケンスの入れ替えを難しくします。

したがって、プランナーはこれらすべての変数をバランスよく調整して、実行可能なルートと積載を得る必要があります。問題は、複数のトラックと交互の停車地を伴う注文の潜在的な組み合わせが数百、甚至は数千あることです。手作業ではこのプロセスに時間がかかりすぎます。

プランナーは、すべての停車地を配送時間枠に収める最適なソリューションを選択しなければなりません。人間の脳は単純にこれほど多くの変数をジャグリングして最適な計画を生み出せないため、遅延配送や過剰走行距離、トラックの過剰使用といった非最適な結果により、重大な非効率が発生する可能性が高いです。

車両ルーティング問題は単純なケースでは解決しやすいですが、上記のすべての制約を組み込むと、実生活で解決するのは困難です。最も難しいものの一つは、時間窓付き容量制約車両ルーティング問題です。このアルゴリズムの主な目的は、すべての配送時間枠とトラック容量制約を満たしながら、計画から最適な走行距離または走行時間を得ることです。我々の脳は大量データの解決に時間をかけすぎ、個人は過剰な走行距離を計画したり、トラックを多用したりして非最適な結果を得る可能性が高いです。

大量配送の問題を解決するルート計画ソフトウェアアプリケーションが多数存在します。多くは似た機能を持っているように見えますが、小売業者はすべての要件を考慮し、大量配送の目標に最も適したものを選ぶ際に慎重でなければなりません。複数の現実的な状況は学術論文でカバーされていません。したがって、一部のアプリケーション開発者はヒューリスティックアルゴリズムを構築する際に計画の現実を考慮しません。数週間分のデータでテストを行い、特定のソリューションが自社の運用に最適かどうかを確認するのが賢明です。

Vardan MarkosyanはLess PlatformのCEOです。