Firma ma do rozwiezienia towar do 50 odbiorców. Do dyspozycji są 4 samochody. Część klientów przyjmuje dostawy wyłącznie rano, część wymaga wcześniejszego awizowania, a każdy postój zajmuje od kilku do kilkudziesięciu minut. Dla planisty oznacza to jedno pytanie: Jak ułożyć trasy, żeby wszystkie dostawy zostały zrealizowane na czas, kierowcy nie pracowali po godzinach, a flota nie jeździła niepotrzebnych kilometrów?

Jeszcze kilkanaście lat temu takie zadania rozwiązywano ręcznie. Dziś zajmują się tym algorytmy. Powód jest prosty – liczba możliwych wariantów tras bardzo szybko staje  się zbyt duża, aby przeanalizować ją bez wsparcia komputera.

Od problemu komiwojażera do rzeczywistych dostaw

Jednym z najbardziej znanych problemów optymalizacyjnych jest problem komiwojażera. Jego założenie jest proste: należy odwiedzić wszystkie wskazane punkty i znaleźć najkrótszą możliwą trasę. Brzmi niewinnie, ale już dla 10 punktów istnieje ponad 3,6 miliona możliwych wariantów. Przy 50 adresach sprawdzenie wszystkich możliwości nie ma praktycznego sensu. Tyle że firmy transportowe, dystrybucyjne czy serwisowe nie rozwiązują problemu komiwojażera. Ich zadanie jest znacznie trudniejsze.

Najkrótsza trasa nie oznacza najlepszego planu

Załóżmy, że jeden klient przyjmuje dostawy wyłącznie między 8:00 a 10:00. Drugi potrzebuje 30 minut na rozładunek. Trzeci znajduje się w strefie, do której nie może wjechać każdy pojazd.

Do tego dochodzą:

• godziny pracy kierowców,
• pojemność samochodów,
• kolejność dostaw,
• lokalizacje magazynów,
• podział pracy pomiędzy flotę.

W efekcie celem nie jest znalezienie najkrótszej trasy, ale znalezienie planu, który da się zrealizować. To właśnie dlatego systemy planowania tras rozwiązują tzw. Vehicle Routing Problem (VRP) – problem wyznaczania tras dla wielu pojazdów przy uwzględnieniu rzeczywistych ograniczeń operacyjnych.

Systemy do planowania i optymalizacji tras takie jak Routimo analizują jednocześnie dziesiątki parametrów związanych z realizacją dostaw i wizyt terenowych. Dzięki temu możliwe jest nie tylko wyznaczenie najkrótszej drogi, ale przede wszystkim przygotowanie planu, który można wykonać w rzeczywistych warunkach pracy.

Dlaczego Google Maps nie wystarcza?

Popularne aplikacje nawigacyjne świetnie sprawdzają się podczas podróży z punktu A do punktu B. Problem pojawia się wtedy, gdy trzeba zaplanować cały dzień pracy dla kilku pojazdów i kilkudziesięciu adresów.

System planowania tras musi wiedzieć nie tylko dokąd jechać, ale również:

• kiedy można zrealizować dostawę,
• ile czasu zajmie obsługa klienta,
• który pojazd powinien obsłużyć dane zlecenie,
• czy kierowca zdąży wrócić przed końcem zmiany.

To zadanie wymaga znacznie bardziej zaawansowanych obliczeń niż standardowa nawigacja.

Algorytm jest tylko tak dobry, jak dane, które otrzyma

Często mówi się o algorytmach i sztucznej inteligencji. Znacznie rzadziej mówi się o danych. Tymczasem to właśnie dane decydują o jakości planu. Błędny adres klienta, nieaktualne godziny przyjęć lub źle oszacowany czas rozładunku wystarczą, aby nawet najlepiej policzona trasa przestała odpowiadać rzeczywistości. Dlatego systemy do planowania i optymalizacji tras uwzględniają nie tylko lokalizacje punktów, ale również harmonogramy pracy, okna czasowe, czasy obsługi oraz parametry pojazdów. Im dokładniejsze dane wejściowe, tym lepsze decyzje może podjąć algorytm.

Czy sztuczna inteligencja rozwiąże ten problem?

AI coraz częściej wspiera logistykę, ale nie zastępuje matematyki. Modele sztucznej inteligencji potrafią przewidywać opóźnienia, analizować historyczne przejazdy czy identyfikować powtarzające się wzorce. Nadal jednak ktoś musi wyznaczyć trasę uwzględniającą dziesiątki ograniczeń operacyjnych. Dlatego fundamentem planowania pozostają algorytmy optymalizacyjne oraz dane opisujące rzeczywiste warunki pracy.

Matematyka ukryta za każdą trasą

Dobrze zaplanowana trasa wygląda niepozornie. Kierowca otrzymuje listę punktów i rusza w drogę. Za tym prostym planem stoją tysiące obliczeń wykonywanych w ciągu kilku sekund. To dzięki nim firmy są w stanie codziennie planować dziesiątki lub setki dostaw, ograniczać liczbę przejechanych kilometrów i lepiej wykorzystywać dostępne zasoby. Rozwiązania takie jak Routimo pokazują, że matematyka i algorytmy nie są wyłącznie zagadnieniem akademickim. Każdego dnia pomagają organizować dostawy, wizyty handlowe i pracę flot, umożliwiając realizację zadań, które jeszcze kilkanaście lat temu wymagały wielu godzin ręcznego planowania.