Один автомобиль сделал лишний крюк. Второй отправился в тот же район с неполной загрузкой. Третий приехал на точку раньше разрешённого времени и почти час ждал разгрузки. Каждая такая ситуация сама по себе может казаться несущественной. Но если подобное происходит ежедневно на парке из десятков машин, потери быстро превращаются в лишние километры, дополнительные рейсы, простои и часы работы диспетчеров.

Грузовые автомобили на маршрутах с лишним пробегом и дополнительными расходами на фоне логистической системы Softlex

Поэтому автоматическую маршрутизацию нередко связывают с сокращением транспортных расходов на 15–20%. Однако я бы не воспринимал эту цифру как гарантированный результат. Реальный эффект зависит от того, насколько эффективно компания планирует перевозки сейчас, какой у неё объём заказов, как загружен транспорт и сколько ограничений приходится учитывать. В одном случае основной резерв находится в сокращении пробега, в другом — в уменьшении числа рейсов, а в третьем — в простоях и ручном перепланировании.

Ниже я разберу, из чего складывается потенциальная экономия, где автоматическая маршрутизация чаще всего сталкивается с проблемами и почему одного подключения сервиса построения маршрутов недостаточно для полноценной автоматизации.

Чтобы оценить потенциал на собственных данных, можно использовать расчёт экономии от автоматической маршрутизации. Он позволяет посмотреть на пробег, стоимость километра, загрузку транспорта и другие показатели автопарка.

1. Лишний пробег: несколько процентов превращаются в тысячи километров

Первый и наиболее очевидный источник экономии — сокращение лишнего и холостого пробега. Чем больше автомобилей и точек доставки приходится планировать одновременно, тем сильнее даже небольшая оптимизация влияет на итоговые расходы.

Возьмём условный пример. Автомобиль проходит 250 км за смену. Если за счёт более эффективного планирования удаётся сократить этот показатель на 5%, экономия составит 12,5 км в день на одну машину. Для отдельного автомобиля это немного. Но если в парке 100 машин, речь уже идёт о 1 250 км ежедневно, или о 27 500 км за 22 рабочих дня.

Если для примера принять полную стоимость одного километра равной 45 ₽, то 27 500 км соответствуют примерно 1,24 млн ₽ расчётных затрат в месяц. Это не обещание такой экономии для конкретной компании: значения 5% и 45 ₽ здесь нужны только для того, чтобы показать механику расчёта.

Иллюстрация: сравнение оптимального маршрута и маршрута с лишним пробегом для грузового транспорта.

Перед автоматизацией я рекомендую зафиксировать простой базовый показатель: сколько километров приходится на одну выполненную доставку. Тогда после внедрения можно будет оценивать результат относительно собственной исходной ситуации, а не сравнивать его с рекламными обещаниями поставщика.

2. Неполная загрузка: компания оплачивает рейсы, которые могли не понадобиться

Вторая зона потерь менее очевидна. Представим две машины грузоподъёмностью по 10 тонн. Одна выходит на маршрут с шестью тоннами груза, вторая — с пятью. Все заявки выполнены в срок, поэтому с точки зрения операционной работы задача решена. Но для перевозки 11 тонн компания задействовала два автомобиля.

При ручном планировании диспетчер одновременно учитывает заявки, доступные машины, временные ограничения, направления и известные ему особенности перевозок. По мере роста количества заказов количество возможных комбинаций увеличивается, и человеку становится всё сложнее сравнивать их между собой и выбирать вариант с максимальной загрузкой транспорта.

Алгоритм может анализировать весь массив заявок одновременно и учитывать грузоподъёмность, объём кузова, направления, временные окна и другие ограничения. Поэтому результат оптимизации может выражаться не только в росте процента загрузки, но и в сокращении общего числа необходимых рейсов.

Например, если расчёт показывает, что тот же дневной объём при сохранении всех ограничений можно выполнить 48 машинами вместо 52, четыре автомобиля не потребуется выпускать на линию. Особенно заметным такой эффект бывает в компаниях, которые регулярно привлекают сторонний транспорт в периоды повышенной нагрузки.

3. Простои и ручное перепланирование

Иллюстрация: сравнение ручного и автоматического планирования маршрутов с простоями, ожиданием на точках и своевременной доставкой.

Короткий маршрут на карте ещё не означает экономичный рейс. Автомобиль может пройти минимальное расстояние, но приехать на точку за 40 минут до начала окна приёмки. В результате машина простаивает, водитель продолжает находиться на смене, а последующие доставки могут сместиться.

Поэтому при построении маршрутов важно учитывать не только расстояние между адресами. На итоговый результат влияют временные окна, продолжительность погрузки и разгрузки, характеристики автомобилей, длительность смены и другие реальные ограничения перевозки.

Отдельная проблема возникает после выхода транспорта на линию. Клиент может перенести время приёмки, машина — задержаться на складе, а в течение дня может появиться срочная заявка. Первоначальный план в такой ситуации перестаёт соответствовать реальности. Если фактические статусы не возвращаются в систему, диспетчеру приходится заново собирать информацию и перестраивать маршруты вручную.

Поэтому резерв здесь складывается сразу из двух составляющих: сокращения времени простоя транспорта и уменьшения объёма ручной работы диспетчеров в течение смены.

Где автоматическая маршрутизация чаще всего ломается

На демонстрации всё обычно выглядит просто: есть автомобили, точки на карте и кнопка «Оптимизировать». В реальной транспортной компании между заявкой и готовым маршрутом находятся ERP или 1С, TMS, справочники, телематика и множество внутренних правил. При этом часть этих правил может вообще нигде формально не храниться.

Например, диспетчер знает, что к определённому клиенту крупный автомобиль не проедет, на конкретный склад лучше не приезжать после 16:00, а некоторые типы груза нельзя объединять в одном рейсе. Для алгоритма этих правил не существует до тех пор, пока они не будут представлены в виде данных и ограничений.

То же относится к качеству исходной информации. Неверные координаты, устаревшие адреса, дубли в справочниках или неправильные характеристики автомобилей приводят к тому, что алгоритм может корректно решить задачу, но на некорректных исходных данных.

Поэтому перед внедрением я бы проверил как минимум три вещи: качество исходных данных, формализацию ограничений и возможность получать фактические статусы с линии.

Главная ошибка: маршрутизатор ≠ автоматизация маршрутизации

Компания может подключить сервис, загрузить в него Excel с заявками и получить оптимизированные маршруты. Но если диспетчер по‑прежнему выгружает данные из 1С, вручную подготавливает файл, загружает его в сервис, затем переносит назначения обратно и отдельно отправляет задания водителям, большая часть процесса остаётся ручной.

Получается, что алгоритм появился в цепочке, а сам рабочий процесс практически не изменился.

Полноценная автоматизация начинается там, где данные проходят весь цикл без повторного ручного ввода:

ERP / TMS → маршрутизация → водитель → фактическое выполнение → ERP / TMS.

Сравнение ручной маршрутизации через Excel и автоматизированного контура ERP/TMS, маршрутизации и водителя.

В таком варианте маршрутизатор становится частью операционного процесса: получает заявки из учётной системы, учитывает ограничения, передаёт задания водителям и получает обратно фактические статусы. Диспетчер при этом работает преимущественно с исключениями и изменениями, а не переносит одни и те же данные между несколькими системами.

Как понять, есть ли у вас резерв в 15–20%

Начинать проект с обещания «автоматизация сократит расходы на 20%» неправильно. Сначала нужно определить исходную точку: общий и холостой пробег, километры на одну доставку, загрузку автомобилей, количество машин и рейсов, расходы на привлечённый транспорт, простои и время, которое диспетчеры тратят на планирование.

Рассмотрим ещё один условный расчёт. Если парк проходит 500 000 км в месяц, а полная стоимость километра для модели составляет 45 ₽, получаем 22,5 млн ₽ расчётных затрат на этот пробег. Если моделирование показывает возможность сократить пробег на 7%, это 35 000 км, или около 1,575 млн ₽ в месяц при той же принятой стоимости километра.

Дополнительный эффект может появиться за счёт более высокой загрузки автомобилей, сокращения привлечённых рейсов и уменьшения ручной работы. Но возможен и другой результат: если маршруты уже хорошо оптимизированы, доступный резерв окажется значительно меньше.

Поэтому 15–20% — не гарантированный результат автоматизации. Это возможный масштаб эффекта в отдельных сценариях, который нельзя автоматически переносить на конкретную транспортную компанию без расчёта на её собственных данных.

Что сделать до внедрения

Для начала достаточно взять фактические данные хотя бы за несколько недель и определить базовые показатели. После этого можно выбрать один участок — например, регион, тип перевозки или группу автомобилей — и сравнить фактические маршруты с тем, как тот же объём можно было бы распределить при автоматическом планировании с сохранением действующих ограничений.

Такой тест позволяет оценить экономику ещё до запуска большого проекта. Если существенного резерва нет, компания не тратит ресурсы на автоматизацию ради самой автоматизации. Если эффект заметен, становится понятно, за счёт чего он возникает и какие системы потребуется связать между собой.

Итог

Экономический эффект автоматической маршрутизации появляется не просто потому, что алгоритм умеет строить более короткие линии на карте. Он складывается из вполне конкретных изменений: сокращения пробега, повышения загрузки автомобилей, уменьшения числа лишних рейсов и простоев, а также снижения объёма ручного планирования.

Если после внедрения диспетчер по‑прежнему выгружает заявки из 1С в Excel, переносит результаты обратно и самостоятельно перестраивает рейсы при каждом изменении, компания получает инструмент построения маршрутов, но не полноценную автоматизацию процесса.

На практике я бы поэтому оценивал не только качество самого алгоритма, но и весь контур работы с данными: от появления заявки до фактического выполнения доставки и возврата статуса в учётную систему. Именно на этом уровне становится понятно, насколько автоматизация действительно меняет экономику перевозок.

Чтобы сначала оценить потенциал на собственных показателях, используйте расчёт экономии от автоматической маршрутизации.