Посмотрите вокруг. Есть высокая вероятность того, что какие-то из окружающих вас предметов прибыли к вам по морю. 90% товаров в мире перемещается по океану, зачастую на ужасно огромных грузовых судах: длина четыреста метров, масса 250 тысяч тонн, вмещают в себя 12 тысяч контейнеров суммарной стоимостью в миллиард долларов. В отличие от самолётов, поездов и грузовых автомобилей, грузовые суда работают практически непрерывно, двигаясь по цикличным маршрутам в океанах.
Но какими же будут наилучшие, наиболее оптимальные маршруты таких судов? Для специалиста по computer science это задача из теории графов; для бизнес-аналитика — это задача цепочки поставок. Если её решить плохо, то контейнеры будут простаивать в портах, суда впустую тратить время в открытом море, неспособные причалить, а в конечном итоге подорожают товары из-за того, что поток физических ценностей замедлится и станет менее предсказуемым. Каждой занимающейся контейнерными перевозками компании приходится справляться с этими задачами, но обычно они решаются по отдельности. При их комбинировании сложность умножается; насколько нам известно, эту задачу так пока и не удалось решить для самых крупных контейнерных операций (500 судов и 1500 портов).
Команда Operations Research с гордостью представляет Shipping Network Design API, реализующий новое решение этой задачи. Наша методика лучше масштабируется, позволяя находить решения задач цепочек поставок общемирового уровня, будучи при этом быстрее, чем все остальные известные решения. Она способна удвоить прибыль компании-перевозчика, доставлять на 13% больше контейнеров, задействуя при этом на 15% меньше судов. В этой статье мы расскажем, как нам это удалось.
