INTEBRIX Optimization Platform

Логистика / диспетчеризация транспорта Подзадача

Fleet utilization — управление автопарком и загрузкой рейсов без потери SLA

Fleet utilization — это не только “загрузка по объёму/весу”, а управление реальной исполнимостью: смены, пустые пробеги (empty miles), простои на точках и соответствие типа ТС спросу (fleet / fleet mix). INTEBRIX как маршрутизация доставки система внедрение уровня: строит исполняемый план рейсов (trip/route) и позволяет сравнивать сценарии: сменность, закрепления, зоны, свой парк/подрядчик — с понятным эффектом по KPI (стоимость / сервис / utilization).

Планирование рейсов система: распределение точек по сменам/ТС с учётом правил и окон
Диспетчеризация “как в жизни”: вместимость, совместимость, лимиты времени/дистанции
Оптимизация логистики (VRP): cost/SLA/пробег/загрузка — сравнение сценариев
Пояснимость: почему “не сходится” парк и где теряется utilization
On-prem • Cloud в разработке • Пилот 2–6 недель • Интеграции: ERP / 1C / Excel / API
Соседние подзадачи
Использование парка работает вместе с маршрутизацией, сборкой рейсов и окнами (VRPTW).

Термины по теме fleet utilization

Короткие определения ключевых понятий — чтобы быстрее ориентироваться в логике диспетчеризации.

Когда использование автопарка “не сходится”

Типовые симптомы: парк большой, а “не хватает”; пробег растёт; SLA держится только за счёт переработок; диспетчеры постоянно “перекладывают” рейсы вручную. Часто корень — в окнах и SLA, времени на точке и неверных правилах закреплений.

Недозагрузка рейсов
Много рейсов с низкой загрузкой по весу/объёму — “возим воздух”. Обычно лечится связкой load building + правила совместимости.
Load factorConsolidation
Пустые пробеги и простои
Empty km, ожидания на точках, несостыковка окон и сменности — из-за этого падает оптимизация загрузки транспорта система даже при “правильных” маршрутах.
Empty kmWaiting
Неверный fleet mix
Типы ТС не соответствуют спросу (объём/вес/условия), из-за этого нужен “лишний парк”.
Fleet mixDemand fit

KPI fleet utilization: что оптимизируем и сравниваем

Фиксируем базовую линию на ваших данных и сравниваем сценарии — без “процентов до пилота”. Это особенно важно, если вы рассматриваете управление перевозками система программа вместо таблиц/ручных правил.

Загрузка рейса
Вес/объём/паллеты, совместимость, доля недозагрузки по типам ТС.
Load factor
Использование смен
Доля времени в работе, перегрузы/простой по сменам и направлениям.
ShiftUtilization
Пробег и “пустые”
Empty km, лишние перегонки, неэффективные плечи и возвраты.
DistanceEmpty km
SLA и стоимость
Соблюдение окон, штрафы, cost/км/час/рейс, подрядчик vs свой парк.
SLACost
Главная мысль
Utilization улучшается только если ограничения зафиксированы честно: окна, сервис-тайм, смены, запреты, лимиты. Поэтому начинаем с правил — и только потом оптимизируем.

Как INTEBRIX повышает использование автопарка

Сначала формализуем “как реально работает транспорт”, затем делаем планирование рейсов и считаем сценарии. На практике это и есть оптимизация маршрутов доставки система внедрение — когда правила, данные и KPI сходятся в одном контуре.

1
Контур данных
Заявки/точки, окна, парк и смены, базовые нормы времени и стоимости.
2
Ограничения и правила
Вместимость/вес, совместимость, закрепления, лимиты по времени/дистанции, депо, правила “свой парк vs подрядчик”.
3
Оптимизация и сравнение
Считаем план, сравниваем SLA/cost/empty km/load factor, выбираем рабочий режим и регламент перепланирования.
Что чаще всего “съедает” utilization
Факторы, которые обычно дают основной вклад в потери.
Несостыковка окон и смен
Окна точек не “ложатся” на сменность — начинаются простои и лишние рейсы. Это частый кейс VRPTW (термин).
Fleet mix
Неподходящие типы ТС → недозагрузка и “нужен ещё парк”.
Пустые плечи
Нет возвратных загрузок или неверное закрепление зон/кластеров.
Какие артефакты получает команда
Чтобы управлять диспетчеризацией без ручной “магии”.
Utilization по сменам/ТС
Где перегруз/простой и какая потребность в парке в пике.
Причины потерь
Окна, сервис-тайм, совместимость, лимиты по времени/дистанции, закрепления — с пояснениями “почему так”.
Сравнение сценариев
Сводка KPI: SLA, cost, пробег, empty km, load factor, парк/смены.

Сценарии “что-если” для управления автопарком

Не один “идеальный план”, а управляемые сценарии под ограничения и бизнес-правила. Если вы хотите заказать планирование рейсов и увидеть эффект на своих данных — начинаем с базовой линии и 2–3 сценариев.

Сменность и доступность
Добавить/снять смены, изменить графики, учесть ремонты и ограничения по времени рейса.
ShiftsAvailability
Перераспределение зон
Балансировка кластеров между машинами/сменами для снижения пробега и роста SLA.
ZonesBalance
Свой парк vs подрядчик
Где выгоднее отдать на подряд, а где — перестроить закрепления и режимы своего парка.
OutsourceCost
Хотите проверить fleet utilization на ваших данных?
Скиньте пример выгрузки заявок/парка/окон — предложим формат пилота и минимальный набор данных.

FAQ по fleet utilization

Коротко: что измеряем, почему “машин много, а не хватает” и как стартовать с неидеальными данными.

Fleet utilization — это просто “загрузка по объёму/весу”?

Нет. Это ещё использование времени смен, простои, пустые пробеги и соответствие типов ТС спросу (fleet mix). Поэтому “оптимизация маршрута” без учёта парка и окон часто даёт иллюзию результата.

Почему “парк большой, а машин не хватает”?

Частые причины: несостыковка окон и сменности (VRPTW), неверный fleet mix, закрепления/зоны, простои на точках, лимиты по времени рейса. Сценарии показывают вклад каждого фактора.

Можно начать, если часть данных неточная?

Да. Стартуем с оценок/диапазонов (время обслуживания, скорость, стоимость), затем уточняем по факту. Важнее быстро начать считать сценарии и фиксировать правила.

Как интегрируемся с учётными системами?

Обычно начинаем с выгрузок (Excel/таблицы), затем автоматизируем через API/ETL там, где это экономит время. Подготовка данных между источником и системой — нормальная часть внедрения.

Хотите проверить на ваших рейсах и парке?
Покажем механику, зафиксируем правила и посчитаем 2–3 сценария по KPI.