INTEBRIX Optimization Platform
On-prem • Cloud в разработке Запросить демо

INTEBRIX • Диспетчеризация Подзадача

Load building:
укрупнение грузов и укомплектование машины

Load building — это сборка рейса так, чтобы он был исполнимым: учитываем вес/объём/паллеты, совместимость товаров, правила загрузки, приоритеты и окна. INTEBRIX помогает быстро собирать рейсы и сравнивать сценарии по KPI: стоимость, SLA, загрузка парка.

On-prem • Cloud в разработке Интеграции: ERP / 1C / Excel / API Пилот 2–6 недель

Правила загрузки: что обычно ломает “идеальные” рейсы

Если эти правила не учтены — план будет красивым, но не исполнимым. Поэтому фиксируем “как в жизни”.

Физические ограничения
Вес/объём/паллеты, секции, лимиты кузова, допустимые комбинации.
CapacityPallets
Совместимость
Температуры, запахи, опасные грузы, “нельзя вместе”, отдельные зоны.
CompatibilityRestrictions
Бизнес-правила
Приоритеты, обязательные отгрузки, закрепления, исключения и запреты.
PriorityPolicy

KPI, которые улучшаем через load building

Укрупнение влияет на стоимость рейса, потребность в парке и выполнение SLA.

Load factor
Загрузка по весу/объёму/паллетам: где “возим воздух”.
Utilization
Кол-во рейсов
Сокращение рейсов за счёт корректного укрупнения и совместимости.
Trips
Стоимость
Cost per order/stop/km и чувствительность к правилам загрузки.
Cost
SLA
Баланс загрузки и выполнения окон/приоритетов.
SLATime windows
Как подтверждаем эффект
На пилоте считаем базовую линию на ваших данных и сравниваем сценарии (правила загрузки, mix парка, окна). До пилота не обещаем “проценты” — сначала считаем.

Как мы считаем укрупнение в системе

Сначала ограничения, затем сборка рейсов и объяснение, почему часть заявок “не влезла”.

1
Данные
Заявки, характеристики грузов, парк, окна и базовая стоимость.
2
Ограничения загрузки
Совместимость, секции, лимиты, приоритеты, обязательные правила.
3
Сценарии
Сравниваем варианты по KPI: рейсы, cost, SLA, utilization.
Что часто даёт быстрый эффект
Три рычага, которые чаще всего улучшают загрузку.
Нормализация характеристик
Единицы измерения, упаковки, паллетизация — приводим к расчётному виду.
Совместимость и секции
Явные запреты + “как принято”: что можно/нельзя вместе и куда грузить.
Приоритеты
Что обязательно уехать сегодня, а что можно переносить без потери SLA.
Почему часть заявок не влезла
Система показывает причины — чтобы быстро принять решение.
Недостаток вместимости
По весу/объёму/паллетам или по секциям.
Несовместимость
Запреты на совместную перевозку, режимы, классы.
Окна и сменность
Физически нельзя успеть в окна без изменения плана/ресурса.

Какие данные нужны для старта

Начинаем с минимума. Если данные “грязные” — это нормальная часть пилота: делаем подготовку между источником и системой.

Минимум
  • заявки/заказы: точки, количество, вес/объём/паллеты (хотя бы оценочно)
  • парк: типы машин, вместимость/грузоподъёмность
  • базовые окна/приоритеты
Желательно
  • совместимость товаров и правила загрузки (простые матрицы)
  • секции/температурные режимы
  • стоимость: рейс/км/час, штрафы SLA
Если данных нет
  • берём историю рейсов и калибруем модель
  • стартуем с диапазонов и уточняем по факту
  • фиксируем правила “как принято” и постепенно усложняем

FAQ

Коротко: что такое load building и где границы модели.

Load building — это только “вместимость”?

Нет. Помимо веса/объёма/паллет важны совместимость, секции/режимы, окна и приоритеты — иначе рейс будет не исполним.

Что важнее: максимальная загрузка или SLA?

Зависит от бизнеса. Поэтому считаем сценарии: “минимальная стоимость”, “жёсткий SLA”, “баланс”. В каждом виден компромисс.

Можно начать, если данные “грязные”?

Да. Между источником данных и входом в систему обычно нужна подготовка: единицы измерения, упаковки, заполненность полей. Это нормальная услуга в пилоте.

Что будет на выходе пилота?

Рабочая модель (данные + правила), обученная команда и сравнение сценариев по KPI на ваших данных.

Дальше делаем Time windows?
Следующая страница: окна и SLA — чтобы закрепить исполнимость по времени.
Made on
Tilda