Планирование и оптимизация маршрутов — динамическая маршрутизация
Задача маршрутизации (VRP): как построить рейсы и порядок посещения точек, соблюдая временные окна, ограничения парка, правила обслуживания и минимизируя стоимость. INTEBRIX — планирование маршрутов ПО и система оптимизации маршрутов доставки с фокусом на внедрение: помогаем пройти путь от данных и правил до рабочего регламента перепланирования. Система показывает, почему часть точек не укладывается, и что изменить (окна, парк, правила), чтобы уложиться по SLA.
On-prem • Cloud • Пилот 2–6 недель • Интеграции: ERP / 1C / Excel / API
Что получает диспетчерский контур от системы оптимизации маршрутов
Не просто "маршруты на карте", а исполнимые рейсы: с окнами, временем обслуживания, ограничениями и понятными причинами отклонений.
Учет time windows и SLA: видно, где опоздание и сколько "стоит" исправление.
Распределение точек по машинам/сменам: емкость, вес, лимиты и правила.
Почему "не укладывается": какая точка, какое окно, где не хватает времени/ресурса.
Срочные заявки/отмена точки/поломка — пересчет и список изменений по рейсам.
Модель маршрутизации: ограничения и правила
Чтобы результат был исполнимым, ограничения фиксируются явно: окна, сервис, смены, запреты, совместимость.
Time windows (интервалы доставки/забора), время обслуживания на точке, ограничения по времени в пути/смене, SLA-приоритеты и штрафы.
Типы ТС, доступность по сменам, лимиты по весу/объему, ограничения по зонам, запреты назначения, депо/старт/финиш.
Максимум точек в рейсе, лимиты расстояния, парные задачи (pickup-delivery), группировка по зонам/клиентам.
Матрица времени/стоимости, зональная матрица (укрупнение), исторические факты (калибровка), поэтапное улучшение точности.
Какие данные нужны
Можно стартовать с минимума. Если часть данных в беспорядке — используем упрощения и уточняем по мере работы.
Точки: адрес/координаты, зона. Заявки: точка, объем/вес, окно, приоритет. Парк: тип ТС, вместимость/вес, доступность (смена).
Время обслуживания на точке, матрица времени/расстояний или исторические факты, штрафы/приоритеты SLA, стоимость рейса/км/час.
Стартуем с зон/укрупнения и калибруем по истории. Фиксируем правила в простом виде. Поэтапно повышаем точность без остановки проекта.
Какие KPI оптимизируем и сравниваем
На пилоте фиксируем «как сейчас», затем сравниваем сценарии.
Пробег/время/ставки, стоимость рейса, штрафы SLA, подрядчик vs свой парк.
Процент выполненных в окне, опоздания, ранние приезды, соблюдение приоритетов.
Сколько нужно машин/смен, где перегруз, где простаивание и что даёт перенос.
Материалы по теме
Почему "окна" — главный источник неукладки, и как считать штрафы/компромиссы.
Совместимость, секции, приоритеты и окна — почему консолидация часто ломает SLA.
Откуда берутся empty miles и ожидания, и как сценарии меняют потребность в парке.
Контекст задачи
Для сложных сетей доставки важна динамическая маршрутизация: программа оптимизации маршрутов должна быстро пересчитывать рейсы при новых заявках, отменах и изменениях окон. Это снижает ручные "пожарные" действия и повышает управляемость SLA в течение дня.
FAQ
Это VRP? Чем отличается от "маршрутов на карте"?
Это система планирования маршрутов (ПО) или визуализация?
Чем отличается от TMS/мониторинга/навигатора?
Можно начать без идеальной матрицы времени/расстояния?
Сколько времени занимает пересчет маршрутов?
Можно работать через Excel/1C и потом автоматизировать интеграции?
Что будет на выходе пилота?
Готовы оптимизировать?
Запустим пилот на ваших данных за 2-6 недель. Покажем baseline и измеримый эффект.
Запросить демо