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

INTEBRIX • Подзадача диспетчеризации

Оптимизация маршрутов (Route Optimization):
стоимость, окна, SLA и ограничения

Эта страница про задачу маршрутизации (VRP): как построить рейсы и порядок посещения точек так, чтобы соблюсти временные окна, ограничения парка, правила обслуживания и минимизировать стоимость. INTEBRIX считает варианты и показывает, почему часть точек не укладывается, и что изменить, чтобы уложиться.

Окна / SLA: интервалы, время обслуживания, штрафы и приоритеты
Ограничения: вместимость/вес, смены, запреты, совместимость
Цели: cost / пробег / время / SLA / загрузка парка
Переплан: пересборка маршрутов при отменах/срочных заявках
On-prem • Cloud в разработке • Пилот 2–6 недель • Интеграции: ERP / 1C / Excel / API
Соседние подзадачи
Маршруты работают вместе с парком, укомплектованием и окнами.

Что получает диспетчерский контур

Не просто “маршруты на карте”, а исполнимые рейсы: с окнами, временем обслуживания, ограничениями и понятными причинами отклонений.

Маршруты с окнами
Учет time windows и SLA: видно, где опоздание и сколько “стоит” исправление.
TWSLA
Сборка рейсов
Распределение точек по машинам/сменам: емкость, вес, лимиты и правила.
TripsConstraints
Пояснимость
Почему “не укладывается”: какая точка, какое окно, где не хватает времени/ресурса.
ExplainExceptions
Перепланирование
Срочные заявки/отмена точки/поломка — пересчет и список изменений по рейсам.
ReplanDelta

Какие ограничения и правила поддерживаются

Модель маршрутизации строится “как в жизни”: ограничения фиксируются явно, чтобы результат был исполнимым.

Окна и сервис
То, что чаще всего ломает ручную диспетчеризацию.
  • time windows (интервалы доставки/забора)
  • время обслуживания на точке
  • ограничения по времени в пути/смене
  • SLA-приоритеты и штрафы
Парк и география
Что можно/нельзя назначать конкретной машине.
  • типы ТС, доступность по сменам
  • лимиты по весу/объему, ограничения по зонам
  • запреты: “эта точка только этим типом”
  • депо/старт/финиш, возврат
Сборка рейсов
Правила, которые влияют на распределение точек по рейсам.
  • максимум точек в рейсе / лимиты расстояния
  • парные задачи (pickup-delivery), порядок
  • группировка по зонам/клиентам/маршрутам
  • разрешение “разрывов”: что можно перенести
Карта / матрица
Откуда берём время/расстояние — и как жить без идеальной матрицы.
  • матрица времени/стоимости (таблица)
  • зональная матрица (укрупнение)
  • исторические факты (калибровка)
  • поэтапное улучшение точности

Какие KPI оптимизируем и сравниваем

На пилоте фиксируем базовую линию и считаем сценарии — сравнение по KPI на ваших данных.

Стоимость
Пробег/время/ставки, стоимость рейса, штрафы SLA, подрядчик vs свой парк.
CostDistanceRate
Сервис и SLA
Процент выполненных в окне, опоздания, ранние приезды, соблюдение приоритетов.
SLAOn-timePenalties
Загрузка ресурсов
Сколько нужно машин/смен, где перегруз, где простаивание и что даёт перенос.
FleetUtilizationShifts
Важно про реалистичность
Чтобы KPI были честными, в модели должны быть зафиксированы реальные правила: окна, сервисное время, смены, запреты и лимиты. Поэтому на старте мы всегда начинаем с ограничений и качества данных.

Пилот маршрутизации

До пилота не обещаем “проценты”. Сначала считаем базовую линию на ваших данных, затем сравниваем сценарии и делаем выводы.

Шаг 1
Цель пилота + KPI + контур
Согласуем: cost/SLA/парк/окна, географию, типы рейсов, ограничения.
1–2 созвона • 30–60 минут
Шаг 2
Данные и подготовка
Выгрузки/таблицы → расчётный вид. При необходимости делаем кастомную подготовку данных.
3–7 дней
Шаг 3
Ограничения и калибровка
Окна, сервис, смены, лимиты, запреты. Настройка матрицы времени/стоимости.
1–2 недели
Шаг 4
Сценарии и сравнение
Считаем варианты: cost vs SLA, парк vs подрядчик, изменение правил и окон.
1–2 недели
Шаг 5
Обучение и запуск режима
Команда сама считает сценарии и переплан. При необходимости подключаем сопровождение на период стабилизации.
2–5 сессий
Хотите быстро понять, взлетит ли маршрутизация?
Скиньте пример выгрузки заявок/рейсов и правила окон — предложим формат пилота.

Какие данные нужны для старта

Можно стартовать с минимума. Если матрица/правила “не идеальные” — начнем с оценок и уточним по результату.

Минимум
  • точки: адрес/координаты, зона, ограничения доступа (если есть)
  • заявки: точка, объем/вес, окно (если есть), приоритет
  • парк: тип ТС, вместимость/вес, доступность (смена)
Желательно
  • время обслуживания на точке
  • матрица времени/расстояний или исторические факты
  • штрафы/приоритеты SLA, стоимость рейса/км/час
Если данных нет
  • стартуем с зон/укрупнения и калибруем по истории
  • фиксируем правила в простом виде (ограничения/запреты)
  • поэтапно повышаем точность (без остановки проекта)

FAQ по оптимизации маршрутов

Коротко и по делу: что считается, как жить с неидеальными данными и что будет на выходе пилота.

Это VRP? Чем отличается от “маршрутов на карте”?

Да, это постановка VRP (Vehicle Routing Problem): система подбирает распределение точек по рейсам и порядок посещения с учетом окон, сервиса, смен и ограничений. “Маршруты на карте” обычно не гарантируют исполнимость и не объясняют отклонения.

Можно начать без идеальной матрицы времени/расстояния?

Да. Часто стартуем с зональной матрицы или исторических фактов и калибруем модель. Важнее начать считать сценарии и фиксировать правила.

Сколько времени занимает пересчет маршрутов?

Зависит от масштаба (точки/машины/правила). Типично — минуты, а не часы ручной перекладки. Ключевое — после пересчета есть список изменений и причины.

Какие интеграции доступны?

На пилоте часто начинаем с выгрузок из ERP/1C/Excel, затем автоматизируем обмен через API/таблицы там, где это реально экономит время.

Что будет на выходе пилота?
  • настроенная модель маршрутизации (данные + ограничения)
  • сравнение сценариев по KPI на ваших данных
  • обученная команда + регламент перепланирования
Хотите проверить маршрутизацию на ваших данных?
Покажем механику, подскажем минимальный набор данных и предложим формат пилота.
Made on
Tilda