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

INTEBRIX • Диспетчеризация

Time windows & SLA:
окна доставки без “ручных костылей”

Временные окна и SLA превращают “просто маршрутизацию” в реальную диспетчеризацию. Intebrix строит исполнимый план рейсов с учетом окон, времени обслуживания, приоритетов и штрафов, а при изменениях — быстро пересчитывает и показывает что нарушится и почему.

Hard/soft окна: жесткие ограничения и “мягкие” окна со штрафами
SLA приоритеты: сервис-классы, срочность, правила обработки
Время обслуживания: погрузка/разгрузка, зависимость от объёма
Сценарии: cost vs SLA, что-если при добавлении/отмене точек
On-prem • Cloud в разработке • Пилот 2–6 недель • Интеграции: ERP / 1C / Excel / API

Что именно учитываем в “окнах”

Не только интервал времени. В реальности SLA — это набор правил, которые должны быть формализованы и посчитаны.

Окна и правила
Hard/soft окна, приоритетные интервалы, запреты и обязательные визиты.
Time windowsHard/SoftRules
Время обслуживания
Погрузка/разгрузка, подготовка документов, зависимость от объёма или SKU.
Service timeHandling
Штрафы и стоимость SLA
Штрафы за опоздание/ранний приезд, приоритеты клиентов, сервис-классы.
SLAPenaltiesPriorities
Почему “окна” ломают ручной план
Окна создают каскад ограничений: одна точка сдвигает цепочку посещений, меняет рейсы и загрузку парка. Поэтому важно не только “уложиться”, но и видеть причины, где нарушается SLA и что можно сделать.
Причины нарушений
Окна, сервис-тайм, парк, совместимость, расстояния, смены — всё фиксируется явно.
Список изменений при переплане
Что переехало в какие рейсы, что стало позже/раньше, какой KPI изменился.
Что можно оптимизировать
Дальше — не “магия”, а выбор цели. Обычно это компромисс.
Cost ↔ SLA
Дешевле маршруты или меньше опозданий? Intebrix позволяет сравнить сценарии.
Загрузка парка
Меньше машин/смен или выше сервис? Сценарии по доступности и типам ТС.
Приоритеты и сервис-классы
Кому “держим SLA любой ценой”, а где допустима просадка с объяснимым штрафом.

Как это работает на практике

Сначала фиксируем логику SLA и данных “как есть”, затем калибруем и запускаем режим перепланирования.

1
Формализуем SLA
Окна (hard/soft), приоритеты, штрафы, время обслуживания, правила раннего/позднего визита.
2
Калибруем “время в пути”
Матрица времени/расстояний или исторические рейсы. Важно, чтобы расчёт был устойчивым.
3
Считаем сценарии и регламент
Cost vs SLA, парк, окна. Настраиваем роли и правила, когда и как пересчитывать план.
Пилот: сначала “как сейчас”, потом сравнение
До пилота мы не обещаем “проценты”. Сначала фиксируем базовую линию на ваших данных, затем сравниваем сценарии.

KPI и сценарии: cost vs SLA

Окна почти всегда требуют компромисса. Система помогает выбрать управляемый вариант и понимать последствия.

Сервис
Доля точек в окне, опоздания по минутам, штрафы SLA, уровень сервиса по классам.
SLAOTIFPenalties
Стоимость
Пробег, время, стоимость рейса/часа/км, стоимость привлечения подрядчика.
CostDistanceTime
Операционность
Список изменений при переплане: что изменилось, где SLA просел и почему.
ReplanningExplainability
Хотите посмотреть на ваших окнах?
Покажем механику на примере, подскажем минимальные данные и предложим формат пилота под ваш регламент.

Какие данные нужны

Начать можно с минимума. Если часть параметров отсутствует — берём оценки и уточняем на пилоте.

Минимум
  • точки/адреса, окна (хотя бы интервал)
  • время обслуживания (оценка)
  • парк: типы машин, вместимость, доступность
  • заказы/заявки: объем/вес, приоритет
Желательно
  • матрица времени/расстояний или исторические рейсы
  • штрафы/стоимость SLA (или правила приоритетов)
  • ограничения по совместимости/загрузке
  • смены, ограничения по времени работы
Если данных нет
  • калибруем по истории (рейсы/факт времени)
  • фиксируем правила “как принято” и уточняем
  • поэтапно увеличиваем точность модели

FAQ по Time windows & SLA

Коротко и по делу: hard/soft окна, штрафы и что делать с “плохими” данными.

Чем отличаются hard и soft окна?

Hard окно нарушать нельзя: решение должно быть построено без опозданий/раннего прибытия (или точка исключается).

Soft окно допускает нарушение, но с понятным штрафом — так можно сравнить “дороже, но в окне” и “дешевле, но позже”.

Можно ли учитывать “ранний приезд” и ожидание?

Да. Ожидание до открытия окна учитывается как время (и при необходимости как стоимость), чтобы сценарии были реалистичны.

Что делать, если матрица времени/расстояний неточная?

На пилоте часто калибруем “время в пути” по истории. Можно начинать с приближений и затем уточнять — главное, чтобы модель была устойчивой и сравнимой между сценариями.

С чего лучше начать внедрение?
  • формализовать окна и время обслуживания (даже оценочно)
  • согласовать KPI (SLA/стоимость/парк)
  • посчитать базовую линию и 2–3 сценария
Made on
Tilda