INTEBRIX Optimization Platform
Запросить демо

Resources

Load building: почему «полный кузов» не значит «лучше»

“Соберём максимальную загрузку и будет хорошо” — одна из самых частых ловушек в планировании перевозок. На практике максимальная загрузка может ухудшить сервис (окна, сроки), увеличить ожидания и простои, “разогнать” нервозность плана и даже поднять совокупную стоимость обслуживания клиента. Правильная цель load building — не «полный кузов», а лучший баланс стоимость ↔ сервис ↔ устойчивость плана.

Запросить демо → Практика load building
Формат: аналитический разбор + практические принципы. Где уместно — опираемся на публичные исследования и кейсы.
Содержание
Load building
Что такое load building
Определение и место в контуре диспетчеризации.
Basics
Ловушка “полного кузова”
Почему максимальная загрузка не равна оптимуму.
Trade-offs
Метрики: что оптимизировать
Cost-to-serve, сервис, простои, пустые пробеги.
KPI
Практика: как делать load building
Пошаговый playbook + типовые ограничения.
Playbook
Эффекты и примеры
Что встречается в исследованиях и кейсах.
Effects
Источники
Исследования и материалы для углубления.
Links
Страница хаба → • Route optimization →

Термины глоссария в статье

Быстрые ссылки на определения (якоря) — чтобы читатель не терял контекст.

VRP VRPTW Fleet / Автопарк Service time Dwell time Empty miles SLA Penalties Совместимость грузов Waiting / ожидание окна Trip/Route / рейс
Если захочешь — можем позже добавить в глоссарий отдельный якорь под “Load building” как термин (сейчас он у вас представлен как отдельная страница-хаб, не как якорь-определение).

Что такое load building

Load building — это сборка заказов в рейсы/машины: какие заказы поедут вместе, в каком порядке, на каком типе ТС, с какими временными окнами и ограничениями по весу/объёму/паллетам/совместимости. В терминах исследований это частный случай shipment consolidation: управленческое объединение нескольких мелких отправок в более крупные ради экономии перевозки — но с побочными эффектами по сервису и времени цикла.

Какие входы нужны
Заказы (адреса, объём/вес/паллеты), ограничения совместимости, параметры автопарка, временные окна и SLA, время обслуживания точек, ограничения смен/доступности.
OrdersConstraints
Какие решения принимает алгоритм
Консолидация (что с чем), назначение ТС, порядок точек, допустимые ожидания окна, баланс загрузки, “что обязательно везти сейчас”, а что можно отложить.
AssignmentRouting
Почему это сложно
Потому что “оптимум по кузову” конфликтует с “оптимумом по сервису”. Load building почти всегда живёт рядом с VRP/VRPTW и ограничениями реальной операционной логистики.
VRPTime windows
Хаб: Load building → Хаб: Time windows →

Ловушка “полного кузова”: где логика ломается

Полная загрузка часто выглядит как “очевидная эффективность”, но в реальности — это лишь один показатель. В исследованиях по консолидации подчёркивают, что приоритет “сделать full truckload” не должен быть целью сам по себе: консолидация может удлинять цикл заказа и ухудшать сервис, а выигрыш по ставке перевозки съедается штрафами и косвенными затратами.

Цена ожидания
Чтобы “добить кузов”, вы ждёте дополнительный объём: это добавляет задержку, повышает риск выхода за окна, увеличивает простои на точках и снижает предсказуемость выполнения.
WaitingService risk
Сервис и штрафы
“Почти полный кузов сегодня” иногда лучше, чем “полный завтра”, если завтра вы платите penalties по SLA, теряете OTIF или ломаете закреплённые рейсы/графики.
SLAPenalties
Cost-to-serve важнее fill-rate
Два клиента могут иметь одинаковый объём, но радикально разный cost-to-serve из-за окон, расстояний, времени обслуживания, запретов совместимости и частоты “срочности”.
Cost-to-serveSegmentation
Главная мысль
Максимизация загрузки — это локальная цель. В логистике обычно нужно решать многокритериальную задачу: стоимость перевозки + стоимость сбоев/штрафов + стоимость ожидания/запасов + устойчивость расписания. Поэтому “полный кузов” должен быть не правилом, а результатом оптимального компромисса.
Multi-objectiveTrade-off

Метрики: что оптимизировать вместо “полного кузова”

Ниже — практичный набор KPI, который обычно делает решение “взрослым” для бизнеса.

Сервис
OTIF/OTD, доля попадания во временные окна, SLA-штрафы, доля “срочных” доставок и переназначений.
ServiceSLA
Производительность рейсов
Empty miles, пробег, число точек, время в пути, dwell time (простои), service time (время на точке), выработка на ТС/смену.
Empty milesDwell
Экономика
Стоимость рейса и стоимость стопа, cost-to-serve по клиентам/каналам, стоимость нарушений, эффект от консолидации vs стоимость ожидания (если вы “копите” заказы).
CostCost-to-serve
В академических определениях shipment consolidation подчёркивается: экономия на перевозке — основная мотивация, но она всегда имеет “обратную сторону” в виде задержек/влияния на сервис. Поэтому KPI должны быть сбалансированы.

Практика load building: пошаговый playbook

Если коротко: сегментируем заказы, задаём окна консолидации и оптимизируем “стоимость обслуживания”, а не “кузов”.

Шаг 1. Сегментация “must-ship vs can-wait”
Разделите заказы на критичные по сервису (must-ship) и допускающие консолидацию (can-wait). Это сразу снижает риск “копить кузов ценой SLA”.
Segmentation
Шаг 2. Задайте окна консолидации
Например: “консолидируем в течение 2–6 часов”, а дальше — отправляем. Это превращает load building в управляемое правило, а не в вечное ожидание “ещё одной паллеты”.
Consolidation window
Шаг 3. Учтите реальные ограничения
Совместимость грузов, параметры ТС, сервисное время на точке, простои/очереди, окна, доступность смен. Без этого “идеальная загрузка” на бумаге станет провалом на земле.
ConstraintsReality
Шаг 4. Оптимизируйте cost-to-serve
Считайте стоимость решения целиком: рейс + штрафы + риск срыва + ожидание. Тогда “неполный кузов” может быть правильным ответом.
Cost-to-serveTrade-off
Шаг 5. Правило “repair-first”
Если вы пересчитываете план из-за событий, сначала чините локально (repair), а полный пересчёт — по расписанию. Это снижает нервозность плана и “качели”.
StabilityRepair
Шаг 6. Внедрите governance
Кто и когда принимает решение “ждать/не ждать”, какие пороги по SLA, какие лимиты по перестройке маршрутов, что считается исключением. Без governance load building скатывается в ручные компромиссы.
Governance
Показать на демо →

Эффекты и примеры из источников

Важно: цифры зависят от отрасли, ставок, географии, дисциплины данных и политики сервиса. Ниже — ориентиры из публикаций.

“Full truckload не должен быть целью”
В работах по консолидации подчёркивают: строить FTL полезно, но это не универсальная цель — из-за влияния на цикл заказа и уровень сервиса. В статье мы используем это как базовый принцип дизайна KPI.
PrincipleTrade-off
Кейсы с “крупным” эффектом
В публичных материалах встречаются примеры, где консолидация/перенастройка программ отгрузки описывается как источник существенных улучшений (например кейс Nabisco со снижением транспортных затрат “вдвое” в пересказе источника). Это не “гарантия”, но хорошая вилка ожиданий.
CaseBenchmark
Модельные оценки “до 80%”
В некоторых постановках оптимизации LTL-консолидации в исследованиях встречаются оценки потенциала сокращения транспортных затрат “до 80%” — как верхняя граница в конкретной модели/условиях. Корректная бизнес-логика: на пилоте фиксировать baseline и измерять эффект по KPI.
OptimizationUpper bound
В этой статье мы сознательно не обещаем “проценты” как гарантию. Мы используем публичные вилки как ориентир, а эффект в реальности фиксируем через KPI (сервис/стоимость/устойчивость).

Источники и чтение

Подборка материалов, на которые можно опираться при подготовке и верификации тезисов.

  • Zaki Ali (2005): Shipment consolidation (анализ trade-off, примеры/оценки эффектов, тезис “FTL не всегда цель”). PDF
  • Çetinkaya (2000, JSTOR): формальная постановка shipment consolidation (определение, экономическая мотивация). Статья
  • “Comparison of Typical Shipment Consolidation Programs” (time/quantity/hybrid policies). Материал
  • Dynamic Directional Routing of Freight in the Physical Internet (2025): современный взгляд на баланс сервис ↔ консолидация. arXiv
Запросить демо → Вернуться на хаб →