Trasa dostaw

Optymalizacja tras dostaw – algorytmy i narzędzia wspomagające logistykę

Zdarzyło się Wam kiedyś spojrzeć na dzienny plan tras kierowców i zadać sobie pytanie: „czy naprawdę nie dało się tego zaplanować lepiej?” My też to przeżywaliśmy. W miarę jak obsługiwanych punktów przybywało, a presja czasu rosła, manualne układanie tras przestawało wystarczać. Intuicja i doświadczenie dyspozytora są ważne – ale to już za mało, kiedy chcemy optymalizować koszty, skracać czas dostaw i redukować emisję CO₂.

Dlatego coraz częściej sięgamy po wsparcie algorytmów i nowoczesnych narzędzi IT. To one pozwalają nam patrzeć na trasę nie jak na linię między punktami A i B, lecz jak na złożoną układankę, w której trzeba uwzględnić ograniczenia czasowe, typ pojazdu, warunki drogowe, a nawet preferencje klienta.

W tym artykule chcemy przybliżyć, jak działają narzędzia do optymalizacji tras, na jakich algorytmach się opierają i jakie realne korzyści przynoszą w codziennej pracy.

Na czym polega optymalizacja tras?

Optymalizacja tras dostaw to proces, którego celem jest znalezienie najbardziej efektywnego sposobu pokonania określonej liczby punktów dostawy – tak, aby zużyć jak najmniej paliwa, spędzić jak najmniej czasu w trasie i dostarczyć towary zgodnie z oczekiwaniami klientów. To brzmi prosto, ale w rzeczywistości mamy do czynienia z klasycznym problemem matematycznym znanym jako problem komiwojażera – i to w wersji rozszerzonej, z tysiącami zmiennych.

Kiedy planujemy trasę, musimy uwzględnić:

  • liczbę pojazdów i ich ładowność,

  • godziny pracy kierowców,

  • czas dostępu do punktów (np. godziny otwarcia sklepów),

  • priorytety dostaw,

  • aktualną sytuację na drogach,

  • a nawet warunki pogodowe.

Wszystko to czyni z planowania tras zadanie idealne dla algorytmów – bo człowiek, choćby najbardziej doświadczony, nie jest w stanie analizować tylu zmiennych na raz.

Jakie algorytmy nas wspierają?

W narzędziach wspomagających optymalizację tras najczęściej wykorzystuje się kombinację kilku podejść:

  • algorytmy genetyczne, które „ewoluują” różne warianty tras, by znaleźć te najbardziej wydajne,

  • heurystyki i metaheurystyki, które nie szukają idealnego rozwiązania, ale bardzo dobrego – w akceptowalnym czasie,

  • algorytmy dokładne, jak programowanie liniowe, stosowane przy mniejszych zbiorach danych,

  • sztuczną inteligencję, zwłaszcza w systemach uczących się na podstawie przeszłych tras i danych historycznych.

Dzięki tym algorytmom możemy dziś nie tylko zoptymalizować jedną trasę, ale również zaplanować całą siatkę dostaw w skali regionu czy kraju – i to z uwzględnieniem zmieniających się na bieżąco danych.

Jakie narzędzia warto znać?

Na rynku dostępnych jest coraz więcej narzędzi wspierających planowanie tras. Niektóre z nich to rozbudowane platformy, inne – lekkie aplikacje dla małych flot. Oto kilka przykładów:

  • OptimoRoute – idealne dla firm dostawczych i serwisowych, oferujące wizualizację tras i zarządzanie kierowcami w czasie rzeczywistym,

  • Route4Me – bardzo popularne wśród kurierów i e-commerce, szybkie i intuicyjne,

  • Google OR-Tools – zestaw otwartoźródłowych algorytmów optymalizacyjnych, który można zintegrować z własnym systemem,

  • Transics / Webfleet / Verizon Connect – zaawansowane systemy klasy TMS, zintegrowane z monitoringiem pojazdów i analizą wydajności.

W naszej firmie korzystamy z rozwiązań, które pozwalają łączyć dane GPS, historię dostaw i prognozy ruchu drogowego, co znacząco skróciło średni czas realizacji dostawy i zredukowało koszty paliwa o kilkanaście procent.

Co zyskujemy, wdrażając optymalizację tras?

Po pierwsze – czas. Kierowcy nie muszą się już zastanawiać, którędy jechać – wszystko mają zaplanowane i zoptymalizowane. Po drugie – oszczędności. Mniej kilometrów to mniej paliwa, mniej zużycia pojazdu, mniej opóźnień. Po trzecie – lepsze doświadczenie klienta. Szybka, punktualna dostawa to dziś kluczowy element przewagi konkurencyjnej.

I co najważniejsze – dane. Dzięki narzędziom optymalizacyjnym zyskujemy wiedzę, która wcześniej była ukryta – o nieefektywnych trasach, opóźnieniach, problematycznych lokalizacjach. To pozwala nam stale się poprawiać.

Podsumowanie: algorytm jako nasz codzienny pomocnik

W logistyce nie chodzi już tylko o przewożenie rzeczy z punktu A do punktu B. Chodzi o to, by robić to szybciej, taniej, mądrzej – i właśnie dlatego optymalizacja tras staje się jednym z kluczowych filarów nowoczesnej logistyki.

Dziś, mając dostęp do odpowiednich danych i narzędzi, możemy uczynić z tego procesu nie tylko źródło oszczędności, ale też fundament dla bardziej zrównoważonej, ekologicznej i przewidywalnej sieci dostaw.

Transport morski i porty kontenerowe – rola w globalnym handluBlockchain w monitorowaniu łańcucha dostaw – rzeczywistość czy przyszłość?