Сэкономить на транспорте

Небольшим компаниям и частным предпринимателям выжить в то время,когда даже сильные игроки уходят с рынка, не выдержав экономического пресса, нелегко. Но,возможно, дело не в размере и мощи предприятия, а в правильной постановке бизнеса? Если в более «сытое» время можно не так внимательно следить за расходами и тратами, то сейчас на счету каждая копейка. Хотя, по большому счету, она должна быть на счету всегда. Не будем ссылаться на препятствующие этому проблемы – просто обозначим их и попытаемся решить.

Например, попробуем сэкономить средства при транспортировке товаров. И обратимся за консультацией к людям, которые в своей профессиональной деятельности постоянно сталкиваются с решением подобных вопросов. Сегодня нашим визави будет директор компании «Транс Сис» Александр Мезенцев. Практика показывает, что экономия может начаться уже при приеме заказов, который сам по себе вроде бы не имеет отношения к транспортной логистике. Как обычно происходит этот процесс? Торговый представитель (ТП) предлагает (возможно, даже навязывает) клиенту товар и оформляет заказ на поставку. Когда же машина привозит заказанное в торговую точку, начинается разгрузка и прием, ТП при этом не присутствует. И именно в этот момент, как правило, возникают разногласия: чего - то, оказывается, привезли меньше, а чего - то – больше, чем нужно.

Все это происходит потому, что небольшие магазины не имеют автоматизированных систем и часто не ведут учет заказов. Товаровед вполне может через некоторое время не помнить точно, какие позиции и в каких количествах заказывал. Или же заказ сделал один сотрудник, а машина приходит в смену другого. Но, так или иначе, часть товара приходится возвращать, а это – дополнительные и, к тому же, непродуктивные затраты. Получается, что логистическая цепочка сработала впустую: операторы создали заказ, на складе его собрали, загрузили, машина отвезла – а потом должна частично забирать назад и снова везти на склад. Это опять сопровождается оформлением документов, затратами на доставку, прием, размещение и пр.

– Причем иногда это не ошибка, а осознанная акция торговых представителей, направленная на увеличение показателей продаж по количеству или ассортименту, – считает А. Мезенцев. – Но многие руководители этой проблемы не замечают. Если же взять эти вопросы под контроль, можно значительно сократить объемы возвратов и, соответственно, непродуктивных затрат.

Немалую экономию может принести и взвешенный подход к составлению маршрутов. Многие компании используют так называемый региональный метод: делят город на районы, составляют справочник клиентской базы с привязкой к ним и формируют заказы с учетом того, в каком районе находятся торговые точки. За каждым районом закрепляется автомобиль, который и осуществляет доставку. Зачастую этот метод оправдывает себя. Но если объемы продаж в районе колеблются, машина, обслуживающая его, то недогружена, то вынуждена делать за день 2–3 рейса. Т.е. из - за непропорционального распределения заказов транспорт не всегда используется эффективно.

Программные продукты, которые рассчитывают оптимальные маршруты доставки, примерно в 70% случаев поддерживают разделение на районы. Но границы этих районов могут смещаться в зависимости от числа и объема заказов в каждом из них.

Возьмем случай, когда город поделен рекой на две части. На одной стороне, допустим, находятся три условных района, на другой – шесть. Автомобиль переезжает мост, развозит товар в «своем» районе и возвращается на склад. Но если сегодня заказов у него немного, программа может добавить в его маршрут несколько торговых точек из соседнего района, чтобы машина не шла в рейс полупустая. И при этом рассчитает все так, чтобы вышел идеальный «круг», не пришлось «наматывать» лишние километры. Соответственно будет пересмотрен и маршрут автомобиля, обслуживающего соседний район, с тем, чтобы он не делал дополнительные «петли». Благодаря этому решаются проблемы оптимального распределения товаров между автомобилями и оптимальных маршрутов.

Раз и навсегда решить эту задачу – распределить товары по машинам, а машины по районам – невозможно, поскольку заказы магазинов всегда разные. И логисту приходится каждый день проводить перерасчеты, учитывая число клиентов в районах, количество продукции, заказанной каждым из них, и время, в которое нужно доставить товар в определенную точку. Плюс – корректировать схемы маршрутов с учетом загруженности дорог и пробок.

Если у компании 30 машин доставки и большое количество заказов, каждый раз проводить такие расчеты вручную довольно сложно. Это займет много времени, и совсем не факт, что найденное решение будет наилучшим. Обычно диспетчер шлет каждый автомобиль в «его» район, если заказов совсем мало или машин не хватает, объединяет соседние. А порой для того, чтобы обслужить важного заказчика, приходится посылать дополнительную машину, заполненную на треть или даже меньше. Для компании это оборачивается неоправданными затратами.

Маловато будет…

Задача логиста – определить, когда, сколько и каких по грузоподъемности и объему автомобилей необходимо привлекать. Если компания использует и свой, и наемный транспорт, нужно еще оптимально его распределить, просчитывая, кого и куда послать. Ведь зачастую получается, что на некоторых маршрутах выгоднее использовать наемные машины, чем свои. Причин этому много. Например, разница в тарифах. У одного он дневной (к примеру, 300 грн. плюс компенсация за бензин), у второго – почасовой, у третьего зависит от километража.

Чаще всего диспетчеры распределяют маршруты интуитивно. Опытные специалисты знают, что на междугородние маршруты лучше посылать автомобиль с постоянным тарифом, независимо от пробега, а по городу с его пробками, или в супермаркеты, где неизвестно, сколько придется стоять в очереди на разгрузку, – того, у кого покилометровый тариф, поскольку он может за целый день проехать небольшое расстояние. Это позволяет решить проблемы простоя или нехватки техники, а также управления смешанным парком. Однако, лишь при условии, что логист действительно опытный и добросовестный.

– В компании, где нагрузка свыше 300–500 точек доставки в день, работают 3–4 диспетчера, – рассказывает А. Мезенцев. – И к ним предъявляются большие требования. Они должны постоянно отслеживать состояние собственного автопарка компании, хорошо ориентироваться в возможностях и тарифах наемных перевозчиков и отлично знать город. Один знакомый логист, например, мог назвать точное расстояние между всеми своими клиентами. Но важно учитывать, что здесь появляется «человеческий фактор», от которого компании не стоит зависеть.

Даже если все сотрудники исключительно квалифицированы и добросовестны, учесть все правила и условия очень сложно. Если говорить о сроках доставки, то обычно за время прибытия к торговой точке отвечает водитель. Торговый представитель, как правило, предупреждает его, что в таком - то месте нужно быть в такой - то час, но при этом не всегда учитывает пожелания других менеджеров. Когда в компании, работающей с молочной продукцией, торгпредам предложили заявить желаемое время доставки товара клиентам, у всех оно оказалось с 8.05 до 8.10.

Чтобы не возникало конфликтов, в большинстве компаний этот вопрос пущен на самотек, и время доставки оговаривается с клиентами приблизительно. Но это не всегда возможно, например, при работе с крупными торговыми сетями, которые опоздавшую машину могут просто завернуть назад. Поэтому работа диспетчеров еще более осложняется. И только специализированное ПО помогает снять эту проблему, поскольку позволяет формировать маршруты с учетом приоритетности времени доставки.

Впрочем, небесполезна такая опция и для компаний, работающих с небольшими удаленными торговыми точками, особенно сельскими.Нередко получается так, что автомобиль доставки приезжает в село в тот момент, когда магазин закрыт на обед. Приходится ждать, пока придет продавец и сможет принять товар. А это – то самое драгоценное время, которое в бизнесе, как известно, – деньги. Программа же позволяет не только заранее точно знать, когда машина с товаром будет у магазина, но и посылать уведомления об этом.

В последнее время большинство компаний стали жестко контролировать рентабельность операций и отказываются возить товар в торговую точку в случае, если наценка на нем не перекрывает стоимость доставки. Но как логисту определить, кому выгодно везти товары, а кому – нет? У некоторых дистрибьюторов есть правило: если сумма заказа меньше 100 грн. или его масса менее, допустим, 30 кг, его не везут, – говорит А. Мезенцев. – Такой подход, конечно, дает эффект, но не гарантирует избавление от всех «невыгодных» клиентов. А в специализированном ПО, как правило, есть механизм, позволяющий их «отсеивать». Для этого просчитывается два варианта маршрутов доставки: один включает мелких клиентов, второй – нет. Сравнивая результаты, легко можно делать выводы. Иногда получается даже так, что исключив один - два адреса доставки, можно по - другому распределить заказы по автомобилям и обойтись меньшим их количеством.

Еще одна статья возможной экономии – организовывать погрузку и доставку таким образом, чтобы использовать автомобили круглосуточно и за счет этого уменьшить потребность в них. Ведь некоторым клиентам (например, в супермаркеты, работающие 24 часа в сутки) можно завозить товары ночью, когда нет пробок и очередей.

– Необходимо знать, и как лучше доехать до клиента, и когда автомобиль будет у него, – продолжает А. Мезенцев. – И здесь вроде бы есть проблема – пробки. Но они лишь корректируют среднюю скорость передвижения по городу, поэтому на итоговый маршрут влияют редко. Гораздо более весомый фактор – очереди на разгрузку. Как правило, предусмотреть, сколько времени они отнимут, не может никто. Логист обычно понимает, что у такого - то клиента машина простоит долго, но насколько, даже не прикидывает. Но как тогда спланировать точный график движения?

По идее, логист должен заранее просчитать, сколько и на что уйдет времени на каждом маршруте. И сделать он это, в принципе, может – даже в Exсel. Вот только времени на это у него обычно не хватает, да и за точность в постоянной спешке и бесконечных рядах цифр трудно поручиться. Понятно, что когда львиную долю стандартных расчетов берет на себя ПО, человек сможет сосредоточиться на таких вот «нюансах», и компания в итоге заметно выиграет.

Так, почему-то принято считать, что в автомобиле можно разместить заказы не более чем 27 (?!) клиентов. И выводить среднее время доставки, ориентируясь на километраж (+/– время на пробки). Исходя из этого, и ставится задача водителям: развезти столько - то и вернуться к 18.00. Но, как показывает практика, возвращаются они когда к 15.00, когда к 17.00, а когда и к 20.00, поскольку даже на одном и том же маршруте день на день не похож.

– Существуют специальные системы моделирования, в которые вносятся так называемые мета - расчеты, – рассказывает А. Мезенцев. – В них есть таблица критериев – более 30 вариантов. Можно выбрать («оптичить» или отметить коэффициентами) любые из них и рассчитать варианты маршрутов, оптимальные, например, по времени (самые быстрые), по расстоянию (самые дешевые) и т.п. Система выдает несколько моделей: количество автомобилей, стоимость, среднее время работы, пиковое время. И у логиста появляется возможность выбирать, 10 автомобилей по 1000 грн. за рейс или 9 по 1300 грн. Тут уж все зависит от того, что в данном случае для компании важнее – деньги, качество доставки (целостность товара), риски по времени (чтобы не привезти в 17.58 товар клиенту, который работает до 18.00) и т.д.

Позволяют такие системы заглядывать и в будущее – рассчитывать, сколько и каких автомобилей понадобится компании, если она откроет новый или закроет пару старых филиалов, начнет осваивать новый регион или изменит схему доставки. Нужно всего лишь «расставить» клиентов (где они, предположительно, будут находиться) и рассчитать объемы продаж. Программа покажет количество машин на определенный день: в понедельник, допустим, чтобы доставить все заказы, понадобится, 3 «ГАЗона», 3 «Газели» и 4 DAF, а во вторник – 7 «Газелей». Такие расчеты дают достаточно информации для принятия взвешенного решения.

– Сейчас некоторые компании, чтобы сократить затраты, начинают шире использовать Vansalling – торговлю с колес, – говорит А. Мезенцев. – Торговый представитель ездит на автомобиле с товаром, который загружает раз в неделю. При этом компания возмещает ему издержки на топливо. Но иногда получается так, что стоит оно больше, чем весь проданный с машины товар. Чтобы проконтролировать, сколько действительно было израсходовано бензина, нужно рассчитать расстояние и время, маршруты и затраты на них. Без картографических средств это сделать весьма затруднительно. Опять - таки, на помощь может прийти специализированное ПО.

Так же, впрочем, как и при работе по методу кросс-докинга. Сегодня многие вспомнили, что не обязательно иметь по всей стране склады и распредцентры – можно посылать фуры в крупные города, и на заранее оговоренных площадках перегружать товар из них в небольшие автомобили, которые и развезут заказы на местах. Но при этом крайне важно все точно распланировать, синхронизировать время приезда фуры и машин доставки, порядок погрузки и разгрузки, правильное расположение товаров (в соответствии с тем, в каком порядке они будут выгружаться. Провести все эти расчеты вручную, мягко говоря, затруднительно. Это, скорее всего, и было до сих пор одним из главных факторов, сдерживающих развитие кросс - докинга в нашей стране.

Если у вас нет программы

Впрочем, это не значит, что компании, которые по тем или иным причинам (чаще всего, из-за нехватки денег и времени) не имеют системы класса TMS, не могут экономить средства на транспортировке. Кое-что можно сделать и «вручную» – есть маленькие секреты, которыми поделился А. Мезенцев.

К примеру, он советует посылать автомобили с маленьким расходом топлива на длинные маршруты и возить товары ночью, когда дороги свободны. Важно также правильно определять районы доставки и стараться возить товары таким образом, чтобы использовать как можно меньше машин. Для этого необходимо четко просчитывать маршруты и хотя бы примерно оценивать время на их обслуживание, иначе нереально делать вторые и третьи рейсы.

При этом заказы торговых точек, расположенных недалеко от склада, лучше загружать в один автомобиль. Вроде бы получается не совсем логичный маршрут, поскольку в эти точки могли завезти товар автомобили, которые едут по радиальным линиям. Но просчитав расстояние, вы увидите, что тут можно сэкономить. Кроме того, машина, пройдя небольшое расстояние, рано возвращается и имеет возможность сделать второй рейс.

Интересная ситуация с мостами. Многие логисты планируют маршруты так, чтобы одни машины обслуживали точки на левом берегу, другие – на правом. Но это не всегда оптимальное решение. В любом случае, машина, доставив заказы в «своем» районе, будет возвращаться через мост. И можно продумать вариант, при котором она будет обслуживать точки, расположенные на пути к складу, на обоих берегах. Количество переездов останется прежним, но они не обязательно будут приходиться на часы «пик». Да и маршрут при этом можно сделать более гибкими.

То же относится и к железнодорожным переездам, перед которыми постоянные пробки. Объехать их нельзя, но можно соотносить маршруты с графиком движения поездов.

А если товар не сильно привязан ко времени реализации, то его можно возить не каждый день, а, допустим, через день, увеличив его количество за одну поездку.

Не только транспорт

Другие примеры непосредственно транспорта не касались – речь шла, скорее, о том, как возможность отобразить объемы продаж на карте помогает лучше организовать работу торгового отдела.

К примеру, дистрибьютор «молочки» обнаружил,что в одном магазине молоко в полиэтиленовой упаковке не пользовалось спросом, в то время как в соседних продавалось очень хорошо. Стали разбираться, и выяснилось, что при приеме товара продавщица с длинными ногтями прокалывала упаковки. Решили, что продукцию в этой точке будет разгружать водитель – и все наладилось.

В другой компании во время внедрения системы управления транспортом сотрудники просили не показывать ее действие директору хотя бы в течение пяти дней. Ведь на карте отображались все существующие торговые точки, и было видно, что в некоторых районах продукция поставлялась лишь в пару-тройку супермаркетов. Они давали достаточный объем продаж, и торговые представители не считали нужным тратить время на другие магазины. Теперь же им пришлось быстро заключать договоры с новыми точками.

Еще в одной фирме логист не хотел подписывать акт приема ПО, пока в нем не ввели опцию «Использовать все автомобили». Дело в том, что в течение года этот логист требовал от директора расчетов по оптимизации работы парка оказалось, что его можно сократить вдвое. Очевидно, стоило бы провести такие расчеты раньше, до того, как приобретать новые машины.

– Для такого анализа нужен, конечно, инструмент, – подчеркнул А. Мезенцев. – Но в данном случае он окупил бы себя с лихвой, потому что стоимость программного продукта соизмерима со стоимостью одной машины, а приобретено их было много больше. Гораздо проще поставить программу и потом уже анализировать, сколько автомобилей необходимо.

Подводя итоги, можно сказать, что есть немало вопросов, которые можно решить силой ума. Причем большинство из них не выходят за рамки классической «задачи коммивояжера». При этом совсем не обязательно использовать дорогие программные продукты. Предотвращение несанкционированных простоев транспорта, «левых» рейсов, «накрутки» километража, кражи топлива, экономия ГСМ, уменьшение износа машин, оперативное реагирование на внештатные ситуации – вот неполный перечень того, что можно решить путем оптимизации работы парка. Нужно только правильно подобрать инструменты для анализа и расчетов. Хотя в случае, когда у компании большой автопарк и значительное число точек доставки, Excel в этом вряд ли поможет.