Методика определения расположения распределительного центра материальных потоков при комбинированной схеме доставки товара

Введение. Исследование направлено на разработку методики для определения расположения распределительного центра материальных потоков с учетом формирования кольцевых маршрутов методом фиктивных узлов и ветвей (ФУВ) с целью минимизации общих логистических затрат. Несмотря на достаточное количество существующих способов решения данной проблемы, они имеют некоторые недостатки: не совсем реалистичны и не в полной мере отвечают требованиям логистической оптимизации. Например, существующие алгоритмы не учитывают необходимость посещения ветвей транспортного графа несколько раз и кривизну траектории передвижения.

Разработанная методика имеет более практичное применение в связи с определением расположения распределительного центра по критерию полной транспортной работы, использованием кусочно-линейной аппроксимации для учета кривизны маршрутов, формированием маршрутов доставки точным методом ФУВ, для оптимизации транспортных и минимизации общих логистических затрат. Такая методика может быть использована как провайдерами для анализа и выбора места размещения логистического распределительного центра с учетом формирования оптимальных маршрутов доставки товара, так и владельцами крупных ритейлеров.

Материалы и методы. Данная методика включает в себя несколько этапов.

На первом этапе определяется район наиболее вероятного нахождения распределительного центра (РЦ). Вычисляем координаты грузового центра тяжести по формулам сопротивления материалов.
В качестве ее веса принимаем количество груза в пунктах. Принимаем гипотезу, что район расположения распределительного центра находится вокруг грузового центра тяжести. Его граница проходит через узлы, наиболее близко расположенные к нему. За узлы принимаются грузовые пункты, перекрестки дорог и точки резкого изменения направления движения. Экспертом могут назначаться дополнительные узлы для уточнения влияния геометрии, длины, а также других параметров траектории передвижения. Дорога между центром тяжести и узлами, как правило, отсутствует.

На втором этапе осуществляется определение рационального расположения регионального центра. Дороги между центром тяжести и узлами нет, поэтому рассчитаны кольцевые маршруты, выходящие из узловых точек методом фиктивных узлов и ветвей. Задача маршрутизации сведена к нахождению одного кольца, проходящего через выбранную узловую точку несколько раз. Учет ограничения производится методом блокировки.

На третьем этапе заменяем ветви криволинейного маршрута передвижения кусочно-линейной интерполяцией. Определяем транспортную работу и координаты центра тяжести прямоугольной эпюры на каждой ветви маршрута. Находим величину полной транспортной работы вокруг координатных осей. Вычисляем координаты регионального центра. Рациональные его координаты принимаем по средним значениям, полученным для каждого выбранного узла.

Результаты. Применение разработанной методики при сетевой доставке товара с расчетного распределительного центра в торговые точки компании ПАО «Магнит» за смену позволило сократить количество маршрутов, время на маршруте 10% и пробег автотранспортных средств на 16%.

Заключение. Предложена методика определения расположения распределительного центра материальных потоков. Разработана программа на основе данной методики. Получены результаты использования предложенной методики на примере компании ПАО «Магнит».

1. Дыбская В.В., Сверчков П.А. Подход к проектированию рациональной сети распределения компании сетевой розничной торговли // Логистика и управление цепями поставок. 2015. № 1. C. 44–59.

2. Вольхин Е.Т. Модели размещения распределительных центров // Управленец. 2018. Т.9, № 2. С. 54–60.

3. Новиков А.Н., Жесткова С.А. Методика проектирования кольцевых маршрутов с обратным грузом. 2024. № 1-3(84). С.19–27.

4. Николин В.И., Витвицкий Е.Е., Мочалин С.М. Грузовые автомобильные перевозки: монография. Омск: Изд-во «Вариант-Сибирь», 2004. 482 с.

5. Убоженко Е.В., Соловьева Ю.Ю., Вдовин С.А. Определение координат месторасположения распределительного центра в логистике с учетом случайной составляющей // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024. № 3-3. С. 499–503.

6. Пугачёв И.Н., Бурков С.М. Практическое применение модели кластерных сетевых структур в решении задач повышения эффективности функционирования транспортно-распределительных систем городов // Вестник Тихоокеанского государственного университета. 2010. № 2 (17). С. 121–130.

7. Володина Е.В., Студентова Е.А. Практическое применение алгоритма решения задачи коммивояжера // Инженерный вестник Дона. 2015. № 2, ч. 2. С. 96–97.

8. Мартынов А.В., Курейчик В.М. Гибридный алгоритм решения задачи коммивояжера // Известия ЮФУ. Технические науки. 2015. № 4 (165). С. 36–44.

9. Бродецкий Г.Л. Применение метода аналитической иерархии для оптимизации места расположения регионального распределительного центра // Логистика и управление цепями поставок. 2005. № 6. C. 26–34.

10. Гусев С.А. Проблемы определения местоположения склада // Логистика. 2011. №. 2. С. 53–55.

11. Ельдештейн Ю.М., Шапорова З.Е. Управление цепями поставок в лесном комплексе // Крымский научный вестник. 2016. №1 (7). С. 323–342.

12. Константинов Р.В. Проектирование оптимальной складской сети // Инженерный вестник Дона. 2011. № 4. С. 1–8.

13. Sho S., Haruna M., Yoshifumi N. Ant colony optimization using genetic information for TSP // Proceedings of the International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications OLTA.2011. Japan: Kobe. P. 48–51.

14. Sedighpour M., Yousefikhoshbakht M., Narges M.D. An effective genetic algorithm for solving the multiple traveling salesman problem. Journal of Optimization in Industrial Engineering. 2012; Vol. Volume 4, no. 8: 73–79.

15. Harrath Y. [et al.]A novel hybrid approach for solving the multiple traveling salesmen problem. Arab Journal of Basic and Applied Sciences. 2019. Jan. Vol. 26. P. 103–112.

16. Littl J.D.C., Murty K.G., Sweeney D., Karel C. An algoritm for the traveling salesman problem. Operations Research. 1963. Vol. 11. Р. 972–989.