Yritykset käyttävät kuljetusten optimointia moniin tarkoituksiin. Kuljetettava asia voi olla paketteja, lavoja, vaihtolavoja, tukkeja, raakamateriaalia, kylmätavaraa, nestettä, ihmisiä jne. Asioita voidaan kuljettaa pyörillä, meriteitse tai ilmassa. Kuljetuskalusto vaihtelee olomuodon ja tarpeen mukaan kuitenkin siten, että oikea tavara pitää olla oikeassa paikassa oikeaan aikaan oikealla kuljetuskalustolla kuljetettuna. Käyttötarkoituksia on siis lukemattomia, mutta matemaattisesti ajateltuna kyse on kuitenkin ”vain” tavoitteista, muuttujista ja rajoituksista, jotka pitää saada palvelemaan kyseistä liiketoimintaa.
Kuljetusten optimoinnille on olemassa myös monia synonyymejä, joita yrityksissä yleisesti käytetään: kuljetussuunnittelun optimointi, kuljetusoptimointi, reittioptimointi, reittisuunnittelu, kuljetusten yhdistely. Englanniksi synonyymeja löytyy toinen mokoma lisää: shipment routing, computational logistics, delivery optimization, transportation optimization, fleet employment optimization, allocating orders to vehicles, using fix assets, moving asset optimization, mobile asset optimization, route optimization. Eli rakkaalla lapsella on monta nimeä, mutta yhtä kaikki kyse on logistiikan optimoinnin haarasta, jolla pyritään optimoimaan operatiivista liikkuvaa kalustoa, kuljetuksia ja asiakkaiden tilauksia.
Liiketoiminnan tarpeet ja mahdollisuudet
Yleisesti ottaen optimointia käytetään eniten yrityksen tehokkuuden parantamiseen ja kustannusten hillitsemiseen. Kuljetusten optimointi mielletään helposti yrityksen seinien ulkopuolisten tapahtumien suunnitteluksi, mutta sitä voidaan soveltaa myös ison yrityksen tai tehtaan sisäisiin kuljetuksiin.
Saavutettavat kustannussäästöt riippuvat lähtötilanteesta. Käsin tehtävään suunnitteluun verrattuna voidaan saada jopa kymmenien prosenttien säästöt. Tässä, niin kuin monessa muussakin optimoinnissa, optimointialgoritmilla on väliä. Sekä suorituskyvyn että lopputuloksen laadun kannalta. On hyvä tiedostaa, että ei ole olemassa yhtä ainutta optimointialgoritmia, joka ratkaisisi kaikki kuljetusoptimoinnin ongelmatyypit (lue lisää: https://en.wikipedia.org/wiki/No_free_lunch_in_search_and_optimization ).
Kuljetusten optimoinnin osalta säästöt konkretisoituvat useimmiten tarvittavan kuljetuskaluston määrässä sekä pienentyvinä kilometreinä ja aikasäästönä. Elämme 2020-lukua ja yritykset kiinnittävät enenevässä määrin huomiota myös vastuullisuuteen ja CO2-päästöjen määrään. Optimoinnin edut tässä ovat selkeät: pienemmät kilometrit, kuljetuskaluston uusimisen simulointi ja kuljetusten painottaminen vähäpäästöisille ajoneuvoille.
Huomattava säästö saadaan myös suunnitteluun kuluvan ajan vähentymisenä. Etevimmät yritykset kääntävät tämän myös liiketoiminnalliseksi eduksi, koska optimoinnin käyttöönoton jälkeen henkilöriippuvuus vähenee. Suunnittelutyötä voidaan jakaa tiimin kesken ja siitä kertyvä tietotaito auttaa esim. asiakaspalvelua kehittämään omaa toimintamalliaan ja palvelemaan asiakkaita paremmin.
Eri yritysten liiketoimintojen tarpeet lähtevät sekunneissa tehtävästä suunnittelusta aina taktisen ja strategisen tason pitkäkestoisempaan suunnitteluun asti. On olemassa liiketoimintoja, kuten taksit ja lounaslähettipalvelut, joiden tulee saada tieto seuraavasta keikasta sekunneissa. Toisissa yrityksissä suunnittelu tehdään päivittäin, kun taas joillakin vakioreitit uusitaan kerran 3 kuukaudessa tai harvemmin.
Optimointia voidaan käyttää myös simulointiin. Silloin matemaattista optimointimallia käytetään reaalimaailman digitaalisena kaksosena (digital twin). Mallia voidaan koestaa erilaisilla liiketoiminnan volyymeillä: uusilla paikkakunnilla, vaihtuvalla kalustolla, uuden asiakkaan tuomalla volyymikasvulla jne ja saada tuloksia, jotka auttavat tekemään strategisia ja taktisia päätöksiä esim. hinnoittelusta tai uuden kaluston kokoonpanosta.
Liiketoiminnan erityistarpeet
Kuljetusten optimoinnin perinteiset käyttötapaukset liittyvät tilausten toimittamiseen tai nouto-haku (pick-up and delivery) tyyppiseen käyttöön. Näihinkin saadaan yhdistettyä lukemattomia erityistarpeita kuten esimerkiksi kaluston valintaan liittyvät tarpeet, jossa tietylle asiakkaalle voidaan mennä vain tietyn tyyppisellä autolla. Tai toimittamisen aikaikkunoiden huomioiminen toimittamisessa.
Yleensä reittien optimointi sellaisenaan on verrattain triviaali ns. kauppamatkustajan optimointiongelma. Pelkkä käynti eri paikoissa harvoin riittää – yleensä halutaan myös viettää aikaa perillä ja viedä tai hakea tavaraa. Lisäksi toimintojen ohjaamiseen saattaa liittyä tarpeita kuljetettavan tavaran jatkoprosessoinnin huomioimiselle kuten työmäärän tai varastotilan tasapainottamiselle vastaanottavassa päässä. Tällöin yritys esimerkiksi noutaa jotain omaa tavaraa, jonka se puhdistaa ja vie seuraavalle asiakkaalle.
Tarve saattaa liittyä myös henkilökunnan työmäärän hallitsemiseen ja työtyytyväisyyteen, kuten kuljettajien työviikkojen ja työpäivien tasapainottamiseen. Lue lisää täältä: https://www.vismaconsulting.fi/caset/saastoja-ja-paastovahennyksia-reittioptimoinnin-avulla?_ga=2.217700063.837017226.1625546302-388866977.1599025138
Erityistarpeiksi luetaan myös kyytien yhdistely, jota voidaan soveltaa esimerkiksi taksikyyteihin. Taksiyhtiöt kehittävät jatkuvasti toimintaansa ja uusia liiketoiminnallisia tarpeita kyytien yhdistämiseen löytyy ihmisten ja muiden taksin kyytiin mahtuvien asioiden tehokkaalle kuljettamiselle.
Asiakastyytyväisyys!
Yrityksille, joiden liiketoimintaan kuljettaminen liittyy tavalla tai toisella, kuljetuksiin liittyvä asiakastyytyväisyys ja asiakaspalvelu ovat avaintekijöitä. Asiakkaat odottavat täsmällisyyttä kuljetusaikojen pitävyydessä ja palvelutasossa. Kuljettajan pitää olla oikeaan aikaan oikeassa paikassa. Asiakkaat arvostavat myös valinnanvapautta, että voin valita minulle parhaiten sopivan toimitusajan ja saan tilaukseni perille mahdollisimman pienillä kustannuksilla. Ehkäpä tulevaisuudessa näemme palveluja, joissa asiakas voi valita ilmastoystävällisimmän kuljetuksen vähiten päästöjä tuottavalla ajoneuvolla.
Näiden kaikkien seikkojen huomioimisessa optimointi on oiva ohjailevan analytiikan (prescriptive analytics) työkalu, sillä optimoinnin pehmeät rajoitteet antavat mahdollisuuden painottaa eri tekijöitä suhteessa toisiinsa ja tiukat rajoitteet sulkevat pois ei-toivotut kuljetusvaihtoehdot.
Yrityskohtainen kuljetusten optimointi
Mikäli kuljetusten optimoinnin ratkaiseminen on ajankohtaista yrityksellesi, sinua saattaa kiinnostaa myös toinen blogini, jossa käsittelen kuljetusten optimoinnin ratkaisun valintaa, pakettiratkaisu vs räätälöity ratkaisu, metaheuristiikkaa ja tekoälyä. (Yrityskohtainen kuljetusoptimoinnin ratkaisu)