Transformacja starszego systemu dostaw

Dotychczasowe procesy dostaw opierały się na rozproszonych systemach, co prowadziło do 23-procentowego wzrostu opóźnień w dostawach i ograniczonej świadomości klientów w sieciach transportowych wykorzystujących wiele środków transportu. Wprowadzono spójny system logistyczny, oferujący możliwości śledzenia na bieżąco i elastyczne opcje planowania tras, a także dwukierunkowe kanały komunikacji, aby ułatwić ponad 50 tys. dostaw dziennie.

Nowoczesne systemy dostaw muszą radzić sobie z rosnącą złożonością wynikającą z rosnących wymagań klientów dotyczących dostaw, takich jak usługi dostawy tego samego dnia lub następnego dnia. Konwencjonalne rozwiązania logistyczne zazwyczaj funkcjonują w oparciu o zarządzanie zamówieniami w sposób odrębny od planowania tras lub śledzenia flot, komunikując się z klientami w sposób odrębny.

Podział ten powoduje luki w łańcuchu dostaw, które powodują:

• Nieefektywność dystrybucji zasobów
• Nie dotrzymywanie terminów dostaw
• Niezadowalające interakcje z klientami

Wyzwania związane z komunikacją Operacje dostawcze mogą napotykać opóźnienia i błędy spowodowane ręczną koordynacją między dyspozytorami a kierowcami, opartą na rozmowach telefonicznych i wymianie informacji przez radio. Ponadto oczekiwania klientów dotyczące natychmiastowego dostępu do szczegółów dotyczących ich przesyłek wymagają szybkich automatycznych aktualizacji statusu dostawy.

Aby odnieść sukces w branży flotowej, należy pogodzić takie cele, jak obniżenie kosztów bez utraty wysokiej jakości usług oraz przestrzeganie przepisów przy jednoczesnym dostosowywaniu się do zmian w dynamice popytu. Ma to znaczący wpływ na ogólną wydajność i skuteczność usług dostawczych na ostatnim etapie, ponieważ stanowi to znaczną część kosztów wysyłki, wynoszącą zazwyczaj od 40 do 60%.

Problemy z integracją systemów Firmy kurierskie napotykały trudności ze względu na przestarzałe systemy i ręczne procedury, które nie były ze sobą skutecznie zintegrowane:

• Planowanie tras opierało się na stałych algorytmach, które nie były w stanie dostosować się do sytuacji w czasie rzeczywistym
• Nieoptymalne przydziały dla kierowców i dłuższe terminy dostaw
• Dyspozytorzy nie mieli kompleksowego obrazu floty, którą dysponowali

• Trudności w szybkim i skutecznym reagowaniu na opóźnienia lub problemy

Problemy z obsługą klienta Obsługa klienta borykała się z problemami spowodowanymi brakiem informacji, co prowadziło do:

• Niedokładnych szacunków dotyczących dostaw
• Brak powiadomień o opóźnieniach
• Frustracji klientów i zwiększonej liczby połączeń telefonicznych
• Szczególnych problemów z pilnymi dostawami

Poprawa niezawodności dostaw Poprawa niezawodności dostaw poprzez zmniejszenie liczby opóźnień o 67% dzięki wykorzystaniu inteligentnego routingu i aktualizacji informacji o ruchu drogowym w czasie rzeczywistym w celu zwiększenia satysfakcji klientów i zminimalizowania kar ponoszonych z tytułu opóźnień.

Ulepszenia w zakresie obsługi klienta Wdrożono strategie mające na celu poprawę obsługi klienta poprzez wysyłanie powiadomień o dostawie i podawanie szacowanego czasu dostawy (ETA). Doprowadziło to do:

• 54-procentowego spadku liczby zapytań kierowanych do obsługi klienta

• Wzrost wskaźnika satysfakcji z 3,2 do 4,7 w skali pięciostopniowej

Wyniki optymalizacji floty Zwiększono wykorzystanie pojazdów floty z 72% do 91% poprzez wdrożenie:

• technik równoważenia obciążenia
• zoptymalizowanego dopasowania kierowców do pojazdów

Zgodność z przepisami i wzrost wydajności Automatyczne śledzenie godzin pracy i dokumentacji dostaw znacznie:

• Skróciło czas przygotowania do audytu o 89%
• Wyeliminowało naruszenia zgodności z przepisami i procesów raportowania
• Umożliwiło skalowalny wzrost wolumenu bez konieczności dostosowywania infrastruktury

Filozofia projektowania platformy Architektura platformy koncentruje się na wykorzystaniu wyzwalanych zdarzeniami mikrousług do zarządzania zadaniami logistycznymi przy jednoczesnym skutecznym synchronizowaniu danych w czasie rzeczywistym. Główna strategia polega na oddzieleniu zarządzania zamówieniami ze stanem od usług optymalizacyjnych bez stanu, aby umożliwić skalowanie i izolowanie błędów.

Technologia optymalizacji tras Optymalizacja tras wykorzystuje modele uczenia maszynowego, które zostały przeszkolone w oparciu o:

• Historyczne trendy dostaw
• Aktualne informacje o ruchu drogowym
• Dane dotyczące wydajności kierowców
• Harmonogramy dostaw i pojemność pojazdów
• Godzin pracy kierowców i efektywności paliwowej

System śledzenia w czasie rzeczywistym Śledzenie w czasie rzeczywistym wykorzystuje:

• technologię GPS z geofencingiem
• meldunki w aplikacji mobilnej
• powiadomienia push i alerty SMS
• komunikację w aplikacji między wszystkimi zaangażowanymi stronami Pomaga to usprawnić koordynację działań i skrócić czas reakcji.

Usługi podstawowe

Aplikacje mobilne Natywne aplikacje na systemy iOS i Android zostały opracowane w celu:

• Działania bez połączenia z Internetem
• Zapewnienia synchronizacji danych z serwerem
• Optymalizacji wydajności w obszarach o zmiennych warunkach sieciowych

Pulpit internetowy Pulpit internetowy został zbudowany przy użyciu React i jest przeznaczony dla zespołów operacyjnych do monitorowania flot w czasie rzeczywistym za pomocą narzędzi do wizualizacji danych i raportowania.

Potok analityczny Potok analityczny przetwarza strumienie zdarzeń przy użyciu Apache Spark w celu generowania wskaźników wydajności i przeprowadzania analiz na potrzeby raportowania biznesowego.

Wdrożenie zabezpieczeń Konfiguracja zabezpieczeń obejmuje:

• Uwierzytelnianie OAuth 2 dla zabezpieczeń logowania
• Ograniczenie szybkości API w celu kontrolowania prędkości dostępu do danych
• Szyfrowana transmisja danych w celu ochrony prywatności
• Standardy zgodności SOC 2

• Dzienniki audytowe i kontrola dostępu oparta na rolach poprzez audyty bezpieczeństwa
• Polityka przechowywania danych zgodna z wytycznymi branżowymi blockchain consulting

Struktura obserwowalności Obserwowalność obejmuje szereg narzędzi monitorujących:

• Jaeger do śledzenia
• ELK stack do scentralizowanego rejestrowania
• Niestandardowe pulpity nawigacyjne śledzące umowy SLA, wskaźniki błędów i kluczowe wskaźniki wydajności biznesowej (KPI)
• Polityki automatycznego skalowania, które dynamicznie dostosowują zasoby obliczeniowe

Podejście do rozwoju Projekt został opracowany przy użyciu metody krok po kroku, która początkowo koncentrowała się na funkcjach śledzenia i komunikacji podczas fazy wdrażania MVP, a następnie uwzględniała zaawansowane funkcje optymalizacji w późniejszych aktualizacjach.

Strategia wdrażania Strategia dotycząca środowiska obejmowała:

• Utworzenie obszarów programistycznych, a także klastrów stagingowych i produkcyjnych
• Metody wdrażania niebiesko-zielonego zapewniające płynne aktualizacje
• Pipeline CI/CD z automatycznymi testami jakości kodu i skanowaniem bezpieczeństwa

Strategia migracji

Strategia migracji bazy danych obejmowała:

• Wykorzystanie metod podwójnego zapisu podczas faz przejściowych
• Umożliwienie cofania zmian podczas płynnej synchronizacji danych
• Wersjonowanie API w celu ułatwienia płynnego przejścia klientów

Metodologia testowania Podejście testowe skupiało się na:

• Testowaniu integracji interakcji mikrousług
• Testowaniu obciążenia w celu symulacji warunków szczytowego ruchu
• Inżynierii chaosu w celu weryfikacji odporności systemu
• Testowaniu aplikacji mobilnych na platformach Android i iOS
• Symulacji warunków sieciowych w celu kompleksowej oceny

Zarządzanie ryzykiem Firma nadała priorytet zarządzaniu ryzykiem, wdrażając:

• Zautomatyzowane systemy tworzenia kopii zapasowych na wypadek awarii centrum danych
• Wyłączniki zabezpieczające przed rozległymi awariami systemu
• Możliwości ręcznej interwencji w przypadku kluczowych decyzji operacyjnych
• Programy szkoleniowe dla pracowników w zakresie efektywnego wykorzystania narzędzi

Ulepszenia operacyjne Platforma przeszła transformację, która doprowadziła do znacznego wzrostu wydajności i wskaźników satysfakcji klientów w pierwszym kwartale po pełnym wdrożeniu.

Kluczowe wskaźniki wydajności:

• Odsetek dostaw realizowanych na czas wzrósł o 22 punkty procentowe z 67% do 89%.
• Interakcja z klientami uległa poprawie, a 78 procent odbiorców monitorowało swoje dostawy.
• Ocena satysfakcji z dokładności czasu dostawy wyniosła 92 procent

Optymalizacja kosztów

• Koszty paliwa zmniejszyły się o 42% dzięki zoptymalizowanym trasom
• Zmiana zachowań kierowców dzięki sugestiom tras oszczędzających paliwo w czasie rzeczywistym
• Korzyści dla środowiska i koszty tworzą pozytywny cykl sprzężenia zwrotnego

Optymalizacja równowagi w czasie rzeczywistym

Obecny system osiąga 85-procentową optymalizację w ciągu 23 sekund w porównaniu z idealnymi rozwiązaniami, które w produkcji zajmują ponad 3 minuty.

Funkcjonalność offline Funkcjonalność offline w aplikacjach ma kluczowe znaczenie w regionach o słabym zasięgu sieci komórkowej, umożliwiając kierowcom:

• Pobieranie danych dotyczących trasy i informacji o klientach
• Potwierdzanie dostaw bez aktywnego połączenia z siecią

• Płynne rozwiązywanie konfliktów po przywróceniu łączności

Projektowanie doświadczeń użytkownika Wygląd projektu może wpływać na łatwość korzystania z niego przez osoby o różnym poziomie wiedzy technicznej podczas jazdy. Łatwe do wykonania kroki z obrazkami i instrukcjami głosowymi pomogły:

• Skrócić czas szkolenia z 14 do 3 dni

• zwiększyć precyzję gromadzenia danych

Złożoność integracji Integracja z dotychczasowymi systemami zarządzania flotą wymagała więcej pracy, niż pierwotnie zakładano. Dotychczasowe systemy często nie posiadają nowoczesnych funkcji integracyjnych i wymagają:

• opracowania niestandardowego oprogramowania pośredniczącego
• warstw transformacji danych

• Rozbudowy API

Zarządzanie obciążeniem szczytowym W okresach szczytowego obciążenia, takich jak Czarny piątek i święta, kiedy ruch wzrasta o 400%, kluczowe znaczenie ma posiadanie strategii skalowania opartych na sygnałach prognostycznych, a nie reaktywnych wyzwalaczach automatycznego skalowania.

Utrzymanie jakości danych

Zautomatyzowane procesy czyszczenia i weryfikacji danych odgrywają kluczową rolę w zapewnieniu integralności działań analitycznych.

Równowaga satysfakcji kierowców Nadmierna optymalizacja może negatywnie wpływać na satysfakcję kierowców. Dotychczasowe systemy wyznaczania tras koncentrowały się głównie na oszczędności paliwa, nie uwzględniając preferencji kierowców i koniecznych przerw, co powodowało opór ze strony zespołów dostawczych. Obecne rozwiązanie uwzględnia:

• Komfort kierowców i ich znajomość tras
• Kompleksowe podejście uwzględniające wiele czynników
• Integrację preferencji kierowców

Przechowywanie danych:

• PostgreSQL dla danych transakcyjnych
• InfluxDB dla telemetrii szeregów czasowych Silnik optymalizacyjny:
• Silnik optymalizacyjny oparty na języku Python, wykorzystujący bibliotekę OR Tools CI/CD:

• GitLab pipelines do automatycznego testowania i wdrażania przepływów pracy