Трансформация устаревшей системы доставки

Старые способы доставки зависели от разных систем, что приводило к 23-процентному увеличению задержек и ограниченной осведомленности клиентов в транспортных сетях, использующих несколько видов транспорта.

Была создана слаженная логистическая система с возможностью отслеживания в режиме реального времени и гибкими вариантами планирования маршрутов, а также двусторонними каналами связи, что позволяет осуществлять более 50 тысяч доставок ежедневно.

Современные системы доставки сталкиваются с растущей сложностью из-за повышенных требований клиентов к доставке, таких как услуги «в тот же день» и «на следующий день». Обычные логистические системы обычно работают, управляя заказами отдельно от планирования маршрутов или отслеживания автопарка, а также отдельно общаясь с клиентами.

Это разделение приводит к пробелам в цепочке поставок, которые вызывают:

• Неэффективность в распределении ресурсов
• Пропущенные сроки доставки
• Неудовлетворительное общение с клиентами

Проблемы с коммуникацией

При доставке могут быть задержки и ошибки из-за того, что диспетчеры и водители общаются по телефону и радио. Кроме того, клиенты хотят сразу видеть, где их посылка, поэтому нужно быстро обновлять статус доставки.

Чтобы добиться успеха в мире автопарков, нужно балансировать между такими целями, как сокращение затрат без ущерба для качества обслуживания и соблюдение нормативных требований, при этом адаптируясь к изменениям в динамике спроса. Это сильно влияет на общую эффективность и результативность услуг доставки на последнем километре, поскольку на них приходится значительная доля транспортных расходов, обычно от 40 до 60 %.

Проблемы с интеграцией системы

Доставщики столкнулись с проблемами из-за старых систем и ручных процедур, которые не были хорошо интегрированы друг с другом:

• Планирование маршрута зависело от фиксированных алгоритмов, которые не могли адаптироваться к ситуации в реальном времени
• Не самые лучшие задания для водителей и более длительные сроки доставки
• Диспетчеры не имели полного представления о том, что у них есть в распоряжении
• Сложно быстро и эффективно решать проблемы или задержки

Проблемы с обслуживанием клиентов

Служба поддержки клиентов столкнулась с проблемами из-за пропущенной информации, что привело к:

• Неточные оценки сроков доставки
• Нет уведомлений о задержках
• Разочарование клиентов и увеличение количества звонков
• Особые проблемы с срочными доставками

Улучшения надежности доставки

Улучшили надежность доставки, сократив количество опозданий на 67%, благодаря умной маршрутизации и обновлениям трафика в реальном времени, чтобы повысить удовлетворенность клиентов и минимизировать штрафы за задержки.

Улучшения клиентского опыта

Внедрили стратегии для улучшения клиентского опыта, отправляя уведомления о доставке и сообщая примерное время прибытия (ETA). Это привело к следующим результатам:

• На 54 % меньше запросов в службу поддержки
• Увеличили оценки удовлетворенности с 3,2 до 4,7 из пяти

Результаты оптимизации автопарка

Увеличили использование автопарка с 72% до 91%, сделав следующее:

• Методы балансировки нагрузки
• Оптимизируйте настройку водителя и машины

Соответствие требованиям и повышение эффективности

Автоматическое отслеживание рабочего времени и документации по доставке значительно:

• Сократите время на подготовку к аудиту на 89%
• Удалили нарушения в процессах соблюдения требований и отчетности
• Помогли увеличить объем без изменения инфраструктуры

Философия дизайна платформы

Архитектура платформы сделана так, чтобы использовать микросервисы, которые запускаются по событиям, для управления логистикой и синхронизации данных в реальном времени. Основная идея в том, чтобы отделить управление заказами с состоянием от сервисов оптимизации без состояния, чтобы можно было масштабировать и изолировать ошибки.

Технология оптимизации маршрутов

Оптимизация маршрутов использует модели машинного обучения, которые были обучены на основе:

• Тенденции в доставке за последние годы
• Актуальная информация о дорожном движении
• Данные о работе водителя
• Графики доставки и вместимость транспортных средств
• Часы работы водителя и эффективность расхода топлива

Система отслеживания в реальном времени

Отслеживание в реальном времени использует:

• GPS-технология с геозонированием
• Регистрация в мобильном приложении
• Push-уведомления и SMS-оповещения
• Общайтесь в приложении со всеми участниками

Это помогает оптимизировать координацию и ускорить время отклика.

Основные услуги

Мобильные приложения

Нативные приложения для iOS и Android сделаны, чтобы:

• Работай без интернета
• Сделайте так, чтобы данные на сервере были в синхронизации
• Оптимизируйте производительность для мест с разными сетевыми условиями

Веб-панель управления

Панель управления для веб-сайта сделана с помощью React и предназначена для операционных команд, чтобы они могли следить за автопарком в реальном времени с помощью инструментов визуализации данных и отчетности.

Аналитический конвейер

Аналитический конвейер обрабатывает потоки событий с помощью Apache Spark, чтобы генерировать показатели производительности и проводить аналитику для бизнес-отчетности.

Реализация безопасности

Настройка безопасности включает в себя:

• используй аутентификацию OAuth 2 для безопасности при входе в систему
• Ограничение скорости API, чтобы контролировать скорость доступа к данным
• Шифруйте данные при передаче, чтобы защитить конфиденциальность
• соблюдайте стандарты SOC 2
• Журналы аудита и контроль доступа по ролям через аудиты безопасности
• Политика хранения данных в соответствии с рекомендациями блокчейн консалтинга

Структура наблюдаемости

Наблюдаемость охватывает целый ряд инструментов мониторинга:

• Jaeger для отслеживания
• ELK stack для централизованного ведения журналов
• Настраиваемые панели мониторинга, которые отслеживают SLA, количество ошибок и ключевые показатели эффективности (KPI)
• Политики автоматического масштабирования, которые динамически настраивают вычислительные ресурсы

Подход к разработке

Проект был разработан с помощью пошагового метода, который сначала был сосредоточен на функциях отслеживания и связи на этапе развертывания MVP, а потом в более поздних обновлениях были добавлены расширенные функции оптимизации.

Стратегия внедрения

Стратегия для окружающей среды включает:

• Создание областей разработки, а также тестовых и производственных кластеров
• используйте методы «сине-зеленого развертывания» для плавных обновлений
• CI/CD pipeline с автоматизированными тестами для проверки качества кода и сканирования безопасности

Стратегия миграции

Стратегия переноса базы данных включала:

• Используйте методы двойной записи на этапах перехода
• Позволяйте откаты при синхронизации данных
• Версии API, чтобы клиенты могли легко переходить на новые версии

Методика тестирования

Подход к тестированию был сосредоточен на:

• Тестирование интеграции для взаимодействия микросервисов
• Нагрузочное тестирование, чтобы посмотреть, как всё работает в пик нагрузки
• Хаос-инженерия, чтобы проверить, насколько система устойчива
• Тестируйте мобильные приложения на Android и iOS
• Моделирование состояния сети для полной оценки

Управление рисками

Компания сделала управление рисками своим приоритетом, внедрив:

• Автоматические системы резервного копирования на случай сбоев в работе дата-центра
• Автоматические выключатели для предотвращения масштабных сбоев системы
• Возможность вручную вмешиваться в важные операционные решения
• Программы обучения персонала для эффективного использования инструментов

Операционные улучшения

Платформа прошла трансформацию, которая привела к значительному повышению эффективности и удовлетворенности клиентов в течение первого квартала после полного внедрения.

Ключевые показатели эффективности:

• Процент своевременных поставок вырос на 22 процентных пункта с 67% до 89%
• Взаимодействие с клиентами улучшилось: 78 процентов получателей следят за своими доставками
• Удовлетворенность 92 процентами за точность сроков доставки

Оптимизация затрат

• Расходы на топливо уменьшились на 42 процента благодаря оптимизации маршрутов
• Изменения в поведении водителя благодаря предложениям по экономичным маршрутам в реальном времени
• Экологические и финансовые плюсы создают круг положительных отзывов

Оптимизация баланса в реальном времени

Текущая система оптимизирует 85 процентов за 23 секунды, в то время как идеальные решения занимают более 3 минут в производстве.

Офлайн-функциональность

Офлайн-функции в приложениях очень важны в местах, где плохо ловит сотовая связь, потому что позволяют водителям:

• Получите данные о маршруте и информацию о клиенте
• Подтверждайте доставку без подключения к сети
• Решайте конфликты плавно после восстановления связи

Дизайн пользовательского опыта

Внешний вид дизайна может повлиять на то, насколько легко люди с разным техническим опытом будут им пользоваться во время вождения. Помогли понятные инструкции с изображениями и голосовыми подсказками:

• Сократите время обучения с 14 дней до 3 дней
• Сделайте сбор данных более точным

Сложность интеграции

Для интеграции с устаревшими системами управления автопарком потребовалось больше работы, чем ожидалось изначально. Устаревшие системы часто не имеют современных функций интеграции и требуют:

• Разработка пользовательского промежуточного ПО
• Слои преобразования данных
• Расширенная разработка API

Управление пиковыми нагрузками

В пиковые периоды, такие как Черная пятница и праздники, когда трафик увеличивается на 400%, очень важно иметь стратегии масштабирования, основанные на прогнозных сигналах, а не на реактивных триггерах автоматического масштабирования.

Поддержание качества данных

Автоматические процессы очистки и проверки данных очень важны для обеспечения целостности аналитических усилий.

Баланс удовлетворенности водителей

Чрезмерная оптимизация может снизить удовлетворенность водителей. Раньше системы маршрутизации были нацелены в первую очередь на экономию топлива, а не на учет предпочтений водителей и необходимости в перерывах, что вызывало сопротивление со стороны команд доставщиков. Нынешнее решение решает следующие проблемы:

• Комфорт водителя и знакомство с маршрутами
• Комплексный подход, учитывающий множество факторов
• Интеграция предпочтений водителя

Хранение данных:

• PostgreSQL для транзакционных данных
• InfluxDB для телеметрии временных рядов

Оптимизационный движок:

• Основанный на Python движок оптимизации, использующий библиотеку OR Tools

CI/CD:

• GitLab pipelines для автоматического тестирования и развертывания