← На главную

Оптимизация маршрутов доставки — классическая задача логистики, с которой рано или поздно сталкивается практически каждое торговое предприятие. Когда перед нами стоит задача построить последовательность точек посещения от склада до самого дальнего адреса, мы переходим от простой сортировки к полноценной задаче маршрутизации транспорта (VRP — Vehicle Routing Problem). Давайте разберем, как подойти к решению этой задачи в рамках 1С:ERP.

Вариант 1: Использование внешних API популярных картографических сервисов

Самый простой и быстрый способ начать — это интеграция с готовыми сервисами, такими как Яндекс.Карты или Google Maps. Эти сервисы предоставляют API для построения «матрицы расстояний» (Distance Matrix).

1. Геокодирование: Прежде чем строить маршрут, необходимо преобразовать текстовые адреса в координаты (широту и долготу). Для этих целей можно использовать сервисы вроде DaData или инструменты OpenStreetMap (Nominatim).
2. Запрос матрицы расстояний: С помощью HTTP-запросов к API картографических сервисов мы получаем матрицу времени или расстояния между всеми парами точек.
3. Оптимизация: Имея на руках матрицу, мы можем применить простейшие алгоритмы поиска кратчайшего пути, чтобы упорядочить посещение точек.

Этот метод подходит, если количество запросов не превышает лимиты бесплатных тарифов или если бюджет компании позволяет оплачивать коммерческую подписку.

Вариант 2: Использование готовых разработок

Не всегда есть смысл изобретать велосипед. На профессиональных ресурсах, таких как Инфостарт, уже существуют готовые обработки для 1С, которые решают задачу распределения заказов по машинам и построения оптимального порядка объезда точек. Рассмотрим этот путь как оптимальный для малого и среднего бизнеса с ограниченным числом машин (до 10-20 единиц).

При выборе готового решения обращайте внимание на возможность геокодирования, так как именно качество координат определяет точность маршрута.

Вариант 3: Создание собственного сервера маршрутизации (Open Source подход)

Если бюджет ограничен, а количество доставок велико, можно пойти по пути создания собственного сервера маршрутизации. Рассмотрим использование OSRM (Open Source Routing Machine).

1. Установка OSRM: Мы разворачиваем сервер с открытым исходным кодом, который использует карты OpenStreetMap.
2. Расчеты внутри сети: Так как сервер находится в нашей локальной сети, мы не ограничены лимитами запросов и платой за каждое построение пути.
3. Интеграция с 1С: 1С отправляет координаты точек на наш локальный сервер через API, получает матрицу расстояний и на её основе строит маршрутный лист.

Для реализации алгоритмической части логистики часто применяют алгоритм Кларка-Райта, который позволяет эффективно группировать заказы по транспортным средствам с учетом их грузоподъемности и ограничений по времени.

На что важно обратить внимание при реализации

Просто отсортировать адреса — это лишь верхушка айсберга. При разработке функционала 1С обязательно учитывайте следующие параметры, влияющие на реальную логистику:

• Временные окна: У клиентов могут быть жесткие интервалы приема товара. Алгоритм обязан учитывать время открытия и закрытия точек.
• Учет дорожной сети: Расстояние «по прямой» бесполезно для автотранспорта. Всегда используйте инструменты, учитывающие графы дорог, развязки и направление движения.
• Простои и разгрузка: Включайте в расчет время на саму разгрузку, которое может варьироваться от 30 до 60 минут.

В завершение, проанализируем ситуацию: если ваш автопарк составляет до 5-10 машин, начните с использования готовых расширений или интеграции с доступными API. Если же вы планируете автоматизировать сложную логистическую систему с сотнями точек, развертывание собственного сервера OSRM станет самым экономически эффективным решением в долгосрочной перспективе. Мы вместе убедились, что грамотная подготовка данных (координат) — это 90% успеха при автоматизации маршрутов в 1С.