Skip to content

Yrityskohtainen kuljetusoptimoinnin ratkaisu

Aug 12, 2021 12:00:00 AM Joonas Ollila

Käsittelimme aiemmassa blogissamme liiketoimintojen yleisiä ja erityisiä tarpeita kuljetusten optimointiin liittyen. Jo siinä sivuttiin tosiasiaa, ettei yhdellä optimoinnilla voida ratkaista kaikkia kuljetusten optimoinnin ongelmia. Eli matemaattisella mallinnuksella ja optimointialgoritmilla on todellakin väliä, puhumattakaan siitä käytätkö optimointia pikku o:lla vai isolla O:lla.

Optimoinnin valinnan vaikeus

Miten sitten tulisi valita optimointi, jolla saavutan ylivoimaisen kilpailuedun tai asiakaskokemuksen muihin nähden?  Pitäisikö seurata valtavirtaa ja käyttää samoja ohjelmistoja kuin muutkin, vai tehdä jotain käänteentekevää ja rakentaa oma?

Markkinoilla on paljon valmisohjelmistoja, jotka sisältävät optimointitoiminnallisuuksia. Niiden sopivuutta liiketoimintaasi voit arvioida tiimisi kanssa tai voit vertailuttaa toimintoja puolueettomalla konsultilla.

Pidä kuitenkin varasi, että liiketoiminnan tarpeet ohjaavat ohjelmiston ja optimoinnin toteutusta eikä toisinpäin, jolloin on vaarana päätyä liiketoimintasi kannalta epäoptimaaliseen tilanteeseen. Tai tilanteeseen, jossa kopioit samaa mitä kilpailijoillasi on.  

Räätälöityä optimointiratkaisua kannattaa harkita: 

  • jos oikeasti haluat saada liiketoimintasi kannalta merkityksellisen ja liiketoimintaasi sopivan ratkaisun. Ratkaisun, joka on myös helppo ottaa käyttöön, jossa terminologia ja käyttölogiikka on sovitettu sinun yritykseesi. Tässä kohden on myös hyvä pohtia käyttöönoton ja käyttäjinä toimivan henkilökunnan koulutuksen kustannuksia
  • mikäli kuljetusten optimointiin yhdistyy muita optimoitavia tai tasapainotettavia toimintoja, kuten kuljettavan tavaran jatkoprosessointia. Kyseessä voi olla kaksi tai useampia optimointiongelmia, jotka pitää osata yhdistää toisiinsa siten, että molemmissa tai kaikissa päästään liiketoiminnan kannalta mahdollisimman optimaaliseen tulokseen 
  • jos haluat ratkaisun, jollaista ei muilla alan toimijoilla ole. Optimointi on kilpailuedun lähde. Kehittyneet optimointiratkaisut auttavat yrityksiä tunnistamaan laajentumismahdollisuuksia, tunnustelemaan yhteistyökumppanuuksia ja tutkimaan uusia liiketoimintamalleja. Ne ovat alusta innovaatioille, kasvulle ja pitkäaikaiselle menestykselle.

Optimointiratkaisussa muutetaan liiketoiminnan lainalaisuudet matematiikaksi. Niin kauan kuin samat lainalaisuudet pätevät, selviää malli oikein hyvin uusista ennenkuulumattomistakin tilanteista (kuten koronapandemia). Tässä optimointi eroaa koneoppimisesta, jossa historia-aineiston ulkopuolisiin ilmiöihin ei aina kyetä reagoimaan oikein.

Mikäli haluat tutustua optimointiteknologian liiketoiminnalliseen arvontuottoon tarkemmin, voin suositella kumppanimme Gurobin online-webinaaria (noin 50min). Tässä webinaarissa pohditaan optimointiratkaisujen soveltuvuutta eri ongelmiiin ja avataan välittömiä ja välillisiä hyötyjä liiketoiminnalle. 

Mitä voit vaatia uuden sukupolven optimointiratkaisulta?

Pelkkien tehtävien reititykseen löytyy monia ohjelmistoja. Kun näiltä ohjelmistoilta loppuu kyvykkyys vastata tarpeisiisi tai kuljetusten järjestämiseen liittyy muitakin liiketoiminnan ytimessä olevia toimintoja, on aiheellista harkita erityispiirteitä sisältävää optimointia. Näihinkin tilanteisiin voidaan soveltaa valmiita algoritmeja – pitää vain tietää, miten niitä sovelletaan. 

Liiketoimintaasi sovitettu kuljetusten optimointi voi ratkoa perinteisen kauppamatkustajan ongelman lisäksi mitä erilaisimpia erikoistapauksia, vain mielikuvitus on näissä rajana. Tässä muutama esimerkki niistä erityispiirteitä sisältävistä tarpeista, joita me olemme vuosien varrella kohdanneet:

  • Asiakastoimitusten lukumäärien tasapainotus eri viikkojen ja päivien välillä siten, että käytettävissä olevan työajan käyttö tehostuu ja tasapainottuu ja ylityöt vähenevät
  • Astioiden vienti-tyhjennys-pesu-ketjun optimointi sekä parhaan tyhjennyspaikan valinta useasta vaihtoehdosta huomioiden siirtymä- ja vastaanottokustannukset
  • Tilattujen taksikyytien eli ns. Kela-kyytien yhdistely huomioiden reitit, aikataulut, odotusajat, allergiat jne.
  • Pakettien toimitus huomioiden tiukat toimitusaikaikkunat ja saman päivän tilaukset
  • Optimaalisen auton valinta, kun liikkeellä on kymmeniä autoja ja tilauksia tulee joka minuutti.
  • Hyvinkin monipuoliset kapasiteettirajoitteet ja yhteensopivuudet, kuten käytettävän ajoneuvokaluston valinta ajoneuvoissa käytettävissä olevien ja kohteessa tarvittavien lisälaitteiden perusteella. 

Metaheuristiikkaa ja tekoälyä

Koska yhdellä optimointialgoritmilla ei voida taata ratkaisua kaikille optimointiongelmille, on optimointiasiantuntijan osattava soveltaa useampia algoritmeja. Tai sitten asiantuntijan on kehitettävä metaheuristiikkaa, kuten me olemme kehittäneet kuljetusoptimoinnin saralla. Näin olemme saaneet aikaan sofistikoituneen  kuljetusoptimoinnin kokonaisuuden, jolle voidaan antaa syötteenä sekä monimutkaisia että monipuolisia optimointiongelmia.

Siinä missä heuristiikka tarkoittaa yksinkertaista peukalosääntöä, metaheuristiikka puolestaan tarkoittaa peukalosääntöä siitä, mitä peukalosääntöjä kannattaa käyttää optimaalisen ratkaisun hakemiseksi. Metaheuristiikan tavoitteena on varmistaa, että algoritmi ei jää “jumiin” hyvän ratkaisun ympäristöön vaan etsii vielä parempia ratkaisuja vähän kauempaa kuitenkin laskentatehoa järkevästi hyödyntäen. 

Havainnollistetaan tilannetta ajatusleikillä: 

Kuvittele vuorikiipeilijä etsimässä mahdollisimman korkeaa vuorta täysin ilman karttaa. Jokaisen maapallon neliökilometrin tutkiminen olisi mahdottoman työlästä, toisaalta jos etsinnän rajaa vaikka Etelä-Suomen alueelle jää tulos vaatimattomaksi. Metaheuristiikkojen avulla valikoidaan satunnainen määrä lupaavia neliökilometrejä ja rajataan etsintä niiden lähiympäristöön, josta etsitään aina korkein näköpiirissä näkyvä vuori kunnes sellaista ei enää löydy. 

Onko metaheuristiikassa ja optimoinnissa sitten kyse AI:stä eli tekoälystä? Savolaisittain vastattuna tässä kohtaa siirrän vastuun tulkinnasta lukijalle.  Optimoijan näkökulmasta katsoen optimointi on vanha teknologia, me olemme tehneet optimointia jo vuosikymmeniä. Mutta kuten usein IT-alalla käy, tulee erilaisia megatrendejä, kuten nyt AI eli teköäly. Termi on kuitenkin keksitty paljon optimoinnin syntyhistorian jälkeen, joten jätämme kuulijan päätettäväksi, onko optimointi teknologiana lukijan kategoroinnin mukaan tekoälyä vaiko ei. 

Yhtä kaikki, mikäli yritys valitsee väärän optimointiratkaisun, voidaan päätyä tilanteeseen, jossa viimeiset prosenttien parannukset jäävät saamatta. Mitä niiden avulla on mahdollista saavuttaa? Lisää asiakkaita, palveluiden laajennuksia tai parempaa asiakaspalvelua?


Lue lisää

Aiheeseen liittyvät artikkelit