Планирование маршрутов перевозок в логистике: как это работает

По данным крупной биржи грузоперевозок, в прошлом году автомобильные грузоперевозки в России подорожали на 12,3%, а спрос на них вырос в среднем на 37%. В условиях роста затрат на транспорт и повышенных требований к скорости доставки традиционный ручной подход к планированию маршрутов устарел: внедрение специализированных TMS‑систем (Transportation Management System) справляется с задачами гораздо лучше.

Ещё 10 лет назад организация планирования маршрутов строилась на опыте диспетчера и бумажных или электронных картах, сегодня — это поле битвы алгоритмов.

По данным Gartner, к 2026 году 86% лидирующих компаний уже используют как минимум одну базовую цифровую технологию в логистике, а планирование маршрутов автоматизируют в первую очередь

Что такое маршрутизация в логистике

Планирование маршрутов перевозок включает в себя решение сразу нескольких задач:

• группировка заказов по географическим кластерам;
• подбор подходящего транспорта (учёт грузоподъёмности, типа кузова, наличия пропусков в необходимый район);
• балансировка загрузки автопарка;
• минимизация «порожнего» пробега.

Механика процесса: от интуиции к алгоритмам

Как работает планирование маршрутов перевозок на практике? По сути, речь идёт о переходе от экспертной интуиции к формализованным алгоритмам. Если искать наглядную аналогию, процесс напоминает игру в тетрис, где фигуры — это грузы, а «стаканы» — не один кузов, а сотни транспортных средств, движущихся одновременно. При этом каждая фигура должна быть размещена с учётом веса, объёма, временных окон, очередности точек доставки и множества других ограничений, которые индивидуальны для каждой отрасли и компании.

Для решения такой задачи программы для планирования маршрутов используют математические модели оптимизации — в первую очередь вариации так называемой «задачи коммивояжёра» и VRP (Vehicle Routing Problem). Вот как в прикладном виде логика работы выглядит в нашей системе MasterTMS:

1. Сбор данных. Система получает массив заявок из TMS — адреса загрузки и выгрузки, параметры груза, временные окна, требования к транспорту и др.
2. Матрица расстояний. Алгоритм рассчитывает реальные дистанции между всеми точками.
3. Итерационный перебор. Система за секунды «проигрывает» миллионы вариантов цепочек доставки, оценивая их по заданным критериям.
4. Финализация. Создаётся маршрут доставки, который математически доказано является оптимальным по заданным критериям (стоимость, время или километраж).

Результатом становится не статичная схема, а адаптивный, управляемый план, который можно корректировать в реальном времени. Для бизнеса это означает снижение зависимости от квалификации отдельных специалистов — «человеческого фактора» — и переход к объективным, измеряемым решениям.

Даже начинающий специалист с помощью TMS способен демонстрировать результат, сопоставимый с результатами логиста с 10‑летним стажем. Это делает бизнес‑процессы устойчивыми к кадровым изменениям и позволяет быстрее выводить новых сотрудников на приемлемые показатели эффективности. Переход от интуиции к алгоритмам сегодня является одним из ключевых конкурентных преимуществ в транспортной логистике.

Почему предприятия выбирают автоматическое планирование маршрутов

Согласно опросу McKinsey, 80% компаний‑лидеров в логистике уже используют автоматическую маршрутизацию транспортных перевозок в TMS, а 43% планируют усовершенствовать системы планирования маршрутов с помощью ИИ в ближайшее время.

Почему так происходит? Человеческий мозг способен эффективно оперировать 5–7 объектами одновременно. При планировании рейса с 20 точками доставки количество возможных вариантов маршрута исчисляется числом с восемнадцатью нулями. Человек физически выбирает «первый подходящий» вариант, а машина — «наилучший из возможных».

Вот как это выглядит на практике. Один из пользователей нашей TMS‑системы с модулем планирования маршрутов смог повысить эффективность команды логистов, которая ранее ежедневно планировала маршруты по несколько часов, и несмотря на это, регулярно сталкивалась с опозданиями и простоями. Эти сбои приводили к санкциям со стороны сетевой розницы и претензиям от водителей. Благодаря системе, штрафы и доплаты за простои стали исключением, а не регулярной практикой.

Внедрение TMS с модулем автопланирования сократило время создания маршрута с несколькими остановками до 15 минут, количество используемых наёмных машин снизилось на 12% за счёт плотности загрузки, а NPS клиентов вырос на 25 пунктов благодаря точности прибытия транспорта на склады и в магазины.

Преимущества TMS‑систем с маршрутизацией

Обычные пользователи могут предположить, что системы планирования нужны только для фактического создания маршрутов по географическому принципу — с учётом пробок, дорожной обстановки и погоды. На самом деле это, конечно, не так — всё гораздо сложнее и интереснее.

Главная ценность маршрутизации лежит в области управления ресурсами и бизнес‑процессами, а кроме географии, например, MasterTMS учитывает более 50 параметров, чтобы предложить оптимальный маршрут.

Вот четыре ключевых преимущества цифровой маршрутизации перевозок в транспортной логистике:

1. Увеличение утилизации автопарка. Система не допустит, чтобы 5‑тонный грузовик вёз одну коробку. Алгоритмы «догружают» транспорт попутными заказами, снижая себестоимость единицы перевозимой продукции.
2. Соблюдение SLA (Service Level Agreement). При ручном планировании логист часто жертвует временным окном ради удобства маршрута. TMS же рассматривает обязательства перед клиентом как жёсткое ограничение. Планирование транспортных маршрутов выстраивается вокруг обещаний, данных клиенту.
3. Рост эффективности логистического отдела. Вместо рутинной перестановки точек логист превращается в аналитика, управляющего отклонениями. Один специалист с TMS может управлять парком в 50–100 машин, тогда как в «ручном» режиме предел составляет 15–20 машин. Автоматизация позволяет логисту за короткий промежуток получить десятки вариантов маршрутов и выбрать лучший, исходя из корпоративных KPI — будь то минимизация пробега, сокращение времени доставки или уменьшение операционных расходов.
4. Экономия. Один из пользователей MasterTMS оптимизировал маршрутизацию при работе с привлечённым транспортом и сократил суммарный пробег подрядных машин почти на 2 000 км в день. Это привело к снижению транспортные расходов на 16%. Другая компания за счёт более эффективного планирования рейсов уменьшила количество машин, экономя более 15 000 рублей в день при работе с привлеченным транспортом.

Перевод планирования в TMS делает каждый рейс измеримым с точки зрения KPI, себестоимости и соблюдения SLA. Для руководства это также инструмент оптимизации: алгоритмы могут обрабатывать больше запросов без пропорционального увеличения штата логистического отдела.

Ограничения и риски автоматической маршрутизации в логистике

Эффект GIGO (Garbage In, Garbage Out). Алгоритмы маршрутизации работают строго в рамках заданных параметров. Ошибки или неполнота данных — некорректные адреса, устаревшие временные окна, неверные весогабаритные характеристики — напрямую отражаются на качестве результата. В таких условиях даже самая совершенная программа для планирования маршрутов может формировать формально оптимальные, но трудновыполнимые маршруты.

Система работает строго в рамках заданных правил. Алгоритм оперирует только теми правилами, которые в него заложены. Неформальные договорённости с клиентами, «исторические» исключения, особенности конкретных складов или регионов часто существуют в голове логистов, но могут быть не зафиксированы в системе. В результате маршрутизация транспортных перевозок может вступать в конфликт с реальной операционной практикой, если бизнес‑правила не были корректно описаны и оцифрованы.

Экономический порог внедрения. Для малого бизнеса внедрение полноценной системы маршрутизации может оказаться экономически неоправданным. Интеграция, настройка бизнес‑правил, обучение персонала и поддержка требуют ресурсов, которые окупаются только при заметных объёмах регулярных отгрузок и определенной сложности логистики.

Автоматическое планирование маршрутов как рыночный стандарт

Цифровое планирование и оптимизации отгрузок становится обязательным инструментом эффективности в арсенале современного логиста. TMS‑системы переводят вопрос оптимизации графика отгрузок из режима опытных догадок и предположений отдельных сотрудников в научно‑обоснованный, управляемый, масштабируемый и устойчиво воспроизводимый процесс со стабильно высокой результативностью и измеримыми показателями эффективности.

Как показывает практика, инвестиции в TMS окупаются в среднем за 2–6 месяцев — это один из самых высоких показателей ROI в сфере корпоративного ПО. Компании, которые упускают такие возможности несут повышенные издержки, проигрывая конкурентную борьбу более дальновидным конкурентам.