- OMX Baltic0,08%318,43
- OMX Riga1,43%1 011,27
- OMX Tallinn−0,06%2 250,86
- OMX Vilnius0,82%1 498,55
- S&P 500−0,38%7 520,93
- DOW 30−0,3%52 231,89
- Nasdaq −0,74%25 065,88
- FTSE 1000,74%10 831,31
- Nikkei 2251,31%61 248,59
- CMC Crypto 2000,00%0,00
- USD/EUR0,00%0,9
- GBP/EUR0,00%1,2
- EUR/RUB0,00%92,5
- OMX Baltic0,08%318,43
- OMX Riga1,43%1 011,27
- OMX Tallinn−0,06%2 250,86
- OMX Vilnius0,82%1 498,55
- S&P 500−0,38%7 520,93
- DOW 30−0,3%52 231,89
- Nasdaq −0,74%25 065,88
- FTSE 1000,74%10 831,31
- Nikkei 2251,31%61 248,59
- CMC Crypto 2000,00%0,00
- USD/EUR0,00%0,9
- GBP/EUR0,00%1,2
- EUR/RUB0,00%92,5
Tähelepanu! Artikkel on enam kui 5 aastat vana ning kuulub väljaande digitaalsesse arhiivi. Väljaanne ei uuenda ega kaasajasta arhiveeritud sisu, mistõttu võib olla vajalik kaasaegsete allikatega tutvumine
Veopargis hoiab kokku veerandi kuludest
Vedude planeerimine toimub tänapäeval paljudes ettevõtetes logistiku pähe kogunenud harjumuste ning kogemuste kaudu. On välja kujunenud kaubaringid ja -liinid, mida kasutatakse nii iga päev kui ka uute tellimuspunktide juurde jõudmiseks. Sellisel meetodil on mõned tugevad eelised - sissetöötatud töövahendid ja harjumuspärased otsustusmudelid.
Kuid leiduvad ka mõned negatiivsed küljed, millest on moodsa tehnoloogia abil võimalik üle saada ja millega hoida kokku umbes veerand kogu ettevõtte (mitte ainult autopargi) kuludest tööjõule ning kasutatavatele vahenditele.
Info aitab autod optimaalselt liikuma. Kogudes kokku olemasoleva info autode, tellimuste ning teede kohta, on võimalik välja arvutada optimaalsed teekonnad autopargile. Niimoodi võib olla veendunud, et sõidukid kasutatakse alati kõige efektiivsemalt ning logistiku ülesannetes inimesed saavad tegeleda vaid erijuhtumitega. Samuti ei ole ettevõte enam sõltuv mõnest üksikust inimesest, kelle peas oleva oskusteabe äkiline kadumine võiks ettevõttele saatuslikuks saada - kogu tarkus on koondatud tehnoloogiasse, mida saavad kasutada kõik töötajad ning ka algajad logistikud.
Andes kogu info planeerimissüsteemile, arvutab see mõne minuti jooksul välja teekonnalehed autojuhtidele nii, et kõigi kasutatavate ressursside koguhind oleks võimalikult väike. Rõhutatult rumala, kuid illustreeriva näite abil võib seda selgitada nii, et kui auto töötund maksab 1 euro ja läbitud kilomeeter samuti 1 euro, laadimisele kuluv aeg aga hoopis 1000 eurot minut, siis on ilmne, et kaubad tuleb kohale viia ükskõik kui pika aja jooksul ning ükskõik kui pikki vahemaid sõites, peaasi, et laadimise aeg kestaks võimalikult vähe.
Praktikas oleme näinud, et ka Eestis võimaldab süsteemi kasutuselevõtt teenindada ära kõik ettevõtte laadimiskohad, läbides 20% vähem kilomeetreid, 10% vähema arvu autodega ja kulutades tööaega vaid kindlaksmääratud piirides - seda kõike ühel ajal.
Ebatavalised lahendused. Paneb küsima, et kuidas ometi? Suur osa kokkuhoiust tuleb hulgast detailidest, mida iga päev ei märka. Samas tuleb avardada senist mõttemudelit kaubaringidest ja -liinidest. Optimeerimisalgoritm ei optimeeri ühe sõiduki teekonda, vaid kogu ettevõtte veoprotsessi. See tähendab, et kui näiteks Tallinnast liiguvad kaubad paljudes eri suundades, siis selleks, et üheksa autot saaksid sõita 30% vähemate kilomeetrite arvuga, võib üks auto sõita senisest koguni 200% suurema kilomeetrite arvuga, kuid kogu ettevõtte kokkuhoid on ikka ligikaudu 20%.
Just seesugused kombinatsioonid jäävad inimliku planeerimise juures tavaliselt avastamata, kuna need pole harjumuspärased ja esmasel pealevaatamisel üleüldse mõistlikud. Optimeerimiseks kohandatud tehnoloogia aga leiab need võimalused üles ning esitab need juba valmis planeeritud teekondadena koos oletatava raha ning muude ressursside kuluna.
Autor: Jüri Tarkpea
Hetkel kuum
Hetkel kuum
Podcastid
Enimloetud
3
Viimased uudised
Tagasi Äripäeva esilehele