W zmieniającym się świecie logistyki i e-commerce, ostatnia mila dostawy — czyli droga od lokalnego magazynu do klienta końcowego — pozostaje najbardziej kosztownym, a zarazem najbardziej krytycznym etapem łańcucha dostaw. Szacuje się, że pochłania ona nawet ponad 50% całkowitych kosztów wysyłki.
W obliczu dynamicznego wzrostu cen paliw, energii oraz narastającego braku kierowców, utrzymanie rentowności dostaw w 2025 roku wymaga fundamentalnej zmiany podejścia: przejścia od planowania manualnego do algorytmicznej optymalizacji ostatniej mili.
Rosnące koszty operacyjne to tylko część równania. Na dyspozytorów w 2025 roku spadają także inne wyzwania, które niweczą efekty godzin spędzonych nad arkuszem kalkulacyjnym:
Deficyt Kadrowy i Presja Wynagrodzeń: Brak kierowców wymusza podnoszenie płac, co czyni każdą „pustą milę” jeszcze droższą.
Ograniczenia Czasowe i Flotowe: Konieczność uwzględnienia okien czasowych dostaw, specyfiki ładunku (np. chłodnia) oraz zróżnicowanej floty (różne gabaryty, tonaż) sprawia, że znalezienie optymalnej trasy staje się zadaniem niemal niemożliwym dla człowieka.
Wyzwania E-commerce: Klienci oczekują dostaw tego samego dnia lub w ściśle określonych godzinach. Zwiększa to gęstość punktów i wymaga ciągłej, dynamicznej reoptymalizacji.
W tych warunkach ręczne planowanie, bazujące na intuicji i doświadczeniu, osiąga swoje limity – zazwyczaj 80–85% efektywności. Pozostałe 15–20% to marnowane kilometry, paliwo, czas pracy i finalnie — utracona marża.
Ludzki mózg, choć doskonały w rozwiązywaniu złożonych problemów, nie jest w stanie przetworzyć miliardów kombinacji logistycznych. To zadanie dla technologii. Systemy do Planowania Tras czy też TMS takie jak Tasha czy Kira od Solvertech, wykorzystują zaawansowane algorytmy optymalizacyjne, aby w ciągu zaledwie kilku minut znaleźć najbardziej efektywne sekwencje przejazdów.
Algorytm nie szuka „wystarczająco dobrej” trasy, lecz dąży do globalnego optimum. Analizuje jednocześnie: zmienne ograniczenia (ładowność, tonaż), możliwości załadunkowe, okna czasowe klienta oraz dynamiczne warunki drogowe.
Przekonanie do wdrożenia zaawansowanego systemu TMS często sprowadza się do wykazania zwrotu z inwestycji (ROI). Konkretne korzyści z wdrożenia optymalizacji algorytmicznej:
Redukcja przebiegu floty o 15–20%.
Zwiększenie liczby obsłużonych punktów dziennie.
Skrócenie czasu planowania z godzin do minut.
Precyzyjniejsze ETA (szacowany czas dostawy).
Optymalizacja tras to w swojej istocie rozwiązywanie problemu znanego jako VRP (Vehicle Routing Problem), czyli problemu komiwojażera w wariancie flotowym. Dodanie do tego realnych ograniczeń rynkowych, takich jak ścisłe godziny dostaw, przekształca go w VRPTW (Vehicle Routing Problem with Time Windows).
Jest to problem NP-trudny (Non-deterministic Polynomial-time Hard), co oznacza, że znalezienie idealnego rozwiązania wymagałoby czasu dłuższego niż wiek Wszechświata przy większej liczbie punktów. Zamiast tego algorytmy Solvertech stosują heurystyki i metaurystyki wspierane przez mechanizmy uczenia maszynowego (ML), aby szybko znaleźć rozwiązanie, które jest niemal optymalne.
To właśnie dlatego żaden człowiek ani ręczna metoda nie jest w stanie konkurować z wydajnością systemu Tasha czy Kira w zakresie:
Minimalizacji dystansu.
Maksymalizacji wykorzystania ładowności.
Pełnego respektowania okien czasowych.
Nowoczesna optymalizacja ostatniej mili nie kończy się na wygenerowaniu pliku na początku dnia. Różnica między zaawansowanym TMS-em lub systemem do planowania tras a prostym programem do wyznaczania trasy ręcznie leży w zdolności do dynamiki:
Planowanie Statyczne: Generowanie tras z góry, bez możliwości reagowania na bieżące zdarzenia. Szybko staje się nieaktualne (nagłe zamówienie).
Planowanie Dynamiczne (Real-Time): System, zintegrowany z aplikacją kierowcy Freya, monitoruje postęp dostaw, co może wpływać na dynamiczne wyliczenie dosępności pojazdu do kolejnej trasy.
Firmy transportowe nie są jednorodne. Rozwiązania muszą uwzględniać specyfikę klienta (dystrybucja żywności, producent mebli, e-sklep):
Wymaga uwzględnienia łańcucha chłodniczego, specjalnych certyfikatów kierowców i rygorystycznych, często bardzo krótkich okien czasowych (np. dostawa do hipermarketów). Algorytm musi mieć możliwość tworzenia tras, które grupują dostawy wymagające chłodni, jednocześnie priorytetyzując klientów wrażliwych na czas.
Charakteryzuje się dużą liczbą małych przesyłek i ciągłym dopływem nowych zamówień w ciągu dnia. Tu kluczowa jest skalowalność i szybkość. System Kira jest projektowany właśnie do takich wyzwań, oferując niezwykle wydajną optymalizację dużych wolumenów i wspierając dostawy tego samego dnia (Same-Day Delivery).
Najlepszy algorytm nie zadziała, jeśli nie jest zintegrowany z ekosystemem IT firmy. Wdrożenie Tash-y musi być płynne i dotyczyć wymiany danych z:
ERP/WMS: System musi pobierać dane o zamówieniach i statusach magazynowych oraz odsyłać informacje o planowanych kosztach.
Moduł Triss od Solvertech pełni funkcję elastycznego API, które pozwala na skuteczną, dwukierunkową komunikację z istniejącymi systemami informatycznymi, minimalizując potrzebę logowania się do kolejnego systemu.
W 2025 roku, w związku z dyrektywą CSRD, duże firmy będą musiały raportować emisję CO2. Efektywna optymalizacja ostatniej mili staje się kluczowym narzędziem zgodności z ESG:
Mniejszy Ślad Węglowy: Ograniczenie przejechanych kilometrów o 15–20% automatycznie przekłada się na proporcjonalną redukcję emisji CO2 i zużycia paliwa.
Planowanie Floty Elektrycznej: Algorytmy potrafią uwzględniać zmienne, takie jak zasięg pojazdów elektrycznych (EV), konieczność ładowania, co jest niemożliwe przy ręcznym planowaniu i kluczowe dla ekologicznej transformacji.
Optymalizacja ostatniej mili za pomocą zaawansowanych algorytmów nie jest już tylko trendem – jest kluczowym warunkiem rentowności i zgodności z regulacjami 2025 roku. Integracja, takich systemów jak Tasha, Kira i Freya, pozwala firmom nie tylko odzyskać tracone marże, ale także budować przewagę konkurencyjną opartą na szybkości, niezawodności i dbałości o środowisko.
Nie ufaj słowom – zaufaj danym.
Chcesz zobaczyć, ile możesz zaoszczędzić? Przekaż nam swoje dane logistyczne, a my przeprowadzimy symulację w systemie do optymalizacji tras transportu i pokażemy Ci czarno na białym, ile możesz zyskać, wdrażając nasze algorytmy.
Skontaktuj się z naszymi specjalistami już dziś!
