Ранее расписание работы персонала составлялось в ручном режиме с учетом среднего количества заказов, собираемого одним комплектовщиком, что могло привести к неэффективному использованию ресурсов.
При разработке алгоритма оптимизации учитывались следующие исторические данные: количество заказов в конкретном магазине каждый час в будние дни, выходные и праздники, сезонный фактор, наличие промо–акций, продолжительность смены, минимальное и максимальное количество комплектовщиков в смене, а также среднее время сборки одного заказа. Кроме того, использовались расчетные параметры, такие как расходы на сборку одного заказа и заработную плату комплектовщика.
Учитывая текущий массив данных, оптимизационная модель понимает, сколько комплектовщиков следует выводить в смену и насколько выгодно компании привлекать дополнительное количество сотрудников для сборки большего количества заказов. Прогноз пересчитывается и оптимизируется ежедневно на основе поступающих в систему данных за сопоставимый прошлый период и запланированных на будущее промо–планов.
Применение системы оптимизации ресурсов и внедренного ранее мультипикинга позволяет «Ленте Онлайн» сокращать CPO (Cost per Order) до 20% и повышать производительность на 17%. Система гибкая и интегрирована в TMS (Transport Management System), что позволяет автоматизировать процесс вывода персонала под плановое количество заказов.
«При разработке системы оптимизации расписаний комплектовщиков мы основывались на расчете потенциального эффекта от ее внедрения, оценки сложности тестирования и реализации. Первые тесты показали статистически значимое сокращение стоимости сборки заказов, что позволило воплотить проект в жизнь. В результате мы получили отличный пример совместной работы команд Data Science и операций. MVP был сделан за месяц, а новые рекомендации магазины начали получать сразу после теста — через два месяца после старта проекта. Спустя год мы запустили готовую гибкую систему, полностью интегрированную в основные процессы компании», – прокомментировал Дмитрий Бодунов, директор управления данными и аналитикой онлайн сервисов «Ленты».
В настоящее время команда Data–Office приступила к разработке оптимизационной модели для курьеров доставки.