Saha Ekibi Rota Optimizasyonu: Araç Rotalama (VRP) ve Yakıt Tasarrufu Rehberi

Sahada bir dispeçer sabah elinde 20 iş ve 5 teknisyenle masaya oturduğunda aslında bir harita problemi değil, bir kombinatoryal optimizasyon problemi çözmeye çalışır. 'Hangi işi kim yapsın, hangi sırayla gitsin' sorusunun olası kombinasyon sayısı iş sayısıyla birlikte patlar. Bu yüzden 'en kısa yol' yanıltıcıdır: tek bir aracın iki nokta arası en kısa yolu kolaydır, ama onlarca durağı birden fazla araca paylaştırıp her birinin sırasını belirlemek bambaşka bir iştir. Operasyon araştırması literatürü bu problemi tam olarak adlandırır — devamını aşağıda Araç Rotalama Problemi başlığında ele alıyoruz. Önce şunu netleştirelim: rota optimizasyonu, ekibin nereye gideceğini değil, gününü nasıl en az kilometre ve en çok tamamlanmış işle geçireceğini planlamaktır.

Araç Rotalama Problemi (Vehicle Routing Problem, VRP), bir veya birkaç merkezden çıkan araçların belirli durakları en düşük toplam maliyetle (mesafe, süre veya yakıt) dolaşacak şekilde rotalanması problemidir. Konu yeni değil: George Dantzig ve John Ramser, 1959'da Management Science dergisinde yayımladıkları 'The Truck Dispatching Problem' makalesinde benzin dağıtım kamyonlarının rotalanmasını formüle ederek alanın temelini attı (Management Science / ACM DL). O günden bu yana VRP, lojistiğin en çok çalışılan problemlerinden biri oldu ve Gezgin Satıcı Problemi'nin (TSP) çok araçlı genellemesi olarak konumlandı. Saha servisi için önemi şu: teknisyenleriniz de aslında 'kamyon', işleriniz de 'durak'tır; aradaki tek fark, durakların çoğu zaman bir zaman penceresi ve bir yetkinlik gereksinimi taşımasıdır.

Saf VRP'yi sahaya uygulanabilir kılan şey kısıtlardır. Birincisi zaman penceresi (time window): müşteri 'öğleden önce' veya '13:00-15:00 arası' der; rota bu pencereye uymak zorundadır. Bu varyant literatürde VRPTW (Zaman Pencereli VRP) olarak geçer. İkincisi yetkinlik: bir işi yalnızca o sertifikaya/eğitime sahip teknisyen yapabilir, dolayısıyla 'en yakın teknisyen' her zaman doğru atama değildir. Üçüncüsü kapasite: aracın taşıdığı yedek parça veya teknisyenin gün içi iş yükü sınırlıdır (Kapasiteli VRP — CVRP). Google'ın açık kaynaklı OR-Tools kütüphanesi, bu varyantların (TSP, CVRP, VRPTW, toplama-dağıtım) hepsini modelleyebilen bir referans çerçeve sunar (Google OR-Tools — Routing). Pratik sonuç: bir saha optimizasyonu motorunu değerlendirirken 'en kısa yolu buluyor mu' değil, 'zaman penceresi ve yetkinliği aynı anda gözetiyor mu' diye sorun.

Küçük ekipte sabah elle yapılan plan çoğu zaman iş görür; sorun büyüdükçe başlar. Dört tipik tıkanma noktası vardır. Birincisi ölçek: 5 teknisyen ve 20 iş el ile yönetilebilir, ama 30 teknisyen ve 150 iş için günlük plan saatler alır ve yine de optimumun uzağında kalır. İkincisi değişkenlik: gün içinde iptal, gecikme ve acil çağrı geldiğinde tüm plan elle yeniden kurulamaz, dispeçer 'idare eder'. Üçüncüsü körlük: elle yapılan planın ne kadar verimsiz olduğu ölçülemez; 'şu rota %15 daha kısa olabilirdi' bilgisi hiç görünmez. Dördüncüsü kişi bağımlılığı: tüm plan deneyimli dispeçerin kafasındadır, o izne çıkınca operasyon zorlanır. Bu sorunların marka değil yöntem (elle planlama ile algoritmik optimizasyon) farkından kaynaklandığını vurgulamak önemli; karar, iş hacmi arttıkça optimizasyondan yana net biçimde döner. Manuel, optimizer ve hibrit yaklaşımları karşılaştırdığımız 3 atama yöntemi yazımız bu seçimi ayrıntılandırır.

Optimizasyonun en somut çıktısı, kat edilen toplam kilometrenin düşmesidir; bu da doğrudan yakıt, araç aşınması ve sürüş süresine yansır. Sürüşte geçen her saat, iş yapılmayan saattir; rota kısaldıkça aynı teknisyen günde daha fazla işi tamamlar — yani kazanım sadece yakıt değil, kapasitedir. Burada abartılı bir tek-sayı vermekten kaçınmak gerekir: tasarruf oranı şehir yoğunluğuna, iş dağılımına ve mevcut planın ne kadar kötü olduğuna göre değişir. Doğru çerçeve şudur: gereksiz kilometre = boşa yanan yakıt + harcanan kapasite; optimizasyon bu ikisini birlikte azaltır. Saha operasyonunun karbon ayak izi açısından da aynı kilometre azalması Scope 1 araç emisyonunu düşürür — bu bağı saha operasyon karbon ayak izi yazımızda ele aldık.

Bir rota optimizasyonu yeteneğini değerlendirirken şu soruları sorun: (1) Zaman penceresi ve yetkinlik kısıtlarını birlikte çözüyor mu? (2) Gün içinde yeni iş geldiğinde planı yeniden hesaplayabiliyor mu (dinamik yeniden optimizasyon)? (3) Trafik/gerçek yol süresini mi yoksa kuş uçuşu mesafeyi mi kullanıyor? (4) Çıkan rotayı teknisyenin telefonuna sıralı görev listesi olarak düşürebiliyor mu? (5) Plan ile gerçekleşeni (tahmini varış vs gerçek varış) karşılaştırıp ölçüm üretiyor mu? Bu sorular, harita üstünde güzel görünen bir çizgi ile sahada gerçekten uygulanabilir bir plan arasındaki farkı ortaya çıkarır. Rota planının teknisyenin günlük akışına nasıl bağlandığını görmek için EkibimJet demosunu talep edebilir, ürünü ekibimjet.com üzerinden inceleyebilirsiniz.

İyi bir rota planı, izole bir harita çıktısı olarak kalırsa değer üretmez; işin yaşam döngüsüne bağlanması gerekir. İdeal akış şudur: dispeçer işleri girer, motor rotaları kurar, teknisyenin telefonuna sıralı görevler düşer, her durakta 'yola çık / vardım / tamamla' adımları otomatik zaman damgası alır ve kapanışta fotoğraf/imza kanıtı toplanır. Böylece plan yalnızca 'nereye gidileceğini' değil, gidilen yerde işin yapıldığını da kanıtlar. Bu bütünlük, saha ekip yönetimini bir GPS aracından bir operasyon platformuna dönüştürür. Konumun yalnızca görev/mesai anında, 6698 sayılı KVKK Madde 4 ölçülülük ilkesine uygun toplanması gerektiğini de unutmayın; rota optimizasyonu çalışanı 7/24 izlemek değil, işi verimli planlamak içindir. Sorularınız için: 0850 307 87 48.