Транспортная логистика в сфере электронной коммерции — это нерв системы современного ритейла. Для гигантов рынка эта сфера является основной, поскольку стоимость каждой доставки напрямую влияет на конечную прибыль.
Михаил Михалев — инженер-программист в области вычислительной логистики, работающий в Amazon, где он занимается разработкой алгоритмических решений для оптимизации транспортных сетей в крупномасштабных e-commerce системах. Его деятельность сосредоточена на задачах, для которых не существует готовых шаблонов, и требует разработки новых подходов к моделированию, прогнозированию и принятию решений в условиях высокой неопределенности
Сложность и финансовый импакт вычислительной логистики
Объем мирового рынка логистики электронной коммерции в 2023 году составил 387,17 млрд долларов США, в 2024 году — 474,67 млрд долларов США, а к 2034 году, как ожидается, достигнет около 3 242,86 млрд долларов США, увеличиваясь в среднем на 21,2% в год в период с 2024 по 2034 год.
Логистические расходы для крупных игроков электронной коммерции составляют колоссальные суммы, что делает даже минимальную оптимизацию важной. Еженедельные расходы, с которыми сталкиваются компании, оперирующие в этом секторе, по оценкам аналитиков, достигают десятков миллионов долларов.
Михаил Михалев объясняет, что если улучшить даже незначительный показатель, эффект в масштабах гигантов рынка сразу выражается в огромных суммах:
«Когда речь идет о миллиардных оборотах, повышение эффективности какого-либо одного элемента системы на несколько процентов неизбежно конвертируется в финансовую выгоду для компании».
Важно, что работа не ограничивается только финансами, она затрагивает и человеческий фактор — алгоритмы оказывают прямое воздействие на миллионы людей. Это проявляется через конкретные улучшения в их ежедневной работе, например, стабилизацию смен и снижение непредвиденных переработок.
Благодаря улучшенным прогнозным моделям становится возможным точнее планировать объем работ на конкретные дни. Это напрямую способствует уменьшению колебаний нагрузки на персонал и снижает количество ситуаций, когда сотрудникам приходилось задерживаться сверх графика из-за неверных оценок спроса.
Кроме того, более надежные алгоритмы помогают заранее выявлять риски перегрузки или нехватки ресурсов. В результате достигается сокращение количества отмененных или задержанных рейсов и графики для водителей становятся более предсказуемыми, что исключает внезапную отмену смен.
Наконец, эти системы напрямую влияют на повышение безопасности. Внедренная улучшенная маршрутизация позволяет избегать участков с неблагоприятными дорожными условиями или корректировать расписание с учетом требований отдыха водителей. В конечном итоге, это снижает общую утомляемость персонала и минимизирует вероятность возникновения ошибок в работе.
Более того, специфика сферы существенно ограничивает возможность прямого использования существующих наработок. В вычислительной логистике такого масштаба многие задачи требуют адаптации и развития известных методов под новые условия и ограничения.
Это означает, что значительная часть решений разрабатывается индивидуально и опирается на сочетание научных подходов и инженерной практики.
Прогнозирование и управление межскладскими перевозками
Основной фокус работы Михалева — это прогнозирование и оптимизация движения грузового транспорта между распределительными центрами (складами). Это не доставка конечному потребителю, а управление внутренним потоком товаров.
Процесс делится на два направления: краткосрочное и долгосрочное прогнозирование.
Долгосрочное планирование в транспортной логистике связано с подготовкой к периодам повышенного спроса - например, к сезонным распродажам или праздникам. На этом этапе необходимо заранее оценить, сколько транспорта может потребоваться, и заложить запас прочности на случай, если реальный спрос окажется выше ожиданий. Если такой запас не предусмотрен, система начинает работать на пределе, что приводит к задержкам и сбоям
Краткосрочное планирование сосредоточено на том, как именно использовать доступный транспорт в ближайшие дни. Здесь алгоритмы помогают составлять более сбалансированные графики: распределять рейсы так, чтобы транспорт не простаивал, но и не перегружался. При этом важно учитывать ограничения по времени работы и отдыху, иначе даже хорошо рассчитанный план окажется непрактичным. Именно на этом уровне часто удается добиться заметных улучшений без привлечения дополнительных ресурсов.
Эта многоуровневая задача оптимизации невероятно сложна из-за огромных объемов данных. Как отмечает Михалев, она обладает высокой сложностью и, к сожалению, не имеет прямого аналитического решения.
«Проблема в том, что количество вариантов недельного расписания растет не линейно, а комбинаторно. К примеру, если у нас 50 маршрутов и 10 типов разных перевозок (разные виды грузовиков или контрактов), можно грубо оценить пространство решений как: варианты ≈ типы перевозок ^ маршруты = 10⁵⁰. Это число с 50 нулями. Для сравнения - оценка числа атомов в наблюдаемой Вселенной составляет около 10⁸⁰. Это однозначно указывает на потребность в использовании мощных вычислительных инструментов», – рассказывает специалист.
Повышение устойчивости при пиковых нагрузках
Михалев привел пример недавнего проекта, которые иллюстрирует специфику его задач.
Одним из последних было повышение устойчивости расписаний при пиковых нагрузках.
«В одном из недавних проектов мы проверяли, как различные методы прогнозирования справляются с неожиданными всплесками спроса (например, «Черная пятница», Новый год и т.д.). Иллюстративно, улучшение точности на несколько процентных пунктов позволило сократить объем корректировок расписаний примерно на 10–15% в моделировании. Это снизило общий объем «ручной» работы по правке планов», – отмечает эксперт.
Алгоритмическое творчество
Михалев подчеркивает, что его работа — это непрерывный процесс создания новых алгоритмов. Сложность состоит в том, что в этой области нет готовых референсов, поэтому часть решений может иметь исследовательскую или инновационную ценность.
«Существенно усложняет задачу необходимость выбора между альтернативными вычислительными методами. Инженеру требуется разработать систему, которая предоставляет несколько опций, чтобы можно было провести их оценку. В итоге, необходимо оценить разные алгоритмы и выбрать опцию, которая наибольшим образом подходит для конкретной рабочей ситуации».
Это многоуровневое тестирование позволяет выбрать наиболее эффективное решение для конкретной недели или региона.
К примеру, в одном из проектов необходимо было выбрать метод оптимизации для задачи составления расписаний в условиях большого числа ограничений — временных окон, доступности ресурсов и ограничений по рабочему времени. Для этого был использован многоуровневый процесс оценки:
Уровень 1. Тестирование на синтетических данных
На этом этапе проверяются корректность работы алгоритмов и их устойчивость к патологиям — отсутствию решений, разреженным данным, резким скачкам нагрузки. Цель: отсеять методы, которые не справляются с базовыми случаями.
Уровень 2. Тестирование на исторических сценариях
Каждый алгоритм запускался на ряде архивных недель. Здесь внимание обращается на воспроизводимость решений, стабильность метрик, чувствительность к изменениям входных данных. Это помогает оценить реалистичность поведения.
Уровень 3. Стресс-тестирование
Создаются искусственно усложненные сценарии: резкие колебания спроса, ограничения ресурсов, задержки внешних сервисов. Цель — увидеть, как метод ведет себя при сбоях и аномалиях.
Уровень 4. Интеграция в симуляционную платформу
На этом этапе алгоритмы сравниваются не в изоляции, а как часть более крупной системы. Здесь очень часто становится видно, что метод, показавший лучшие результаты на небольших тестах, работает хуже при «сквозной» симуляции.
«По итогам такого процесса иногда побеждает не самый «умный» алгоритм, а наиболее предсказуемый и устойчивый. Это важная особенность реальных логистических задач: ценится не только оптимальность, но и стабильность поведения при непредвиденных условиях», – рассказывает Михалев.
Внедрение AI и генеративных технологий
Как отмечает специалист, в последнее время одним из самых интересных направлений является интеграция генеративного искусственного интеллекта (GNI).
AI используется для умной оценки различных алгоритмов, сравнения метрик и выявления аномалий. Это помогает находить ошибки и выдавать рекомендации. Михалев отмечает, что если кто-то совершит прорыв в этой сфере (аналогично тому, как это сделала OpenAI с ChatGPT), эта технология будет немедленно подхвачена всеми крупными игроками.
Однако из-за закрытого характера данных в крупных технологических компаниях, открытые публичные AI-инструменты не могут использоваться для работы с чувствительной информацией. В таких условиях востребованы вспомогательные AI-инструменты, предназначенные для поддержки инженерных и аналитических задач без обработки конфиденциальных данных.
Подобные решения применяются, в частности, для автоматизации рутинных процессов, таких как подготовка отчетов или первичный анализ результатов.
Невыполнимые проекты
По мнению Михалева, большинство проектов на старте кажутся невыполнимыми, поскольку в Big Tech приносят не готовое ТЗ, а проблему с высокой степенью неопределенности (например, интеграция портовой логистики или поддержка электромобилей). В таких условиях главная задача инженера — не кодирование, а разработка самой стратегии.
Несмотря на изначальную сложность, подобные задачи успешно решаются. Впрочем, иногда отказ от реализации продиктован финансовыми факторами.
Будущее логистики
Если говорить о самых перспективных технологиях, Михалев называет квантовые вычисления. Он считает, что они могут изменить логистику. В отличие от классических компьютеров, которые перебирают варианты последовательно, квантовые вычисления могут обрабатывать их параллельно, решая проблему, похожую на «кота Шредингера».
«По моему мнению, квантовое вычисление с точки зрения решения логистических проблем, это то, что представляет собой перспективное исследовательское направление, которое в долгосрочной перспективе может повлиять на подходы к решению отдельных классов логистических задач.
Однако практическое применение таких методов в реальных системах остается предметом дальнейших исследований, и сегодня они скорее рассматриваются как потенциальное дополнение к классическим вычислительным подходам», – резюмирует Михалев.
Василий Черный