Kuljetusvuorojen optimointi : Posti Oy
Westerholm, Rami (2019)
Westerholm, Rami
2019
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2019121827480
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2019121827480
Tiivistelmä
Tämän työn aiheena on Salon Postin kuljetusvuorojen optimointi. Tavoitteena oli tehdä vuoroista reiteiltään kannattavampia ja kustannustehokkaampia tuoden säästöjä alihankintakuluihin. Yksi tärkeä tavoite oli myös liikenteen päästöjen vähentäminen resurssien joustavammalla käytöllä. Vuoroja on yhteensä 12, joista viisi hoidetaan Postin omilla kuljettajilla. Lisäksi on vielä yksi ylimääräinen alihankkija hoitamassa pelkkää paketinjakoa.
Vuoroja lähdettiin ensin muokkaamaan melko karkealla tavalla Excel-taulukossa, jossa eri työtehtävät oli esitetty omina palkkeinaan. Tämä osoittautui toimimattomaksi ja vaikeaksi tavaksi suunnitella vuorot, koska palkkien sisältö piti joka tapauksessa purkaa. Tämän jälkeen vuoroja aloitettiin rakentamaan yksityiskohtaisemmin nojautuen omiin kokemuksiin sekä kokeilemalla eri vaihtoehtoja. Työn edetessä myös vuoroja ajavat kuljettajat saivat kertoa mielipiteitä eri vaihtoehdoista reittien sisällöiksi.
Työn tuloksena saatiin suunniteltua uudet vuorot karsien tunteja alihankinnasta sekä parantaen ympäristöystävällisyyttä ajettujen kokonaiskilometrien vähentyessä. Kuullun palautteen perusteella kuljetusvuoroista tuli selkeämpiä sekä työajoiltaan inhimillisempiä The subject of this thesis is transport optimization at the Posti Oy terminal of Salo. The aim was to plan shifts more rational and cost-effective by saving on subcontracting costs. One goal was also to decrease traffic emissions by providing more flexibility to the usage of resources. There are twelve shifts and five of them are handled by Posti´s own drivers. In addition there is one subcontractor taking care of only package delivery.
At first routes were planned in a rather plain way in Excel chart, where tasks were presented in columns. This proved to be an inefficient and difficult way to plan shifts because the content of the columns had to be open. After that, I started to build shifts independently more detailed way based on my personal experience and experimenting with different options. As work progressed, I also asked drivers for their views on different options for the content of the routes.
As a result of the work, I was able to plan new shifts to reduce hours of subcontracting and improve environmental friendliness as the total kilometers traveled decreased. Based on the feedback heard, shifts became clearer and more humane in terms of working hours.
Vuoroja lähdettiin ensin muokkaamaan melko karkealla tavalla Excel-taulukossa, jossa eri työtehtävät oli esitetty omina palkkeinaan. Tämä osoittautui toimimattomaksi ja vaikeaksi tavaksi suunnitella vuorot, koska palkkien sisältö piti joka tapauksessa purkaa. Tämän jälkeen vuoroja aloitettiin rakentamaan yksityiskohtaisemmin nojautuen omiin kokemuksiin sekä kokeilemalla eri vaihtoehtoja. Työn edetessä myös vuoroja ajavat kuljettajat saivat kertoa mielipiteitä eri vaihtoehdoista reittien sisällöiksi.
Työn tuloksena saatiin suunniteltua uudet vuorot karsien tunteja alihankinnasta sekä parantaen ympäristöystävällisyyttä ajettujen kokonaiskilometrien vähentyessä. Kuullun palautteen perusteella kuljetusvuoroista tuli selkeämpiä sekä työajoiltaan inhimillisempiä
At first routes were planned in a rather plain way in Excel chart, where tasks were presented in columns. This proved to be an inefficient and difficult way to plan shifts because the content of the columns had to be open. After that, I started to build shifts independently more detailed way based on my personal experience and experimenting with different options. As work progressed, I also asked drivers for their views on different options for the content of the routes.
As a result of the work, I was able to plan new shifts to reduce hours of subcontracting and improve environmental friendliness as the total kilometers traveled decreased. Based on the feedback heard, shifts became clearer and more humane in terms of working hours.