Fuel Delivery Network Optimisation for Gazprom Neft Company

Abstract

Бизнес-целью исследования было минимизировать транспортные расходы (OPEX) для сети доставки топлива компании Газпром Нефть. В этом исследовании был разработан фреймворк, который объединяет методы, инструменты и задачи оптимизации; этот фреймворк может быть использован для широкой аудитории. Работа вносит вклад в разработку системного подхода в области проблем оптимизации. Технические реализации модели были созданы с помощью библиотек CVXPY, PuLP и Pyomo на Python. Эти реализации были оценены с использованием набора управленческих критериев, и лучшими вариантами были выбраны решатели CBC из библиотек PuLP и CVXPY. Модель была протестирована на предоставленном компанией наборе данных, который содержал информацию о 43 нефтебазах и 1280 автозаправочных станциях в 16 регионах, и она предоставила результат (с помощью CBC из библиотеки PuLP), в котором затраты на вторичную логистику были ниже максимально допустимого результата на 138,5 млн рублей. Время, затраченное на вычисления, составило около 30 минут. Инструкция по взаимодействию с моделью приведена в конце исследования.

The business goal of the study was to minimize transportation costs (OPEX) for fuel delivery network of Gazprom Neft company. In this study a framework which connects methods, tools and optimization problems was created; this framework can be used by wide audience with various professional backgrounds. The study fulfills the research gap which is connected to a lack of a systematic approach in the field. Technical implementations of the model were developed in Python’s CVXPY, PuLP and Pyomo libraries. These realizations were compared based on the managerial criteria, and the best options were CBC solver from PuLP library and CBC from CVXPY library. The model was tested on the dataset provided by the company that contained information on 43 oil bases and 1280 petrol stations in 16 regions, and it delivered a result (by CBC solver from PuLP library) with the costs less than the baseline costs by 138.5 million rubles and the time spent on computations was around 30 minutes. The instruction of how to interact with the model is provided in the end of the study.