配送團(tuán)隊(duì)**終選用的是按組排班的方式,把所有騎手分成幾組,規(guī)定每個(gè)組的開工時(shí)段。然后大家可以按組輪崗,每個(gè)人的每個(gè)班次都會(huì)輪到。這個(gè)問題比較大的挑戰(zhàn)是,我們并不是在做一項(xiàng)業(yè)務(wù)工具,而是在設(shè)計(jì)算法。而算法要有自己的優(yōu)化目標(biāo),那么排班的目標(biāo)是什么呢?如果你要問站長(zhǎng),怎么樣的排班是好的,可能他只會(huì)說,要讓需要用人的時(shí)候有人。但這不是算法語言,更不能變成模型語言。決策變量及目標(biāo)設(shè)計(jì)為了解決這個(gè)問題,首先要做設(shè)計(jì)決策變量,決策變量并沒有選用班次的起止時(shí)刻和結(jié)束時(shí)刻,那樣做的話,決策空間太大。我們把時(shí)間做了離散化,以半小時(shí)為粒度。對(duì)于***來講,只有48個(gè)時(shí)間單元,決策空間大幅縮減。然后,目標(biāo)定為運(yùn)力需求滿足訂單量的時(shí)間單元**多。這是因?yàn)?,并不能保證站點(diǎn)的人數(shù)在對(duì)應(yīng)的進(jìn)單曲線情況下可以滿足每個(gè)單元的運(yùn)力需求。所以,我們把業(yè)務(wù)約束轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)的一部分。這樣做還有一個(gè)好處,那就是沒必要知道站點(diǎn)的總?cè)藬?shù)是多少。saas的行業(yè)分類,有制造業(yè)、有農(nóng)業(yè)、有工業(yè)。南通聚合配送SaaS服務(wù)
既然存在這么多的問題,那么做區(qū)域規(guī)劃項(xiàng)目就變得非常有必要。那么,什么是好的區(qū)域規(guī)劃方案?基于統(tǒng)計(jì)分析的優(yōu)化目標(biāo)設(shè)定。多目標(biāo)優(yōu)化問題優(yōu)化的三要素是:目標(biāo)、約束、決策變量。***點(diǎn),首先要確定優(yōu)化目標(biāo)。在很多比較穩(wěn)定或者傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,目標(biāo)非常確定。而在區(qū)域規(guī)劃這個(gè)場(chǎng)景中,怎么定義優(yōu)化目標(biāo)呢?首先,我們要思考的是區(qū)域規(guī)劃主要影響的是什么。從剛才幾類問題的分析可以發(fā)現(xiàn),影響的主要是騎手的順路性、空駛率,也就是騎手平均為每一單付出的路程成本。所以,我們將問題的業(yè)務(wù)目標(biāo)定為優(yōu)化騎手的單均行駛距離?;诂F(xiàn)有的大量區(qū)域和站點(diǎn)積累的數(shù)據(jù),做大量的統(tǒng)計(jì)分析后,可以定義出這樣幾個(gè)指標(biāo):商家聚合度、訂單的聚合度、訂單重心和商家重心的偏離程度。數(shù)據(jù)分析結(jié)果說明,這幾個(gè)指標(biāo)和單均行駛距離的相關(guān)性很強(qiáng)。經(jīng)過這一層的建模轉(zhuǎn)化,問題明確為優(yōu)化這三個(gè)指標(biāo)。第二點(diǎn),需要梳理業(yè)務(wù)約束。在這方面,我們花費(fèi)了大量的時(shí)間和精力。比如:區(qū)域單量有上限和下限。區(qū)域之間不能有重合,不能有商家歸多個(gè)區(qū)域負(fù)責(zé)。所有的AOI不能有遺漏,都要被某個(gè)區(qū)域覆蓋到,不能出現(xiàn)商家沒有站點(diǎn)的服務(wù)。南京火鍋配送SaaS代理商saas平臺(tái),軟件及服務(wù)的平臺(tái)。
在傳統(tǒng)物流中,影響末端配送效率**關(guān)鍵的點(diǎn),是配送員對(duì)他所負(fù)責(zé)區(qū)域的熟悉程度。這也是為什么在傳統(tǒng)物流領(lǐng)域,配送站或配送員,都會(huì)固定負(fù)責(zé)某幾個(gè)小區(qū)的原因之一。因?yàn)樵绞煜?,配送效率就?huì)越高。即時(shí)配送場(chǎng)景也類似,每個(gè)騎手需要盡量固定地去熟悉一片商家或者配送區(qū)域。同時(shí),對(duì)于管理者而言,站點(diǎn)的管理范圍也比較明確。另外,如果有新商家上線,也很容易確定由哪個(gè)配送站來提供服務(wù)。所以,這個(gè)問題有很多運(yùn)營(yíng)管理的訴求在其中。
ERP這樣的企業(yè)應(yīng)用軟件,軟件的部署和實(shí)施比軟件本身的功能、性能更為重要,萬一部署失敗,那所有的投入幾乎全部白費(fèi),這樣的風(fēng)險(xiǎn)是每個(gè)企業(yè)用戶都希望避免的。通常的ERP、CRM項(xiàng)目的部署周期至少需要一兩年甚至更久的時(shí)間,而SaaS模式的軟件項(xiàng)目部署通常只占五分之一時(shí)間,而且用戶無需在軟件許可證和硬件方面進(jìn)行投資。傳統(tǒng)軟件在使用方式上受空間和地點(diǎn)的限制,必須在固定的設(shè)備上使用,而SaaS模式的軟件項(xiàng)目可以在任何可接入互聯(lián)網(wǎng)的地方與時(shí)間使用。相對(duì)于傳統(tǒng)軟件而言,SaaS模式在軟件的升級(jí)、服務(wù)、數(shù)據(jù)安全傳輸?shù)雀鱾€(gè)方面都有很大的優(yōu)勢(shì)。SaaS已成為軟件產(chǎn)業(yè)的一個(gè)重要力量。只要SaaS的品質(zhì)和可信度能繼續(xù)得到證實(shí),它的魅力就不會(huì)消退。例如中企云軟基于excel平臺(tái)和excel服務(wù)器,使這一服務(wù)云端化,支持在線定制,在線服務(wù),在線使用,讓用戶無需自建服務(wù)器即可輕松擁有saas+paas的平臺(tái)。而協(xié)達(dá)軟件的渡云SAAS則通過“微商務(wù)”的方式讓用戶低成本使用簡(jiǎn)潔易用的微型SAAS應(yīng)用功能,從而逐步升級(jí)到更貼身的應(yīng)用功能上。送道配送saas系統(tǒng),老鄉(xiāng)雞的自配送團(tuán)隊(duì)就是用的這套系統(tǒng),管理外賣訂單和外賣騎手。
配送連接的是商家、顧客、騎手三方,配送網(wǎng)絡(luò)決定了這三方的連接關(guān)系。當(dāng)用戶打開App,查看哪些商家可以點(diǎn)餐,這由商家配送范圍決定。每個(gè)商家的配送范圍不一樣,看似是商家粒度的決策,但實(shí)際上直接影響每個(gè)C端用戶得到的商流供給,這本身也是一個(gè)資源分配或者資源搶奪問題。商家配送范圍智能化也是一個(gè)組合優(yōu)化問題,但是我們這里講的是商家和騎手的連接關(guān)系。用戶在美團(tuán)點(diǎn)外賣,為他服務(wù)的騎手是誰呢?又是怎么確定的呢?這些是由配送區(qū)域邊界來決定的。配送區(qū)域邊界指的是一些商家**所對(duì)應(yīng)的范圍。為什么要?jiǎng)澐謪^(qū)域邊界呢?從優(yōu)化的角度來講,對(duì)于一個(gè)確定問題來說,約束條件越少,目標(biāo)函數(shù)值更優(yōu)的可能性就越大。做優(yōu)化的同學(xué)肯定都不喜歡約束條件,但是配送區(qū)域邊界實(shí)際上就是給配送系統(tǒng)強(qiáng)加的約束。外賣配送saas軟件,2023年的機(jī)會(huì)在哪里?騎手小本創(chuàng)業(yè)的好機(jī)會(huì)。重慶火鍋配送SaaS平臺(tái)
配送saas系統(tǒng),提供配送軟件及服務(wù)的系統(tǒng)。南通聚合配送SaaS服務(wù)
訂單智能調(diào)度配送調(diào)度場(chǎng)景,可以用數(shù)學(xué)語言描述。它不僅是一個(gè)業(yè)務(wù)問題,更是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的組合優(yōu)化問題,并且是一個(gè)“馬爾可夫決策”過程。調(diào)度問題的數(shù)學(xué)描述并非對(duì)于某個(gè)時(shí)刻的一批訂單做比較好分配就足夠,還需要考慮整個(gè)時(shí)間窗維度,每一次指派對(duì)后面的影響。每一次訂單分配,都影響了每個(gè)騎手后續(xù)時(shí)段的位置分布和行進(jìn)方向。如果騎手的分布和方向不適合未來的訂單結(jié)構(gòu),相當(dāng)于降低了后續(xù)調(diào)度時(shí)刻比較好性的天花板。所以,要考慮長(zhǎng)周期的優(yōu)化,而不是一個(gè)靜態(tài)優(yōu)化問題。問題簡(jiǎn)化分析為了便于理解,我們還是先看某個(gè)調(diào)度時(shí)刻的靜態(tài)優(yōu)化問題。它不僅*是一個(gè)算法問題,還需要我們對(duì)工程架構(gòu)有非常深刻的理解。因?yàn)?,在?duì)問題輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行拆解的時(shí)候,會(huì)發(fā)現(xiàn)算法的輸入數(shù)據(jù)太龐大了。比如說,我們需要任意兩個(gè)任務(wù)點(diǎn)的導(dǎo)航距離數(shù)據(jù)。南通聚合配送SaaS服務(wù)
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