下面是一個實際案例，我們用算法把一個城市做了重新的區(qū)域規(guī)劃。當(dāng)然，這里必須要強(qiáng)調(diào)的是，在這個過程中，人工介入還是非常必要的。對于一些算法很難處理好的邊角場景，需要人工進(jìn)行微調(diào)，使整個規(guī)劃方案更加合理。中間的圖是算法規(guī)劃的結(jié)果。經(jīng)過試點后，測試城市整體的單均行駛距離下降了5%，平均每一單騎手的行駛距離節(jié)省超過100米?？梢韵胂笠幌?，在這么龐大的單量規(guī)模下，每單平均減少100米，總節(jié)省的路程、節(jié)省的電瓶車電量，都是一個非?？捎^的數(shù)字。更重要的是，可以讓騎手自己明顯感覺到自己的效率得到了提升。saas軟件的應(yīng)用分類，財務(wù)、人事、銷售、營銷、物流、招聘等。廣東外賣配送SaaS代理商SaaS軟件運營商為...

算法應(yīng)用效果做了這樣的建模轉(zhuǎn)換之后，流水線調(diào)度問題就有了大量的啟發(fā)式算法可以借鑒。我們把一個經(jīng)典的基于問題特征的啟發(fā)式算法做了適配和改進(jìn)，就可以得到非常好的效果。相比于之前的算法，耗時下降70%，整體優(yōu)化效果不錯。因為這是一個確定性算法，所以運行多少次的結(jié)果都一樣。我們的算法運行一次，跟其它算法運行10次的比較好結(jié)果相比，優(yōu)化效果是持平的。訂單智能調(diào)度配送調(diào)度場景，可以用數(shù)學(xué)語言描述。它不僅是一個業(yè)務(wù)問題，更是一個標(biāo)準(zhǔn)的組合優(yōu)化問題，并且是一個“馬爾可夫決策”過程。配送saas云平臺，配送軟件及服務(wù)的云平臺。重慶水果配送SaaS云平臺SaaS的另外一個意思是存儲即服務(wù)(StorageasaSe...

SaaS起源于60年代的Mainframe、80年代的C/S、從ASP模式演變而來的SaaS。大型機(jī)(Mainframe)也曾有過輝煌的時代，1948年，IBM開發(fā)制造了基于電子管的計算機(jī)SSEC。1952年IBM公司的***臺用于科學(xué)計算的大型機(jī)IBM701問世，1953年又推出了***臺用于數(shù)據(jù)處理的大型機(jī)IBM702和小型機(jī)IBM650，這樣***代商用計算機(jī)誕生了，1956年，IBM又推出了***臺隨機(jī)存儲系統(tǒng)。60年代的大型機(jī)60年代的大型機(jī)(1張)RAMAC305，RAMAC是"計算與控制隨機(jī)訪問方法的英文縮寫。它是現(xiàn)代磁盤系統(tǒng)的先驅(qū)。1958年IBM又推出了7090，1960年又...

訂單智能調(diào)度配送調(diào)度場景，可以用數(shù)學(xué)語言描述。它不僅是一個業(yè)務(wù)問題，更是一個標(biāo)準(zhǔn)的組合優(yōu)化問題，并且是一個“馬爾可夫決策”過程。調(diào)度問題的數(shù)學(xué)描述并非對于某個時刻的一批訂單做比較好分配就足夠，還需要考慮整個時間窗維度，每一次指派對后面的影響。每一次訂單分配，都影響了每個騎手后續(xù)時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)度時刻比較好性的天花板。所以，要考慮長周期的優(yōu)化，而不是一個靜態(tài)優(yōu)化問題。問題簡化分析為了便于理解，我們還是先看某個調(diào)度時刻的靜態(tài)優(yōu)化問題。它不僅*是一個算法問題，還需要我們對工程架構(gòu)有非常深刻的理解。因為，在對問題輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行拆解的時...

基于業(yè)務(wù)場景的約束條件梳理**難的一個問題，其實是要求區(qū)域邊界必須沿路網(wǎng)。起初我們很難理解，因為本質(zhì)上區(qū)域規(guī)劃只是對商家進(jìn)行分類，它只是一個商家**的概念，為什么要畫出邊界，還要求邊界沿路網(wǎng)呢？其實剛才介紹過，區(qū)域邊界是為了回答如果有新商家上線到底屬于哪個站點的問題。而且，從**管理成本來講，更習(xí)慣于哪條路以東、哪條路以南這樣的表述方式，便于記憶和理解，提高管理效率。所以，就有了這樣的訴求，我們希望區(qū)域邊界更“便于理解”。整體方案設(shè)計在目標(biāo)和約束條件確定了之后，整體技術(shù)方案分成三部分：首先，根據(jù)三個目標(biāo)函數(shù)，確定商家比較好**。這一步比較簡單，做運籌優(yōu)化的同學(xué)都可以快速地解決這樣一個多目標(biāo)組合...

而我們面臨的問題規(guī)模，前幾年只是區(qū)域維度的調(diào)度粒度，一個商圈一分鐘峰值100多單，匹配幾百個騎手，但是這種乘積關(guān)系對應(yīng)的數(shù)據(jù)已經(jīng)非常大了?，F(xiàn)在，由于美團(tuán)有更多業(yè)務(wù)場景，比如跑腿和全城送，會跨非常多的商圈，甚至跨越半個城市，所以只能做城市級的全局優(yōu)化匹配。目前，調(diào)度系統(tǒng)處理的問題的峰值規(guī)模，是1萬多單和幾萬名騎手的匹配。而算法允許的運行時間只有幾秒鐘，同時對內(nèi)存的消耗也非常大。另外，配送和網(wǎng)約車派單場景不太一樣。打車的調(diào)度是做司機(jī)和乘客的匹配，本質(zhì)是個二分圖匹配問題，有多項式時間的比較好算法：KM算法。打車場景的難點在于，如何刻畫每對匹配的權(quán)重。而配送場景還需要解決，對于沒有多項式時間比較好算法...

對企業(yè)來說，SaaS的優(yōu)點在于：⒈從技術(shù)方面來看：SaaS是簡單的部署，不需要購買任何硬件，剛開始只需要簡單注冊即可。企業(yè)無需再配備IT方面的專業(yè)技術(shù)人員，同時又能得到***的技術(shù)應(yīng)用，滿足企業(yè)對信息管理的需求。⒉從投資方面來看：企業(yè)只以相對低廉的“月費”方式投資，不用一次性投資到位，不占用過多的營運資金，從而緩解企業(yè)資金不足的壓力；不用考慮成本折舊問題，并能及時獲得***硬件平臺及比較好解決方案。⒊從維護(hù)和管理方面來看：由于企業(yè)采取租用的方式來進(jìn)行物流業(yè)務(wù)管理，不需要專門的維護(hù)和管理人員，也不需要為維護(hù)和管理人員支付額外費用。很大程度上緩解企業(yè)在人力、財力上的壓力，使其能夠集中資金對**業(yè)務(wù)...

軟營(SaaS)雖然在中國還是個剛剛興起的新生事物，但是由于國內(nèi)具有非常良好的生長土壤，備受業(yè)界的關(guān)注。據(jù)統(tǒng)計我國約有1200萬家中小企業(yè)，這是一個數(shù)量非常龐大的軟件運營服務(wù)(SaaS)消費群體。我國的中小企業(yè)由于受到IT預(yù)算少、缺乏專業(yè)的技術(shù)支持人員、決策時間長等問題的困擾，企業(yè)的信息化普及率一直不高。而另一方面，中小企業(yè)靈活多變、發(fā)展迅速等特點，又急需專業(yè)的IT系統(tǒng)和服務(wù)來幫助其提高工作效率、提升管理質(zhì)量、降低運營成本，以增強(qiáng)其**競爭能力。軟件運營服務(wù)(SaaS)正是解決這些矛盾的比較好途徑，用戶可以根據(jù)自己的應(yīng)用需要從服務(wù)提供商那里定購相應(yīng)的應(yīng)用軟件服務(wù)，并且可以根據(jù)企業(yè)發(fā)展的變化來調(diào)...

SaaS軟件應(yīng)用服務(wù)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)開始從SaaS1.0的階段慢慢進(jìn)化到SaaS2.0的階段。類似于Web1.0與Web2.0的概念，SaaS1.0更多地強(qiáng)調(diào)由服務(wù)提供商本身提供全部應(yīng)用內(nèi)容與功能，應(yīng)用內(nèi)容與功能的來源是單一的;而SaaS2.0階段，服務(wù)運營商在提供自身**SaaS應(yīng)用的的同時，還向各類開發(fā)伙伴、行業(yè)合作伙伴開放一套具備強(qiáng)大定制能力的快速應(yīng)用定制平臺，使這些合作伙伴能夠利用平臺迅速配置出特定領(lǐng)域、特定行業(yè)的SaaS應(yīng)用，與服務(wù)運營商本身的SaaS應(yīng)用無縫集成，并通過服務(wù)運營商的門戶平臺、銷售渠道提供給**終企業(yè)用戶使用，共同分享收益。saas平臺有哪些？嘩啦啦、餐道、明道、...

基于業(yè)務(wù)場景的約束條件梳理**難的一個問題，其實是要求區(qū)域邊界必須沿路網(wǎng)。起初我們很難理解，因為本質(zhì)上區(qū)域規(guī)劃只是對商家進(jìn)行分類，它只是一個商家**的概念，為什么要畫出邊界，還要求邊界沿路網(wǎng)呢？其實剛才介紹過，區(qū)域邊界是為了回答如果有新商家上線到底屬于哪個站點的問題。而且，從**管理成本來講，更習(xí)慣于哪條路以東、哪條路以南這樣的表述方式，便于記憶和理解，提高管理效率。所以，就有了這樣的訴求，我們希望區(qū)域邊界更“便于理解”。整體方案設(shè)計在目標(biāo)和約束條件確定了之后，整體技術(shù)方案分成三部分：首先，根據(jù)三個目標(biāo)函數(shù)，確定商家比較好**。這一步比較簡單，做運籌優(yōu)化的同學(xué)都可以快速地解決這樣一個多目標(biāo)組合...

當(dāng)然，區(qū)域規(guī)劃項目的發(fā)起，存在很多問題需要解決。主要包括以下三種情況：配送區(qū)域里的商家不聚合。這是一個典型站點，商家主要集中在左下角和右上角，造成騎手在區(qū)域里取餐、送餐時執(zhí)行任務(wù)的地理位置非常分散，需要不停往返兩個商圈，無效跑動非常多。區(qū)域奇形怪狀，空駛嚴(yán)重。之前在門店上線外賣平臺的發(fā)展過程中，很多地方原本沒有商家，后來上線的商家多了，就單獨作為一個配送區(qū)域。這樣的區(qū)域形狀可能就會不規(guī)則，導(dǎo)致騎手很多時候在區(qū)域外跑。而商家和騎手都有綁定關(guān)系，騎手只能服務(wù)自己區(qū)域內(nèi)的商家，因此騎手無法接到配送區(qū)域外的取餐任務(wù)，空駛率非常高。很多時候騎手送完餐之后，只能空跑回來才可能接到新任務(wù)。站點的大小不合理。...

SaaS軟件應(yīng)用服務(wù)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)開始從SaaS1.0的階段慢慢進(jìn)化到SaaS2.0的階段。類似于Web1.0與Web2.0的概念，SaaS1.0更多地強(qiáng)調(diào)由服務(wù)提供商本身提供全部應(yīng)用內(nèi)容與功能，應(yīng)用內(nèi)容與功能的來源是單一的;而SaaS2.0階段，服務(wù)運營商在提供自身**SaaS應(yīng)用的的同時，還向各類開發(fā)伙伴、行業(yè)合作伙伴開放一套具備強(qiáng)大定制能力的快速應(yīng)用定制平臺，使這些合作伙伴能夠利用平臺迅速配置出特定領(lǐng)域、特定行業(yè)的SaaS應(yīng)用，與服務(wù)運營商本身的SaaS應(yīng)用無縫集成，并通過服務(wù)運營商的門戶平臺、銷售渠道提供給**終企業(yè)用戶使用，共同分享收益。送道配送saas系統(tǒng)，是一整套外賣配送的...

在傳統(tǒng)物流中，影響末端配送效率**關(guān)鍵的點，是配送員對他所負(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，都會固定負(fù)責(zé)某幾個小區(qū)的原因之一。因為越熟悉，配送效率就會越高。即時配送場景也類似，每個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，對于管理者而言，站點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配送站來提供服務(wù)。所以，這個問題有很多運營管理的訴求在其中。送道配送saas系統(tǒng)，適合站長創(chuàng)業(yè)，拉幾個兄弟就能做自己的配送業(yè)務(wù)了。南京物流配送SaaS服務(wù)過去，很多中小企業(yè)對于數(shù)據(jù)安全都有所顧慮，他們不知道是不是可以信任那些初創(chuàng)廠商，或是不太確定電子商務(wù)...

SaaS的另外一個意思是存儲即服務(wù)(StorageasaService)是一種由公司向個人或企業(yè)提供技術(shù)專業(yè)知識和存儲空間的商業(yè)模式。在企業(yè)層面，存儲即服務(wù)供應(yīng)商瞄準(zhǔn)二級存儲應(yīng)用，推廣"存儲即服務(wù)是一種管理備份內(nèi)容便捷方式"的理念。企業(yè)層面存儲即服務(wù)的比較大優(yōu)點在于:從人力、硬件到物理存儲空間各層面都能節(jié)約成本。舉例而言，一名使用存儲即服務(wù)進(jìn)行資料備份的網(wǎng)絡(luò)管理員能夠確定網(wǎng)絡(luò)中哪些數(shù)據(jù)需要備份，每隔多久需要備份一次，而無需維護(hù)大型磁帶庫或安排離線磁帶保護(hù)。該網(wǎng)絡(luò)管理員所在公司應(yīng)簽訂一份服務(wù)等級協(xié)議(SLA)。根據(jù)這份服務(wù)等級協(xié)議，存儲即服務(wù)供應(yīng)商同意出租存儲空間，指明按照每千兆字節(jié)存儲費用的多...

SaaS通過租賃的方式提供軟件服務(wù)，免卻了軟件安裝實施過程中一系列專業(yè)并復(fù)雜的環(huán)節(jié)，讓軟件的實施使用變得簡單易掌握。SaaS模式軟件的開發(fā)基于“能完全替代傳統(tǒng)管理軟件功能”這樣的要求，并提供在線服務(wù)和先進(jìn)的管理思想，實現(xiàn)銷售、生產(chǎn)、采購、財務(wù)等多部門多角色在同一個平臺上開展工作，實現(xiàn)信息可管控的高度共享和協(xié)同。正是由于這些優(yōu)勢，SaaS發(fā)展迅速。SaaS應(yīng)用在給企業(yè)和供應(yīng)商帶來收益的同時也帶來了挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)的安全性成為人們**關(guān)心的話題。特別是那些大型上市公司，將數(shù)據(jù)寄存在公司防火墻之外的構(gòu)想讓中高管階層感到無所適從，他們對數(shù)據(jù)安全性能否得到有力保證深感懷疑。送道配送saas系統(tǒng)，適合連鎖品牌自...

用戶質(zhì)疑SaaS是很正常的，但是從多個方面來看，在十幾年前業(yè)界關(guān)于電子商務(wù)的不休爭論時，這些質(zhì)疑就已經(jīng)存在了。SaaS服務(wù)模式與傳統(tǒng)許可模式軟件有很大的不同，它是未來管理軟件的發(fā)展趨勢。相比較傳統(tǒng)服務(wù)方式而言SaaS具有很多獨特的特征：SaaS不僅減少了或取消了傳統(tǒng)的軟件授權(quán)費用，而且廠商將應(yīng)用軟件部署在統(tǒng)一的服務(wù)器上，免除了**終用戶的服務(wù)器硬件、網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備和軟件升級維護(hù)的支出，客戶不需要除了個人電腦和互聯(lián)網(wǎng)連接之外的其它IT投資就可以通過互聯(lián)網(wǎng)獲得所需要軟件和服務(wù)。此外，大量的新技術(shù)，如WebService，提供了更簡單、更靈活、更實用的SaaS。另外，SaaS供應(yīng)商通常是按照客戶所租用...

配送團(tuán)隊**終選用的是按組排班的方式，把所有騎手分成幾組，規(guī)定每個組的開工時段。然后大家可以按組輪崗，每個人的每個班次都會輪到。這個問題比較大的挑戰(zhàn)是，我們并不是在做一項業(yè)務(wù)工具，而是在設(shè)計算法。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，怎么樣的排班是好的，可能他只會說，要讓需要用人的時候有人。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)計為了解決這個問題，首先要做設(shè)計決策變量，決策變量并沒有選用班次的起止時刻和結(jié)束時刻，那樣做的話，決策空間太大。我們把時間做了離散化，以半小時為粒度。對于***來講，只有48個時間單元，決策空間大幅縮減。然后，目標(biāo)定為運力需求...

根據(jù)智能配送的這三層體系，配送算法團(tuán)隊也針對性地進(jìn)行了運作。如上圖所示，右邊三個子系統(tǒng)分別對應(yīng)這三層體系，比較低層是規(guī)劃系統(tǒng)，中間層是定價系統(tǒng)，**上層是調(diào)度系統(tǒng)。同樣非常重要的還包括圖中另外四個子系統(tǒng)，在配送過程中做精細(xì)的數(shù)據(jù)采集、感知、預(yù)估，為優(yōu)化決策提供準(zhǔn)確的參數(shù)輸入，包括機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、IoT和感知系統(tǒng)、LBS系統(tǒng)，這都是配送系統(tǒng)中非常重要的環(huán)節(jié)，涉及大量復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。而運籌優(yōu)化則是調(diào)度系統(tǒng)、定價系統(tǒng)、規(guī)劃系統(tǒng)的**技術(shù)抖音外賣來了，解決外賣配送是一種剛需，可以使用送道的外賣聚合配送saas軟件。常州騎手管理SaaS租賃SaaS起源于60年代的Mainframe、80年代的C/S、...

算法**思想基于約束條件的構(gòu)造算法與局部搜索綜合考慮以上因素，我們**終基于約束條件，根據(jù)啟發(fā)式算法構(gòu)造初始方案，再用局部搜索迭代優(yōu)化。使用這樣的方式，求解速度能夠達(dá)到毫秒級，而且可以給出任意站點的排班方案。整體的優(yōu)化指標(biāo)還不錯。當(dāng)然，不保證是比較好解，只是可以接受的滿意解。落地應(yīng)用效果站點體驗指標(biāo)良好，**接受度高。排班時間節(jié)省：2h/每站點每次。這種算法也在自營場景做了落地應(yīng)用，跟那些排班經(jīng)驗豐富的站長相比，效果基本持平，**的接受程度也比較高。**重要的是帶來排班時間的節(jié)省，每次排班幾分鐘就搞定了，這樣可以讓站長有更多的時間去做其它的管理工作。外賣配送saas云平臺，外賣配送軟件及服務(wù)的...

訂單智能調(diào)度配送調(diào)度場景，可以用數(shù)學(xué)語言描述。它不僅是一個業(yè)務(wù)問題，更是一個標(biāo)準(zhǔn)的組合優(yōu)化問題，并且是一個“馬爾可夫決策”過程。調(diào)度問題的數(shù)學(xué)描述并非對于某個時刻的一批訂單做比較好分配就足夠，還需要考慮整個時間窗維度，每一次指派對后面的影響。每一次訂單分配，都影響了每個騎手后續(xù)時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)度時刻比較好性的天花板。所以，要考慮長周期的優(yōu)化，而不是一個靜態(tài)優(yōu)化問題。問題簡化分析為了便于理解，我們還是先看某個調(diào)度時刻的靜態(tài)優(yōu)化問題。它不僅*是一個算法問題，還需要我們對工程架構(gòu)有非常深刻的理解。因為，在對問題輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行拆解的時...

SaaS起源于60年代的Mainframe、80年代的C/S、從ASP模式演變而來的SaaS。進(jìn)入80年代以后，RSI更名為Oracle系統(tǒng)公司(OracleSystemCorporation)，Oracle公司用產(chǎn)品名稱為公司命名，幫助公司贏得了業(yè)界的認(rèn)同，并在同一時間Oracle決定開發(fā)便攜式RDBMS并推出便攜式數(shù)據(jù)庫。同一時代的SAP公司也不甘落后，公司研發(fā)出了SAPR/3，該產(chǎn)品的推出成就了SAPR/3時代。微軟公司是世界PC機(jī)軟件開發(fā)的先導(dǎo)，創(chuàng)始于80年代，目前是全球比較大的電腦軟件提供商。起步較晚的PeopleSoft擁有一段不斷創(chuàng)新**的歷史歲月。這家公司從80年代中期開始運作...

外賣配送是一個典型的O2O場景。既有線上的業(yè)務(wù)，也有線下的復(fù)雜運營。配送連接訂單需求和運力供給。為了達(dá)到需求和供給的平衡，不僅要在線下運營商家、運營騎手，還要在線上將這些需求和運力供給做合理的配置，其目的是提高整體的效率。只有將配送效率比較大化，才能帶來良好的顧客體驗，實現(xiàn)較低的配送成本。而做資源優(yōu)化配置的過程，實際上是有分層的。根據(jù)我們的理解，可以分為三層：基礎(chǔ)層是結(jié)構(gòu)優(yōu)化，它直接決定了配送系統(tǒng)效率的上限。這種基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，周期比較長，頻率比較低，包括配送網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、運力結(jié)構(gòu)規(guī)劃等等。中間層是市場調(diào)節(jié)，相對來說是中短期的，主要通過定價或者營銷手段，使供需達(dá)到一個相對理想的平衡狀態(tài)。再上層是實...

所以，在這個項目中，基本可以確定這樣的技術(shù)路線。首先，只能做啟發(fā)式定向搜索，不能在算法中加隨機(jī)擾動。不能允許同樣的輸入在不同運行時刻給出不一樣的優(yōu)化結(jié)果。然后，不能用普通迭代搜索，必須把這個問題結(jié)構(gòu)特性挖掘出來，做基于知識的定制化搜索。說起來容易，具體要怎么做呢？我們認(rèn)為，**重要的是看待這個問題的視角。這里的路徑規(guī)劃問題，對應(yīng)的經(jīng)典問題模型，是開環(huán)TSP問題，或是開環(huán)VRP的變種么？可以是，也可以不是。我們做了一個有意思的建模轉(zhuǎn)換，把它看作流水線調(diào)度問題：每個訂單可以認(rèn)為是job；一個訂單的兩個任務(wù)取餐和送餐，可以認(rèn)為是一個job的operation。任意兩個任務(wù)點之間的通行時間，可以認(rèn)為是...

評價一個SaaS提供商還要看用戶的支持度，也許有些供應(yīng)商的設(shè)備看起來是豪華的，但是卻可能是華而不實的并不中用，尤其是可能會很薄弱的售后支持，雖然在某些情況下，熟練的服務(wù)人員和專業(yè)的前列的技術(shù)支持可能與其高昂的價格相比并不值得。"這實際上取決于公司想要什么，"IronMountain公司DigitalRecordCenterforImages服務(wù)的總經(jīng)理TomMeyer認(rèn)為，"一些供應(yīng)商并不具備高度安全的內(nèi)容管理系統(tǒng)，所以他們提供的在線存儲空間價格低廉而且簡單易行，但是這確實可能會被罰款的。"很清楚的一件事是，安全應(yīng)該是供應(yīng)商在選擇SaaS標(biāo)準(zhǔn)之前就應(yīng)考慮的問題并且應(yīng)該一直放在**位置，這些在線...

智能騎手排班業(yè)務(wù)背景這是隨著外賣配送的營業(yè)時間越來越長而衍生出的一個項目。早期，外賣只服務(wù)午高峰到晚高峰，后來大家慢慢可以點夜宵、點早餐。到如今，很多配送站點已經(jīng)提供了24小時服務(wù)。但是，騎手不可能全天24小時開工，勞動法對每天的工作時長也有規(guī)定，所以這一項目勢在必行。另外，外賣配送場景的訂單“峰谷效應(yīng)”非常明顯。上圖是一個實際的進(jìn)單曲線?？梢钥吹饺?4小時內(nèi)，午晚高峰兩個時段單量非常高，而閑時和夜宵相對來說單量又少一些。因此，系統(tǒng)也沒辦法把***24小時根據(jù)每個人的工作時長做平均切分，也需要進(jìn)行排班。對于排班，存在兩類方案的選型問題。很多業(yè)務(wù)的排班是基于人的維度，好處是配置的粒度非常精細(xì)，...

軟營(SaaS)雖然在中國還是個剛剛興起的新生事物，但是由于國內(nèi)具有非常良好的生長土壤，備受業(yè)界的關(guān)注。據(jù)統(tǒng)計我國約有1200萬家中小企業(yè)，這是一個數(shù)量非常龐大的軟件運營服務(wù)(SaaS)消費群體。我國的中小企業(yè)由于受到IT預(yù)算少、缺乏專業(yè)的技術(shù)支持人員、決策時間長等問題的困擾，企業(yè)的信息化普及率一直不高。而另一方面，中小企業(yè)靈活多變、發(fā)展迅速等特點，又急需專業(yè)的IT系統(tǒng)和服務(wù)來幫助其提高工作效率、提升管理質(zhì)量、降低運營成本，以增強(qiáng)其**競爭能力。軟件運營服務(wù)(SaaS)正是解決這些矛盾的比較好途徑，用戶可以根據(jù)自己的應(yīng)用需要從服務(wù)提供商那里定購相應(yīng)的應(yīng)用軟件服務(wù)，并且可以根據(jù)企業(yè)發(fā)展的變化來調(diào)...

軟件優(yōu)劣折疊優(yōu)點對企業(yè)來說，SaaS的優(yōu)點在于：⒈從技術(shù)方面來看：SaaS是簡單的部署，不需要購買任何硬件，剛開始只需要簡單注冊即可。企業(yè)無需再配備IT方面的專業(yè)技術(shù)人員，同時又能得到***的技術(shù)應(yīng)用，滿足企業(yè)對信息管理的需求。⒉從投資方面來看：企業(yè)只以相對低廉的“月費”方式投資，不用一次性投資到位，不占用過多的營運資金，從而緩解企業(yè)資金不足的壓力；不用考慮成本折舊問題，并能及時獲得***硬件平臺及比較好解決方案。⒊從維護(hù)和管理方面來看：由于企業(yè)采取租用的方式來進(jìn)行物流業(yè)務(wù)管理，不需要專門的維護(hù)和管理人員，也不需要為維護(hù)和管理人員支付額外費用。很大程度上緩解企業(yè)在人力、財力上的壓力，使其能夠集...

在建模層面，標(biāo)準(zhǔn)化和通用的模型才是比較好選。所以，我們把人數(shù)做了歸一化，算法分配每個班次的騎手比例，但不分人數(shù)。**終只需要輸入站點的總?cè)藬?shù)，就得到每個班次的人數(shù)。在算法決策的時候，不決策人數(shù)、只決策比例，這樣也可以把單量進(jìn)行歸一化。每個時間單元的進(jìn)單量除以每天峰值時間單元的單量，也變成了0~1之間的數(shù)字。這樣就可以認(rèn)為，如果某個時間單元內(nèi)人數(shù)比例大于單量比例，那么叫作運力得到滿足。這樣，通過各種歸一化，變成了一個通用的問題，而不需要對每種場景單獨處理。另外，這個問題涉及大量復(fù)雜的強(qiáng)約束，涉及各種管理的訴求、騎手的體驗。約束有很多，比如每個工作時段盡量連續(xù)、每個工作時段持續(xù)的時間不過短、不同工...

SaaS通過租賃的方式提供軟件服務(wù)，免卻了軟件安裝實施過程中一系列專業(yè)并復(fù)雜的環(huán)節(jié)，讓軟件的實施使用變得簡單易掌握。SaaS模式軟件的開發(fā)基于“能完全替代傳統(tǒng)管理軟件功能”這樣的要求，并提供在線服務(wù)和先進(jìn)的管理思想，實現(xiàn)銷售、生產(chǎn)、采購、財務(wù)等多部門多角色在同一個平臺上開展工作，實現(xiàn)信息可管控的高度共享和協(xié)同。正是由于這些優(yōu)勢，SaaS發(fā)展迅速。SaaS應(yīng)用在給企業(yè)和供應(yīng)商帶來收益的同時也帶來了挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)的安全性成為人們**關(guān)心的話題。特別是那些大型上市公司，將數(shù)據(jù)寄存在公司防火墻之外的構(gòu)想讓中高管階層感到無所適從，他們對數(shù)據(jù)安全性能否得到有力保證深感懷疑。送道配送saas系統(tǒng)，適合站長創(chuàng)業(yè)，...

外賣配送是一個典型的O2O場景。既有線上的業(yè)務(wù)，也有線下的復(fù)雜運營。配送連接訂單需求和運力供給。為了達(dá)到需求和供給的平衡，不僅要在線下運營商家、運營騎手，還要在線上將這些需求和運力供給做合理的配置，其目的是提高整體的效率。只有將配送效率比較大化，才能帶來良好的顧客體驗，實現(xiàn)較低的配送成本。而做資源優(yōu)化配置的過程，實際上是有分層的。根據(jù)我們的理解，可以分為三層：基礎(chǔ)層是結(jié)構(gòu)優(yōu)化，它直接決定了配送系統(tǒng)效率的上限。這種基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，周期比較長，頻率比較低，包括配送網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、運力結(jié)構(gòu)規(guī)劃等等。中間層是市場調(diào)節(jié)，相對來說是中短期的，主要通過定價或者營銷手段，使供需達(dá)到一個相對理想的平衡狀態(tài)。再上層是實...