配送團隊**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)務工具，而是在設計算法。而算法要有自己的優(yōu)化目標，那么排班的目標是什么呢？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。決策變量及目標設計為了解決這個問題，首先要做設計決策變量，決策變量并沒有選用班次的起止時刻和結束時刻，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，目標定為運力需求滿足訂單量的時間單元**多。這是因為，并不能保證站點的人數(shù)在對應的進單曲線情況下可以滿足每個單元的運力需求。所以，我們把業(yè)務約束轉化為目標函數(shù)的一部分。這樣做還有一個好處，那就是沒必要知道站點的總人數(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
既然存在這么多的問題，那么做區(qū)域規(guī)劃項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)計分析的優(yōu)化目標設定。多目標優(yōu)化問題優(yōu)化的三要素是：目標、約束、決策變量。***點，首先要確定優(yōu)化目標。在很多比較穩(wěn)定或者傳統(tǒng)的業(yè)務場景中，目標非常確定。而在區(qū)域規(guī)劃這個場景中，怎么定義優(yōu)化目標呢？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)務目標定為優(yōu)化騎手的單均行駛距離?；诂F(xiàn)有的大量區(qū)域和站點積累的數(shù)據(jù)，做大量的統(tǒng)計分析后，可以定義出這樣幾個指標：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)分析結果說明，這幾個指標和單均行駛距離的相關性很強。經(jīng)過這一層的建模轉化，問題明確為優(yōu)化這三個指標。第二點，需要梳理業(yè)務約束。在這方面，我們花費了大量的時間和精力。比如：區(qū)域單量有上限和下限。區(qū)域之間不能有重合，不能有商家歸多個區(qū)域負責。所有的AOI不能有遺漏，都要被某個區(qū)域覆蓋到，不能出現(xiàn)商家沒有站點的服務。南京火鍋配送SaaS代理商saas平臺，軟件及服務的平臺。
在傳統(tǒng)物流中，影響末端配送效率**關鍵的點，是配送員對他所負責區(qū)域的熟悉程度。這也是為什么在傳統(tǒng)物流領域，配送站或配送員，都會固定負責某幾個小區(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。所以，這個問題有很多運營管理的訴求在其中。
ERP這樣的企業(yè)應用軟件，軟件的部署和實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，這樣的風險是每個企業(yè)用戶都希望避免的。通常的ERP、CRM項目的部署周期至少需要一兩年甚至更久的時間，而SaaS模式的軟件項目部署通常只占五分之一時間，而且用戶無需在軟件許可證和硬件方面進行投資。傳統(tǒng)軟件在使用方式上受空間和地點的限制，必須在固定的設備上使用，而SaaS模式的軟件項目可以在任何可接入互聯(lián)網(wǎng)的地方與時間使用。相對于傳統(tǒng)軟件而言，SaaS模式在軟件的升級、服務、數(shù)據(jù)安全傳輸?shù)雀鱾€方面都有很大的優(yōu)勢。SaaS已成為軟件產(chǎn)業(yè)的一個重要力量。只要SaaS的品質和可信度能繼續(xù)得到證實，它的魅力就不會消退。例如中企云軟基于excel平臺和excel服務器，使這一服務云端化，支持在線定制，在線服務，在線使用，讓用戶無需自建服務器即可輕松擁有saas+paas的平臺。而協(xié)達軟件的渡云SAAS則通過“微商務”的方式讓用戶低成本使用簡潔易用的微型SAAS應用功能，從而逐步升級到更貼身的應用功能上。送道配送saas系統(tǒng)，老鄉(xiāng)雞的自配送團隊就是用的這套系統(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)絡決定了這三方的連接關系。當用戶打開App，查看哪些商家可以點餐，這由商家配送范圍決定。每個商家的配送范圍不一樣，看似是商家粒度的決策，但實際上直接影響每個C端用戶得到的商流供給，這本身也是一個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系。用戶在美團點外賣，為他服務的騎手是誰呢？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**所對應的范圍。為什么要劃分區(qū)域邊界呢？從優(yōu)化的角度來講，對于一個確定問題來說，約束條件越少，目標函數(shù)值更優(yōu)的可能性就越大。做優(yōu)化的同學肯定都不喜歡約束條件，但是配送區(qū)域邊界實際上就是給配送系統(tǒng)強加的約束。外賣配送saas軟件，2023年的機會在哪里？騎手小本創(chuàng)業(yè)的好機會。重慶火鍋配送SaaS平臺
配送saas系統(tǒng)，提供配送軟件及服務的系統(tǒng)。南通聚合配送SaaS服務
訂單智能調(diào)度配送調(diào)度場景，可以用數(shù)學語言描述。它不僅是一個業(yè)務問題，更是一個標準的組合優(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方向。如果騎手的分布和方向不適合未來的訂單結構，相當于降低了后續(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有非常深刻的理解。因為，在對問題輸入數(shù)據(jù)進行拆解的時候，會發(fā)現(xiàn)算法的輸入數(shù)據(jù)太龐大了。比如說，我們需要任意兩個任務點的導航距離數(shù)據(jù)。南通聚合配送SaaS服務
上海冕勤信息技術有限公司是一家服務型類企業(yè)，積極探索行業(yè)發(fā)展，努力實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新。公司是一家私營有限責任公司企業(yè)，以誠信務實的創(chuàng)業(yè)精神、專業(yè)的管理團隊、踏實的職工隊伍，努力為廣大用戶提供高品質的產(chǎn)品。公司始終堅持客戶需求優(yōu)先的原則，致力于提供高質量的外賣配送服務，自配送服務，外賣配送saas系統(tǒng)，外賣配送管理系統(tǒng)。送道將以真誠的服務、創(chuàng)新的理念、高品質的產(chǎn)品，為彼此贏得全新的未來！