Оптимизация маршрутов доставки продуктовых сервисов происходит с помощью различных технологий и алгоритмов, которые учитывают разные параметры. 5 Некоторые из них:
- Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. 5 ИИ анализирует огромные массивы данных, включая исторические данные о доставках, текущую дорожную обстановку и прогнозы погоды. 5 Машинное обучение позволяет системе адаптироваться к изменениям и улучшать свои расчёты с каждой новой доставкой. 5
- Анализ данных в реальном времени. 5 Программы для оптимизации маршрутов интегрируются с различными источниками данных, что позволяет им учитывать актуальную информацию о дорожной ситуации, пробках, ремонтных работах и других факторах, влияющих на доставку. 5
- Интеграция с системами управления транспортом (TMS). 5 Это обеспечивает сквозной контроль за всеми аспектами логистической цепочки. 5 Компания может управлять как транспортом, так и складскими операциями в единой системе, что снижает затраты на координацию и повышает общую эффективность логистики. 5
- Геоинформационные системы (ГИС). 5 Эти системы предоставляют точные и актуальные карты, которые используются программами для оптимизации маршрутов. 5 ГИС помогает учитывать особенности местности, такие как дорожные ограничения, высота мостов, наличие тоннелей и другие факторы, что особенно важно для крупногабаритного транспорта. 5
Также для оптимизации маршрутов используется кластеризация заказов — группировка заказов по географическому признаку или по времени доставки. 1 Это помогает сократить количество поездок и оптимизировать использование транспортных средств. 1
Оптимизация маршрутов доставки — это непрерывный процесс, требующий постоянного анализа и улучшения. 1