กำไร:
- ความสามารถในการเข้าใจแนวคิดของการกำหนดเส้นทางยานพาหนะ (VRP) กรอบเวลา ข้อจำกัดด้านความจุ และไมล์สุดท้าย และใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างสถานการณ์เส้นทาง
- ความสามารถในการเปรียบเทียบความสมดุลระหว่างเชื้อเพลิง ระยะทาง เวลาการส่งมอบ และความพึงพอใจของลูกค้าบนพื้นฐานสถานการณ์ด้วยการสนับสนุนปัญญาประดิษฐ์
- ความสามารถในการรักษาว่าเส้นทางที่แนะนำโดยปัญญาประดิษฐ์นั้นขึ้นอยู่กับการอนุมัติของผู้วางแผนในแง่ของสิทธิในการฝ่าฝืนคนขับ การจราจร และความเป็นจริงของสถานที่
การนำผลิตภัณฑ์ออกจากคลังสินค้าถึงมือลูกค้าเป็นขั้นตอนที่มองเห็นได้ชัดเจนที่สุดและมักเป็นขั้นตอนที่แพงที่สุดในห่วงโซ่อุปทาน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ไมล์สุดท้าย—ส่วนตั้งแต่ศูนย์กระจายสินค้าไปจนถึงลูกค้าปลายทาง—คิดเป็นส่วนใหญ่ของต้นทุนการขนส่งทั้งหมด เนื่องจากประกอบด้วยการจัดส่งเล็กๆ น้อยๆ ที่กระจัดกระจายไปตามที่อยู่แต่ละแห่ง กรอบเวลาที่แคบ และการรับส่งข้อมูล การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง — การวางแผนว่าจะจอดยานพาหนะใดและเรียงลำดับอย่างไร — เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดในการลดต้นทุนและเวลานี้ นี่คือจุดที่ AI โดดเด่นจริงๆ โดยคำนึงถึงยานพาหนะหลายสิบคัน จุดจอดหลายร้อยจุด กรอบเวลาและความสามารถไปพร้อมๆ กัน สร้างสถานการณ์เส้นทางที่เป็นไปได้ในไม่กี่วินาที ซึ่งเป็นงานที่มนุษย์ต้องใช้เวลาหลายวันกว่าจะทำด้วยตนเอง แต่เส้นทางที่ใช้โดย AI นั้นเป็นวิธีแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ การเดินทางไม่สามารถเริ่มต้นได้หากไม่มีผู้วางแผนเพิ่มข้อจำกัด เช่น สิทธิ์ในการเบรกของผู้ขับขี่ การจราจรจริง ข้อมูลภาคสนาม และลำดับความสำคัญของลูกค้า
ภาษาของปัญหาเส้นทาง
หัวใจสำคัญของสาขานี้คือปัญหาการกำหนดเส้นทางยานพาหนะ (VRP): ปัญหาของยานพาหนะที่ออกจากคลังสินค้าและส่งคืนไปยังจุดจอดทั้งหมดโดยใช้ต้นทุนรวมน้อยที่สุด (ระยะทาง เวลา หรือเชื้อเพลิง) VRP มีข้อจำกัดที่สำคัญหลายประการ:
ข้อจำกัดด้านความจุ: ปริมาณ/น้ำหนักที่ยานพาหนะแต่ละคันสามารถบรรทุกได้นั้นมีจำกัด เส้นทางต้องไม่เกินนี้ กรอบเวลา: ช่วงเวลาที่อนุญาตในระหว่างที่จุดจอดสามารถรับบริการได้ เช่น ร้านขายของชำรับเฉพาะสินค้าระหว่างเวลา 08:00 น. - 11:00 น. เวลาทำงานของคนขับ: เวลาขับรถสูงสุดตามกฎหมายและการพักเบรคบังคับ ลำดับความสำคัญ: การส่งมอบบางรายการ (แบบ Cold Chain, เร่งด่วน, ลูกค้า VIP) จะต้องไปก่อนรายการอื่น AI สามารถสร้างสมดุลของข้อจำกัดเหล่านี้ได้ในคราวเดียว แต่ถ้าคุณบอกมันอย่างชัดเจนเท่านั้น ข้อจำกัดใดๆ ที่คุณไม่ได้กล่าวถึงหมายถึงเส้นทางที่เป็นไปไม่ได้
เคล็ดลับ: ในพรอมต์เส้นทาง ให้พิมพ์ข้อจำกัดทีละรายการ: ความจุของยานพาหนะ หน้าต่างเวลาของการหยุดแต่ละจุด ข้อกำหนดการพักของผู้ขับ ลำดับความสำคัญในการส่งมอบ ข้อจำกัดที่หายไปทำให้ AI สร้างเส้นทางที่สมบูรณ์แบบบนกระดาษแต่ใช้งานภาคสนามไม่ได้
สามสิ่งที่ต้องสมดุล: ต้นทุน เวลา ความพึงพอใจ
การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางทำให้เป้าหมายที่แข่งขันกันสมดุล ไม่ใช่แค่เป้าหมายเดียว เราต้องการให้ต้นทุนเชื้อเพลิง/ระยะทางลดลง แต่เส้นทางที่สั้นที่สุดอาจหมายถึงการส่งมอบล่าสุดให้กับลูกค้าบางราย เราต้องการให้เวลาในการจัดส่งสั้นลง แต่การจะเข้าถึงลูกค้าทุกคนอย่างรวดเร็วนั้นต้องใช้ยานพาหนะและต้นทุนที่มากขึ้น เราต้องการให้ความพึงพอใจของลูกค้าอยู่ในระดับสูง การมาถึงตรงเวลาภายในกรอบเวลาที่แคบช่วยให้มั่นใจได้ แต่จำกัดเส้นทาง ไม่มีวิธีแก้ปัญหาที่ "ถูกต้อง" แม้แต่ข้อเดียวในสามเหลี่ยมนี้ ยอดคงเหลือจะถูกเลือกตามลำดับความสำคัญของธุรกิจของคุณ ด้านที่มีค่าที่สุดของ AI คือการแสดงให้เห็นถึงความสมดุลกับสถานการณ์ต่างๆ: "เส้นทางที่ถูกที่สุดคือเส้นทางนี้ เส้นทางที่เร็วที่สุดคือเส้นทางนี้ เส้นทางที่สมดุลที่สุดคือเส้นทางนี้" การตัดสินใจทำโดยคุณที่ทราบลำดับความสำคัญทางธุรกิจ
ทีละขั้นตอน: การศึกษาเส้นทางด้วย AI
- เตรียมข้อมูลการหยุด ที่อยู่/ภูมิภาค (รหัสที่ไม่ระบุชื่อ) ปริมาณการจัดส่ง กรอบเวลา ลำดับความสำคัญ
- ป้อนข้อจำกัดกลุ่มยานพาหนะของคุณ จำนวนรถ, ความจุของรถแต่ละคัน, อู่ทางออก, กฎการฝ่าฝืนคนขับ
- ระบุเป้าหมาย ลำดับความสำคัญคือต้นทุน เวลา หรือความพึงพอใจหรือไม่? บอก AI ให้ชัดเจน
- สร้างสถานการณ์ สอบถามตัวเลือกเส้นทางที่ถูกที่สุด / เร็วที่สุด / เสถียรที่สุด
- ตัวกรองฟิลด์ เพิ่มข้อเท็จจริงในท้องถิ่นด้วยตนเอง เช่น งานซ่อมถนน การจราจรติดขัด ปัญหาที่จอดรถ ฯลฯ ด้วยตนเอง
- การอนุมัติผู้วางแผน ตรวจสอบสิทธิ์ผู้ขับขี่และการบังคับใช้จริง ยืนยันเส้นทางสุดท้าย
ข้อควรระวัง: การคำนวณการจราจรและระยะทางของ AI ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ป้อน หากไม่มีข้อมูลการจราจรแบบเรียลไทม์ AI จะถือว่า "ถนนว่างเปล่า" และคำนวณเวลาในแง่ดี ผู้ขับขี่ในสนามรู้งานถนนที่ AI ไม่รู้ นั่นเป็นเหตุผลที่คำติชมของผู้ขับขี่และผู้วางแผนเป็นส่วนที่ขาดไม่ได้ของเส้นทาง
มินิเคสสามอัน
กรณีที่ 1 — การจัดส่งที่ล้มเหลวลดลงตามกรอบเวลา บริษัทจัดส่งแห่งหนึ่งประสบปัญหา "การจัดส่งล้มเหลว" ซ้ำแล้วซ้ำอีกโดยพยายามจัดส่งในช่วงเวลาที่ลูกค้าไม่อยู่บ้าน ความพยายามที่ล้มเหลวแต่ละครั้งถือเป็นครั้งที่สอง ซึ่งหมายถึงค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม ผู้วางแผนรวบรวมกรอบเวลาที่ต้องการของแต่ละจุดแวะพักและมอบให้กับ AI AI สร้างเส้นทางใหม่ตามหน้าต่างเหล่านี้ อัตราการส่งมอบสำเร็จจากการพยายามครั้งแรกเพิ่มขึ้นจาก 78% เป็น 94%; ต้นทุนลดลงอย่างมากในครั้งที่สอง หน้าต่างที่เสถียรด้วย AI; มนุษย์ทำหน้าที่รวบรวมหน้าต่าง
กรณีที่ 2 — การตัดสินใจอย่างมีสติกับสถานการณ์ต่างๆ ผู้จัดจำหน่ายอาหารให้บริการ 90 ป้ายด้วยรถ 6 คัน AI ให้สถานการณ์ 3 อย่าง: เส้นทางที่ถูกที่สุด (ประหยัดน้ำมันได้ 12% แต่การส่งมอบบางรายการเปลี่ยนเป็นช่วงบ่าย) เส้นทางที่เร็วที่สุด (การส่งมอบทั้งหมดก่อนเที่ยงแต่ต้องใช้รถเพิ่มอีก 1 คัน) เส้นทางที่สมดุล ผู้จัดการรู้ว่าผลิตภัณฑ์ห่วงโซ่ความเย็นต้องไปก่อนเที่ยง ดังนั้นเขาจึงไม่ใช่ตัวเลือกที่ "ถูกที่สุด" อย่างแน่นอน แต่เป็นสถานการณ์ที่สมดุลซึ่งให้ความสำคัญกับผลิตภัณฑ์เย็นเป็นหลัก AI เสนอทางเลือก; ความรู้สำคัญมีอยู่ในมนุษย์
กรณีที่ 3 — แผนที่ไม่บดบังสิทธิผู้ขับขี่ นักวิเคราะห์รายหนึ่งต้องการใช้เส้นทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุดที่ AI ผลิตขึ้นมา อย่างไรก็ตามเส้นทางดังกล่าวกำหนดให้ผู้ขับขี่ขับรถเป็นเวลา 6 ชั่วโมงโดยไม่หยุดพัก นี่เป็นทั้งสิ่งผิดกฎหมายและเป็นอันตราย ผู้วางแผนได้เพิ่มข้อจำกัดการหยุดพักที่บังคับและทำซ้ำเส้นทาง ผลผลิตลดลงเล็กน้อย แต่แผนถูกกฎหมายและปลอดภัย สิทธิมนุษยชนสำคัญกว่าความเหมาะสมทางคณิตศาสตร์
เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ
1) สถานการณ์เส้นทางพื้นฐาน:
บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยวางแผนการจัดจำหน่าย คลังสินค้า: [รหัสสถานที่] ยานพาหนะ: 6 คัน [ความจุ] จุดหยุดอยู่ด้านล่าง: รหัสที่ไม่ระบุชื่อ จำนวนการส่งมอบ กรอบเวลา ลำดับความสำคัญ กฎของนักแข่ง: พัก 45 นาทีใน 4.5 ชั่วโมง ภารกิจ: เสนอแนะแผนเส้นทางที่เหมาะกับข้อจำกัด ให้ลำดับการหยุดและเวลาสิ้นสุดโดยประมาณสำหรับรถแต่ละคัน เตือนหากมีข้อจำกัดที่ไม่เหมาะสม
2) การเปรียบเทียบสามเป้าหมาย:
สร้างสถานการณ์เส้นทางสามสถานการณ์ด้วยข้อมูลการหยุดและยานพาหนะเดียวกัน: (1) น้ำมัน/ระยะทางต่ำสุด (2) เสร็จสิ้นเร็วที่สุด (3) สมดุล ระยะทางทั้งหมด เวลาโดยประมาณ จำนวนยานพาหนะที่ต้องการ และความเสี่ยงคงค้างสำหรับแต่ละรายการ อย่าตัดสินใจเลือกที่ชัดเจน ฉันจะเลือก.
3) ลำดับความสำคัญและข้อจำกัดของโซ่เย็น:
[รหัส] จุดจอดต่อไปนี้ประกอบด้วยผลิตภัณฑ์โซ่เย็นและต้องจัดส่งภายในเวลา 12.00 น. เป็นอย่างช้าที่สุด สร้างเส้นทางในลักษณะที่ไม่ละเมิดข้อจำกัดนี้ หากการละเมิดเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ให้ระบุอย่างชัดเจนว่าจุดใดหยุดและเพราะเหตุใด
4) ข้อความข้อมูลไดรเวอร์:
เขียนบทสรุปสั้นๆ ที่ชัดเจนเพื่อแจ้งเส้นทางต่อไปนี้ให้ผู้ขับขี่ทราบ: ลำดับจุดจอด เวลาถึงโดยประมาณ จุดแวะพัก และข้อควรระวัง (ถนนแคบ กรอบเวลา) ทำให้มันง่ายและอ่านง่าย โปรดทราบว่าคนขับจะยืนยันสภาพการจราจร/ถนนที่เกิดขึ้นจริง
พรอมต์อ่อน / พรอมต์แข็งแกร่ง
พรอมต์ที่อ่อนแอ:
ค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุด
จำนวนรถ, ปริมาณความจุเท่าไร, กรอบเวลาใด, ลำดับความสำคัญอะไรไม่ชัดเจน ผลลัพธ์ไม่สามารถใช้ได้
พรอมต์อันทรงพลัง:
บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยวางแผนการจัดจำหน่าย ยานพาหนะ 4 คัน (คันละ 1,200 กก.) ออกจากโกดังแห่งเดียว 60 หยุด: รหัส น้ำหนัก กรอบเวลา เพิ่มลำดับความสำคัญ ของเย็นต้องหมดก่อน 12.00 น. ผู้ขับขี่จะต้องหยุดพักเวลา 4.5 ชั่วโมง ให้ 2 สถานการณ์: ระยะทางต่ำสุดและมั่นคงที่สุด; การละเมิดข้อจำกัดธง ทางเลือกเป็นของฉัน
เป้าหมาย
ค่าเชื้อเพลิง
ความเร็วในการจัดส่ง
ความพึงพอใจของลูกค้า
ระยะทางที่สั้นที่สุด
ต่ำสุด
ตัวแปร
ส่งช้าบ้าง
เสร็จเร็วที่สุด
สูง
ดีที่สุด
สูงแต่ราคาแพง
ซื่อสัตย์ต่อหน้าต่างเวลา
ปานกลาง
ปานกลาง
สูงสุด
สมดุล
ปานกลางต่ำ
ดี
ดี
ข้อผิดพลาดทั่วไป
- ขาดข้อจำกัด. หากไม่ได้กำหนดกรอบเวลา ความจุ และกฎการพัก เส้นทางจะดีบนกระดาษแต่ใช้งานไม่ได้ในสนาม
- สมมติว่าการจราจรคือ "ถนนที่ว่างเปล่า" หากไม่มีข้อมูลแบบเรียลไทม์ เวลาจะเป็นไปในทางที่ดี จำเป็นต้องมีการตรวจสอบไดรเวอร์
- มุ่งเน้นไปที่เป้าหมายเดียว เฉพาะเส้นทางที่ถูกที่สุดเท่านั้นที่สามารถตกเป็นเหยื่อของห้องเย็นหรือลูกค้าวีไอพีได้
- ทำลายสิทธิผู้ขับขี่.. เส้นทางที่ "มีประสิทธิผล" โดยไม่มีการหยุดพักหรือต้องทำงานล่วงเวลาถือเป็นเส้นทางที่ผิดกฎหมายและเป็นอันตราย
- ละเว้นการส่งมอบที่ล้มเหลว หากไม่เป็นไปตามกรอบเวลา การวิ่งครั้งที่สองจะทำให้ต้นทุนที่ซ่อนอยู่เพิ่มขึ้น
เคล็ดลับ: ทำ “การตรวจสอบภาคสนาม” เป็นเวลา 5 นาทีกับคนขับก่อนออกเดินทาง: มีงานถนนใดบ้างที่พวกเขาทราบ ปัญหาเรื่องที่จอดรถ ลูกค้าที่ลำบาก ข้อเสนอแนะนี้เพิ่มความเป็นจริงให้กับเส้นทางที่ AI ไม่สามารถมองเห็นได้ด้วยข้อมูลและเพิ่มความสำเร็จในการจัดส่งอย่างมาก
โดยสรุป
ไมล์สุดท้ายมีราคาแพง และการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางเป็นกลไกที่ทรงพลังที่สุดในการลดระยะทาง AI สร้างสมดุลข้อจำกัดทั้งหมดของ VRP (ความจุ กรอบเวลา ลำดับความสำคัญ การหยุดพัก) ในเวลาเดียวกัน และสร้างสถานการณ์ในรูปสามเหลี่ยมต้นทุน-เวลา-ความพึงพอใจ แต่นี่เป็นวิธีแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์: ไม่สามารถนำไปใช้ได้หากไม่เพิ่มการจราจรจริง สิทธิ์ผู้ขับขี่ และความรู้ภาคสนาม ให้ข้อจำกัดที่สมบูรณ์ เปรียบเทียบสถานการณ์ ได้รับการยืนยันจากผู้ขับขี่ เส้นทางสุดท้ายถูกกำหนดโดยได้รับอนุมัติจากผู้วางแผน
งานสมัคร
ตั้งค่ารายการจัดส่งรายวันจากการแจกจ่ายของคุณเอง (หรือตามสมมุติฐาน): 20-30 จุด เพิ่มปริมาณ กรอบเวลา และลำดับความสำคัญของแต่ละรายการ ระบุยานพาหนะ 2-3 คันและขีดความสามารถ ถาม AI เกี่ยวกับสถานการณ์ด้วยเทมเพลต “การเปรียบเทียบสามเป้าหมาย” เพิ่มกฎการเบรกของคนขับและข้อจำกัดของโซ่เย็น เขียนสถานการณ์ที่คุณเลือกและเหตุผล รวมถึงประเด็นที่คุณจะยืนยันจากภาคสนามเป็น 5 รายการ
รายการตรวจสอบ
- [ ] ฉันได้ปฏิบัติตามข้อจำกัดทั้งหมดแล้ว (ความจุ กรอบเวลา การหยุดพัก ลำดับความสำคัญ) หรือไม่?
- [ ] ฉันได้เปรียบเทียบสถานการณ์ต้นทุน/เวลา/ความพึงพอใจหรือไม่
- [ ] ฉันได้เพิ่มข้อจำกัดที่ปกป้องห่วงโซ่ความเย็นและการจัดส่งตามลำดับความสำคัญหรือไม่
- [ ] ฉันได้ปฏิบัติตามสิทธิของผู้ขับขี่และช่วงพักตามกฎหมายหรือไม่?
- [ ] ฉันได้รับการยืนยันจากผู้ขับขี่/สนามก่อนออกเดินทางหรือไม่?