Lợi nhuận:
- Khả năng hiểu các khái niệm về định tuyến phương tiện (VRP), khoảng thời gian, hạn chế năng lực và quãng đường cuối cùng, đồng thời sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra các kịch bản tuyến đường
- Khả năng so sánh sự cân bằng giữa nhiên liệu, khoảng cách, thời gian giao hàng và sự hài lòng của khách hàng trên cơ sở kịch bản với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo
- Khả năng duy trì tuyến đường do trí tuệ nhân tạo đề xuất phải được người lập kế hoạch phê duyệt về quyền vi phạm của người lái xe, giao thông và thực tế địa điểm
Đưa sản phẩm ra khỏi kho và đến tay khách hàng là bước dễ thấy nhất và thường là bước tốn kém nhất trong chuỗi cung ứng. Đặc biệt, chặng cuối – đoạn từ trung tâm phân phối đến khách hàng cuối cùng – chiếm phần lớn tổng chi phí vận chuyển; bởi vì nó bao gồm các đợt giao hàng nhỏ nằm rải rác trên các địa chỉ riêng lẻ, khoảng thời gian và lưu lượng truy cập hẹp. Tối ưu hóa lộ trình - lập kế hoạch dừng các phương tiện sẽ ghé thăm và theo thứ tự nào - là đòn bẩy mạnh mẽ nhất để giảm chi phí và thời gian này. Đây là nơi AI thực sự tỏa sáng: nó đồng thời tính đến hàng chục phương tiện, hàng trăm điểm dừng, khoảng thời gian và năng lực, tạo ra các kịch bản lộ trình hợp lý trong vài giây — một công việc mà con người có thể phải mất nhiều ngày để thực hiện thủ công. Nhưng con đường mà AI thực hiện là một giải pháp toán học; Cuộc hành trình không thể bắt đầu nếu người lập kế hoạch không bổ sung thêm các ràng buộc như quyền của tài xế, lưu lượng truy cập thực tế, thông tin hiện trường và mức độ ưu tiên của khách hàng.
Ngôn ngữ của vấn đề tuyến đường
Trọng tâm của lĩnh vực này là Vấn đề định tuyến phương tiện (VRP): vấn đề phương tiện rời khỏi kho và quay trở lại tất cả các điểm dừng với tổng chi phí ít nhất (khoảng cách, thời gian hoặc nhiên liệu). VRP có một số hạn chế quan trọng:
Hạn chế về năng lực: Khối lượng/trọng lượng mà mỗi phương tiện có thể chở bị hạn chế; tuyến đường không thể vượt quá điều này. Khoảng thời gian: Khoảng thời gian được phép trong đó điểm dừng có thể nhận dịch vụ; Ví dụ: cửa hàng tạp hóa chỉ nhận hàng từ 08:00 đến 11:00. Thời gian làm việc của tài xế: Thời gian lái xe tối đa hợp pháp và thời gian nghỉ bắt buộc. Ưu tiên: Một số đợt giao hàng (chuỗi lạnh, khẩn cấp, khách hàng VIP) phải đi trước những đợt giao hàng khác. AI có thể cân bằng tất cả những hạn chế này cùng một lúc - nhưng chỉ khi bạn nói chính xác với nó. Bất kỳ hạn chế nào bạn không đề cập có nghĩa là một lộ trình không khả thi.
Mẹo: Trong lời nhắc lộ trình, hãy nhập lần lượt các giới hạn: sức chứa phương tiện, khoảng thời gian của mỗi điểm dừng, yêu cầu nghỉ ngơi của tài xế, ưu tiên giao hàng. Hạn chế còn thiếu khiến AI tạo ra một lộ trình hoàn hảo trên giấy nhưng không thể thực hiện được trên thực tế.
Ba điều cần cân bằng: chi phí, thời gian, sự hài lòng
Tối ưu hóa tuyến đường cân bằng các mục tiêu cạnh tranh, không chỉ một. Chúng tôi muốn giảm thiểu chi phí nhiên liệu/khoảng cách; Nhưng con đường ngắn nhất có thể đồng nghĩa với việc giao hàng muộn nhất cho một số khách hàng. Chúng tôi muốn thời gian giao hàng ngắn; Nhưng đi nhanh tới mọi khách hàng đòi hỏi nhiều phương tiện và chi phí hơn. Chúng tôi muốn sự hài lòng của khách hàng ở mức cao; Đến đúng giờ trong khoảng thời gian hẹp đảm bảo điều này nhưng sẽ hạn chế lộ trình. Không có một giải pháp "đúng" duy nhất nào trong tam giác này; Số dư được chọn theo mức độ ưu tiên của doanh nghiệp bạn. Khía cạnh có giá trị nhất của AI là nó thể hiện sự cân bằng này bằng các kịch bản: "Con đường rẻ nhất là con đường này, con đường nhanh nhất là con đường này, con đường cân bằng nhất là con đường này". Quyết định được đưa ra bởi bạn, người biết mức độ ưu tiên kinh doanh.
Từng bước: Nghiên cứu lộ trình với AI
- Chuẩn bị dữ liệu dừng. Địa chỉ/khu vực (mã ẩn danh), số lượng giao hàng, thời gian giao hàng, mức độ ưu tiên.
- Nhập giới hạn đội tàu của bạn. Số lượng xe, sức chứa mỗi xe, bến xuất cảnh, tài xế vi phạm quy định.
- Chỉ định mục tiêu. Ưu tiên là chi phí, thời gian hay sự hài lòng? Hãy nói rõ ràng với AI.
- Tạo một kịch bản. Yêu cầu các lựa chọn tuyến đường rẻ nhất/nhanh nhất/ổn định nhất.
- Bộ lọc trường. Thêm các thông tin địa phương theo cách thủ công như công trình đường đã biết, tắc nghẽn giao thông, vấn đề đỗ xe, v.v.
- Phê duyệt quy hoạch. Kiểm tra quyền lái xe và khả năng áp dụng thực tế; xác nhận lộ trình cuối cùng.
Thận trọng: Việc tính toán lưu lượng và khoảng cách của AI dựa trên dữ liệu được cung cấp. Nếu không có dữ liệu giao thông theo thời gian thực, AI sẽ giả định "đường trống" và tính toán thời gian một cách lạc quan. Người lái xe tại hiện trường biết công việc làm đường mà AI không biết. Đó là lý do tại sao phản hồi của tài xế và người lập kế hoạch là một phần không thể thiếu trên lộ trình.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Việc phân phối không thành công giảm dần theo khoảng thời gian. Một công ty giao hàng liên tục gặp phải tình trạng “giao hàng không thành công” khi cố gắng giao hàng trong nhiều giờ khi khách hàng không có ở nhà; Mỗi lần thất bại là lần thứ hai, đồng nghĩa với việc phải trả thêm phí. Người lập kế hoạch đã thu thập khoảng thời gian ưa thích của từng điểm dừng và đưa nó cho AI. AI xây dựng lại các tuyến đường theo các cửa sổ này. Tỷ lệ giao hàng thành công lần đầu tăng từ 78% lên 94%; Chi phí giảm đáng kể lần thứ hai. Cửa sổ ổn định AI; người đàn ông đã làm công việc thu thập các cửa sổ.
Trường hợp 2 - Lựa chọn có ý thức với các kịch bản. Một nhà phân phối thực phẩm đang phục vụ 90 điểm dừng với 6 xe. AI đưa ra ba kịch bản: tuyến đường rẻ nhất (tiết kiệm 12% nhiên liệu nhưng một số chuyến giao hàng chuyển sang buổi chiều), tuyến đường nhanh nhất (tất cả các chuyến giao hàng trước buổi trưa nhưng cần thêm 1 xe), tuyến đường cân bằng. Người quản lý biết sản phẩm dây chuyền lạnh phải đi trước buổi trưa nên không chọn phương án “rẻ nhất” chính xác mà là phương án cân bằng ưu tiên sản phẩm lạnh. AI đưa ra các lựa chọn; Kiến thức ưu tiên là ở con người.
Trường hợp 3 - Kế hoạch không ảnh hưởng đến quyền của người lái xe. Một nhà phân tích muốn triển khai lộ trình hiệu quả nhất mà AI tạo ra; tuy nhiên, tuyến đường yêu cầu tài xế phải lái xe 6 tiếng không nghỉ. Điều này vừa bất hợp pháp vừa nguy hiểm. Người lập kế hoạch đã thêm ràng buộc ngắt quãng bắt buộc và sao chép lộ trình; Lợi suất giảm nhẹ, nhưng kế hoạch này đã trở nên hợp pháp và an toàn. Quyền con người vượt qua sự tối ưu về mặt toán học.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Kịch bản tuyến đường cơ bản:
Vai trò của bạn: trợ lý lập kế hoạch phân phối. Kho hàng: [mã địa điểm]. Xe: 6 chiếc, [sức chứa]. Các điểm dừng bên dưới: mã ẩn danh, số lượng giao hàng, khoảng thời gian, mức độ ưu tiên. Quy tắc lái xe: nghỉ bắt buộc 45 phút trong 4,5 giờ. Nhiệm vụ: đề xuất kế hoạch tuyến đường phù hợp với các ràng buộc; Đưa ra thứ tự các điểm dừng và thời gian về đích dự kiến cho từng xe. Cảnh báo nếu có một ràng buộc không thể áp dụng được.
2) So sánh ba mục tiêu:
Tạo ba kịch bản tuyến đường có cùng dữ liệu về điểm dừng và đội xe: (1) nhiên liệu/khoảng cách thấp nhất, (2) hoàn thành sớm nhất, (3) cân bằng. Tổng khoảng cách, thời gian ước tính, số lượng phương tiện cần thiết và rủi ro nổi bật đối với mỗi phương tiện. Đừng đưa ra lựa chọn rõ ràng; Tôi sẽ chọn.
3) Ưu tiên và ràng buộc chuỗi lạnh:
Các điểm dừng [mã] sau đây chứa các sản phẩm chuỗi lạnh và phải được giao chậm nhất là 12:00. Xây dựng lộ trình theo cách không vi phạm ràng buộc này; Nếu việc vi phạm là không thể tránh khỏi, hãy nêu rõ điểm dừng và lý do.
4) Nội dung thông tin tài xế:
Viết một bản tóm tắt ngắn gọn, rõ ràng để truyền đạt lộ trình sau cho người lái xe: thứ tự các điểm dừng, thời gian đến dự kiến, điểm dừng nghỉ và các cảnh báo (đường hẹp, khoảng thời gian). Giữ nó đơn giản và dễ đọc. Hãy lưu ý rằng người lái xe sẽ xác nhận tình trạng giao thông/đường sá thực tế.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Tìm con đường ngắn nhất.
Không rõ có bao nhiêu phương tiện, sức chứa bao nhiêu, thời gian nào, ưu tiên gì. Kết quả không áp dụng được.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý lập kế hoạch phân phối. 4 xe (mỗi xe 1.200 kg), để lại một kho duy nhất. 60 điểm dừng: mã, trọng lượng, khoảng thời gian, thêm mức độ ưu tiên. Đồ lạnh phải hết trước 12h. Người lái xe phải nghỉ lúc 4,5 giờ. Đưa ra 2 kịch bản: khoảng cách thấp nhất và ổn định nhất; Gắn cờ vi phạm ràng buộc. Sự lựa chọn là của tôi.
mục tiêu
chi phí nhiên liệu
Tốc độ giao hàng
sự hài lòng của khách hàng
khoảng cách ngắn nhất
thấp nhất
Biến
Một số giao hàng trễ
Hoàn thành nhanh nhất
cao
tốt nhất
Cao nhưng đắt
trung thành với cửa sổ thời gian
trung bình
trung bình
cao nhất
cân bằng
vừa-thấp
tốt
tốt
Những lỗi thường gặp
- Thiếu các ràng buộc. Nếu không đưa ra khoảng thời gian, năng lực và quy tắc ngắt quãng, lộ trình sẽ tốt trên giấy tờ nhưng không thể thực hiện được trên thực địa.
- Giả sử giao thông là "đường vắng". Nếu không có dữ liệu thời gian thực thì thời điểm là lạc quan; Yêu cầu xác minh trình điều khiển.
- Tập trung vào một mục tiêu duy nhất. Chỉ có con đường rẻ nhất mới có thể trở thành nạn nhân của chuỗi cung ứng lạnh hoặc khách hàng VIP.
- Đè bẹp quyền của người lái xe. Con đường “hiệu quả” không nghỉ ngơi hoặc yêu cầu làm thêm giờ là bất hợp pháp và nguy hiểm.
- Bỏ qua việc giao hàng không thành công. Nếu khoảng thời gian không được đáp ứng, lần chạy thứ hai sẽ làm tăng chi phí ẩn.
Mẹo: Hãy “kiểm tra hiện trường” trong 5 phút với tài xế trước khi lên đường: họ biết có bất kỳ công việc sửa đường nào, vấn đề đỗ xe, khách hàng khó tính không? Phản hồi này bổ sung thêm tính thực tế cho lộ trình mà AI không thể nhìn thấy bằng dữ liệu và tăng đáng kể khả năng thành công trong việc phân phối.
Tóm lại
Dặm cuối rất tốn kém và việc tối ưu hóa lộ trình là đòn bẩy mạnh mẽ nhất để giảm thiểu quãng đường đó. AI cân bằng đồng thời tất cả các ràng buộc của VRP (công suất, khoảng thời gian, mức độ ưu tiên, thời gian nghỉ) và tạo ra các kịch bản trong tam giác chi phí-thời gian-hài lòng. Nhưng đây là một giải pháp toán học: nó không thể được thực hiện nếu không bổ sung thêm lưu lượng truy cập thực tế, quyền của người lái xe và kiến thức hiện trường. Cung cấp các hạn chế hoàn chỉnh, so sánh các kịch bản, nhận xác nhận của tài xế; Lộ trình cuối cùng được đặt ra với sự chấp thuận của người lập kế hoạch.
Nhiệm vụ ứng dụng
Thiết lập danh sách giao hàng hàng ngày từ phân phối của riêng bạn (hoặc giả định): 20-30 điểm dừng, thêm số lượng, khoảng thời gian và mức độ ưu tiên cho từng điểm; Xác định 2-3 phương tiện và công suất của chúng. Yêu cầu AI đưa ra các kịch bản với mẫu “so sánh ba mục tiêu”. Thêm quy tắc ngắt trình điều khiển và ràng buộc chuỗi lạnh. Viết ra kịch bản bạn đã chọn và lý do giải thích cho nó, cũng như những điểm bạn sẽ xác nhận từ hiện trường, trong 5 mục.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã đáp ứng tất cả các ràng buộc (dung lượng, khoảng thời gian, thời gian nghỉ, mức độ ưu tiên) chưa?
- [ ] Tôi đã so sánh các kịch bản về chi phí/thời gian/sự hài lòng chưa?
- [ ] Tôi đã thêm ràng buộc để bảo vệ dây chuyền lạnh và ưu tiên giao hàng chưa?
- [ ] Tôi có tuân thủ các quyền của người lái xe và thời gian nghỉ ngơi hợp pháp không?
- [ ] Tôi có nhận được xác nhận của tài xế/hiện trường trước khi lên đường không?