Liikennemallinnus reitin optimointia varten
Opi kuinka hyvä liikennemalli parantaa reitin optimointia, auttaa sinua valitsemaan parhaan reitin ja pitämään toimitukset ajallaan.
Paras tapa suunnitella toimitus tehokkaasti on käyttää suunnittelutyökalua, joka tekee sen puolestasi. Tällaisen työkalun on oltava riittävän joustava, jotta toimitussuunnittelija voi sisällyttää kaikki toimitusrajoituksensa, kuten kuorma-auton kapasiteetin, useat aikaikkunat jne. Lisäksi työkalun on oltava riittävän tarkka, jotta toimitusten todennäköisyys kasvaa suunnitellusti ja valitaan paras mahdollinen reitti. Hyvä liikennemalli on ratkaisevan tärkeää jälkimmäisen varmistamisessa.
Katso myös: Viisi tapaa, joilla reittisuunnittelija voi auttaa parantamaan kannattavuuttasi
Reitin optimointi: Suunnittele toimitukset paremmin liikennemallinnuksella
Useimmat toimitus- ja kaluston reititysohjelmistojen toimittajat eivät ota huomioon liikennemalleja laskeessaan matka-aikaa pisteiden A ja B välillä.
Muutamat niistä sisältävät hyvin yksinkertaisen liikennemallin, jossa liikenne riippuu vain vuorokaudenajasta riippumatta siitä, missä kaupungissa olet. Tämä osoittautuu kuitenkin riittämättömäksi, koska liikenne on vahvasti riippuvainen kellonajasta, viikonpäivästä, sijainnista kaupungissa ja ajosuunnasta. Jos otamme esimerkiksi Santiago de Chilen, liikenne keskustan ympärillä on hyvin erilaista klo 8.00 verrattuna lentokentän lähistöllä samaan aikaan vuorokaudesta.
Sen vuoksi toimitussuunnittelutyökaluja kehittävien ohjelmistoyritysten on tärkeää kehittää malleja, jotka mahdollistavat paljon tarkemman liikenteen ennustamisen.
Hyvän liikennemallin pitäisi mahdollistaa ainakin liikenteen ennustaminen seuraavien tekijöiden mukaan:
kellonaika
viikonpäivä
sijainti kaupungin sisällä
liikkeen suunta
Näin toimituksen suunnittelutyökalu voi ennustaa tarkasti liikenteen ajan minkä tahansa kahden pisteen välillä kaupungissa ja parantaa optimoidun reitin laatua.
Katso myös Optimoi telematiikkaratkaisusi kuudessa yksinkertaisessa vaiheessa
Liikenteen visualisointi
Visualisoidaan yhden tällaisen mallimme ennuste. Alla olevassa videossa näytämme keskimääräisen ajan nousun, joka kuluisi matkustamiseen autolla tiettynä ajankohtana kaupungin B2B-sähköpostiluettelo halki. Käytämme esimerkkinä Santiago de Chileä, mutta voimme kouluttaa mallin mihin tahansa maailman kaupunkiin. Ymmärrät heti, että tämän liikenteen sisällyttäminen suunnitteluprosessiin on ratkaisevan tärkeää sellaisen toteuttamiskelpoisen suunnitelman saamiseksi, jonka avulla voit tarjota asiakkaillesi parasta palvelua.
Santiago de Chilen muuttuva liikenne
Jos toistat yllä olevan videon, näet liikenteen kehittyvän ajan myötä ympäri kaupunkia – etenevän aamulla asuinalueilta kohti kaupungin keskustaa.
Lounasaikaan näemme, että suurin liikenne on kaupungin historiallisessa keskustassa. Siksi suunnittelutyökalumme voi välttää tämän alueen puolenpäivän aikoihin, jos se on mahdollista ongelman muiden rajoitteiden ja käytettävissä olevan kuorma-autojen vuoksi. Kauppaalueiden ja kaupungin historiallisen keskustan ympärillä on valtava liikennehuippu, joka alkaa noin klo 18
Edellisessä videossa emme näyttäneet ajosuuntaa, vaikka se sisältyy malliin. Tämä on kuitenkin erittäin tärkeä osatekijä, sillä liikenne on hyvin erilaista, kun ajetaan aamulla kohti keskustaa tai sieltä poispäin.
Alla olevassa kuvassa näytämme kuinka erilaista liikennettä mallinnetaan, kun kuljetaan kohti kaupungin kaupallista aluetta tai siitä poispäin ruuhka-aikoina.
Santiago de Chilen liikenteen vertailu klo 18 kahteen suuntaan
Toimitusreitin optimointi liikennemallilla
Harvat toimituksen suunnitteluohjelmistot Blízkost letoviska k vodě nabízí každodenní túry sisältävät niin yksityiskohtaisia liikennemalleja algoritmeihinsa. Tämä johtuu siitä, että:
liikennettä on vaikea mallintaa tilallisesti ja ajallisesti, ja
tavanomaisissa lähestymistavoissa toimitusreittiongelman ratkaisussa ei voida käyttää liikennemallia, koska ne edellyttävät staattista matka-aikamatriisia kaupungin pisteiden välillä.
Siksi harvat palveluntarjoajat pystyvät aleart news toimittamaan optimoijan, joka ottaa huomioon liikennetiedot.
Vaikka seuraavan päivän liikennettä on mahdotonta ennustaa tarkasti. Kuitenkin algoritmi, joka mahdollistaa tämän lähestymistavan, parantaa merkittävästi suunnitteluprosessia, koska se ottaa huomioon matka-ajan vaihtelun vuorokaudenajasta ja sijainnista riippuen.
Lisäksi tämä olisi mahdotonta tehdä käsin, kun tiedetään koko kaupungin liikenne milloin tahansa päivän aikana. Siksi tämä auttaa entistä enemmän logistiikan suunnittelijoita suorittamaan työnsä.