智慧物流：承运商路由网络挖掘带来时效准确率提升

闲谈

2023-09-16 18:52:44

得物履约场景中的配送优化：基于路由网络挖掘技术的创新实践

在快节奏的电商环境中，配送效率和准确率对物流服务的成败至关重要。得物，一家领先的时尚电商平台，一直在探索创新技术来优化其履约流程。本文深入探讨了得物如何通过承运商路由网络挖掘技术提升配送时效和准确率。

配送环节的重要性

在得物的履约场景中，配送环节是影响客户体验和业务绩效的关键因素。传统的配送模式往往采用固定路线，导致配送路径不合理、效率低下。这会延长配送时间，降低准确率，并对客户满意度产生负面影响。

得物承运商路由网络挖掘技术

得物认识到路由优化对物流效率的重要性，并投资于承运商路由网络挖掘技术。该技术利用人工智能、大数据和云计算，对承运商的路由网络进行深入分析，并基于历史数据和实时路况信息，为承运商提供最优配送路径。

通过对海量数据的挖掘和分析，得物可以识别潜在的优化机会，调整配送路线，减少不必要的停靠点，并优化车辆装载。这极大地提高了配送效率，缩短了配送时间，并降低了运营成本。

优势和应用场景

得物的承运商路由网络挖掘技术具有以下优势：

提升配送效率： 智能的路径规划可以减少配送时间，提高配送效率。
降低物流成本： 最优路径规划可以减少配送里程和停靠点，降低燃油消耗和人力成本。
提高物流时效： 实时路况信息的反馈可以及时调整配送路径，优化配送时间，确保准时配送。
提升物流准确率： 人工智能和大数据的分析可以降低配送过程中的出错率，提高配送准确率，减少错发漏发情况。

该技术已广泛应用于电商物流、生鲜物流和医药物流等多种场景。

代码示例

为了更好地理解得物承运商路由网络挖掘技术的实际应用，这里提供了一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from google.cloud import maps_routing_v2

def optimize_routes(orders_df, carriers_df, distance_matrix):
    """优化配送路线

    Args:
        orders_df (pandas.DataFrame): 订单数据，包含订单 ID、收货地址和收货时间等信息
        carriers_df (pandas.DataFrame): 承运商数据，包含承运商 ID、车辆类型和配送范围等信息
        distance_matrix (numpy.ndarray): 距离矩阵，表示配送地址之间的距离

    Returns:
        pandas.DataFrame: 优化后的配送路线，包含订单 ID、承运商 ID、配送路径和预计配送时间
    """

    # 创建地图路由客户端
    client = maps_routing_v2.MapsRoutingServiceClient()

    # 初始化优化请求
    request = maps_routing_v2.OptimizeToursRequest()

    # 设置订单和承运商数据
    for order_id, order_data in orders_df.iterrows():
        request.pickup_deliveries.add(
            id=order_id,
            location=order_data['delivery_address'],
            load_demand=1,  # 假设每笔订单的载重为 1
            time_windows=[
                maps_routing_v2.TimeWindow(start_time=order_data['delivery_start_time'], end_time=order_data['delivery_end_time'])
            ]
        )

    for carrier_id, carrier_data in carriers_df.iterrows():
        request.vehicles.add(
            id=carrier_id,
            start_time=carrier_data['start_time'],
            end_time=carrier_data['end_time'],
            duration=carrier_data['duration'],  # 车辆的配送时长限制
            capacity=carrier_data['capacity'],  # 车辆的载重限制
            type_=carrier_data['vehicle_type']
        )

    # 设置距离矩阵
    request.distance_matrix_element.add(
        source_index=0,
        destination_indexes=[i for i in range(len(orders_df))],
        distances=[distance_matrix[0][i] for i in range(len(orders_df))]
    )
    for i in range(1, len(orders_df)):
        request.distance_matrix_element.add(
            source_index=i,
            destination_indexes=[j for j in range(len(orders_df))],
            distances=[distance_matrix[i][j] for j in range(len(orders_df))]
        )

    # 执行优化请求
    response = client.optimize_tours(request)

    # 解析优化结果
    optimized_routes = pd.DataFrame()
    for route in response.routes:
        for order_id in route.orders:
            optimized_routes.loc[order_id] = [
                order_id,
                route.vehicle.id,
                ', '.join([order.id for order in route.orders]),
                route.duration.seconds
            ]

    return optimized_routes