Die Verbesserung der Essenslieferung durch Bestellbündelung
Ein Blick darauf, wie das Zusammenfassen von Bestellungen die Effizienz beim Essenlieferservice verbessert.
― 5 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
- Bedeutung von Bestell-Pooling
- Die Herausforderung mit der Echtzeit-Bestellung
- Geschickte Kuriere und ihre Rolle
- Entwicklung eines Liefernetzwerks
- Funktionen des Liefernetzwerks
- Reduzierung der Berechnungsbelastung
- Implementierung des Liefernetzwerks
- Feedback von Kuriere
- Online-Tests und Ergebnisse
- Herausforderungen bei der Lieferung "letzte Meile"
- Nutzung von Daten für bessere Entscheidungen
- Weitere Anwendungen erkunden
- Fazit
- Originalquelle
In den letzten Jahren sind On-Demand-Lieferdienste für Essen (OFD) immer beliebter geworden. Die Kunden können jetzt eine Bestellung aufgeben und bekommen ihr Essen in nur wenigen Minuten an die Tür geliefert. Diese Bequemlichkeit wird durch verschiedene technologische Fortschritte ermöglicht, darunter mobile Apps und Online-Plattformen. Der OFD-Markt hat ein schnelles Wachstum erlebt, mit erheblichen Umsatzsteigerungen. Grosse Plattformen wie Meituan in China haben ihre Dienste erheblich ausgeweitet, bearbeiten täglich Millionen von Bestellungen und beschäftigen umfangreiche Flotten von Lieferfahrern.
Bedeutung von Bestell-Pooling
Eine zentrale Herausforderung im OFD ist die effiziente Verwaltung der Lieferung mehrerer Bestellungen. Hier kommt das Bestell-Pooling ins Spiel. Beim Bestell-Pooling werden mehrere Bestellungen so zusammengefasst, dass ein einzelner Kurier diese gleichzeitig liefern kann. Das ist nicht nur für den Kurier vorteilhaft, der mehr Bestellungen in kürzerer Zeit abwickeln kann, sondern verbessert auch die Gesamteffizienz des Lieferservices. Effektives Bestell-Pooling sorgt dafür, dass die Lieferungen pünktlich sind, das Essen frisch bleibt und die Kuriere ihr Einkommen maximieren können.
Die Herausforderung mit der Echtzeit-Bestellung
Allerdings bringt das Bestell-Pooling in Echtzeit erhebliche Herausforderungen mit sich. Die Komplexität, die besten Kombinationen von Bestellungen für die Lieferung zu berechnen, kann überwältigend sein. Mit Tausenden von Bestellungen auf einmal wird es unpraktisch, alle möglichen Gruppierungen in kurzer Zeit zu bewerten. Darüber hinaus können unvorhergesehene Umstände wie Verkehrsprobleme oder Restaurantverzögerungen die Situation noch komplizierter machen. Daher müssen Plattformen Wege finden, den Prozess der Bestellzuweisung zu optimieren und dabei einen hohen Service-Standard aufrechtzuerhalten.
Geschickte Kuriere und ihre Rolle
Ein wichtiger Aspekt eines effektiven OFD sind die Kuriere selbst. Geschickte Kuriere (SCs) haben wertvolle Einblicke in ihre Lieferumgebungen, die die Effizienz des gesamten Systems erheblich steigern können. Sie kennen die besten Routen, wissen, wie sie durch den Verkehr navigieren und verstehen die typischen Lieferzeiten für verschiedene Orte. Ihre Erfahrungen können genutzt werden, um bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wie Bestellungen gepoolt und zugewiesen werden.
Entwicklung eines Liefernetzwerks
Um die Effizienz des Bestell-Poolings zu verbessern, kann ein neues Liefernetzwerk namens SC-Liefernetzwerk (SCDN) aufgebaut werden. Dieses Netzwerk nutzt Daten von geschickten Kuriere, um deren Liefermuster zu verstehen und die besten Möglichkeiten zur Konsolidierung von Bestellungen zu identifizieren. Indem analysiert wird, wie SCs typischerweise ihre Lieferungen abwickeln, kann das System informiertere Entscheidungen darüber treffen, welche Bestellungen effektiv zusammengefasst werden können.
Funktionen des Liefernetzwerks
Das SCDN ist darauf ausgelegt, nützliche Funktionen aus verschiedenen Datenpunkten zu extrahieren, darunter die Tageszeit und die geografischen Standorte der Lieferungen. Das Ziel ist es, latentes Potenzial im Verhalten der Kuriere zu finden und diese Informationen zu nutzen, um die Bestellkombinationen zu optimieren. Wenn mehrere Bestellungen an nahegelegene Orte gehen, können sie beispielsweise dem gleichen Kurier zugewiesen werden, was die Reisezeit verkürzt und die Effizienz verbessert.
Reduzierung der Berechnungsbelastung
Ein erheblicher Vorteil des SCDN ist seine Fähigkeit, die Berechnungsbelastung, die normalerweise mit der Bestellzuweisung verbunden ist, zu reduzieren. Anstatt für jede mögliche Bestellkombination massive Berechnungen durchzuführen, nutzt das SCDN niedrigdimensionale Vektoren, um den Prozess zu optimieren. Das ermöglicht es, qualitativ hochwertige Bestellkombinationen schnell zu identifizieren, sodass das System die für die Echtzeit-Bestellzuweisungen erforderliche Geschwindigkeit beibehalten kann.
Implementierung des Liefernetzwerks
Das SCDN wurde erfolgreich in realen Anwendungen getestet. In der Praxis hat dieses Netzwerk die Zeit reduziert, die Kuriere für die Abholung und Lieferung von Bestellungen benötigen, und gleichzeitig die Anzahl der Bestellungen erhöht, die Kuriere während der Stosszeiten bewältigen können. Diese Verbesserungen führen zu höherer Effizienz und besserem Service sowohl für Verbraucher als auch für Kuriere.
Feedback von Kuriere
Kuriere haben positive Erfahrungen mit dem SCDN gemeldet. Durch besseres Bestell-Pooling können Kuriere mehr Lieferungen in kürzerer Zeit abschliessen, was zu höheren Einnahmen führt. Das System berücksichtigt verschiedene Faktoren, die die Lieferung beeinflussen könnten, und ermöglicht es den Kuriere, informiertere Entscheidungen beim Annehmen neuer Bestellungen zu treffen.
Online-Tests und Ergebnisse
Nach der Implementierung im Meituan-System zeigte das SCDN erhebliche Verbesserungen in der Qualität des Bestell-Poolings. Das System konnte die Effizienz der Kuriere während der Stosszeiten um einen erheblichen Prozentsatz steigern, während die Lieferverpflichtungen eingehalten wurden. Solche Verbesserungen wurden von allen Beteiligten im OFD-Prozess gut angenommen.
Herausforderungen bei der Lieferung "letzte Meile"
Die "letzte Meile" des Lieferprozesses bringt zahlreiche Herausforderungen mit sich, darunter unvorhersehbare Bedingungen auf den Strassen, wie Strassensperrungen oder Umleitungen. Diese Faktoren können Barrieren für pünktliche Lieferungen schaffen, weshalb es für OFD-Plattformen wichtig ist, ein System zu haben, das sich in Echtzeit an diese Änderungen anpassen kann.
Nutzung von Daten für bessere Entscheidungen
Die von Kuriere und der gesamten Lieferumgebung gesammelten Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung des OFD-Services. Durch kontinuierliches Monitoring des Verhaltens und der Leistung der Kuriere können Plattformen ihre Strategien zur Bestellzuweisung verfeinern. Dadurch sind sie in der Lage, Probleme vorherzusehen, die während der Stosszeiten auftreten können, und schnell zu reagieren.
Weitere Anwendungen erkunden
Während der OFD-Markt weiterhin wächst, erweitern sich auch die potenziellen Anwendungen des SCDN. Indem die Art und Weise, wie Bestellungen gepoolt und zugewiesen werden, verfeinert wird, kann das SCDN an verschiedene Szenarien angepasst werden. Dazu gehört die Berücksichtigung verschiedener Bestellarten, spezieller Ereignisse oder saisonaler Veränderungen in der Nachfrage nach Essenslieferungen.
Fazit
Der Aufstieg von On-Demand-Lieferdiensten hat die Art und Weise verändert, wie Verbraucher auf Mahlzeiten zugreifen. Effizientes Bestell-Pooling ist entscheidend, um pünktliche Lieferungen und zufriedene Kunden zu gewährleisten. Die Entwicklung des SC-Liefernetzwerks bietet eine vielversprechende Lösung für die Herausforderungen, die bei der Bestellzuweisung in Echtzeit auftreten. Durch die Nutzung des Wissens und der Fähigkeiten der Kuriere sowie die Verwendung von Daten zur Entscheidungsfindung können OFD-Plattformen die Servicequalität verbessern und gleichzeitig die Effizienz der Kuriere steigern. Die Zukunft der Essenslieferung sieht vielversprechend aus, mit innovativen Ansätzen wie dem SCDN, die den Weg für weiteres Wachstum und Verbesserung in der Branche ebnen.
Titel: Harvesting Efficient On-Demand Order Pooling from Skilled Couriers: Enhancing Graph Representation Learning for Refining Real-time Many-to-One Assignments
Zusammenfassung: The recent past has witnessed a notable surge in on-demand food delivery (OFD) services, offering delivery fulfillment within dozens of minutes after an order is placed. In OFD, pooling multiple orders for simultaneous delivery in real-time order assignment is a pivotal efficiency source, which may in turn extend delivery time. Constructing high-quality order pooling to harmonize platform efficiency with the experiences of consumers and couriers, is crucial to OFD platforms. However, the complexity and real-time nature of order assignment, making extensive calculations impractical, significantly limit the potential for order consolidation. Moreover, offline environment is frequently riddled with unknown factors, posing challenges for the platform's perceptibility and pooling decisions. Nevertheless, delivery behaviors of skilled couriers (SCs) who know the environment well, can improve system awareness and effectively inform decisions. Hence a SC delivery network (SCDN) is constructed, based on an enhanced attributed heterogeneous network embedding approach tailored for OFD. It aims to extract features from rich temporal and spatial information, and uncover the latent potential for order combinations embedded within SC trajectories. Accordingly, the vast search space of order assignment can be effectively pruned through scalable similarity calculations of low-dimensional vectors, making comprehensive and high-quality pooling outcomes more easily identified in real time. SCDN has now been deployed in Meituan dispatch system. Online tests reveal that with SCDN, the pooling quality and extent have been greatly improved. And our system can boost couriers'efficiency by 45-55% during noon peak hours, while upholding the timely delivery commitment.
Autoren: Yile Liang, Jiuxia Zhao, Donghui Li, Jie Feng, Chen Zhang, Xuetao Ding, Jinghua Hao, Renqing He
Letzte Aktualisierung: 2024-06-20 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2406.14635
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.14635
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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