Améliorer la livraison de nourriture grâce au regroupement des commandes
Un aperçu de comment le regroupement des commandes améliore l'efficacité de la livraison de nourriture.
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Table des matières
- L'importance de la mutualisation des commandes
- Le défi de l'attribution des commandes en temps réel
- Livreurs qualifiés et leur rôle
- Développer un réseau de livraison
- Fonctionnalités du réseau de livraison
- Réduire la charge de calcul
- Mise en œuvre du réseau de livraison
- Retours des livreurs
- Test en ligne et résultats
- Défis de la livraison du dernier kilomètre
- Utiliser les données pour de meilleures décisions
- Explorer d'autres applications
- Conclusion
- Source originale
Ces dernières années, les services de livraison de nourriture à la demande (OFD) sont devenus hyper populaires. Les clients peuvent maintenant passer commande et recevoir leur bouffe devant leur porte en quelques minutes. Cette commodité est rendue possible grâce à plein d'avancées technologiques, comme les applis mobiles et les plateformes en ligne. Le marché de l'OFD a connu une croissance rapide, avec des augmentations significatives des revenus. Des plateformes majeures, comme Meituan en Chine, ont considérablement élargi leurs services, gérant des millions de commandes par jour et employant des flottes de livreurs.
L'importance de la mutualisation des commandes
Un des grands défis de l'OFD, c'est de gérer efficacement la livraison de plusieurs commandes. C'est là qu'intervient la mutualisation des commandes. Mutualiser les commandes, ça consiste à regrouper plusieurs commandes de manière à ce qu'un seul livreur puisse les livrer en même temps. C'est non seulement bénéfique pour le livreur, qui peut finir plus de commandes en moins de temps, mais ça améliore aussi l'efficacité globale du service de livraison. Une bonne mutualisation des commandes garantit des livraisons à temps, que la nourriture reste fraîche et que les livreurs puissent maximiser leurs gains.
Le défi de l'attribution des commandes en temps réel
Cependant, la mutualisation des commandes en temps réel présente des défis importants. La complexité de calculer les meilleures combinaisons de commandes à livrer peut être écrasante. Avec des milliers de commandes passées en même temps, il devient impratique d'évaluer toutes les combinaisons possibles rapidement. De plus, des circonstances imprévues, comme des problèmes de circulation ou des retards de restaurant, peuvent compliquer encore plus la situation. Donc, les plateformes doivent trouver des moyens d'optimiser le processus d'attribution des commandes tout en maintenant un haut niveau de service.
Livreurs qualifiés et leur rôle
Un aspect vital de l'OFD efficace, ce sont les livreurs eux-mêmes. Les livreurs qualifiés (SC) ont de précieux insights sur leur environnement de livraison, ce qui peut grandement améliorer l'efficacité de tout le système. Ils connaissent les meilleurs itinéraires, comment naviguer dans la circulation, et comprennent les temps de livraison typiques pour différents endroits. Leur expérience peut être exploitée pour prendre de meilleures décisions concernant la manière dont les commandes sont mutualisées et attribuées.
Développer un réseau de livraison
Pour améliorer l'efficacité de la mutualisation des commandes, un nouveau réseau de livraison connu sous le nom de SC delivery network (SCDN) peut être construit. Ce réseau utilise les données des livreurs qualifiés pour comprendre leurs schémas de livraison et identifier les meilleures façons de regrouper les commandes. En analysant comment les SC gèrent généralement leurs livraisons, le système peut prendre des décisions plus éclairées sur les commandes qui peuvent être efficacement regroupées.
Fonctionnalités du réseau de livraison
Le SCDN est conçu pour extraire des fonctionnalités utiles de divers points de données, y compris le moment de la journée et les lieux géographiques impliqués dans les livraisons. L'objectif est de trouver le potentiel latent dans le comportement des livreurs et d'utiliser ces informations pour optimiser les combinaisons de commandes. Par exemple, si plusieurs commandes vont vers des endroits proches, elles peuvent être attribuées au même livreur, réduisant ainsi le temps de trajet et améliorant l'efficacité.
Réduire la charge de calcul
Un avantage significatif du SCDN est sa capacité à réduire la charge de calcul habituellement associée à l'attribution des commandes. Au lieu de faire des calculs massifs pour chaque combinaison possible de commandes, le SCDN utilise des vecteurs de faible dimension pour rationaliser le processus. Ça permet d'identifier rapidement des combinaisons de commandes de haute qualité, permettant au système de maintenir la vitesse nécessaire pour les attributions de commandes en temps réel.
Mise en œuvre du réseau de livraison
Le SCDN a été testé avec succès dans des applications réelles. Dans la pratique, ce réseau a réduit le temps nécessaire aux livreurs pour récupérer et livrer les commandes tout en augmentant le nombre de commandes que les livreurs peuvent gérer pendant les heures de pointe. Ces améliorations mènent à une plus grande efficacité et un meilleur service pour les consommateurs et les livreurs.
Retours des livreurs
Les livreurs ont rapporté des expériences positives en utilisant le SCDN. En permettant une meilleure mutualisation des commandes, les livreurs peuvent réaliser plus de livraisons en moins de temps, ce qui leur permet de gagner plus. Le système prend en compte divers facteurs qui pourraient affecter la livraison, permettant aux livreurs de prendre des décisions plus éclairées lorsqu'ils acceptent de nouvelles commandes.
Test en ligne et résultats
Lors du déploiement dans le système Meituan, le SCDN a montré d'importantes améliorations dans la qualité de la mutualisation des commandes. Le système a pu accroître l'efficacité des livreurs d'un pourcentage significatif pendant les heures de pointe tout en garantissant que les engagements de livraison étaient respectés. De telles améliorations ont été bien accueillies par tous les acteurs concernés dans le processus de l'OFD.
Défis de la livraison du dernier kilomètre
Le "dernier kilomètre" du processus de livraison implique de nombreux défis, y compris des conditions imprévisibles sur les routes, comme des fermetures ou des détours. Ces facteurs peuvent créer des barrières à des livraisons à temps, rendant vital pour les plateformes d'OFD d'avoir un système capable de s'adapter à ces changements en temps réel.
Utiliser les données pour de meilleures décisions
Les données recueillies auprès des livreurs et de l'environnement de livraison global jouent un rôle crucial dans l'amélioration du service d'OFD. En surveillant en continu le comportement et la performance des livreurs, les plateformes peuvent affiner leurs stratégies d'attribution de commandes. Ça leur permet de mieux anticiper les problèmes qui peuvent survenir pendant les heures de livraison de pointe et de réagir rapidement.
Explorer d'autres applications
Au fur et à mesure que le marché de l'OFD continue de croître, les applications potentielles du SCDN s'élargissent aussi. En affinant la manière dont les commandes sont mutualisées et attribuées, le SCDN peut être adapté à divers scénarios. Cela inclut la prise en compte de différents types de commandes, d'événements spéciaux, ou de changements saisonniers dans la demande de livraison de nourriture.
Conclusion
L'essor des services de livraison de nourriture à la demande a transformé la manière dont les consommateurs accèdent à leurs repas. Une mutualisation efficace des commandes est cruciale pour garantir des livraisons à temps et des clients satisfaits. Le développement du réseau de livraison SC propose une solution prometteuse aux défis rencontrés dans l'attribution de commandes en temps réel. En tirant parti des connaissances et des compétences des livreurs, ainsi qu'en utilisant les données pour éclairer les décisions, les plateformes d'OFD peuvent améliorer la qualité du service tout en optimisant l'efficacité des livreurs. L'avenir de la livraison de nourriture s'annonce brillant, avec des approches innovantes comme le SCDN ouvrant la voie à une croissance et une amélioration continues dans l'industrie.
Titre: Harvesting Efficient On-Demand Order Pooling from Skilled Couriers: Enhancing Graph Representation Learning for Refining Real-time Many-to-One Assignments
Résumé: 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.
Auteurs: Yile Liang, Jiuxia Zhao, Donghui Li, Jie Feng, Chen Zhang, Xuetao Ding, Jinghua Hao, Renqing He
Dernière mise à jour: 2024-06-20 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2406.14635
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.14635
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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