Présentation de LaDe : Un Nouveau Dataset pour la Recherche sur la Livraison du Dernier Kilomètre

La livraison du dernier kilomètre est super importante dans la logistique, elle relie le centre d'expédition au client final. Cette étape inclut à la fois la collecte des colis et leur livraison. C'est pas seulement essentiel pour satisfaire les clients, mais c'est aussi la partie la plus coûteuse et chronophage du processus d'expédition. Avec la croissance des villes et l'augmentation des achats en ligne, l'étude de la livraison du dernier kilomètre a attiré l'attention de plein de chercheurs et experts du secteur. Beaucoup de papiers ont été publiés sur les problèmes liés à la livraison du dernier kilomètre, comme la planification des itinéraires et la prédiction des temps de livraison.

Les chercheurs utilisent de plus en plus des techniques d'apprentissage automatique pour résoudre les problèmes de livraison du dernier kilomètre. Un des principaux besoins pour cette recherche, c'est d'avoir accès à de bonnes bases de données. Avoir beaucoup de données de qualité peut vraiment aider à faire avancer les idées dans ce domaine, comme d'autres bases de données l'ont fait dans des secteurs comme la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Cependant, jusqu'à présent, il n'y avait pas de base de données connue et accessible au public spécifiquement axée sur la livraison du dernier kilomètre. Cela a limité la recherche à un petit nombre d'entreprises, restreignant à la fois la transparence et le progrès. De plus, le manque de bases de données publiques rend plus difficile pour les pros du secteur de développer de meilleurs algorithmes pour la livraison du dernier kilomètre.

Pour combler cette lacune, on présente une nouvelle base de données appelée LaDe, qui est la première du genre dans l'industrie. LaDe inclut des données sur la collecte et la livraison des colis, avec plusieurs caractéristiques clés :

1. Grande Échelle : La base couvre plus de 10 millions de colis gérés par 21 000 livreurs sur une période de six mois.
2. Informations Complètes : Elle comprend des infos clés sur chaque colis, comme sa localisation et ses contraintes de temps, ainsi que des détails sur les actions des livreurs pendant les événements de livraison.
3. Diversité : La base contient des informations provenant de différents scénarios, y compris des livraisons dans diverses villes avec des caractéristiques et des modèles uniques.

On évalue LaDe en l'appliquant à trois tâches et en testant divers modèles établis. La nature diverse et détaillée de LaDe peut vraiment aider les chercheurs en logistique, en minage de données, et dans des domaines liés.

#Vue d'ensemble de la Livraison du Dernier Kilomètre

La livraison du dernier kilomètre joue un rôle critique dans le processus d'expédition, reliant le point de livraison du colis aux clients. C'est un facteur clé pour assurer la satisfaction des clients tout en étant la partie la plus coûteuse de l'expédition. Au fil des ans, des chercheurs de diverses disciplines se sont concentrés sur des problèmes importants liés à la livraison du dernier kilomètre. Ça inclut l'optimisation des itinéraires de livraison, la prédiction des temps d'arrivée et la modélisation des flux de travail.

Dans des études récentes, les chercheurs utilisent des méthodes d'apprentissage automatique pour s'attaquer aux défis de la livraison du dernier kilomètre. Pour ce domaine, avoir accès à des bases de données grandes et de haute qualité est nécessaire pour faire avancer la recherche. Malheureusement, l'absence de bases de données accessibles au public a entraîné des opportunités limitées pour explorer et développer de nouvelles idées.

Pour combler cette lacune, on a créé LaDe, une base de données extensive pour la recherche sur la livraison du dernier kilomètre, collectée par une entreprise de logistique leader. Cette base capture les phases de collecte et de livraison, permettant aux chercheurs d'analyser divers aspects de la logistique du dernier kilomètre.

#Base de données LaDe

LaDe est la première base de données complète sur la livraison du dernier kilomètre qui est accessible au public. Elle a plusieurs avantages qui la distinguent des bases existantes :

1. Grande Échelle : LaDe comprend plus de 10 millions de colis, ce qui en fait une des plus grandes bases de données accessibles publiquement dans ce domaine.
2. Complet : La base comprend des informations détaillées sur les colis, les livreurs correspondants, et divers événements de tâches qui se produisent tout au long du processus de livraison.
3. Diversifié : Les données sont collectées de différentes villes, ce qui permet aux chercheurs d'explorer l'impact des différentes démographies et caractéristiques urbaines sur les modèles de livraison.

Les riches détails dans LaDe permettent de soutenir une large gamme d'activités de recherche. On l'a benchmarkée sur trois tâches : prédiction d'itinéraire, prédiction du temps d'arrivée (ETA), et prévision de graphique spatio-temporel. Avec ces exemples, on montre comment LaDe peut faire avancer la recherche en logistique de livraison du dernier kilomètre.

#Processus de collecte de données

LaDe a été collectée par l'une des plus grandes plateformes Logistiques en Chine. Le processus pour obtenir les données de cette base implique plusieurs étapes :

1. Un client passe une commande pour la collecte d'un colis via un portail en ligne.
2. La plateforme logistique assigne cette commande à un livreur.
3. Le livreur collecte le colis dans un délai spécifié et retourne au dépôt.
4. Le colis est ensuite envoyé à travers le réseau logistique jusqu'à ce qu'il atteigne le dépôt cible.
5. Enfin, le livreur de livraison prend le colis au dépôt et l’emmène au client final.

La livraison du dernier kilomètre inclut les étapes trois et cinq, où les livreurs interagissent avec les clients lors de la collecte et de la livraison. Notamment, pendant la phase de collecte, les livreurs peuvent ne pas savoir quels colis ils vont ramasser jusqu'à ce que les clients passent leurs commandes, ce qui ajoute un niveau d'imprévisibilité au processus.

LaDe est une riche source de données du monde réel qui capture les subtilités de la livraison du dernier kilomètre. La base comprend plusieurs villes en Chine, chacune avec des caractéristiques uniques. En examinant les données de différentes zones, les chercheurs peuvent obtenir des aperçus sur la façon dont les environnements urbains affectent la logistique de livraison.

#Détails et statistiques de la base de données

LaDe est divisée en deux segments principaux : LaDe-P, qui se concentre sur le processus de collecte de colis, et LaDe-D, qui se concentre sur le processus de livraison. La base complète inclut des données de 10 667 000 colis et plus de 600 000 livraisons, représentant une vue complète de la logistique du dernier kilomètre.

Chaque entrée dans LaDe-P fournit des informations cruciales sur le colis, y compris :

• ID du colis
• Fenêtre horaire pour la collecte
• Coordonnées de localisation
• Le livreur responsable de la livraison
• Temps lié à l'acceptation et à l'achèvement de la livraison

LaDe-D contient également des informations pertinentes concernant l'étape de livraison, y compris les heures d'arrivée et les emplacements de livraison.

La base inclut des informations provenant de cinq grandes villes en Chine, chacune sélectionnée pour ses démographies uniques et ses modèles spatio-temporels. Cette diversité ajoute de la richesse à la base, permettant aux chercheurs d'analyser divers scénarios de livraison du dernier kilomètre.

#Résultats et observations clés

À travers une analyse de LaDe, plusieurs résultats significatifs ont été notés :

• Modèles de temps : Les collecte de colis ont tendance à se produire durant des heures spécifiques de la journée, atteignant un pic le matin et en fin d'après-midi.
• Modèles de distance : En moyenne, la distance entre les collectes de colis consécutives par un livreur est généralement inférieure à un kilomètre.
• Types de zones : Une part importante des livraisons de colis provient de types spécifiques de zones urbaines, montrant l'importance de la connaissance locale pour optimiser les itinéraires de livraison.

Ces aperçus établissent LaDe comme un atout précieux pour les chercheurs qui cherchent à comprendre la dynamique de la logistique du dernier kilomètre.

#Applications de recherche

La polyvalence de LaDe permet de soutenir de nombreuses tâches dans la recherche sur la livraison du dernier kilomètre. Dans notre article, on a exploré trois tâches clés :

1. Prédiction d'itinéraire : Cela implique d'estimer l'itinéraire futur qu'un livreur prendra en fonction de ses colis actuels et des conditions.
2. Prédiction de l'ETA : Cette tâche se concentre sur la prévision du moment où un livreur finira ses livraisons, ce qui est crucial pour la satisfaction client.
3. Prévision de graphique spatio-temporel : Cette tâche vise à prédire le nombre de colis dans certaines régions sur une période spécifiée, aidant à optimiser les ressources logistiques.

En appliquant des méthodes d'apprentissage automatique à LaDe, on a montré comment cela peut faciliter ces tâches et mener à de meilleures solutions en logistique de livraison du dernier kilomètre.

#Limites de la base de données

Bien que LaDe soit une base de données révolutionnaire pour la livraison du dernier kilomètre, elle a quelques limites :

1. Couverture géographique : LaDe inclut actuellement seulement des données de certaines villes en Chine, ce qui peut ne pas représenter la livraison du dernier kilomètre dans d'autres régions ou pays.
2. Données manquantes : Dans certains cas, la localisation des livreurs pendant des événements spécifiques peut ne pas être enregistrée à cause de problèmes technologiques. Cela entraîne une proportion de données manquantes dans la base de données.

Malgré ces limites, LaDe reste une ressource puissante pour les chercheurs. Sa complétude et sa grande échelle permettent de nombreuses études et analyses pour améliorer la compréhension de la logistique du dernier kilomètre.

#Conclusion

Le lancement de LaDe marque un avancement significatif dans l'étude de la livraison du dernier kilomètre. En fournissant une grande base de données complète et accessible au public, cette initiative ouvre de nouvelles avenues pour la recherche en logistique et en gestion de la chaîne d'approvisionnement. Avec des applications dans l'optimisation des itinéraires, la prédiction des temps de livraison, et au-delà, LaDe est prête à devenir une ressource centrale pour les chercheurs et praticiens.

Pour conclure, LaDe vise à favoriser la collaboration entre les chercheurs de divers domaines et encourager le développement de solutions innovantes pour les défis de la livraison du dernier kilomètre. La base n'offre pas seulement une richesse d'informations, mais sert aussi de catalyseur pour de futures études visant à améliorer l'efficacité dans la logistique et à améliorer l'expérience client.