ERP這樣的企業(yè)應(yīng)用軟件,軟件的部署和實(shí)施比軟件本身的功能、性能更為重要,萬一部署失敗,那所有的投入幾乎全部白費(fèi),這樣的風(fēng)險(xiǎn)是每個企業(yè)用戶都希望避免的。通常的ERP、CRM項(xiàng)目的部署周期至少需要一兩年甚至更久的時(shí)間,而SaaS模式的軟件項(xiàng)目部署通常只占五分之一時(shí)間,而且用戶無需在軟件許可證和硬件方面進(jìn)行投資。傳統(tǒng)軟件在使用方式上受空間和地點(diǎn)的限制,必須在固定的設(shè)備上使用,而SaaS模式的軟件項(xiàng)目可以在任何可接入互聯(lián)網(wǎng)的地方與時(shí)間使用。相對于傳統(tǒng)軟件而言,SaaS模式在軟件的升級、服務(wù)、數(shù)據(jù)安全傳輸?shù)雀鱾€方面都有很大的優(yōu)勢。SaaS已成為軟件產(chǎn)業(yè)的一個重要力量。只要SaaS的品質(zhì)和可信度能繼續(xù)得到證實(shí),它的魅力就不會消退。例如中企云軟基于excel平臺和excel服務(wù)器,使這一服務(wù)云端化,支持在線定制,在線服務(wù),在線使用,讓用戶無需自建服務(wù)器即可輕松擁有saas+paas的平臺。而協(xié)達(dá)軟件的渡云SAAS則通過“微商務(wù)”的方式讓用戶低成本使用簡潔易用的微型SAAS應(yīng)用功能,從而逐步升級到更貼身的應(yīng)用功能上。外賣配送saas系統(tǒng),特別適合各個外賣平臺的服務(wù)商代理或者租用。蘇州火鍋配送SaaS租賃
對企業(yè)來說,SaaS的優(yōu)點(diǎn)在于:⒈從技術(shù)方面來看:SaaS是簡單的部署,不需要購買任何硬件,剛開始只需要簡單注冊即可。企業(yè)無需再配備IT方面的專業(yè)技術(shù)人員,同時(shí)又能得到***的技術(shù)應(yīng)用,滿足企業(yè)對信息管理的需求。⒉從投資方面來看:企業(yè)只以相對低廉的“月費(fèi)”方式投資,不用一次性投資到位,不占用過多的營運(yùn)資金,從而緩解企業(yè)資金不足的壓力;不用考慮成本折舊問題,并能及時(shí)獲得***硬件平臺及比較好解決方案。⒊從維護(hù)和管理方面來看:由于企業(yè)采取租用的方式來進(jìn)行物流業(yè)務(wù)管理,不需要專門的維護(hù)和管理人員,也不需要為維護(hù)和管理人員支付額外費(fèi)用。很大程度上緩解企業(yè)在人力、財(cái)力上的壓力,使其能夠集中資金對**業(yè)務(wù)進(jìn)行有效的運(yùn)營;SaaS能使用戶在世界上都是一個完全**的系統(tǒng)。如果您連接到網(wǎng)絡(luò),就可以訪問系統(tǒng)。廣東騎手管理SaaS服務(wù)商送道跑腿saas系統(tǒng),幫忙、幫送、幫取、幫排隊(duì)的一款服務(wù)軟件。
當(dāng)然,區(qū)域規(guī)劃項(xiàng)目的發(fā)起,存在很多問題需要解決。主要包括以下三種情況:配送區(qū)域里的商家不聚合。這是一個典型站點(diǎn),商家主要集中在左下角和右上角,造成騎手在區(qū)域里取餐、送餐時(shí)執(zhí)行任務(wù)的地理位置非常分散,需要不停往返兩個商圈,無效跑動非常多。區(qū)域奇形怪狀,空駛嚴(yán)重。之前在門店上線外賣平臺的發(fā)展過程中,很多地方原本沒有商家,后來上線的商家多了,就單獨(dú)作為一個配送區(qū)域。這樣的區(qū)域形狀可能就會不規(guī)則,導(dǎo)致騎手很多時(shí)候在區(qū)域外跑。而商家和騎手都有綁定關(guān)系,騎手只能服務(wù)自己區(qū)域內(nèi)的商家,因此騎手無法接到配送區(qū)域外的取餐任務(wù),空駛率非常高。很多時(shí)候騎手送完餐之后,只能空跑回來才可能接到新任務(wù)。站點(diǎn)的大小不合理。圖三這個站點(diǎn),每天的單量只有一二百單。如果從騎手平均單量的角度去配置騎手的話,只能配置3~4個騎手。如果某一兩個人突然有事要請假,可想而知,站點(diǎn)的配送體驗(yàn)一定會變得非常差,運(yùn)營管理難度會很高。反之,如果某一個站點(diǎn)變得非常大,站長也不可能管得了那么多的騎手,這也是一個問題。所以,需要給每個站點(diǎn)規(guī)劃一個合理的單量規(guī)模。
而我們面臨的問題規(guī)模,前幾年只是區(qū)域維度的調(diào)度粒度,一個商圈一分鐘峰值100多單,匹配幾百個騎手,但是這種乘積關(guān)系對應(yīng)的數(shù)據(jù)已經(jīng)非常大了?,F(xiàn)在,由于美團(tuán)有更多業(yè)務(wù)場景,比如跑腿和全城送,會跨非常多的商圈,甚至跨越半個城市,所以只能做城市級的全局優(yōu)化匹配。目前,調(diào)度系統(tǒng)處理的問題的峰值規(guī)模,是1萬多單和幾萬名騎手的匹配。而算法允許的運(yùn)行時(shí)間只有幾秒鐘,同時(shí)對內(nèi)存的消耗也非常大。另外,配送和網(wǎng)約車派單場景不太一樣。打車的調(diào)度是做司機(jī)和乘客的匹配,本質(zhì)是個二分圖匹配問題,有多項(xiàng)式時(shí)間的比較好算法:KM算法。打車場景的難點(diǎn)在于,如何刻畫每對匹配的權(quán)重。而配送場景還需要解決,對于沒有多項(xiàng)式時(shí)間比較好算法的情況下,如何在指數(shù)級的解空間,短時(shí)間得到優(yōu)化解。如果認(rèn)為每一單和每個騎手的匹配有不同的適應(yīng)度,那么這個適應(yīng)度并不是可線性疊加的。也就意味著多單對多人的匹配方案中,任意一種匹配都只能重新運(yùn)算適應(yīng)度,其計(jì)算量可想而知。外賣配送saas云平臺,外賣配送軟件及服務(wù)的云平臺。
智能騎手排班業(yè)務(wù)背景這是隨著外賣配送的營業(yè)時(shí)間越來越長而衍生出的一個項(xiàng)目。早期,外賣只服務(wù)午高峰到晚高峰,后來大家慢慢可以點(diǎn)夜宵、點(diǎn)早餐。到如今,很多配送站點(diǎn)已經(jīng)提供了24小時(shí)服務(wù)。但是,騎手不可能全天24小時(shí)開工,勞動法對每天的工作時(shí)長也有規(guī)定,所以這一項(xiàng)目勢在必行。另外,外賣配送場景的訂單“峰谷效應(yīng)”非常明顯。上圖是一個實(shí)際的進(jìn)單曲線??梢钥吹饺?4小時(shí)內(nèi),午晚高峰兩個時(shí)段單量非常高,而閑時(shí)和夜宵相對來說單量又少一些。因此,系統(tǒng)也沒辦法把***24小時(shí)根據(jù)每個人的工作時(shí)長做平均切分,也需要進(jìn)行排班。對于排班,存在兩類方案的選型問題。很多業(yè)務(wù)的排班是基于人的維度,好處是配置的粒度非常精細(xì),每個人的工作時(shí)段都是個性化的,可以考慮到每個人的訴求。但是,在配送場景的缺點(diǎn)也顯而易見。如果站長需要為每個人去規(guī)劃工作時(shí)段,其難度可想而知,也很難保證分配的公平性。saas模式,是平臺把軟件開發(fā)好之后,租用給有同類需求的客戶。這樣可以降低自己開發(fā)的成本。南通火鍋配送SaaS云平臺
外賣配送平臺saas化,能給想創(chuàng)業(yè)的騎手和自配送商家低成本啟動。蘇州火鍋配送SaaS租賃
配送團(tuán)隊(duì)**終選用的是按組排班的方式,把所有騎手分成幾組,規(guī)定每個組的開工時(shí)段。然后大家可以按組輪崗,每個人的每個班次都會輪到。這個問題比較大的挑戰(zhàn)是,我們并不是在做一項(xiàng)業(yè)務(wù)工具,而是在設(shè)計(jì)算法。而算法要有自己的優(yōu)化目標(biāo),那么排班的目標(biāo)是什么呢?如果你要問站長,怎么樣的排班是好的,可能他只會說,要讓需要用人的時(shí)候有人。但這不是算法語言,更不能變成模型語言。決策變量及目標(biāo)設(shè)計(jì)為了解決這個問題,首先要做設(shè)計(jì)決策變量,決策變量并沒有選用班次的起止時(shí)刻和結(jié)束時(shí)刻,那樣做的話,決策空間太大。我們把時(shí)間做了離散化,以半小時(shí)為粒度。對于***來講,只有48個時(shí)間單元,決策空間大幅縮減。然后,目標(biāo)定為運(yùn)力需求滿足訂單量的時(shí)間單元**多。這是因?yàn)?,并不能保證站點(diǎn)的人數(shù)在對應(yīng)的進(jìn)單曲線情況下可以滿足每個單元的運(yùn)力需求。所以,我們把業(yè)務(wù)約束轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)的一部分。這樣做還有一個好處,那就是沒必要知道站點(diǎn)的總?cè)藬?shù)是多少。蘇州火鍋配送SaaS租賃
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