Как рассчитывается расчетное время прибытия в логистических технологиях

Удовлетворенность клиентов - это все для каждого бизнеса, поскольку она напрямую влияет на прибыль организаций. На самом деле обратная связь влияет на каждую отрасль по-разному, в зависимости от различных критериев. Для транспортных услуг причины, по которым пользователи продолжают пользоваться приложением, могут включать как стандартные требования, такие как удобный интерфейс или полноценный функционал, так и что-то более конкретное, например, наглядный дашборд со статистическими данными о доставке, возможность для отслеживания посылок в режиме реального времени или точного предполагаемого времени прибытия.

В современном мире люди привыкли самостоятельно контролировать все услуги, которые они заказывают. Возможно, это потому, что в «онлайн» реальности больше ничего не скрывают. И все предприятия, которые предоставляют какие-либо услуги, как для других предприятий, так и для клиентов, должны предоставлять максимальную информацию о продукте и статусе заказа. Это может быть легко достигнуто с помощью различных типов инструментов и технологий. Учитывая тот факт, что в этой статье мы сосредоточимся на расчетном времени прибытия в рамках транспортных услуг и на том, как увеличить расчетное время прибытия, мы собираемся определить для вас основные аспекты. В результате ваша логистическая компания сможет удовлетворить пользователей и привлечь больше прибыли к своему логистическому программному обеспечению.

Ведь в современном мире соответствие инновационным технологиям также является одним из главных критериев для пользователей. И рынок логистики процветает с такими новинками. На самом деле, точное вычисление ожидаемого времени прибытия является одним из них. Кроме того, согласно опросу Bizrate, когда потребители получают товары вовремя, 43% из них имеют положительные отзывы о доставке. Сервисы.

При этом 65% считают прогнозируемое время доставки решающим фактором при выборе логистической компании. Следовательно, когда пользователи просят об этом и связывают такую ​​​​функциональность с порядочными организациями, вы должны предоставить им это. Итак, мы собираемся подробно остановиться на таких вопросах: из чего состоит ETA, как его рассчитать, как его улучшить и какие факторы необходимо оптимизировать для улучшения функциональности ETA. Что ж, начнем с самого начала.

Как рассчитать предполагаемое время прибытия?

Вычисления сложны, потому что для прогнозирования времени прибытия необходимо учитывать различные элементы — будь то грузовой автомобиль, фургон, автомобиль или любой другой способ передвижения. Методы моделирования маршрутов для определения расчетного времени прибытия использовались в транспортной отрасли на протяжении десятилетий. Для облегчения этого процесса существует множество инструментов, которые уже разработаны для расчета всего для вашей компании. Такие решения часто основаны на облаке, чтобы отслеживать данные, которые проходят через такой расчетный калькулятор времени прибытия. Вот пример грубого онлайн-калькулятора, который четко отображает оценку в режиме реального времени, пока вы меняете значения — [OmniCalculator] (https://www.omnicalculator.com/everyday-life/drive-time). На основе такой технологии можно создать собственный расчетный калькулятор времени прибытия в логистическом программном обеспечении вашей компании. Давайте разберемся, какие критерии вам понадобятся для правильной расчетной продолжительности доставки.

Критерии, влияющие на ETA

Продолжительность доставки зависит от множества переменных в логистике. Они включают следующее:

• расстояние от поставщика до клиента

• средняя скорость автомобиля

• общее количество и время пит-стопов в пути (включая заправки, отдых грузоотправителя, пограничный контроль и т.д.)

• погодные условия (!в зависимости от автомобиля!)

• трафик (!в зависимости от автомобиля!)

Для экстренных ситуаций вам обязательно следует добавить функцию, которая позволит перепланировать или изменить маршрут транспортных услуг.

Калькулятор расчетного времени прибытия

Итак, принимая во внимание все необходимые значения, какова формула? На самом деле это довольно просто: время равно общему расстоянию, деленному на среднюю скорость. Но вычислив таким образом, вы получите грубую оценку. Чтобы быть более точным, необходимо учитывать все условия и обстоятельства, которые могут повлиять на продолжительность доставки. Как мы уже упоминали, они включают в себя перерывы, погоду и пробки. Но этот список может отличаться в зависимости от типа транспортного средства, типа посылки или груза. Таким образом, благодаря современным технологиям лучше настраивать системы отслеживания в реальном времени и создавать прогнозы на основе данных. Таким образом, пользователям будет проще настроить расчетное время прибытия.

Существует несколько вариантов получения точных оценок в реальном времени. Во-первых, вы можете найти известные на рынке решения и интегрировать их API в свое логистическое ПО. Для правильного функционирования API по-прежнему необходимо оставить это разработчикам. Однако этот вариант намного быстрее, чем второй.

Другой вариант — разработка программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта. С помощью машинного обучения приложение сможет собирать данные о пробках, задержках, прогнозах погоды и проводить собственные исследования для автоматического обновления системы. Конечно, это решение требует настроенного непрерывного обмена данными, потому что объем обучающих данных влияет на производительность машинного обучения. Учитывая базовые практические расчеты, чем точнее алгоритм настроен на большие объемы высококачественных бизнес-данных, тем ниже вероятность ошибки. Несмотря на то, что методы машинного обучения являются открытым исходным кодом, это не означает, что кто-либо может использовать их для создания собственного ИИ для целей расчета ETA. Алгоритм может сделать очень много, и без значительных инвестиций в прогнозное моделирование он вообще ничего не сможет сделать. Фундаментальным делом специалистов по данным является моделирование, которое включает анализ данных и понимание реальных областей применения традиционных рыночных методов.

Как повысить ETA в логистике?

Основной способ заключается в разработке предпочтительных маршрутов для клиентов, перевозчиков, поставщиков и продавцов с целью достижения надежных ETA: экономичных, адаптируемых и быстрых маршрутов. В этом случае на помощь приходит технология оптимизации маршрута. Технология оптимизации маршрута может сделать гораздо больше, чем просто создать маршрут от источника к месту назначения. Предприятия могут улучшать отгрузки, управлять каждой частью процесса загрузки, отслеживать грузоотправителей, корректировать маршруты, обновлять продолжительность доставки и все это с помощью GPS-отслеживания, искусственного интеллекта и анализа данных. Помимо всего прочего, GPS-мониторинг является часто используемым инструментом для планирования маршрута и использования карт для определения ETA. GPS-мониторинг — часто используемый инструмент для планирования маршрута. Однако GPS — это только один из методов использования карт для определения ETA. Учитывая это, вы можете сопоставлять маршруты с ETA, одновременно оценивая еще несколько аспектов, используя все более появляющееся оборудование, которое использует данные автомобильных устройств, транспортных сетей и систем отслеживания трафика, а также общедоступные данные.

Факторы, которые следует оптимизировать в логистическом программном обеспечении для точного расчета ожидаемого времени прибытия

![Снимок экрана 20.03.58.png, 14 марта 2022 г.]

• Система GPS-слежения. Как мы определили, технология GPS имеет решающее значение для точного отслеживания маршрута грузоотправителя и транспортного средства. Разработка этой системы таким образом, чтобы она могла отслеживать данные в режиме реального времени, позволит своевременно предоставлять эту информацию, чтобы уведомлять конечного клиента об изменениях.

• Система обмена данными. Очевидно, что чем больше данных может собрать программа о внешних объектах, влияющих на продолжительность доставки, тем точнее будет расчетное время прибытия. Вы можете настроить систему таким образом, чтобы она могла автоматически проводить полное исследование, а затем, используя машинное обучение оценок, предоставлять пользователям высококачественные результаты. Кроме того, в этот фактор входит сбор данных как от самих грузоотправителей, так и от оборудования, которое установлено в пути или в транспортном средстве.

• Аналитика и отчетность. Система оптимизации маршрута должна помочь отслеживать и обрабатывать все ваши действия в режиме реального времени на единой панели. Получение качества маршрутов и общих данных, которые передаются, имеет решающее значение. Благодаря анализу проведенных доставок с их ETA напрямую улучшит управление продолжительностью доставки в будущем.

• Автоматизированные процессы. Сократив ручной труд и бумажную работу, вы можете повысить производительность и сэкономить деньги. Вообще говоря, автоматизация могла бы устранить ошибки, допущенные человеком, и повысить эффективность, а также скорость определения расчетного времени прибытия.

• Разновидность доставки. Доставка «последней мили» может осуществляться с использованием различных видов транспорта, включая грузовики, мотоциклы, скутеры, дроны и роботы. Это может помочь быть гибкими и вносить коррективы в случае задержек или форс-мажорных обстоятельств на конкретных маршрутах.

• Маршруты доставки. Создание эффективного маршрута, который соответствует ожиданиям клиентов в отношении более быстрой доставки, а также максимально повышает эффективность поставщиков, повышает качество. Ваше программное обеспечение должно иметь несколько маршрутов для той же цели, что и предыдущий фактор: в случае чрезвычайной ситуации. Различные заранее разработанные маршруты могут помочь в оказании качественных транспортных услуг в режиме 24/7.

В итоге

Современный мир разработки транспортных и логистических приложений — это среда реального времени. Клиенты постоянно требуют лично следить за процессом перевозки, и для того, чтобы получить удовлетворение клиентов, эти требования должны выполняться каждой логистической компанией. Следовательно, транспортные службы должны обеспечивать постоянное отслеживание посылок/грузов и точное расчетное время прибытия. Этого можно достичь с помощью нескольких инновационных технологий, таких как искусственный интеллект, GPS-мониторинг, картографирование и т. д. По большому счету, любой современный логистический софт не может существовать и доставлять грузы без системы оптимизации маршрута.

Эта история была впервые опубликована [здесь] (https://incora.software/insights/how-to-enhance-eta-in-logistics/87)