零售 / 食品零售
Waitrose：结合交通、车辆容量和时段需求优化生鲜杂货配送计划
- 企业
- Waitrose
- 国家
- 英国
- 实施阶段
- 运营中
- 资料发布
- 日期依据
- 资料发布的时间，可能与启用日期不同。
- 依据核验方式
- 阅读原文正文
业务问题
Waitrose需要在客户选定的时间配送大量食品，同时高效利用车辆。交通状况、车辆装载容量、配送时间窗、订单需求和季节高峰互相影响，每天需要作出大量规划决策。随着配送量增长，保持客户可选的配送时段是一项挑战。
使用的技术与数据
Satalia与Waitrose运营团队共同开发、测试并改进AI配送优化平台，使其适应真实现场条件。平台综合交通、车辆容量、时间窗和需求，支持配送网络规划与管理。团队针对拥有130辆车的Coulsdon中心，模拟了圣诞节高峰需求。供应商表示，发布时平台已在170家门店、两个客户订单履约中心及1,400辆货车组成的网络中运营，每周支持约16万次到家配送。
成果
Satalia表示，项目使运营成本下降10%、配送里程减少8%、每条线路配送件数增加12%。公司称，即使配送量增加，客户可用配送时段仍增加4%，Coulsdon中心当天下单次日配送的时段增加50%。Waitrose负责变革实施与技术的负责人表示，系统在减少环境影响的同时，提供了更精准、便利的配送时间。
局限与待解问题
原文未披露成果测量期间或对照组。Coulsdon的50%改善仅指该中心的次日配送时段，不能用于整个网络。
来源
本案例根据公开资料整理，并非 ATF Works 客户的成果。