Anwendungsfall

Routenoptimierung

 

Mit wachsenden Flotten kommen immer mehr Variablen ins Spiel, und die Routenoptimierung wird zu mehr als nur der Suche nach der effizientesten Route von der Quelle zum Ziel. Routenoptimierungsmodelle kombinieren externe Daten, Geoanalysen und interne Geschäftsanforderungen, um Fahrzeiten, Fahrzeugverschleiß sowie Kraftstoff- und Arbeitskosten zu reduzieren.

Effizienzsteigerungen

Automatisieren Sie den Prozess zur Routenoptimierung und prognostizieren Sie die Gesamtfahrzeit besser.

Umsatzrendite

Reduzieren Sie die Betriebs- und Arbeitskosten für Fahrzeugflotten drastisch.

Kundenerfahrung

Prognostizieren Sie die Ankunftszeit besser und automatisieren Sie die Systeme zur Kundenbenachrichtigung.

Geschäftsproblem

Woher wissen Sie, dass Ihre Fahrer:innen und Außendienstmitarbeiter:innen die effizientesten Lieferrouten nutzen? Minuten, die bei einer Route eingespart werden, können zu einem Wettbewerbsvorteil werden. Daher ist die Routenoptimierung der Schlüssel, um ein hohes Liefervolumen mit niedrigen Lieferkosten in Einklang zu bringen. Jede Route ist ein Kompromiss zwischen Variablen wie Fahrerverfügbarkeit, Liefervolumen, Lade-/Entladezeit, Erfüllung von Lieferversprechen, Fahrzeuggröße, Straßenzustand und Verkehr. Die meisten Variablen ändern sich von einem Tag zum anderen, sodass es sich nicht um eine einfache Berechnung handelt. Kleine Unternehmen können Routen manuell optimieren. Aber sobald sie mehr als nur ein paar Fahrer:innen haben, wird deutlich, dass der Prozess nicht gut skaliert.

Analyselösung

Wenn Ihr Unternehmen über die Verwendung von Tabellenkalkulationen für die manuelle Erstellung von Datensätzen, das Zusammenführen von Datasets und die Konsolidierung von Berichten hinausgewachsen ist, ist es an der Zeit, Routenoptimierungsmodelle auf Basis von Geoanalysen zu verwenden. Workflows zur Fahrzeitoptimierung verwenden vorgefertigte Pakete (oder die von Kartenanbietern angebotenen APIs), um Daten zu Breiten- und Längengraden in Geo-Objekte für Quelle und Ziel umzuwandeln. Parsing-Tools extrahieren relevante Datenpunkte, und räumliche Tools erstellen dann eine detaillierte Route zum Zielort. Die APIs schätzen Entfernung und Zeit für die Fahrt. Durch die Kombination externer Daten zur Fahrzeit mit internen Daten zu Lieferungen und Auftragsabwicklung können Sie den Fahrer:innen je nach Kapazität, Dienstalter und Standort Aufgaben zuweisen, um die Logistik effizienter zu gestalten.

Mit Alteryx ist Folgendes möglich:

  • Stellen Sie mithilfe von APIs wie der MapQuest-API automatisch eine Verbindung zu mehreren Quellen von Geolokalisierungs- und Geodaten her.
  • Laden Sie das Starter-Kit für Spatial Analytics herunter und verwenden Sie Tools wie das Punkte-erstellen-Tool aus den Spatial-Tools von Alteryx, um Längen- und Breitengrade in Geo-Objekte umzuwandeln.
 

1 – Datenverbindung

Wenn geografische Daten nicht ohne weiteres verfügbar sind, erstellen Sie einen Batch-Prozess zum Laden von Standortdaten.

2 – Advanced Analytics

Verbinden Sie mit dem Makro-Tool automatisch Batch-Daten mit bestehenden Optimierungs-Workflows.

3 – Datenvisualisierung

Exportieren Sie optimierte Routen und stellen Sie eine Verbindung zu Dashboards oder Lieferketten-Software her.

 

Zusätzliche Ressourcen

 
 
Starter-Kit für Spatial Analytics
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Starter-Kit für die Lieferkette
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Starter-Kit für den Einzelhandel
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Logistics and Shipping Analytics
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