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AI驱动的路线规划
10+ 种约束类型
Zeo的优化引擎会考虑时间窗口、车辆容量、驾驶员技能等因素。
优先停靠点等等,以创建在现实世界中行之有效的路线——而不仅仅是纸上谈兵。
Zeo的优化引擎会考虑时间窗口、车辆容量、驾驶员技能等因素。
优先停靠点等等,以创建在现实世界中行之有效的路线——而不仅仅是纸上谈兵。
支持的约束类型
每条路线的停靠站数
平均节省时间
现实世界中的路径规划不仅仅需要考虑最短距离。
Zeo 可以处理这种复杂性。
为每个站点设定配送或服务时间段。Zeo 确保在指定时间范围内到达,并优化配送顺序以满足所有时间段的需求。
设置每辆车的重量、体积或物品数量限制。系统不会使车辆超载,并在达到容量上限时自动拆分路线。
将需要特定技能(证书、设备、语言)的站点与具备相应技能的司机进行匹配。确保每项工作都由合适的人完成。
标记必须优先访问或在特定时间范围内访问的高优先级站点。例如 VIP 客户、紧急送货或有时效性的预约。
将取货与其对应的送货任务关联起来。系统确保取货始终在送货之前完成,并且两者都在运力范围内。
设定每次停靠点的预计停留时间(例如,卸货5分钟,安装45分钟)。准确的服务时间意味着后续所有停靠点的预计到达时间也准确无误。
根据车辆类型或个人偏好,避开高速公路、收费公路或未铺设路面的道路。尽量选择车队实际能够使用的道路。
设置一组站点所需的最少车辆/驾驶员数量。这有助于平衡工作负荷或应对驾驶员待命的情况。
根据时间、距离或停靠次数,公平地将停靠点分配给团队成员。防止过度疲劳,并确保任务分配的公平性。
将司机分配到特定的地理区域或地区。减少重叠,培养本地专业知识,简化调度。
Zeo 的人工智能会同时考虑所有限制条件,以找到最有效的路线。
添加站点及其要求:时间窗口、服务时间、优先级、技能要求等。
该引擎可在几秒钟内评估数百万种路线组合,权衡所有限制条件和效率。
找到满足所有约束条件的最有效路线。如有需要,请进行审核和调整。
在路线中途增加或删除停靠点,引擎会根据需要重新优化剩余的停靠点。
看看智能优化带来的改变。


不同行业如何利用高级约束条件。
一家送餐公司承诺30分钟送达。Zeo优化路线,确保每位顾客都能在承诺的时间段内收到餐食,同时最大限度地减少总行驶时间和燃油成本。
暖通空调公司拥有针对不同设备类型进行认证的技术人员。Zeo 系统会将需要特定认证的维修服务请求与合格的技术人员进行匹配,从而避免任务错配。
一家家具配送公司会追踪每辆卡车的重量和体积。当某条路线超出容量时,Zeo 会自动创建额外的路线并分配给可用的司机。
一家害虫防治公司会将技术人员分配到不同的地理区域。Zeo 在尊重区域边界的同时,优化每个区域内的路线,从而减少重叠区域和行程时间。
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