زمان تخمینی رسیدن یا ورود (ETA) زمانی است که انتظار می‌رود یک وسیله نقلیه محموله را به مقصد خود برساند. محاسبه این زمان بر اساس مدت زمان برنامه‌ریزی شده مسیر است و معمولاً برای اطلاع‌رسانی به مشتریان از زمان رسیدن محموله استفاده می‌شود.

هدف اصلی این تخمین‌ها این است که همیشه از زمان‌بندی عملیات توزیع و تغییراتی که در آن رخ می دهد مطلع باشیم. این زمان برای همه طرف های درگیر در فرآیند توزیع و تحویل بسیار مهم است.

در یک فرایند توزیع، عوامل مختلفی روی مدت زمان تحویل کالا از انبار به مقصد تاثیر می‌گذارد. این عوامل شامل فاصله بین مبدا و مقصد، سرعت متوسط وسیله نقلیه، تعداد مقاصد و مدت زمان توقف در هر مقصد، شرایط آب و هوایی، زمان سوخت‌گیری، ترافیک، ساعت کاری رانندگان و … است.

از آنجایی که مشتریان می‌خواهند بدانند دقیقاً چه اتفاقی برای کالاهایشان می‌افتد و چه زمانی باید منتظر تحویل کالایشان باشند، حمل‌کننده‌ها و شرکت‌های توزیع کالا باید با ارائه دقیق‌ترین اطلاعات، خدمات خود را بهبود ببخشند. کریوت محموله‌ها را در زمان واقعی ردیابی کرده، پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌ها انجام داده و با کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تخمین‌های زمانی دقیقی انجام می‌دهد.

محاسبه زمان رسیدن یک کار پیچیده است که نیازمند در نظر گرفتن داده‌های چند بعدی از منابع مختلف است. راه حل‌های از پیش آماده اغلب به درد کسب و کار شما نمی‌خورد و شما باید به دنبال ایجاد یک راه حل سفارشی متناسب با نیازهای خاص کسب و کار خود باشید.

تحقیقات زیادی برای یافتن بهترین روش برای محاسبه زمان تخمینی رسیدن انجام شده است. سه روش اصلی وجود دارد که ترکیبی از آنها نیز می‌تواند به عنوان یک روش جدید مورد استفاده قرار گیرد.

رویکرد سرعت، زمان تخمینی رسیدن را بر اساس اطلاعات سفرهای گذشته تنها با استفاده از دو پارامتر محاسبه می‌کند: میانگین زمان سفر و میانگین سرعت. این به دلیل اجرای آسان و زمان محاسباتی کوتاه به طور گسترده استفاده می شود، اما به شدت به شرایط ترافیکی پایدار متکی است که نادر است، بنابراین دقت آن در مقایسه با دو رویکرد بعدی کمترین مقدار است.

رویکرد مبتنی بر آمار، مدل‌های آماری را برای پیش‌بینی زمان رسیدن بر اساس برآوردهای گذشته و سایر داده‌های تاریخی اعمال می‌کند. آن‌ها تأثیر تعداد بیشتری از عوامل (ازدحام ترافیک، زمان اقامت و غیره) را در نظر می‌گیرند و می‌توانند روندهایی را با این فرض ایجاد کنند که آنچه قبلاً اتفاق افتاده دوباره تکرار می‌شود، اما نتایج محاسبه هنوز دقیق نیست زیرا داده‌های زمان واقعی در آن لحاظ نشده است.

رویکرد مبتنی بر یادگیری ماشین، زمان و داده‌های زیادی را برای مدل‌های کارآمد می‌طلبد. با این حال، مطالعات مدرن نشان می‌دهد که این روش به دلیل پردازش مقادیر زیادی از داده‌های متنوع و اغلب بلادرنگ و شناسایی الگوها و وابستگی‌های نامشخص، دقیق‌ترین پیش‌بینی را به ما می‌دهد. این همان مدلی است که کریوت برای محاسبه زمان تخمینی رسیدن به کار می‌گیرد.

مهمترین مزیت محاسبه زمان رسیدن شفافیت و بالا بردن رضایت مشتری است. شرکت‌های پخش می‌توانند با ارائه بازه زمانی تخمینی رسیدن کالا به دست مشتریانشان، دست آنها را برای برنامه‌ریزی باز گذاشته و از اتلاف وقت و هزینه آنها هم جلوگیری کنند. کریوت با استفاده از الگوریتم‌های منحصر به فرد خود بازه زمانی تحویل را به حداقل رسانده و به محض رسیدن وسیله نقلیه حامل به مقصد قبل، مشتری بعدی را از نزدیک بودن محموله خود مطلع می‌سازد.

 

 

0 پاسخ

دیدگاه خود را ثبت کنید

تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟
در گفتگو ها شرکت کنید.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.