Die Online-Lebensmittelabwicklung ist teuer, weil die Geschwindigkeit jede Bestellung sofort in das System drückt. Viele Kunden geben jedoch mehrere Bestellungen innerhalb eines kurzen Intervalls auf, wodurch doppelte Pakete entstehen, die zusammen hätten versandt werden können.
Alibas Antwort war selektive Geduld. Sein System sagte die Echtzeit-Wahrscheinlichkeit von Mehrfachbestellungen voraus und nutzte dann ein dynamisches Programm, um den Freigabezeitpunkt zu bestimmen, sodass wahrscheinliche Paare zusammengefasst werden konnten, ohne den Service breit zu verlangsamen.
IDEAS gibt die Schätzungen des Artikels wieder: Das Verfahren erfasste 92,8 % der Mehrfachbestellungen, während Bestellungen im Durchschnitt etwa 20,3 Minuten zurückgehalten wurden, was jährlichen Einsparungen bei den Abwicklungskosten von mehr als 10 Mio. USD entspricht.
Das Clevere war nicht nur das Bündeln. Es bestand darin, das Warten bedingt zu machen, sodass der Betrieb nur die Bestellungen zurückhielt, bei denen eine Verzögerung eine hohe Chance hatte, zu einem günstigeren Paket zu werden.
Nur die Bestellungen verzögern, die wahrscheinlich zusammengeführt werden
Das Modell trennte nützliches Warten von pauschaler Verzögerung.
Die Konsolidierung reduzierte Pakete und Versandkosten, während der normale Abwicklungsprozess erhalten blieb.
Das dynamische Programm verwandelte eine Vorhersage in eine operative Freigaberegel.
Eine kleine Verzögerung kann die Wirtschaftlichkeit der Geschwindigkeit verbessern, wenn sie gezielt auf Bestellungen mit hoher Konsolidierungswahrscheinlichkeit ausgerichtet ist.
Die Arbeit erschien 2024 im INFORMS Journal on Applied Analytics. Sie zeigt, dass die schnellste Lieferkette nicht immer die klügste ist: Manchmal besteht der wertvolle Schritt darin, gerade lange genug innezuhalten, damit sich die Nachfrage offenbaren kann.
DEN BELEGEN FOLGEN
Die Quellen
- Data-Driven Order Fulfillment Consolidation for Online Grocery Retailing IDEAS/RePEc · ideas.repec.org