El cumplimiento de pedidos de comestibles en línea es costoso porque la velocidad empuja cada pedido al sistema de inmediato. Pero muchos clientes realizan múltiples pedidos en un intervalo corto, creando paquetes duplicados que podrían haberse enviado juntos.
La respuesta de Alibaba fue paciencia selectiva. Su sistema predijo la probabilidad de pedidos múltiples en tiempo real y luego utilizó un programa dinámico para decidir el momento de liberación, de modo que los pares probables pudieran consolidarse sin ralentizar el servicio de forma generalizada.
IDEAS recoge las estimaciones del artículo: el esquema capturó el 92,8 % de los pedidos múltiples mientras retenía pedidos durante aproximadamente 20,3 minutos en promedio, lo que se traduce en más de USD 10 millones en ahorros anuales en costos de cumplimiento.
La parte ingeniosa no fue solo el agrupamiento. Fue hacer que la espera fuera condicional, de modo que la operación retuviera solo los pedidos en los que el retraso tenía una alta probabilidad de convertirse en un paquete más barato.
Retrasar solo los pedidos con probabilidad de fusionarse
El modelo separó la espera útil del retraso generalizado.
La consolidación redujo los paquetes y el costo de envío mientras preservaba el proceso normal de cumplimiento.
El programa dinámico convirtió una predicción en una regla operativa de liberación.
Un pequeño retraso puede mejorar la economía de la velocidad cuando se dirige a pedidos con altas probabilidades de consolidación.
El trabajo apareció en INFORMS Journal on Applied Analytics en 2024. Muestra que la cadena de suministro más rápida no siempre es la más inteligente: a veces el movimiento valioso es hacer una pausa justo el tiempo suficiente para que la demanda se revele.
CONSULTA LAS PRUEBAS
Las fuentes
- Data-Driven Order Fulfillment Consolidation for Online Grocery Retailing IDEAS/RePEc · ideas.repec.org