解決方案
線上雜貨配送成本高昂,因為速度要求每筆訂單立即進入系統。但許多顧客會在短時間內下多筆訂單,產生本可合併出貨的重複包裹。
阿里巴巴的答案是選擇性等待。其系統預測即時的多筆訂單機率,再以動態規劃決定釋放時機,使可能成對的訂單得以合併,而不會全面拖慢服務。
IDEAS記錄了該文章的估計:此方案涵蓋了92.8%的多筆訂單,同時平均保留訂單約20.3分鐘,換算下來每年節省超過1,000萬美元的配送成本。
巧妙之處不僅在於批次處理,而在於讓等待具備條件性,因此營運只保留那些延遲有高機率變成更便宜包裹的訂單。
達成成果
只延遲可能合併的訂單
為何有效
該模型區分了有用的等待與全面延遲。
合併減少了包裹與運費,同時保留了正常的配送流程。
動態規劃將預測轉化為營運上的釋放規則。
可應用之處
當延遲針對合併機率高的訂單時,少許延遲可改善速度經濟效益。
後續發展
該研究於2024年發表於《INFORMS Journal on Applied Analytics》。它顯示最快的供應鏈未必是最聰明的:有時有價值的做法是暫停得夠久,讓需求自行顯現。
追溯依據
參考來源
- Data-Driven Order Fulfillment Consolidation for Online Grocery Retailing IDEAS/RePEc · ideas.repec.org