新加坡一家酒店如何透過逐小時最佳化，停止購買備用禮車

新加坡一家大型豪華酒店全天候提供禮車服務，平均每月約有 9,000 趟次。為了在活動與假日期間維持賓客服務，規劃人員會保留外包車輛待命，這個習慣每年造成數百萬美元的額外成本。

巧妙的答案並不是一套宏大的運輸平台。該專案結合預測分析、試算表最佳化與機器人流程自動化，讓規劃人員能決定一天中每個小時需要多少自有與外包禮車。

這樣的框架把管理問題從「多少備用運能才算安全？」轉變為「哪些小時實際上需要待命車輛？」該系統在維持服務品質的同時，削減了原本分布過於廣泛的昂貴緩衝。

這個案例是有用的提醒：作業研究往往靠著讓工具貼合操作者而取勝。該解決方案採用廣泛可得的工具，使規劃人員與控制人員在研究專案結束後更容易繼續使用。

按小時規劃待命運能，而不是憑恐懼規劃

逐小時的運能規劃比每日平均值更能貼合需求的真實形態。

試算表最佳化讓模型貼近規劃人員既有的工作流程。

RPA 減少了文書工作，否則這類工作會使小型最佳化工具無法成為例行做法。

當需求尖峰令人畏懼時，應逐小時量化尖峰；一個規模不大的最佳化工具就能取代全面性的備援運能，而不會降低服務。

已發表的案例報告指出，每年節省最多 320 萬新加坡元，同時提升服務水準。該方法以實務旅宿業運能規劃案例的形式，發表於《INFORMS Journal on Applied Analytics》。