UPS用软件优化快递派送路径

计划工具，用于分析预测。这样的工具会向运营商提供接下来两天中哪些线路会任务繁重，哪些是很轻松的，哪些是效率低下的。

货单规划员甚至可以在包裹出现之前调整路线。如果有必要，公司流程管理部门的“总中心”可以把一个包裹从一条路径移到另一条路径。然后不断升级司机的掌上计算机，作为采集数据的设备。

刘易斯说：“我们为什么不给司机信息让他做出更好的决定呢？不仅仅是DIAD获得的数据，我们的模型也给了DIAD信息，司机就会知道他们需要交付的所有货物，他们有一个通用的交付顺序。所以十年前建立的模型指出‘这里有你将交付货物的所有信息，也有你通过此区域的一般路径’。”

但是最终决定权会留给司机，所以，如果司机想在某一个包裹之前传递另一个包裹，或者空运的包裹必须首先交付，他可能会修改路线。

这里也显示了UPS在业内独一无二的特点。UPS的司机负责运送所有的商务包裹、居民包裹、空运包裹和国际包裹。而其他竞争对手可能会让四个司机分别负责这四类包裹中的每一类，因而他们四个人都在路上，都去同一个地方，因为他们有四个各自相互独立的网络。而UPS只有一个网络。

一年少走8500万英里路

UPS的司机可能安排他的货车在上午10：30、中午12点、下午2点和下午3点交货，并在指定的时间收货。任务的复杂性促使司机做出如何向所有的客户提供最好的服务的决定，但总中心给了他们这样做的信息，然后总中心将数据模型实时更新。总中心要调整所有的要经过的路线直到最后的包裹装载在车上，以确保公司这一天的路线是高效率的。总中心准确地知道在每一个时刻每个司机在哪里，他们已经完成了什么工作，什么工作尚未完成。如果客户想见司机，总中心会通知司机附近的客户有需要。十年前就把这些东西都部署好了，这就是预测领域。

当你做描述性分析想知道你在哪里时，要注意结论。例如，如果有两个司机去同一个地点，总中心可以避免发生这样的事。

当公司使用预测分析时，系统可能会指出，在即将到来的一天，在某一条路线上某一位司机会有过多的工作。所以在UPS系统中，由系统指引的司机，将提出一个替代方案。

刘易斯说：“当我们使用预测分析工具时，我们已经把一切都做好了，通过数据模型我们一年节省了8500万英里的行程。这使我们节省了850万加仑的燃油。少排放了85000吨的二氧化碳。所以预测模型比描述性模型给我们带来更多的收益。这种有效的操作使我们可以更好地预测明天，计划明天，简化工作。”

UPS估计，如果每一名司机每天将运送路程减少1英里，那么公司每年就可以多获得5000万美元收益。

公司还利用专业的司机，把这些信息植入系统，所以如果一个司机休假或在圣诞节期间有临时工辅助，他们会知道在你的门廊处留一个盒子，或如果你不在家交给你的邻居。

公司还通过创造产品，如“我的选择”——允许收货人延迟收货，或改变交货地点——向客户开放UPS的内部供应链和物流系统。以前，UPS曾经每天都会去客户的住址而不论是否有包裹。现在，利用智能传感器优化了技术服务，客户可以自由选择何时分拣扫描，UPS只负责在所有的包裹都准备妥帖后上门取货即可。

UPS工业工程部的副总裁查克·荷兰德说，随着电子商务的普及、送货上门服务的增加，以及进入城市的人越来越多，像“我的选择”这样的服务已变得越来越重要。

他说，家庭用户派送数量的增长速度明显快于商务派送，司机停靠的站点也越来越多。“如果20年前我们没有做好相应的基础准备工作，那么我们今天会很难对需求做出快速反应。”

2013年UPS开始推出ORION，从给司机一般的路线建议到非常具体按照顺序访问地址的指示的转变，ORION考虑了顾客的优化目标、UPS的优化目标和一体化的优化规则，给司机指出一条最优路径。

需要一些高等数学，才能真正优化驾驶员的一天。还需要建造公司的数据库，其中含有大量的附加信息，包括运输车的空间大小，他们如何行走最方便，以及企业获得商务快递的最后期限。

从静态清单向动态

清单迈进

UPS的首席运营官大卫·阿布尼在美国公路用户联盟（AHUA）的一次会议上说，在他21岁从密西西比州的一所学院毕业后成为一名快递员时，在使用另一个司机提供的手绘地图之前他不得不在他从未去过一个小镇周围摸索行驶。

从那时以来，情况有了很大的改善，但是现在有时还会出现没有现成的地图和GPS系统准确定位的情况。例如，问问你的GPS装置或谷歌地图怎么去沃尔玛，它可能让你停在商店对面的街上。客户的车道可能半英里长，或两个商店可能在不同的街道，但被司机知道的一条小巷连接着。

要真正优化路径，计算机系统需要知道所有的细微差别，并更新司机对这一区域的认知。

刘易斯说：“我们有2.5亿个地址。所以如果你曾经使用过GPS系统，说你到达某个地方，但你发现还距离目的地很远。我们不会这样做。我们确切地知道ORION，然后使用高等数学和运筹学为司机找到最好的路径。这是一个不能仅仅依靠检查所有可能的路径可以解决的令人惊讶的复杂问题。”

比如，即使只有25个目的地，也会产生有15.5万亿种不同的运行路线。UPS的司机每天可能会到达125个至175个地点。当然，UPS路线的变化是巨大的。一些司机可以整天奔波在曼哈顿的一个或两个建筑物之间，而其他司机可能在怀俄明州的乡村地区驱车数百英里。UPS司机在一天内可以走的路线的组合数量远远大于地球上已经存在的。

据UPS的数据，其专有的ORION算法相当于近1000页的代码，一条线路可以有超过20万个可选择的方法。由于ORION背后的数学非常有趣，所以PBS科学节目在2013年秋季会插播NOVA。

就如何更好地服务于140个站点的问题，ORION可以在6～8秒内找到最优路径。当司机使用ORION，你肯定是改变了他们要做的事情。ORION会发现不正确的运行路径。

比如，作为一个司机，你通常不希望错过路上经过的一个交货点。“我开着车看到三个交货点，此刻我正在街上行驶，我为什么不现在就交货呢？”然而，ORION可能会说不，这不是一个好的决定。因为它会从整体考虑最优行驶路径。

ORION软件经过数学模型成千上万次的运算与调整，直到找到成本最低的路径。

成本最低的路径起初通常会绕过一些站点，但将会在当天晚些时候看出所节省的路程和成本。选定的最优路径看起来弯弯曲曲，但是往往在这里节省四分之一英里，在那里节省半英里，等结束时会发现节省了大量的路程。

刘易斯说：“我们不是宣传节省了什么。但我可以告诉你，我们监控每一个星期，绝对有望完成我们最初设定的收益目标。事实上，我们已经超过了我们最初的预期，这就是为什么我们对于ORION如此兴奋的原因。公司有1万名司机使用ORION，到目前为止一共节省150万加仑的燃油。”

这并不是说ORION 不能进一步改善。系统给司机一个静态清单，但在特定的时间（比如开车经过一个购物中心或圣诞节前一周）或者在高速公路上发生重大事故时，由于约束条件变化，计算过程也应该做出相应的调整和变化。

刘易斯预测，ORION 在将来的某个时候能够产生动态清单。如果司机在一个站点遇到迟到的情况，或面临交通堵塞，它将考虑进行实时更新。

刘易斯说：“我们的司机的首要请求是在他们每次做决定后都进行实时更新。ORION现在并没有这样做，但是它将来会这样做。这将意味着我们将获得更多收益。这只是一种基础设施建设。”

据美国著名的计算机技术咨询和评估集团佳庭纳集团（Gartner Group）的调查发现，大约70%的物流公司使用描述性分析工具，16%使用预测分析工具，而只有3%的物流公司使用优化工具。显然，UPS在应用运筹学开展业务方面处于行业的前沿。