Manage and streamline operations across multiple locations, sales channels, and employees to has improve efficiency and your bottom line.

Re-optimalizace s přesnou zásobou

Tato metoda vychází ze stochastických VRP, kde poptávka zákazníků není známa předem, ale během rozvozu se postupně odhaluje. Re-optimalizace s přesnou zásobou znamená, že vozidlo na trase má přesně tolik zásob, kolik by podle odhadů mělo stačit na obsluhu zákazníků. Pokud se však ukáže, že některý zákazník má vyšší (nebo nižší) poptávku, přichází na řadu přepočítání trasy – tedy re-optimalizace.

  • Vhodná pro systémy s vysokou přesností předpovědi poptávky, např. na základě historických dat.
  • Snižuje nutnost návratů do skladu, protože trasa je upravena jen tehdy, když dojde k odchylce.
  • Efektivní v prostředích s relativně stabilní poptávkou a možností rychlé výměny dat (např. IoT senzory, GPS).

Zajímavosti a praktická využití

  • Používá se v distribuci léčiv, potravin nebo zboží s krátkou životností, kde jsou přesné zásoby důležité a rychlá reakce je klíčová.
  • Např. e-commerce firmy využívají prediktivní modely, aby zboží bylo naloženo tak, aby odpovídalo co nejlépe skutečným potřebám.
  • Vhodné pro prostředí se stochastickými prvky a IoT infrastrukturou.

Omezení a limity

  • Pokud je odhad chybný, nemusí být možné pokračovat bez zásahu (např. doplnění zásob).
  • Vyžaduje reálný výpočetní výkon a rozhodovací podporu přímo během rozvozu.
  • Není vhodná pro vysoce kolísavou nebo nepředvídatelnou poptávku.

Shrnutí

Re-optimalizace s přesnou zásobou je metodou pro situace, kdy je poptávka nejistá, ale existuje poměrně dobrý odhad. Trasa se při nesouladu aktualizuje, což umožňuje flexibilitu při zachování efektivity. Metoda je náročná na implementaci a přesnost dat, ale přináší úspory a spolehlivost v dynamickém distribučním prostředí.

Zdroje:

[1] Gendreau, M., Laporte, G., & Séguin, R. (1996). Stochastic vehicle routing. European Journal of Operational Research, 88(1), 3–12.
[2] Jabali, O., Van Woensel, T., & de Kok, A. G. (2012). Analysis of travel times and CO₂ emissions in time-dependent vehicle routing. Production and Operations Management, 21(6), 1060–1074.
[3] Hvattum, L. M., & Løkketangen, A. (2009). Using scenario trees in stochastic vehicle routing. Journal of Heuristics, 15, 613–643.

Důležité odkazy

Kontakt

List Title

© 2025 RadiusTheme. All Rights Reserved