A web-based SaaS application to improve the efficiency and sustainability of the home-delivery/courier sector impacted by COVID-19
一款基于网络的 SaaS 应用程序,可提高受 COVID-19 影响的送货上门/快递行业的效率和可持续性
基本信息
- 批准号:81961
- 负责人:
- 金额:$ 18.35万
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Collaborative R&D
- 财政年份:2020
- 资助国家:英国
- 起止时间:2020 至 无数据
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This project is for a web-based SaaS application to improve the efficiency of the home-delivery/courier services to handle the highly unpredictable and fluctuating delivery quantities seen in the current COVID-19 situation. Optrak has identified a viable strategy to deliver a unified depot-level planning system that can:* Cope with highly varying demand through efficient utilisation of casual/part-time workers* Derive maximum benefit from driver local knowledge* Automatically level work between drivers* Take into account different productivity of drivers depending on knowledge or other work rate factors* Enable part-time working for drivers who want shorter shifts (e.g. to match school hours).* Use analytics derived from proof-of-delivery data to automatically self-tune to cope with different driver performance and geographical factors (e.g. deliveries to blocks of flats).Utilising this lightweight web tool, home delivery services would be able to upload orders, assets and customers and download routed trips that adapt their current fixed area plans to handle highly volatile order levels and patterns, as well as incorporate new staff, whilst improving the overall efficiency of their routes by as much as 20% - reducing carbon emissions and improving fleet resource utility.
该项目是基于网络的 SaaS 应用程序,旨在提高送货上门/快递服务的效率,以处理当前 COVID-19 情况下高度不可预测和波动的送货数量。 Optrak 已经确定了一个可行的策略来提供统一的车辆段级规划系统,该系统可以:* 通过有效利用临时/兼职工人来应对高度变化的需求* 从驾驶员本地知识中获得最大利益* 自动平衡驾驶员之间的工作*根据知识或其他工作效率因素考虑司机的不同生产力* 为想要更短班次的司机提供兼职工作(例如,为了匹配上课时间)。* 使用从交付证明数据得出的分析来自动进行自我调整应付不同的司机表现和地理因素(例如,送货到公寓楼)。利用这种轻量级网络工具,送货上门服务将能够上传订单、资产和客户,并下载路线行程,以适应当前的固定区域计划,以处理高度不稳定的订单水平和模式,以及吸收新员工,同时将航线的整体效率提高多达 20% - 减少碳排放并提高机队资源利用率。
项目成果
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