随着網絡消費的持續增長，消費者對寄遞服務快(kuài)捷、便利的需求越來越高，迫使零售商(shāng)、物流商(shāng)和郵政運營商(shāng)不得不優化(huà)服務、提升質量，不斷完善“最後一(yī)英裏”的服務。完美的合作(zuò)協同與技術優化(huà)能(néng)夠助力郵政企業在競争日益激烈的包裹寄遞市(shì)場提升适應力和競争力。

美國郵政監察長辦公室近日發布一(yī)份《協同發展、技術優化(huà)與郵政應用》研究報告。報告稱，要想實現高效、創新(xīn)、協同的“最後一(yī)英裏”投遞，必須具備4種核心要素，分(fēn)别是優化(huà)算(suàn)法、機器(qì)學習、共享寄遞供應鏈、同步系統。這些(xiē)能(néng)力可以統稱爲協同優化(huà)技術，能(néng)夠使供應鏈上(shàng)的各個要素高效、協同運轉，實現員工、運輸和設備等資源的優化(huà)配置與合理(lǐ)利用，能(néng)夠讓郵政企業從基礎設施中獲得附加價值。

該報告指出，郵政和其他寄遞企業從20世紀80年代就(jiù)開始利用數學模型，綜合考慮業務量、時間窗口、車輛可用性、裝載容量以及最大行駛時間等因素，計算(suàn)和規劃距離最短或成本最低(dī)的投遞路(lù)線。優化(huà)算(suàn)法意味着投遞司機可以獲得動态、實時的路(lù)線選擇，會根據交通擁堵、更改派送信息以及其他突發事(shì)件對投遞路(lù)線進行更改、優化(huà)，不斷提升“最後一(yī)英裏”客戶體驗，而不是像以前那樣從司機出發開始就(jiù)按最初既定的路(lù)線完成配送。這種靈活性對于提高配送時效、滿足客戶需求、降低(dī)運營成本至關重要。例如(rú)，敦豪于2009年在德國開始測試實時動态優化(huà)系統;聯合包裹在實施ORION路(lù)徑優化(huà)系統後，每年可節約成本4億美元。

與大多數行業一(yī)樣，郵政行業每天都會處理(lǐ)大量的數據信息，包括地址信息、訂單信息、投遞路(lù)線信息、倉儲信息和車輛管理(lǐ)信息。這些(xiē)信息都可以通過機器(qì)學習，達到提升客戶體驗、改善“最後一(yī)英裏”服務的目标。美國郵政監察長辦公室将機器(qì)學習定義爲一(yī)種統計模型，通過收集、分(fēn)析數據，推理(lǐ)出市(shì)場需求與客戶行爲背後隐藏的規律，随着新(xīn)的數據不斷進入系統，這種算(suàn)法也(yě)會不斷優化(huà)。例如(rú)，美國郵政的Expected Delivery服務旨在爲客戶提供2小時窗口的包裹投遞服務，根據曆史投遞數據作(zuò)出的預測分(fēn)析和快(kuài)遞員出發的實際時間，來推算(suàn)即将配送的窗口時段。機器(qì)學習還可用于預測進口包裹及郵件量，幫助郵政企業優化(huà)投遞資源配置。

客戶對寄遞服務更快(kuài)、更便利的需求給寄遞企業帶來巨大壓力，各種各樣的按需寄遞企業将傳統的包裹寄遞價值鏈變成了(le)點菜式系統，在不同企業之間構建一(yī)條虛拟的共享寄遞供應鏈。數字寄遞平台能(néng)夠讓寄件人(rén)根據包裹重量、價格、體積、投遞時間、可靠性及其他偏好(hǎo)(hǎo)因素，在多家“最後一(yī)英裏”配送公司中自由選擇，還可通過訂購按需倉儲等服務将業務拓展到新(xīn)區域。對收件人(rén)來說，數字寄遞平台能(néng)夠提供豐富的定制化(huà)投遞選擇。郵政企業也(yě)可借助這些(xiē)新(xīn)型協同化(huà)平台，提升郵政寄遞網絡能(néng)力，拓寬客戶“最後一(yī)英裏”選擇。

同步系統旨在提升郵件傳遞的可視性，促進郵件和包裹内部運營信息與外部客戶服務信息的協調統一(yī)。美國郵政于2014年推出郵件量流入信息系統，郵局監察員可以實時監控流入郵件量、内部郵件和包裹設施的運轉情況、快(kuài)遞員和車輛進站(zhàn)及出站(zhàn)時間、運輸資源與勞動力資源的使用情況。

類似的同步系統對于整合不同投遞模式、實現投遞企業合作(zuò)也(yě)非常重要。英國無人(rén)生(shēng)活公司的無人(rén)機可以利用卡車頂部實現起飛和降落，通過研制一(yī)套車輛頂部的系統集成箱，可以監控卡車的位置信息，實現車輛與郵政中心投遞系統的互聯，同時還能(néng)爲無人(rén)機提供導航服務。