下面是一個實際案例，我們用算法把一個城市做了重新的區域規劃。當然，這里必須要強調的是，在這個過程中，人工介入還是非常必要的。對于一些算法很難處理好的邊角場景，需要人工進行微調，使整個規劃方案更加合理。中間的圖是算法規劃的結果。經過試點后，測試城市整體的單均行駛距離下降了5%，平均每一單騎手的行駛距離節省超過100米。可以想象一下，在這么龐大的單量規模下，每單平均減少100米，總節省的路程、節省的電瓶車電量，都是一個非常可觀的數字。更重要的是，可以讓騎手自己明顯感覺到自己的效率得到了提升。外賣配送saas系統的代理，提供給看好這個賽道的城市或者區域代理商。江蘇物流配送SaaS代理商

ERP這樣的企業應用軟件，軟件的部署和實施比軟件本身的功能、性能更為重要，萬一部署失敗，那所有的投入幾乎全部白費，這樣的風險是每個企業用戶都希望避免的。通常的ERP、CRM項目的部署周期至少需要一兩年甚至更久的時間，而SaaS模式的軟件項目部署通常只占五分之一時間，而且用戶無需在軟件許可證和硬件方面進行投資。傳統軟件在使用方式上受空間和地點的限制，必須在固定的設備上使用，而SaaS模式的軟件項目可以在任何可接入互聯網的地方與時間使用。相對于傳統軟件而言，SaaS模式在軟件的升級、服務、數據安全傳輸等各個方面都有很大的優勢。SaaS已成為軟件產業的一個重要力量。只要SaaS的品質和可信度能繼續得到證實，它的魅力就不會消退。例如中企云軟基于excel平臺和excel服務器，使這一服務云端化，支持在線定制，在線服務，在線使用，讓用戶無需自建服務器即可輕松擁有saas+paas的平臺。而協達軟件的渡云SAAS則通過“微商務”的方式讓用戶低成本使用簡潔易用的微型SAAS應用功能，從而逐步升級到更貼身的應用功能上。蘇州燒烤配送SaaS軟件saas平臺，軟件及服務的平臺。

根據智能配送的這三層體系，配送算法團隊也針對性地進行了運作。如上圖所示，右邊三個子系統分別對應這三層體系，比較低層是規劃系統，中間層是定價系統，**上層是調度系統。同樣非常重要的還包括圖中另外四個子系統，在配送過程中做精細的數據采集、感知、預估，為優化決策提供準確的參數輸入，包括機器學習系統、IoT和感知系統、LBS系統，這都是配送系統中非常重要的環節，涉及大量復雜的機器學習問題。而運籌優化則是調度系統、定價系統、規劃系統的**技術

軟營(SaaS)雖然在中國還是個剛剛興起的新生事物，但是由于國內具有非常良好的生長土壤，備受業界的關注。據統計我國約有1200萬家中小企業，這是一個數量非常龐大的軟件運營服務(SaaS)消費群體。我國的中小企業由于受到IT預算少、缺乏專業的技術支持人員、決策時間長等問題的困擾，企業的信息化普及率一直不高。而另一方面，中小企業靈活多變、發展迅速等特點，又急需專業的IT系統和服務來幫助其提高工作效率、提升管理質量、降低運營成本，以增強其**競爭能力。軟件運營服務(SaaS)正是解決這些矛盾的比較好途徑，用戶可以根據自己的應用需要從服務提供商那里定購相應的應用軟件服務，并且可以根據企業發展的變化來調整所使用的服務內容，具有很強的伸縮性和擴展性，同時這些應用服務所需要的專業維護與技術支持也都是由服務商的專業人員來承擔。送道配送saas系統，適合連鎖品牌自配送商家租用，自己管理外賣訂單、建立自配送團隊。

外賣配送是一個典型的O2O場景。既有線上的業務，也有線下的復雜運營。配送連接訂單需求和運力供給。為了達到需求和供給的平衡，不僅要在線下運營商家、運營騎手，還要在線上將這些需求和運力供給做合理的配置，其目的是提高整體的效率。只有將配送效率比較大化，才能帶來良好的顧客體驗，實現較低的配送成本。而做資源優化配置的過程，實際上是有分層的。根據我們的理解，可以分為三層：基礎層是結構優化，它直接決定了配送系統效率的上限。這種基礎結構的優化，周期比較長，頻率比較低，包括配送網絡規劃、運力結構規劃等等。中間層是市場調節，相對來說是中短期的，主要通過定價或者營銷手段，使供需達到一個相對理想的平衡狀態。再上層是實時匹配，通過調度做實時的資源比較好匹配。實時匹配的頻率是比較高的，決策的周期也**短。外賣配送saas系統的應用，主要是給自配送餐飲用，給外賣配送的團隊用，給外賣騎手用。北京調度SaaS租賃

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當然，區域規劃項目的發起，存在很多問題需要解決。主要包括以下三種情況：配送區域里的商家不聚合。這是一個典型站點，商家主要集中在左下角和右上角，造成騎手在區域里取餐、送餐時執行任務的地理位置非常分散，需要不停往返兩個商圈，無效跑動非常多。區域奇形怪狀，空駛嚴重。之前在門店上線外賣平臺的發展過程中，很多地方原本沒有商家，后來上線的商家多了，就單獨作為一個配送區域。這樣的區域形狀可能就會不規則，導致騎手很多時候在區域外跑。而商家和騎手都有綁定關系，騎手只能服務自己區域內的商家，因此騎手無法接到配送區域外的取餐任務，空駛率非常高。很多時候騎手送完餐之后，只能空跑回來才可能接到新任務。站點的大小不合理。圖三這個站點，每天的單量只有一二百單。如果從騎手平均單量的角度去配置騎手的話，只能配置3~4個騎手。如果某一兩個人突然有事要請假，可想而知，站點的配送體驗一定會變得非常差，運營管理難度會很高。反之，如果某一個站點變得非常大，站長也不可能管得了那么多的騎手，這也是一個問題。所以，需要給每個站點規劃一個合理的單量規模。江蘇物流配送SaaS代理商