Sears Implements Descartes Routing Solution To Optimize Home Deliveries

立即部署笛卡尔路线优化解决方案 以获得实时可见性并立即改善送货上门服务，减少里程并提高准时率。.

在西尔斯总部，新的 systems 与现有履行数据集成以进行协调 two-person 交付团队，并将优化后的路线实时推送至司机的设备。一种轻量级的方案正在挑战传统的最后一公里物流方式。 解决方案 可以跨区域扩展，并支持计划窗口和按需执行 配送.

早期试点表明了可能性：在高流量路段，可能减少高达15%的总行驶里程，并提高8-12%的准时交付率，自推出以来，客户满意度提升了6-9%。.

此外，该平台可以包括运营商之间的动态重新分配，并可以纳入众包交付窗口，, 增强响应能力. 该解决方案旨在与现有系统协同运作。 systems 并且可能包括应对天气或附加费的应急路线。.

自从推出开始，各团队已经 告诫道 派出现场人员在推送前验证订单和地址，以防止高峰期的延误。该方法保留了 traditional 在加速决策周期的同时，保持服务水平，并支持实时仪表板，如： headquarters 供行政人员和 读者 监控吞吐量和 responsiveness metrics.

在韩国市场，发行说明있습니다表明了更广泛的多语言支持，确保团队在各个区域观察到一致的路由行为。自从部署以来，, 读者 可以查看每周指标并调整人员配置以用于 two-person 送货地点 headquarters 以维持高服务水平。.

路线优化参数和约束

从四个核心约束入手：时间窗口、车辆容量、司机工时和服务时长。这个四点基础是计划中实际的一部分，能够在减少里程和排放的同时，支持准时交付，并且与团队在运营中遵循的计划步骤保持一致。.

使用最新的Descartes数据来推导出最佳路线，并监控四个计划的使用情况：标准、灵活、周末和高峰。arrowxl可以使团队在约束条件发生变化时快速适应，从而支持运营管理和实时决策。.

将路线计划与规划和运营对齐，并将约束条件与交通模式、订单优先级、车辆组合、客户时间窗口及对客户的义务相关联。.

采取创新驱动的方法进行测试和学习；运行 A/B 对比，获取深入见解，并每天访问仪表板以了解最新的变化如何影响路线网络。团队可以在保持服务水平的同时实现持续变革。.

路径优化的主要约束包括四个主要因素：路线长度、时间窗口、服务时长和车辆组合。使用常见数据来源和衍生指标来验证每次调整，在提高利用效率的同时减少排放。.

数据集成：OMS、WMS 和追踪信息源

Recommendation: 通过中心化的数据枢纽连接OMS、WMS和追踪数据，以创建跨国家/地区的单一数据来源。实施一个数据驱动模型，将订单、库存、发货和交付与共享的事件键相关联，从而实现同步的计划、执行和交付后分析。纳入来自ERP、POS、承运商扫描和第三方追踪的数据，以丰富数据全貌。.

数据流与节奏

设计连接OMS、WMS和多式联运跟踪信息流的实时数据流，将预计到达时间（ETA）、状态和异常消息导入仪表板。对于高增长市场，采用15分钟的实时信息流，对于其他市场，采用每小时批处理；确保数据质量检查、去重和时间戳一致性。该指南概述了所需的字段，例如order_id、item_id、warehouse、hub、route、carrier、status和timestamp；预测包裹数量的预期增长，并规划可扩展的存储和流式传输。伦敦枢纽应在第三季度参与试点；论坛将整理反馈意见以改进模型，小组将根据反馈采取行动以提高可靠性。.

治理与跨境协调

在规划组内，为模式、验证和监控指定专门的数据团队。创建一个由运营、IT 和物流部门组成的跨职能论坛，以审查最后一英里的绩效并调整指导。议程涵盖数据质量指标、事件响应时间以及跨境数据共享；确保安全和隐私合规性。使用仪表板将可操作的见解传递给领导层和一线团队，从而在整个链中缩短价值实现时间，并帮助包括伦敦在内的联合国成员国协调其流程和跨境规划。.

对预计送达时间和客户通知的影响

发布精确的送达时间窗口，并向客户发送实时预计到达时间更新，通过远程信息处理和路线数据驱动的自动修订，在路线条件发生变化时进行更新；这不断提高准确性，并帮助客户在需要重新安排时制定和调整他们的计划。.

在九月份的推广期间，Sears 观察到在 12 个办事处和多个运营中心，窗口准确率从 72% 提高到 89%，准时交付率从 84% 提高到 92%。 这些改进转化为更佳的整体客户体验，减少了电话和取消。 对远程信息处理和路线数据的使用使团队能够近乎实时地调整容量和优化计划，效果良好，这有助于减少一线运营的摩擦。.

运营变更及推荐步骤

为了将这些成果转化为日常运营，按区域建立标准的2小时窗口期，并培训办事处发布和遵守这些窗口期；为运营团队提供重要指导，以处理修订并沟通与天气和交通相关的、影响交付的情况。使运力与计划路线保持一致，并在高峰期预留缓冲天数。.

数据驱动的结果和持续修订

通过在领英上和内部仪表板中分享更新来保持势头；监控整体体验和财务影响，指导相关计划和使用指标。这一持续的过程支持修订，并帮助团队调整 9 月份的目标和未来交付时间预期，确保客户了解每一步的进展。.

驾驶员调度和装载计划增强功能

采用集成的司机调度工作流程，将实时订单窗口、车辆载重限制和Descartes路线优化方案相连接，以最大限度地减少停留时间，并缩短交付时间。.

在物流密集走廊中，为笨重或重型负载分配两人小组，以提高安全性并缩短处理时间；根据最近的准时性能和周期时间，指定每个路线上的指定司机。.

与运营负责人沟通，以使合作伙伴的能力与新计划相一致；该方法在高吞吐量仓库中通用，并利用路由方面的领导者来协调调度决策，而不是手动分类。.

展示的优化融合了自动排程、司机可用性和客户送货时段，并且将涉及到越库调度，以减少空闲时间并平衡整个车队的工作量。.

进行驾驶员工作时间、车辆载重能力和送货时间范围的谨慎检查，以防止违规并避免延迟交货。.

系统会标记诸如错过站点或错过时间窗口之类的异常情况，从而确保商业承诺保持可信并以可预测的方式交付；随着时间的推移，该模型会从路线绩效中学习并改进约束条件。.

合作伙伴团队可以查看绩效仪表板，了解各地区能力有何不同，并使用反馈来完善提名规则和负载规划启发法。 供参考：wwwdescartescom。.

绩效指标与持续改进

在20条物流密集型路线上启动为期12周的试点，以证明价值；目标是将准时交付率从86%提高到92%，并在领英上每周公布结果，以协调团队和合作伙伴。.

建立一个双层测量框架，跟踪线路和区域层级的执行情况，捕捉需要调整的情况。使用单一数据源，并用nasdaqdsgx标记数据以实现可追溯性。.

重点关注痛点和机遇，大部分收益来自最大的城市走廊。随着需求变化，动态调整时间表，以保持交付窗口的紧凑和客户的满意，然后根据实际结果不断改进你的方法。.

Measurement framework

• 准时交付率：目标12周内达到92%；每周监测，以发现与基线86%的偏差。.
• 送货时间窗口准确性：在送货当天保持在+/- 2小时内。.
• 路线效率：通过基于瓦片的区域排序和更智能的站点排序，将每次送货的总路线里程减少 8–12%。.
• 燃油消耗：由于启动/停止次数减少以及执行更为顺畅，每100英里的燃油使用量降低5–7%。.
• 客户满意度：CSAT 从 88 升至 92；NPS 提高约 6 个点。.
• 派送例外：随着流程稳定和司机适应新路线，将例外情况从4.2%减少到2.1%。.
• 磁贴与可视化：仪表板磁贴反映区域状态和预计到达时间准确性，支持快速一览做出决策。.
• 佣金：复核承运人佣金，通过优化线路以提高利润率，目标是在合作伙伴之间节省 2–4%。.
• 最大市场：将初步改进集中在销量最高的市场，以加速投资回报率。.
• 持续改进节奏：将路线变更的计划到执行时间从2天缩短到8小时。.
• 执行速度：跟踪从决策到部署的时间，以确保变更在同一工作日内触达司机。.

持续改进的可行步骤

1. 标准化数据馈送，并确保在所有运营系统中进行nasdaqdsgx标记，以保持数据完整性。.
2. 为每个指标设置清晰的阈值，并在 KPI 偏离容差范围时自动发出警报。.
3. 随着结果验证模型的有效性，动态地将试点扩展到其他区块和区域。.
4. 在领英上发布简洁的每周摘要，记录进展并收集跨职能反馈。.
5. 针对路线排序和时间窗口进行有针对性的实验，以确定影响最大的调整。.
6. 每季度重新评估承运商佣金，以使激励措施与可衡量的交付绩效改进保持一致。.