UPS如何用大資料優化送貨路線

快遞司機一天中幾乎有無數條路線可供選擇。對ups這樣的巨頭來說，如果每位司機每天少開一英裡，公司便能省下5,000萬美元。是以它利用大資料分析打造了一個名為orion的導航系統，可以在約3秒内找出最佳路線。

在任何一天中，ups的司機都有許多條快遞路線可以選擇。

或者換個說法——ups的司機在任何一天中，可以選擇的快遞路線的數目都是令人難以想象的。這絕不是誇張。這家快遞公司的司機一般每天要送120至175次貨。在任何兩個目的地之間，都可以選擇多條路線。顯然，司機和ups想要找到其中最有效率的那條。不過如此一來，事情就變得複雜了。ups利用組合數學的算法得出，以上所述的情景中所有可能的線路的總數，是一個199位的數字。這一數字甚至大過了換算成納秒機關的地球年齡。ups的流程管理進階總監傑克•裡維斯表示：“這數字太大了，令人難以想象。你隻能從分析學上得出一個概念。”對ups而言，這是一項龐大的挑戰。不過他們有強烈的動力去實作路線最優化：如果每位司機每天少開一英裡，公司便能省下5,000萬美元。

這家位于亞特蘭大的公司是如何做的？他們研發了一個名為orion的系統，這是道路優化與導航內建系統（on-road integrated optimization and navigation）的縮寫，也是希臘神話中獵戶座的名字。如果說現在有什麼大資料分析學上的成就的話，那就是它了。orion的算法誕生于21世紀初，并于2009年開始試運作。該系統的代碼長達1,000頁，可以分析每種實時路線的20萬種可能性，并能在大約3秒内找出最佳路線。裡維斯表示：“起初，數學家們認為可能需要15分鐘才能算出結果。是以他們很高興。”

ups正在公司全部的5.5萬條北美快遞線路上裝配這一系統。到2013年底，orion已經在大約1萬條線路上得到使用，這讓公司節省了150萬加侖燃料，少排放了1.4萬立方公噸的二氧化碳。公司計劃在2017年徹底實作該計劃。

根據高德納研究公司（gartner）的分析師斯維特拉娜•西庫勒的說法，有兩個“很不起眼的”行業正在受到大資料的沖擊，一個是運輸業，其中包括ups這類物流公司，另一個是農業。

西庫勒相信這一沖擊會波及很大範圍。西庫勒表示，可以看看通商航運業的例子：澳洲海事安全局（australian maritime safety authority）提供了實時的港口活動資訊，船隻可以據此改變航速，節省燃料，讓港口服務費降到最低。海事局還使用了地理圍欄（一種動态的數字定位區域）來觸發和自動計算這些費用。她說：“通過公開資料，這一切都是透明的。”西庫勒表示，導緻這種轉變的不僅僅是大資料技術，移動裝置和雲計算在其中也扮演了重要角色。

她解釋說：“在收集資訊、給司機實時提供資料上，移動性起到了重要作用。這不僅是指移動裝置，還包括卡車、飛機和輪船上的感應器。”在提高營運效率的壓力下，ups在20世紀90年代為司機引入了手持裝置。裡維斯表示：“我們必須在智能手機和網絡通信出現前就發明它們。”2008年，公司在運貨卡車上安裝了gps追蹤系統，而orion則建立在這一基礎上。

盡管想要取代在大陸上川流不息的汽車快遞不是件容易的事——總之，在亞馬遜（amazon）的無人機快遞正式得到使用前是這樣——但雲計算的興起讓初創公司更容易接觸到之前隻有大型企業才能擁有的尖端技術。ups理應走在前面。

裡維斯表示：“對我來說，這就是分析技術和大資料的未來——不僅僅是告訴你發生了什麼，還能告訴你将要發生什麼，如何實時糾正它們。如果有個系統可以智能到預測你的問題，并在它發生前予以解決，那它就像福爾摩斯一樣了。看起來像千裡眼，但實際上不是。”

“把它變成現實還需要一段時間。不過這就是未來的景象。”

原文釋出時間為：2014-08-04

本文來自雲栖社群合作夥伴“大資料文摘”，了解相關資訊可以關注“bigdatadigest”微信公衆号