E-HUNTER AI
اطلب عرضًا توضيحيًا
الذكاء الاصطناعي والبيانات الخدمات اللوجستية والنقل

تحسين المسارات لأسطول أردني من ١٨٠ مركبة

22%

انخفاض تكلفة الوقود

94%

تسليم في الوقت

4 min

تخطيط المسارات

89%

حل العناوين

تحسين المسارات لأسطول أردني من ١٨٠ مركبة

نظرة عامة

توجيه ديناميكي مبني حول واقع العنونة وحركة السير في الأردن، خفض إنفاق الوقود ٢٢٪ ورفع التسليم في الوقت من ٧٨٪ إلى ٩٤٪.

التحدي

تشغّل سويفت لاين ١٨٠ مركبة تغطي عمّان وإربد والزرقاء والعقبة، وتتعامل مع توزيع الشركات وتوصيل الطرود للمستهلكين معًا.

كانت المسارات تُخطط يدويًا كل صباح. يقضي موظفا إرسال نحو ثلاث ساعات في بناء مهام اليوم من جدول بيانات ومن معرفتهما بالمدينة، دون أي رؤية لحركة السير الحية. وكان التسليم في الوقت عند ٧٨٪، والوقود ثاني أكبر بند تكلفة بعد الأجور.

جُرّب منتج توجيه دولي جاهز ثم هُجر. فقد كان يحسّن بناءً على ترميز عناوين الشوارع، وحصة كبيرة من عناوين التوصيل الأردنية وصفية لا منظمة — فأنتج البرنامج مسارات تجاهلها السائقون بصمت.

الحل الذي قدمناه

لتحسين المسارات في الأردن شرط مسبق تتجاهله معظم البرمجيات: لا يمكنك تحسين المسارات قبل أن تستطيع تحويل عنوان وصفي إلى إحداثي بشكل موثوق.

كانت الفكرة الجوهرية أن مشكلة العنونة يجب أن تُحل قبل مشكلة التوجيه. فمحسّن المسارات الذي يُغذّى بإحداثيات غير موثوقة ينتج هراءً واثقًا.

بناء طبقة مواقع قابلة للاستخدام

بنينا خدمة حل مواقع تجمع أي إشارات متاحة: موقع على الخريطة إن قدّمه العميل، ووصف معلم يُطابَق مع دليل متنامٍ للمعالم المرجعية الأردنية، وإحداثيات تسليم تاريخية للعناوين المتكررة.

كل تسليم ناجح يحسّن مجموعة البيانات. وبعد أربعة أشهر أصبح النظام يحل نحو ٨٩٪ من العناوين إلى إحداثي قابل للاستخدام دون تدخل بشري، مقابل نحو ٤٠٪ للمنتج السابق.

توجيه يعكس واقع اليوم

يراعي المحسّن سعة المركبات وساعات السائقين ونوافذ التسليم وأزمنة التنقل المرصودة حسب المحور والوقت — مستفادة من سجل GPS الخاص بالأسطول لا من بيانات خرائط عامة.

ولأن حصة معتبرة من التسليمات بالدفع عند الاستلام، يعامل النموذج أيضًا النقد المحمول في كل مركبة كقيد، وهو مفهوم لم يكن موجودًا في النظام السابق.

إبقاء موظفي الإرسال في موضع التحكم

يقترح النظام المسارات، ويستطيع موظفو الإرسال تجاوز أي تعيين. وهذا كان مهمًا للتبني — فلدى موظفي الإرسال معرفة محلية حقيقية، وأداة تتجاهلهم كانت ستُتجاهل بدورها. وتُسجَّل التجاوزات وتُعاد تغذيتها، ما حسّن النموذج بشكل قابل للقياس.

النتائج

انخفاض تكلفة الوقود ٢٢٪ عبر الأسطول
تحسّن التسليم في الوقت من ٧٨٪ إلى ٩٤٪
تقليص تخطيط المسارات اليومي من ٣ ساعات إلى ٤ دقائق
ارتفاع معدل حل العناوين من ٤٠٪ إلى ٨٩٪
تحسين ١٨٠ مركبة في تمريرة تخطيط واحدة
انخفاض محاولات التسليم الفاشلة ٣٧٪

المزيد من دراسات الحالة