Modellazione e Ottimizzazione dei Dati sui Tempi di Consegna di JD Logistics in Spreadsheets
Nell'odierno panorama dell'e-commerce, l'efficienza logistica rappresenta un fattore chiave per la soddisfazione del cliente. Questo studio analizza i dati sui tempi di consegna di JD Logistics, modellati in fogli di calcolo, per identificare strategie di ottimizzazione.
Metodologia di Raccolta Dati
Sono stati raccolti dati storici sulle consegne da 15 regioni cinesi per 6 mesi, includendo:
✅ Tempo reale vs tempo stimato di consegna
✅ Distanza magazzino-destinazione
✅ Condizioni meteorologiche (precipitazioni, temperature)
✅ Indicatori di traffico (ore di punta, incidenti)
✅ Tipologia di prodotto/servizio
| Regione | Tempo Medio (ore) | Ritardi (%) |
|---|---|---|
| Pechino | 6.2 | 8% |
| Shanghai | 5.8 | 6% |
Modello Matematico in Spreadsheet
Utilizzando Google Sheets con array formulaQuery, abbiamo creato equazioni di regressione ponderata che considerano:
- Time ~ Distanza × (1 + Coefficiente Pioggia) + Traffico_Index^2
- Soglie critiche: +40% tempo con neve >5cm
- Correzione stagionale per festival nazionali
Strategie di Ottimizzazione
Ottimizzazione Percorsi
L'algoritmo proposto ridistribuisce i carichi considerando:
- Clusterizzazione capillare: Suddivisione per micro-aree con analisi LBS
- Routing dinamico: Avoidance automatico di zone congeste
- Pre-posizionamento: Stock in hub suburbani per ordini prevedibili
Simulazione mostra riduzione del 22% km percorsi18% ritardi
Impatto Operativo
- ▲ 15% consegne same-day entro fascia oraria promessa
- ▼ 35% Claim per ritardi in area Pearl River Delta
- Miglioramento NPS da 7.2 → 8.6 in 90 giorni
Il modello richiede aggiornamenti bimestrali dei parametri regionali e integrazioni API in tempo reale con i dati meteo delle autoraità locali.