Hrishikesh Paranjape 是一位具有优化最后一公里配送解决方案经验的高级产品经理。他与运营利益相关者合作，以提高客户体验和增强配送路线映射。
最后一英里配送的未来为客户带来了希望，推动这一趋势的新兴趋势有望改变 2030 年物流行业的可能性。从交付车队的电气化到多模式交付解决方案的普及，公司正在探索新的方法来增强客户体验和可持续发展。旨在实现碳中和运营、人工智能（AI）辅助交付和无人机及自动驾驶车辆的整合具有转变性的潜力，可以改变运输商交付包裹和客户的体验，包括可靠性和交付质量的速度。通过接受这些趋势，企业可以适应不断变化的消费者期望，配备最好的最后一英里交付系统。同时，他们可以减少环境影响，并在运营中解锁新的增长和效率机会。最后一英里演变许多消费者已经对包裹如何快速到达他们的门口感到印象深刻，未来在类似杂货、药店和零售等领域的承诺更大。专注于交付人员安全的路由技术，无论是驾驶、骑行还是步行，都将发挥重要作用。这需要提高在路上的运营效率，实现优质的交付质量，使用高级优化技术来完善交付路线，并与每个社区和建筑的超本地特征保持一致，这些特征被优化的映射和路由解决方案捕获，这些解决方案由人工智能和机器学习（ML）技术提供动力。路由算法在广泛的数据集上运行，包括来自最终用户客户的信息（通常在他们下单的电子商务应用程序中输入），来自之前访问过该属性的交付人员的输入（包括有关建筑物访问和共享位置的众包信息，例如管家室），以及从为这些目的地服务的驾驶员收集的 GPS 信息。该信息通过 AI/ML 过程过滤以生成优化的在路上交付路线。根据订单价值、包裹重量和尺寸，一些交付到稀疏人口地区的包裹可以通过无人机交付。这无疑将是关于如何允许当地政府在房屋或商业区上空允许无人机、包裹可以有多大以及可以包含什么内容的未来辩论话题。很可能，无人机交付将继续在郊区和更农村地区发展，并且由于监管挑战、可靠性和安全问题，在可预见的未来不会在人口稠密的城市地区发挥重要作用。任何路由技术的基础仍然基于经过验证的启发式方法。这些试错方法可以提供可接受的交付体验（例如，从同一个停车位置出发可以合理地步行到达的建筑物数量），特别是在 GPS 信号弱、底层地图数据不够最新或交付人员发现特定于社区的捷径（例如后巷）时。最后一英里交付正在由可能或可能不熟悉他们交付的社区的司机执行，因为公司试图招募足够大的灵活工人池，并尝试降低进入门槛以使他们的运营更加可靠。收集和呈现超本地交付信息（例如进入特定建筑物所需的访问代码）对于简化司机的交付体验以及确保最终客户的优质交付质量至关重要。收集的有关社区和城市的信息不断更新并在交付人员使用的交互式应用程序中显示，以便他们可以提出问题并从自主代理那里及时获得答案。一些物业和社区通过门口附近的短期停车位或共同储物设施来适应最后一英里交付，并且随着时间的推移与这些物业建立的关系可以成为提高交付车队有效性的关键不同iator。与当地执法机构的对话也是任何最后一英里交付生态系统可持续运营的必备要素。最后一英里交付是运营中最昂贵的部分，参与履行的公司还强调了他们的供应链的有效性。位于人口稠密地区附近的卫星履行和配送中心（可能是专用或共享的）从总部接收批量货物，然后将其分成更接近每个地区的站点。这些履行中心在较小的城市地区开设，创造了成千上万的当地工作岗位。据一份报告显示，电子商务驱动的履行中心市场规模将在 2030 年之前每年增长近 14%。电子商务业务中不断变化的客户期望最后一英里交付就是速度、价格合理和灵活的交付选项。2024 年的一项调查显示，80% 的消费者希望在同一天交付，四分之三的消费者还希望免费交付和选择何时以及在哪里接收他们的订单。有趣的是，大多数消费者表示，当他们希望购物时，他们已经改变了自己的消费习惯，以减少环境影响——现在他们正在寻找提供生态友好、碳中和交付选项的交付服务，例如电动车。最终目标是实现无缝、积极和可重复的体验，即最终用户知道在网上下单时可以期待什么，并且可以每次都可靠地收到这些物品。最后一英里占据了高达 53% 的整个供应链成本，能够优化成本同时超越客户期望的公司将是那些在这个充满挑战的市场中持续发展的公司。衡量交付车队的成功和持续改进基于指标和关键绩效指标（KPI）的目标对于监测网络健康状况和改进特定交付体验和客户交付质量每年至关重要。人工智能和其他新兴技术被用于构建闭环反馈系统，其中司机可以提供有关道路上发生了什么的详细信息，以帮助改进未来的路线。交付司机的 GPS 信号用于学习任何社区的特征并将其编码到地图解决方案中，以便路线可以变得更加高效，并适应一天中不断变化的停车条件、临时道路封闭和存储储物柜容量。无论是包裹交付世界中的主要参与者拥有自己的市场和履行能力，还是具有重新打造的产品的白标交付解决方案，这些产品适用于当地杂货店、药店或餐厅，保持低交付成本以保持竞争力是一个充满挑战的过程，需要整合人工智能、机器学习和丰富的客户数据集，以最终为交付人员和物流公司生成优化路线。这些最后一英里运营为不断增长的交付车队提供了就业机会，预计即使自动驾驶汽车变得普遍，也会继续扩大，因为交付到客户门口通常仍需要交付人员在路上的服务。随着越来越多的消费者愿意在这个时间紧迫的、后 COVID 时代在线购物，交付更广泛的商品以最短的时间、效率、安全和具有竞争力的价格的需求——这得到了更广泛的消费者在这个时间紧迫的、后 COVID 时代在线购物的推动——与使其成为可能的一系列新兴技术保持一致。
