【產業觀察】
你是否有遇過規劃完路線後，司機按照計畫去跑後，依然無法準時送完？就算企業開始有了路線運算能力，為什麼實際配送仍然不準確？
過去講到路線最佳化時，通常會先想到行駛距離與交通時間，但物流時間不只發生在路上，還包括了到點後停車、卸貨、步行、簽收等等的服務時間。這些時間加起來，才是造成配送永遠不準確的原因。行駛時間可以藉由地圖、歷史的交通狀況去做預估，然而服務時間更貼近現場，更難被標準化。不同的客戶、建物、時間、樓層、件數都可能讓同一個地點有著不一樣的停留時間。
例如：同樣是一筆訂單，如果一個是送在一樓的店面跟一個在商辦大樓高樓層的客戶，後者需要花額外的時間在搭電梯上面，就算兩個訂單都是送同性質的貨物，也會有著巨大差異的服務時間。又或是有一位資深司機很清楚某店家的簽收流程，但今天此地址換成另一位年輕司機不清楚簽收流程，花了額外的時間，也會影響到後續的配送時間。
服務時間不準確，影響到後續的行程，也導致整條線的結果失真。司機為了追回時間，可能縮短交通時間在路上開的更快，或是減少自己的休息時間，調度人員可能也需要臨時改單或協調。原本看似最有效率的路線，反而成為最難執行的安排。
因此，為什麼演算法排完後還需要人力去調整，不是因為演算法沒有價值，而是現階段掌握的現場狀況仍不完整，如果每個站點都是固定時間很難反映出真實差異。在少量站點時或許不明顯，但如果有多型態客戶，誤差就會快速累積。
下一個階段的物流運算，不只追求更快算出答案，而是要開始理解每個停靠點本身的差異。企業不只是紀錄每台車的到達時間離開時間，也要去了解停留時間背後的原因。是因為停車、貨量、搬運、建物還是簽收影響了服務時間。這些小事正是提昇準時配送的關鍵因素。
當服務時間持續紀錄與分析，在未來有新地址出現時也比較能做預測。而系統也能從中學習，讓這些原本只有調度員才知道的事情能變成企業的營運知識。
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