Amazon Locker Capacity Management

要約

Amazon Locker は、顧客が荷物を受け取って返品できる、セルフサービスの配達または受け取り場所です。
ロッカーへの荷物配送リクエストを受け入れるための基本的な先着順ポリシーにより、ロッカーは標準の配送速度 (3 ～ 5 日発送) の荷物でいっぱいになり、主に翌日または翌日の急ぎの荷物を入れるスペースが残されていません。
2日以内の発送。
この文書では、さまざまなシップオプションパッケージに対してどれだけのロッカー容量を確保するかを決定する問題の解決策を提案します。
イールドマネジメントは、航空会社、レンタカー業界、ホテル業界でよく使われており、よく研究されている分野です。
ただし、Amazon ロッカーは、一般に荷物がロッカー内で待機する日数 (荷物滞留時間) が不明であるため、この分野では独特の課題を引き起こします。
提案されたソリューションは、ロッカーの需要と荷物の滞留時間を予測するための機械学習技術と、ロッカー内のスループットを最大化するための線形計画法を組み合わせたものです。
この最適化による決定変数は、さまざまな船舶オプションに最適な容量予約値を提供します。
その結果、2018 年のホリデー シーズン中の世界中のロッカーのスループットは前年比で 9% 増加し、数百万の顧客に影響を与えました。

要約(オリジナル)

Amazon Locker is a self-service delivery or pickup location where customers can pick up packages and drop off returns. A basic first-come-first-served policy for accepting package delivery requests to lockers results in lockers becoming full with standard shipping speed (3-5 day shipping) packages, and leaving no space left for expedited packages which are mostly Next-Day or Two-Day shipping. This paper proposes a solution to the problem of determining how much locker capacity to reserve for different ship-option packages. Yield management is a much researched field with popular applications in the airline, car rental, and hotel industries. However, Amazon Locker poses a unique challenge in this field since the number of days a package will wait in a locker (package dwell time) is, in general, unknown. The proposed solution combines machine learning techniques to predict locker demand and package dwell time, and linear programming to maximize throughput in lockers. The decision variables from this optimization provide optimal capacity reservation values for different ship options. This resulted in a year-over-year increase of 9% in Locker throughput worldwide during holiday season of 2018, impacting millions of customers.

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