Cloud Kitchen: Using Planning-based Composite AI to Optimize Food Delivery Process

要約

世界の食品配達市場は、世界への食料供給の効率を向上させる AI ベースのサービスに多くの機会を提供します。
このペーパーでは、食品配達を行うレストラン向けの意思決定ツールとしての Cloud Kitchen プラットフォームと、意思決定の影響を評価するためのシミュレーターについて説明します。
このプラットフォームは、レストランまたはシミュレーターと通信するためのインターフェイスを提供するテクノロジー固有のブリッジ (TSB) で構成されます。
TSB は PDDL モデルを使用して、統一計画フレームワーク (UPF) に組み込まれた意思決定を表します。
顧客の注文を車両に割り当てることと、(車両ごとに) どの順序で顧客にサービスを提供するかを決定することに関する意思決定は、この問題に対する効率的なツールである時間ウィンドウ付き車両経路指定問題 (VRPTW) によって行われます。
実際の過去のデータセットを使用して、プラットフォームによる意思決定により配送の遅延数が減り、顧客満足度が向上することを示します。

要約(オリジナル)

The global food delivery market provides many opportunities for AI-based services that can improve the efficiency of feeding the world. This paper presents the Cloud Kitchen platform as a decision-making tool for restaurants with food delivery and a simulator to evaluate the impact of the decisions. The platform consists of a Technology-Specific Bridge (TSB) that provides an interface for communicating with restaurants or the simulator. TSB uses a PDDL model to represent decisions embedded in the Unified Planning Framework (UPF). Decision-making, which concerns allocating customers’ orders to vehicles and deciding in which order the customers will be served (for each vehicle), is done via a Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW), an efficient tool for this problem. We show that decisions made by our platform can improve customer satisfaction by reducing the number of delayed deliveries using a real-world historical dataset.

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