Modellazione e Ottimizzazione dei Dati sui Tempi di Consegna di JD Logistics in Spreadsheets: Uno Studio

2025-04-23
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Con l'espansione continua dell'e-commerce, l'efficienza logistica è diventata un fattore critico per la soddisfazione del cliente. Questo studio si concentra sull'analisi dei dati dei tempi di consegna di JD Logistics, modellati in fogli di calcolo (Spreadsheets), per individuare strategie di ottimizzazione.

1. Raccolta dei Dati

I dati sono stati raccolti da diverse regioni coperte da JD Logistics, inclusi:

  • Tempi di consegna medi: Distinti per area urbana/rurale.
  • Fattori esterni: Distanza, condizioni meteorologiche (pioggia, neve), congestione del traffico, periodi festivi.
  • Pool di corrieri: Disponibilità e tempi di carico/scarico.

Esempio di struttura dati in Spreadsheets:

Regione | Distanza (km) | Tempo_medio (min) | Meteo | Traffico
--------|---------------|-------------------|-------|---------
Nord    | 15.2          | 45                | Sereno| Medio
Sud     | 32.7          | 68                | Pioggia| Alto

2. Modello Matematico in Spreadsheets

Utilizzando formule e strumenti integrati (ad es. regressioni, tabelle pivot), è stato sviluppato un modello predittivo:

  1. Regressione lineare: Per stimare l'impatto della distanza e del meteo sui tempi.

    2. Formula in Google Sheets: =LINEST(B2:B100, C2:D100, TRUE, TRUE)

  2. Probabilità condizionata: Calcolare ritardi con traffico "Alto".
  3. Mappe termiche: Per visualizzare le performance regionali.

3. Ottimizzazione delle Consegnq

Proposte chiavi:

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