研究背景
随着即时食品配送平台如UberEats、Deliveroo、DoorDash和美团在全球范围内的普及，消费者越来越依赖这些服务来满足日常饮食需求。特别是在疫情期间，香港的餐厅外卖订单量增长了37%，其中34%的餐厅表示，外卖平台贡献了至少30%的收入。然而，这种快速增长也带来了社会挑战，尤其是在高峰时段，由于订单量大、快递员不足和道路拥堵，客户经常遭遇配送延迟。
为了应对这些问题，一些公司开始探索无人机配送作为一种解决方案。相比人类快递员，无人机具有更快的配送速度、更低的运营成本、不受交通状况影响以及减少环境影响等优点。例如，Manna公司在都柏林推出了无人机外卖服务，并计划扩展到25个地点；Wing公司在墨尔本推出了无人机辅助食品配送服务，为25万居民提供服务；Flytrex在美国北卡罗来纳州和德克萨斯州成功完成了10万次食品配送订单。尽管如此，这些项目主要集中在农村和人口较少的城市地区，而在高密度城市区域，无人机配送面临更多挑战。
在高密度城市区域，无人机配送面临的主要挑战包括找到合适的起降点、处理复杂的交通状况以及确保安全。此外，无人机配送还需要解决电池续航、飞行路线规划等问题。尽管存在这些挑战，但无人机配送在提高配送效率、降低成本方面仍具有巨大潜力。特别是在高峰时段，无人机可以有效缓解地面交通压力，提高整体配送效率。
目前，许多研究已经探讨了无人机配送的可行性，但大多数研究集中在单一模式下的无人机配送，而忽略了与地面运输模式的协同。本文旨在填补这一空白，通过建立一个综合的数学模型，探讨如何在高密度城市区域中合理规划基础设施并优化订单分配策略，以实现高效的无人机和地面配送协同。
核心发现解读
本文提出了一种数学模型，用于描述即时食品配送平台在混合使用无人机和人类快递员时的基础设施规划和订单分配策略。研究的主要发现如下：
- 运营成本降低：研究表明，引入无人机配送后，平台的运营成本显著降低，同时减少了快递员队伍的规模。具体而言，在实际案例研究中，无人机配送使得运营成本下降了约15%。这主要是因为无人机可以快速完成长距离订单，减少了对地面快递员的需求，从而降低了人力成本。
- 订单捆绑机会增加：无人机配送增加了订单捆绑的机会，从而进一步提高了效率。研究发现，通过合理的订单分配策略，订单捆绑的概率提高了20%。订单捆绑是指将多个订单合并为一次配送，这样可以减少总的配送次数，提高配送效率。在无人机配送模式下，由于无人机的速度快，可以在短时间内完成多个订单的配送，因此更容易实现订单捆绑。
- 配送时间悖论：尽管无人机的速度远高于地面运输，但研究发现，扩大空中配送服务并不一定意味着客户等待时间的减少。对于长距离订单，无人机配送确实可以显著节省时间，但对于短距离订单，由于中间转换和等待时间的影响，总配送时间反而可能延长。具体数据表明，当平台最初激活长距离空中配送路线时，平均配送时间先下降了约10%，但随后随着短距离路线的开通，平均配送时间又上升了约5%。
“尽管无人机的速度远高于地面运输，但扩大空中配送服务并不一定意味着客户等待时间的减少。”——Yang Liu, Yitong Shang, Sen Li
研究方法方面，本文首先构建了一个混合整数非线性规划（MINLP）模型，该模型考虑了基础设施规划和订单分配策略。然后，研究团队开发了一种基于神经网络的方法，通过训练神经网络来近似非线性组件，从而将MINLP问题转化为混合整数线性规划（MILP）问题。这种方法不仅简化了求解过程，还提高了求解效率。通过在香港的实际案例研究，验证了该方法的有效性。
批评/局限
尽管本文提出了创新的方法和有价值的发现，但仍存在一些局限性。
首先，研究假设所有无人机和发射台的操作都是理想的，没有考虑天气条件、技术故障等因素对无人机配送的影响。在实际操作中，天气条件和技术故障可能会严重影响无人机的正常运行，导致配送延误或失败。其次，研究主要基于香港的实际数据进行验证，其结果可能不完全适用于其他城市或地区。不同城市的地理环境、交通状况和市场需求差异较大，因此需要进一步的研究来验证模型在其他地区的适用性。此外，研究中使用的神经网络辅助方法虽然有效，但其训练过程较为复杂，需要大量的计算资源和数据支持。这对于一些小型企业来说，可能是一个不小的挑战。
另外，本文的模型假设所有订单都可以被无人机或地面快递员灵活分配，但在实际操作中，有些订单可能由于各种原因无法被无人机配送，例如重量过大、体积过大或目的地无法到达。这些因素在模型中没有得到充分考虑，可能会影响最终的结果。未来的研究可以进一步细化模型，考虑更多的实际情况和限制条件。
实操启示
对于供应链从业者来说，本文提供了以下几点可落地的启示：
- 合理规划基础设施：平台应根据订单分布和交通状况，合理规划无人机发射台和自助取货亭的位置，以最大化配送效率。例如，在订单密集区域设置更多的发射台和取货亭，可以减少无人机的飞行距离和等待时间，提高整体配送效率。
- 优化订单分配策略：结合地面和空中配送模式，制定灵活的订单分配策略，特别是在高峰期，优先考虑长距离订单的无人机配送，以减少整体配送时间。通过合理的订单分配，可以最大限度地发挥无人机的速度优势，同时减少地面快递员的压力。
- 关注用户体验：尽管无人机配送可以降低成本，但平台仍需关注客户的实际体验，特别是在短距离订单中，确保配送时间不会因额外的等待而延长。可以通过优化中间转换和等待时间，提高短距离订单的配送效率，提升客户满意度。
- 加强技术支持：平台应加大对无人机技术和相关基础设施的投资，提高无人机的可靠性和安全性。通过引入先进的导航系统、电池管理系统和维护机制，可以减少技术故障对配送的影响，提高整体服务质量。
此外，平台还可以通过数据分析和预测，提前规划无人机的飞行路线和配送任务，避免高峰期的拥堵。通过实时监控和调整，可以动态优化配送策略，提高整体配送效率和服务质量。总之，无人机配送作为一种新兴的技术手段，为即时食品配送平台提供了新的机遇和挑战。通过合理的规划和管理，可以充分发挥无人机的优势，提升整体配送效率和客户满意度。
论文引用
Joint Infrastructure Planning and Order Assignment for On-Demand Food-Delivery Services with Coordinated Drones and Human Couriers. Yang Liu, Yitong Shang, Sen Li. The Hong Kong University of Science and Technology.
