可以安全地说，每个公司都希望尽可能高效地运行日常行动。在收集城市浪费时，改善绩效的传统方式一直在分析每个社区中的福彩生成和人口数据，然后基于计算粗略地优化收集路线和计划。虽然这种方法可能在需要福彩收集时提供一些粗略的指示，但它不会阻止收集卡车沿着路线收集几乎空的箱，并且它也没有检测到溢出的福彩容器。
21世纪的解决方案解决了这个问题的方法是在每个福彩容器中安装无线填充级别传感器，并通过数据分析平台实时监控填充级别。该解决方案已经安装在全球数以万计的福彩箱中，它为路线优化提供了有价值的信息，特别是在大容器之间的距离有很大的距离。虽然技术已经由全球许多解决方案提供商提供，但大多数软件平台都有一个重大的缺点：他们的路线优化算法仅消耗实时数据。
为什么城市路线优化中的实时数据可能是不切实际的
优化具有实时数据的城市地区的福彩收集路线的主要问题是，尽管收藏数量可能会降低，但调度的数量可能会增加–导致更高的运营成本。例如，如果您发出收集器来收集当前已满的垃圾箱，但随时随地返回仓库，如果另一个垃圾箱已满，则必须调度另一个集合。
仅使用实时数据的路由优化的另一个问题是解决方案无法防止在OFF时段的福彩溢出。一旦收集卡车完成了当天的最后一个收集路线，福彩容器就会保持填写，有些在第二天早上最终会溢出。
将实时数据与预测分析相结合的力量
为了消除不必要的调度，关键是在路径优化算法内包括预测分析。通过分析每个独特的福彩容器’S从过去几个月的历史填充级别数据，该算法能够预测每天和时间专门的每小时填充每个垃圾箱。因此，福彩收集运营商可以通过包括很快陷入其收集路线的垃圾箱来提前进行数据驱动的决策，从而节省时间和金钱。
作为一个例子，想象一下，每天派遣福彩收集卡车四次（上午晚上12点，下午3点，下午6点，下午6点），一条街道有三个垃圾箱。预测算法知道容器’填充水平以每小时10％的速度增加，9点，它检查了似乎为10％，40％和70％的实时填充水平。知道这些信息，软件预测它’更好地推迟收集垃圾箱直到下午12点，当填充水平可能为40％，70％和100％时。一旦卡车到达下午12点，该算法告诉操作员收集70％和100％满的垃圾箱。通过这样做，当箱子100％，60％和60％完全时，卡车不需要再次返回同一条街。这次算法要求操作员收集所有三个垃圾箱，因为它知道在离时期间，60％的全箱将溢出，尽管它们在夜间填充水平增加仅为每小时5％。
如果同一辆卡车只使用实时填充级别信息收集箱子，它将在四次调度中的每一个上访问同一个街道，并且在夜间，三个垃圾箱中的两个将过度下降。
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