可以肯定地说，每个公司都希望尽可能高效地运行其日常运营。在福彩城市垃圾时，传统的提高绩效的方法是分析每个社区的垃圾产生和人口数据，然后根据计算结果粗略优化福彩路线和时间表。尽管此方法可能会在需要福彩废物的地方提供一些粗略的指示，但它不会阻止福彩卡车沿路线福彩几乎空的垃圾箱，也不会检测到溢出的废物容器。
解决这个问题的21世纪解决方案是在每个废物容器中安装无线液位传感器，并通过数据分析平台实时监控液位。该解决方案已经安装在世界各地成千上万的垃圾箱中，并且为路线优化提供了宝贵的信息，尤其是在大型集装箱之间有很大距离的情况下。尽管全球许多解决方案提供商已经提供了该技术，但是大多数软件平台都存在一个主要缺点：其路由优化算法仅消耗实时数据。
为什么实时数据在城市路线优化中不切实际
利用实时数据优化城市地区垃圾福彩路线的主要问题是，尽管垃圾福彩数量可能会减少，但派遣数量却可能会增加–导致更高的运营成本。例如，如果您派出一个福彩器来福彩当前已满的垃圾箱，但是当它们返回仓库时，如果另一个垃圾箱已满，则必须分派另一个垃圾箱。
仅使用实时数据进行路线优化的另一个问题是该解决方案无法防止在下班时间浪费废物。一旦福彩卡车完成了当天的最后一条福彩路线，废物容器就会继续装满，其中一些最终会在第二天早晨之前溢出。
将实时数据与预测分析相结合的强大功能
为了消除不必要的调度，关键是将预测分析包括在路线优化算法中。通过分析每个唯一的废物容器’根据过去几个月的历史填充水平数据，该算法能够预测每个日期和时间每个仓的每小时填充水平的增加。结果，废物福彩操作员可以通过将即将装满的垃圾箱纳入其福彩路线来提前做出由数据驱动的决策，从而节省了时间和金钱。
例如，假设一天派出四次垃圾福彩卡车（上午9点，中午12点，下午3点，下午6点），并且某条街道上有三个垃圾箱可以福彩。预测算法知道容器’填充水平以每小时10％的速度增加，并在上午9点检查实时填充水平，看起来是10％，40％和70％。知道此信息后，软件会对其进行预测’最好将福彩垃圾箱的时间推迟到下午12点，此时填充量可能为40％，70％和100％。卡车在下午12点到达后，算法会告诉操作员福彩70％和100％满满的垃圾箱。这样，卡车不需要再回到同一条街，直到下午6点，此时垃圾箱已满100％，60％和60％。这次，算法要求操作员福彩所有三个垃圾箱，因为它知道在下班时间，尽管夜间的填充量仅每小时5％，但60％的垃圾箱会溢出。
如果同一辆卡车仅使用实时填充水平信息来福彩垃圾箱，那么它将在四个调度中的每一个都访问过同一条街道，并且在夜间，三个垃圾箱中的两个会溢出。
料位预测的领先提供商
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