blog

Simacan's verbeterde geschatte reistijden (ETA's) voor vrachtwagens: Snelle vooruitgang voor slow movers

do | 4 jun. 2020 | News
Simacan's verbeterde geschatte reistijden (ETA's) voor vrachtwagens:

Snelle vooruitgang voor slow movers

Hoe mooi zou het zijn als u exact de aankomsttijden van uw vrachtwagens en leveringsvloot zou weten? Niet alleen voor de eerstvolgende bestemming, maar voor de hele dag? Het geeft u de absolute controle over al uw transportactiviteiten.

Dit is precies wat Simacan voor u berekent. Maar hoe doen we dit dan? En is een 100% score op de nauwkeurigheid van de geschatte reistijden, oftewel ETA's - Estimated Time of Arrival, mogelijk? We lichten een tipje van de sluier op in dit artikel over het berekenen van ETA's op het Simacan-platform.

Bij het plannen of bijhouden van uw logistieke operatie is het essentieel om te weten hoeveel tijd een voertuig nodig heeft om naar zijn bestemming te rijden. Zonder deze informatie zou het maken van een planning die nauw aansluit bij de werkelijkheid als moeilijk of zelfs onmogelijk kunnen worden beschouwd. Een planner kan echter nooit zeker weten hoe lang een trip duurt, hij kan helaas niet in de toekomst kijken.
Daarom gebruiken planners geschatte aankomsttijden. Het is belangrijk dat deze ETA's zo nauwkeurig en reëel mogelijk zijn, dit zorgt voor minder aanpassingen tijdens de transportoperatie. Hoe meer een planning overeenkomt met de realiteit, hoe minder aanpassingen nodig zijn. Dan kan u zich meer concentreren op het managen van uitzonderingen, en het planning- en ondersteuningsteam op de veiligheid van de chauffeur en op de tijdige levering van de goederen.

Statische gegevens combineren met real-time data

Omdat we niet in de toekomst kunnen kijken, gaan we naar het verleden kijken. Historische data laat zien hoelang het in het verleden duurde om van punt A naar punt B te rijden. Deze informatie wordt gebruikt voor het berekenen van een ETA. Natuurlijk is het vastleggen en opslaan van elke reis van punt A naar punt B onuitvoerbaar, daarnaast zouden we waarschijnlijk nog steeds niet genoeg gegevenspunten hebben om een goede voorspelling te kunnen doen. Denk bijvoorbeeld ook aan nieuwe wegen of gewijzigde verkeerssituaties. En wat doen we als we geen gegevens hebben van een specifieke route? Het schaalt gewoonweg niet.
In plaats daarvan gebruiken we een kaart-database, een dataset van alle wegen in het bestaande wegennet inclusief hun eigenschappen. Eigenschappen zoals de maximum toegestane snelheid of het soort weg; is het een snelweg, een onverharde weg? U kunt zich voorstellen dat voertuigen op smalle, bochtige en lokale wegen vaak langzamer rijden en snelheid minderen voor kruispunten, rotondes, afritten, enzovoort. Om het nog wat complexer te maken: Een grote vrachtwagen zal zich op de weg anders gedragen dan een kleinere bestelwagen voor de thuisbezorging. Al deze specifieke eigenschappen worden verzameld voor elke weg op de route van het voertuig en gebruikt in het ETA-berekeningsalgoritme.

Het gebruik van een kaart-database is echter niet voldoende om nauwkeurige ETA's te berekenen. Een kaart-database levert alleen "statische" gegevens. Het wordt alleen bijgewerkt wanneer bijvoorbeeld een nieuwe weg wordt toegevoegd of de eigenschappen van wegen veranderen, zoals een aanpassing van de maximale snelheid op snelwegen. Om nauwkeurigere ETA's te berekenen, hebben we real-time en tijdsafhankelijke gegevens nodig.
Real-time of live data geeft de huidige staat van het wegennet weer. Het omvat actieve files, overbelaste wegen en de hoeveelheid vertraging die deze veroorzaken. Real-time gegevens veranderen echter elk moment. Een verkeersopstopping die nu gaande is, kan met een uur verdwenen zijn. Omdat we geen verouderde real-time data zouden moeten gebruiken, wordt in plaats daarvan tijdsafhankelijke data gebruikt. Dit geeft ons de geschatte eigenschappen van desbetreffende wegen die per dag of dagdeel veranderen, denk aan spitsdrukte en de rust van de daluren.

100% Exacte ETA’s

In de loop der jaren hebben we ons ETA-berekeningsalgoritme sterk verbeterd, we hebben het algoritme zo ontwikkeld dat het makkelijk uitbreidbaar is en we hebben de nauwkeurigheid verbeterd om steeds dichter bij de realiteit te komen.

Daar stoppen we natuurlijk niet… we onderzoeken momenteel hoe we ‘speciale dagen’ kunnen opnemen in onze ETA-berekeningen, dagen waarin de verkeerssituatie afwijkt van de norm. Kerstmis, Koningsdag en periodes zoals de zomervakantie vallen onder deze speciale dagen, omdat ze een grote impact hebben op de verkeersdrukte. Rekening houden met deze afwijkende verkeersinformatie zal de nauwkeurigheid van de aankomsttijden alleen maar verder verbeteren. Hoewel het voorspellen van de toekomst nooit 100% zal lukken, hebben we ons als doel gesteld de realiteit zo goed mogelijk te gaan benaderen.

Deze geavanceerde ETA-berekeningen worden nu overal op ons platform gebruikt; in onze TD-Matrix, in de Control Tower om de planners op de hoogte te stellen van uitzonderingen, op de winkeldisplays van onze Retail klanten en in de ETA-sms-berichten voor consumenten die op hun levering thuis wachten.

Was dit tipje van de sluier niet voldoende en wil je meer weten over de ‘magie’ achter ons product? Neem dan gerust contact met ons op.

Gerret Sanders & Bart Toersche
Software Engineers @ Simacan