Get in touch

By clicking the button below, you're agreeing with our privacy policy.
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.

Solusi Traveling Salesman Problem untuk Pengiriman dan Sales

Solusi Traveling Salesman Problem untuk Pengiriman dan Sales

Menentukan rute paling efisien untuk mencapai banyak titik kunjungan adalah sebuah tantangan. Akan ada ratusan opsi yang muncul dari ratusan variabel yang digunakan.

Misalnya, untuk mencapai 15 titik saja bisa terdapat 87 miliar posibilitas ritase.

Hal ini lah yang disebut dengan traveling salesman problem (TSP).

Dan hal ini bisa menambah biaya operasional pengiriman, sales, teknisi dan pekerja lapangan lainnya apabila tidak dimitigasi.

Untuk memitigasi TSP, Anda harus memiliki algoritma yang andal dan kemampuan komputasi yang tinggi.

Apabila Anda tidak ingin berinvestasi di ahli matematika dan teknik untuk membuat solusi internal, Anda butuh vendor yang bisa menyelesaikan TSP untuk Anda.

Di artikel ini, kita akan mempelajari apa yang membuat TSP sulit dan bagaimana bisnis dapat menggunakan aplikasi seperti MileApp untuk memitigasi TSP, mengurangi jarak tempuh, dan menambah efisiensi transportasi.

Apa itu Traveling Salesman Problem?

Traveling salesman problem (TSP) adalah sebuah masalah yang mempertanyakan: apabila ada sejumlah titik kunjungan dengan sekian jarak tempuh di antaranya, mana kah rute paling singkat untuk mengunjungi semua titik dan kembali ke titik awal?

Contoh Traveling Salesman Problem
Contoh ilustrasi Traveling Salesman Problem di wilayah Jakarta dan Tangerang

Puluhan tahun TSP menjadi tantangan bagi bisnis yang bertumpu dengan perencanaan rute seperti pengiriman, sales kanvas, sales lapangan, dan teknisi lapangan.

Apabila hanya 5-10 titik, mungkin perencanaan terasa sangat mudah.

Tetapi apabila titik mencapai ribuan per hari, kompleksitasnya menjadi ribuan kali lebih tinggi. Dengan banyaknya permutasi rute potensial untuk masing-masing titik, mengidentifikas rute yang paling efisien menjadi sangat sulit.

Ini adalah gambaran posibilitas rute jika direncanakan untuk semua kota dengan populasi >500:

Sumber: https://www.quantamagazine.org/computer-scientists-find-new-shortcuts-to-traveling-salesman-problem-20130129/

Mengapa Traveling Salesman Problem Masih Sulit Dipecahkan di 2023?

Ahli matematika, Karl Menger, menemukan TSP di 1930. Sejak saat itu, banyak solusi dan algoritma lahir dengan harapan menuntaskan TSP. Tetapi semua terhadang oleh masalah skala. Hanya dengan tambahan satu titik kunjungan sales saja, jumlah posibilitas rute bertambah secara eksponensial.

Dan pada kenyataannya, perencanaan rute pengiriman di 2023 lebih dari sejumlah titik pengantaran. Di dalamnya, ada banyak faktor-faktor yang harus diperhitungkan.

Berikut adalah alasan mengapa perencanaan rute paling efisien dalam aplikasi bisnis lebih sulit:

Bukan hanya jumlah kunjungan dan jarak

Rute operasional bisnis tidak sesimpel daftar alamat.

Perencanaan rute sales lapangan, kurir pengiriman, dan teknisi harus mempertimbangkan banyak variabel seperti waktu operasional, kapasitas kendaraan, beban kerja, dan banyak lainnya.

Waktu operasional dan jadwal meeting sales

Bagaimana jika kurir pengiriman dan tim sales memiliki kunjungan dan meeting yang sudah terjadwal? Artinya, tidak bisa hanya mempertimbangkan jarak, Anda juga harus mempertimbangkan kapan pekerja lapangan mencapai masing-masing tujuannya.

Masalah ini meningkatkan level kompleksistas dan menjadi sebuah tantangan yang sangat sulit untuk diselesaikan secara manual.

Permasalah ini juga dikenal sebagai Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW)

Penyesuaian kapasitas dan tipe kendaraan

Untuk pengiriman, masing-masing paket harus ditangani secara hati-hati: mulai dari pendinginan hingga cara penanganan.

Kapasitas kendaraan juga harus dipertimbangkan.

Untuk itu, agar bisa membuat rute yang sesuai dengan spesifikasi masing-masing paket, Anda harus mempertimbangkan tipe (seperti truk pendingin, tangki, dll) dan ukuran ( van, CDD, dll).

Masalah ini dikenal juga sebagai Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP).

Perencanaan rute efisien dengan pickup dan delivery

Jika bisnis Anda melayani pengiriman materi recycle dan reusable, kemungkinan mereka juga melayanai reverse logistics.

Untuk memaksimalkan efisiensi dalam operasi bisnis, Anda harus mengintegrasikan layanan pickup dan delivery ke dalam satu rute.

Hal ini menambah dimensi kompleksitas yang kebanyakan aplikasi optimisasi rute belum bisa pecahkan.

Masalah ini juga disebut dengan Pickup and Delivery Vehicle Routing Problem (PDVRP).

Bagaimana MileApp memitigasi Traveling Salesman Problem

Sebagai penyedia aplikasi optimisasi rute, MileApp didesain untuk membantu bisnis menyelesaikan TSP.

MileApp dilengkapi dengan fitur-fitur yang tidak hanya menyelesaikan masalah jarak dan titik pengiriman tetapi juga faktor-faktor lain seperti VRPTW, CVRP, dan PDVRP.

Berikut adalah fitur-fitur MileApp:

  • Optimisasi rute
  • Parameter:¬†
  • Jarak
  • Kecepatan
  • Waktu operasional (jam kerja & jam buka/tutup)
  • Kapasitas
  • Return-to-hub
  • Multi-trip
  • All-vehicle
  • Clustering
  • Out-of-town
  • Pelacakan real-time
  • Aplikasi mobile

Tertarik untuk menyelesaikan Traveling Salesman Problem dan efisiensikan bisnis Anda? Daftar gratis di mile.app/signup

Baca juga: https://mile.app/blog/route-optimization-panduan-lengkap-dan-terkini-tahun-2022