Nếu nhìn trên bản đồ, bài toán điều phối tài xế có vẻ khá đơn giản: khách hàng đứng tại một điểm, hai tài xế đều cách khách khoảng 500m. Vậy hệ thống sẽ chọn ai?
Câu trả lời có thể không đơn giản như bạn nghĩ. Trong các nền tảng đặt xe, khoảng cách trên bản đồ chỉ là một trong nhiều yếu tố được sử dụng để quyết định phương tiện nào có khả năng tiếp cận khách hàng tốt nhất.
Bởi trên thực tế, hai tài xế có thể cùng cách khách 500m nhưng thời gian để đến điểm đón lại hoàn toàn khác nhau. 500m trên bản đồ không đồng nghĩa với 500m di chuyển thực tế.
Hãy thử hình dung một tình huống:
Khách hàng đang chờ tại một điểm P. Hệ thống xác định có hai tài xế đang ở gần đó:
Nếu chỉ nhìn vào khoảng cách đường thẳng hoặc khoảng cách hiển thị giữa hai điểm trên bản đồ, A và B gần như tương đương.
Nhưng nếu đặt câu hỏi: “Ai có thể đến đón khách nhanh hơn?”, kết quả có thể hoàn toàn khác. Tài xế B nhiều khả năng sẽ là lựa chọn phù hợp hơn vì tuyến đường tiếp cận điểm đón thuận lợi hơn.
Đây chính là điểm khác biệt giữa việc “tìm tài xế gần nhất” và “tìm tài xế có khả năng tiếp cận khách nhanh nhất”.
Đối với nền tảng đặt xe, mục tiêu cuối cùng không phải đơn giản là tìm ra phương tiện có khoảng cách nhỏ nhất. Điều quan trọng hơn là dự đoán được khả năng tiếp cận điểm đón trong điều kiện giao thông thực tế.
Để làm được điều đó, hệ thống có thể cần đánh giá đồng thời nhiều yếu tố sau:
Hai tài xế có thể ở cùng khoảng cách với khách nhưng đang di chuyển theo hai hướng khác nhau. Một tài xế đang đi đúng hướng đến điểm đón sẽ có lợi thế lớn hơn so với tài xế phải đổi hướng, quay đầu hoặc đi vòng.
Vì vậy, dữ liệu về vị trí không nên được xem xét độc lập mà cần kết hợp với hướng và tuyến đường di chuyển.
Đường một chiều, dải phân cách, cầu vượt, đường cấm rẽ hoặc những đoạn đường không thể tiếp cận trực tiếp đều có thể khiến khoảng cách thực tế lớn hơn rất nhiều so với khoảng cách nhìn thấy trên bản đồ.
Ví dụ, hai điểm chỉ cách nhau 300 - 500m theo đường thẳng nhưng phương tiện có thể phải di chuyển hơn 1km mới đến được điểm còn lại. Nếu hệ thống chỉ sử dụng khoảng cách giữa hai tọa độ, kết quả điều phối có thể không phản ánh đúng khả năng tiếp cận thực tế.
Không phải vị trí nào trên bản đồ cũng có thể trở thành điểm đón thuận tiện. Một số khu vực có thể có lối vào riêng, đường cấm dừng đỗ, đường một chiều hoặc điểm đón nằm ở phía đối diện của một tuyến đường lớn.
Do đó, bài toán không chỉ là “tài xế đang ở đâu?” mà còn là “từ vị trí hiện tại, tài xế có thể tiếp cận điểm đón bằng cách nào?”
Một tuyến đường ngắn hơn chưa chắc là tuyến đường nhanh hơn. Nếu tuyến đường đó đang ùn tắc, thời gian tiếp cận có thể dài hơn đáng kể so với một tuyến đường khác có khoảng cách xa hơn nhưng giao thông thông thoáng.
Đây là lý do dữ liệu giao thông theo thời gian thực có thể đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống điều phối tài xế.
Cuối cùng, yếu tố doanh nghiệp và khách hàng thực sự quan tâm thường không phải là con số “500m”, mà là “tài xế mất bao lâu để đến điểm đón?”
Khi hệ thống có thể ước tính thời gian di chuyển dựa trên mạng lưới đường, hướng di chuyển và tình trạng giao thông, logic điều phối có thể được xây dựng sát với thực tế hơn.
Để xây dựng logic điều phối dựa trên khả năng tiếp cận thực tế, doanh nghiệp cần nhiều hơn một bản đồ hiển thị vị trí tài xế. Lúc này, hệ thống cần có khả năng xử lý và kết hợp nhiều loại API khác nhau để:
Việc này giúp xác định tuyến đường tối ưu giữa vị trí tài xế và điểm đón thay vì chỉ tính khoảng cách đường thẳng. Từ đó, hệ thống có thể biết tài xế cần di chuyển theo tuyến nào, quãng đường bao nhiêu và thời gian dự kiến ra sao. Đây là cơ sở quan trọng để đánh giá khả năng tiếp cận điểm đón.
Trong một ứng dụng đặt xe, hệ thống có thể phải đánh giá hàng chục hoặc hàng trăm tài xế đang ở gần khách. Thay vì tính toán từng cặp vị trí một cách riêng lẻ, doanh nghiệp phải xử lý bài toán khoảng cách và thời gian di chuyển giữa nhiều điểm.
Nếu hệ thống chỉ sử dụng dữ liệu bản đồ tĩnh, thời gian dự kiến có thể không phản ánh đúng điều kiện giao thông tại thời điểm đặt xe.
Đó cũng là lúc hệ thống cần cung cấp thông tin về tình trạng giao thông trên các tuyến đường, nhằm giúp doanh nghiệp có thêm dữ liệu để đánh giá khả năng di chuyển trong điều kiện thực tế.
Để xây dựng hệ thống điều phối hiệu quả, doanh nghiệp cần một nền tảng bản đồ không chỉ cung cấp dữ liệu vị trí mà còn hỗ trợ các bài toán định tuyến, tính toán thời gian và phân tích giao thông.
Với VIETMAP Maps API, các bài toán trên có thể được hỗ trợ thông qua Routing, Matrix và Traffic Jam:
Khi kết hợp các dữ liệu này, doanh nghiệp có thể:
Đặc biệt, với dữ liệu bản đồ được xây dựng và cập nhật cho thị trường Việt Nam, VIETMAP Maps API giúp doanh nghiệp có thêm cơ sở để xử lý các đặc thù về mạng lưới đường, địa chỉ, giao thông và khả năng tiếp cận trong thực tế.
Nếu doanh nghiệp bạn đang xây dựng ứng dụng đặt xe, giao hàng hoặc hệ thống điều phối đội xe, liên hệ VIETMAP SOLUTIONS để tìm hiểu giải pháp Maps API phù hợp với bài toán vận hành của doanh nghiệp.
Chia sẻ bài viết này
Công cụ và chiến lược mà chúng tôi có để giúp doanh nghiệp phát triển.
Khám phá 5 bài toán vận hành đội xe và cách Fleetwork hỗ trợ doanh nghiệp lập kế hoạch, tối ưu tuyến, theo dõi hành trình và quản lý tập trung trên một hệ thống.
Với người mua hàng online, hành trình đặt hàng đôi khi chỉ diễn ra trong vài phút, từ chọn sản phẩm, nhập địa chỉ, đến nhấn “đặt hàng” và chờ đơn hàng được giao đến. Nhưng với doanh nghiệp E-commerce, click ấy lại là điểm bắt đầu của một chuỗi xử lý phức tạp phía sau. Vậy Maps API có thể tham gia vào hành trình đơn hàng như thế nào?
Khi hàng trăm đơn hàng cùng xuất hiện trong một ngày, việc lập kế hoạch đội xe và xử lý hàng trăm điểm giao nhận bằng phương pháp thủ công nhanh chóng trở thành một bài toán phức tạp. Cùng khám phá cách Fleetwork đơn giản hóa bài toán lập kế hoạch hàng trăm chuyến xe ngay!
Chúng tôi sử dụng cookie để đảm bảo bạn có trải nghiệm tốt nhất trên trang web của chúng tôi. Để biết thêm chi tiết về cách chúng tôi sử dụng cookie, vui lòng tham khảo chính sách cookie của chúng tôi.
Bằng cách nhấn 'Chấp Nhận', bạn đồng ý với việc chúng tôi sử dụng cookie.