シナリオノードバランシングコストの最適化

のOptimization serviceノードバランスを考慮して注文を最適化する機能を提供します。たとえば、買い物のピーク時に高い需要を満たしたい場合、配送コストよりもノードのバランスを優先することができます。

電子商取引の需要は、特にショッピングシーズンのピーク時には毎年高まっています。昨年の休暇期間中、注文が特定の店舗に割り当てられたときに、フルフィルメントのすべての側面が考慮されていなかったため、店舗のバックログが大量に発生しました。

電子商取引ビジネスが成長する一方で、Optimization serviceすべてのノード（店舗と配送センター）を考慮して注文を最適化します。特にピーク時には、配送コストよりもネットワークのバランスと顧客 SLA を優先する必要があります。のOptimization service顧客の期待に応えながら、注文を最適化してサービスにかかるコストを最低限に抑えるのに役立ちます。

既存のノードと配送センターを使用して注文処理を最適化することで、企業はショッピングのピーク時に高い e コマース需要を満たすことができます。バックログを回避するためにビジネスの優先順位を設定することができ、Optimization serviceバックログを回避しながら注文を履行するために各注文を最適化します。

容量コストの計算は次の関数ですCapacityConsumed、

Node
Balancing Values

、Daily Capacity (Processing Plan) 、そして

quantity
(input of Optimizer Call)

船舶ノードで最適化されています。

詳細については、次の定義を参照してください。

次のような構成を想定してみましょう。Store1そしてStore2次のように：

ノード ID	バックログ日数	タイブレーカーコスト	生産能力過剰ペナルティー	容量（処理計画）
Store1	0.9	0.2米ドル	3.5米ドル	1日30ユニット
Store2	1.1	0.2米ドル	3米ドル	1日あたり40ユニット

配送や処理などの他のコストは同じだと考えてみましょう。Store1そしてstore2;これは、容量コストが最適化の決定を左右することを意味します。

閾値に達しない場合

需要のバランスは、タイブレーカーコストに基づいて行われます。計算については以下の表を参照してください。

注文は以下に割り当てられますStore1 、それからStore2 、そして再びStore1しきい値に達するまで。のStore1そしてStore2サイズが似ており、タイブレーカーのコストも同じです。ネットワーク全体で需要が均衡しているネットワークレベルで同じインスタンスを想定します。

注記：バランス調整は、ノードバランス調整カレンダー構成によって制御されます。通常の日のしきい値は 1 日未満に設定でき、休日やピークシーズンには 2 日、3 日、またはそれ以上に設定して、ネットワーク全体で需要のバランスをとる同じ効果を確認できます。

時系列	Store1	Store2
T(1)	1個	1個
T(2)	1個	数量 2
T(3)	数量 2	数量 2
T(4)	数量 2	3個
T(N)	1日の収容能力が低いため、最初に閾値に到達しました	まだ基準値を下回っているかもしれない

T(N)はT(2)より大きく、T(2)はT(1)より大きい。
T 時点では、任意の注文には特定の注文明細に対して 2 つの割り当てがあります。

時系列	Store1	Store2	最適化結果	コメント
T(1)	`CapacityConsumed` = 1 CCU = 0.03333 `CapacityCost` = 0.000222	`CapacityConsumed`= 1 CCU = 0.025 `CapacityCost` = 0.000125	Store2	容量コストに影響するのはタイブレーカーコストのみです。ノードで同じであるため、CCU が駆動要因になります。
T(2)	`CapacityConsumed` = 1 CCU = 0.03333 `CapacityCost` = 0.000222	`CapacityConsumed`= 2 CCU = 0.050 `CapacityCost` = 0.0005	Store1	需要が割り当てられたためStore2 OMSは、CapacityConsumed2としてStore2
T(3)	`CapacityConsumed` = 2 CCU = 0.0666 `CapacityCost` = 0.000222	`CapacityConsumed`= 2 CCU = 0.050 `CapacityCost` = 0.0005	Store2	需要がどのようにバランスしているかを観察してください。この時点で需要は次のように割り当てられました。Store1 。このバランス調整のサイクルは、店舗全体の平均使用率が増加するにつれて継続します。

この需要のバランス調整は、船舶ノードの 1 つがしきい値に達するまで継続されます。

タイブレーカーがStore2たとえば、 0.5 USDの場合、最初の割り当てはStore1完全な利用が同等になるまでStore2料金。このような場合、店舗間の需要配分のパターンは異なります。
詳細については、<> を参照してください。

閾値に達したとき

同じ例で例、CapacityConsumed負荷分散の効果を表すために値が設定されます。この値は、構成されたノードバランシングカレンダー値に基づく実際の需要割り当てを表していない可能性があります。

時系列	Store1	Store2	最適化結果	コメント
T(1)	`CapacityConsumed`= 33 CCU = 1.1 `CapacityCost` = 4.2605	`CapacityConsumed`= 42 CCU = 1.05 `CapacityCost` = 0.055125	Store2	としてStore2閾値を下回っており、Store1閾値を超えた場合、ペナルティはStore1 。
T(2)	`CapacityConsumed`= 65 CCU = 2.2 `CapacityCost` = 8.157	`CapacityConsumed`= 48 CCU = 1.2 `CapacityCost` = 3.372	Store2	どちらも閾値を超えているが、Store1バックログが増えています。

注記：Store1もっているCapacityCostの8.157 USDとの比較4.2605 CCUのUSD 2.2 T(1)とT(2)では、バックログの単位ごとにペナルティが適用されます。