基于XGBoost的卷烟送货时间预测仿真模型研究

为节约路线更改所花费的时间、降低路线调整工作量、提高客户服务满意度。提出了一种用于估计卷烟送货时间的仿真模型,该模型基于离散事件系统仿真法,以湖北省十堰市烟草公司配送任务为例,通过XGBoost机器学习模型进行送货时间预测仿真验证。实验结果显示论文设计的学习模型在配送路线整体时间的预测上可以实现92.11%的准确率,在客户的预计送达时间预测上准确率高于80%,预计送达时间预测误差小于半小时。通过实际案例验证了模型的科学性、准确性和有效性,为卷烟物流路线的动态改变提供了一个有效解决方案和实用辅助工具。

卷烟送货服务标准化研究

卷烟零售客户是烟草企业的战略性资源,通过客户关系管理可以改善客我关系。客户分类是客户关系管理的前提,也是合理利用企业资源的依据,本文按照国家局提出为客户提供多样化服务的要求,针对烟草行业卷烟配送客户分类粗放的现状,运用客户关系理论提出了卷烟配送客户分类的必要性和重要性,并结合重庆山区卷烟配送实际情况,分析了卷烟配送客户分类现状,提出了配送客户新的分类方法,并建立了与之对应的卷烟配送服务内容和标准。

卷烟终端送货服务质量的“一筛二判三锁定”智能监管技术

卷烟终端送货服务监管是我国烟草行业专卖体制下的关键监管环节之一,对于提高服务质量、规范卷烟零售市场有重要意义。本文从时间节点、经纬度坐标、图像记录三个维度介绍了针对送货服务的“一筛二判三锁定”智能监管技术,形成了卷烟终端送货服务的管理闭环。目前,本文介绍的技术及其形成的系统已经在Z省各地得到了广泛的实际应用。

新常态下烟草旺季送货流程改善及相关应对机制

在分析烟草旺季送货存在的主要问题基础上,春节前卷烟销售“爆发性”增长将是全省行业的新常态,在收集物流送货量及运力、工作量、人员、线路情况等数据基础上,对数据进行系统分析,提出通过“五项机制建设”,探索在卷烟分拣相对延迟下,建立从统筹领导、分拣线路编排、中转运输、人员保障、送货到户的快速响应机制,满足新常态下的卷烟旺季送货需要。