Spectrum Spatial Routing

ある場所から別の場所への移動が直線または直行ルートであることはめったにありません。経路分析は、時間と費用の節約になるとともに、チャンスとリスクの可視化を向上させます。

現在、企業は以下のような高品質のルーティングアルゴリズムを必要としています。

• 配送ネットワークの強化
• 主要なターゲット市場の特定
• 店舗のネットワーク拠点を特定
• 個別ケアおよびネットワークの適切性
• 救急サービスへの距離によって拠点のリスクを評価

移動にかかる費用を最小限に抑えるのと同様に、時間は貴重です。経路最適化は、複数の拠点間の最短経路を特定するのに不可欠です。Spectrum Spatial Routing は、拠点間の最短距離や最速時間を特定することで、配送時間を改善し、燃料を節約して、車両の劣化を軽減します。

実際の移動距離や時間と直線距離の差がかなり大きくなる場合があります。Spectrum Spatial Routing では、実行可能な経路オプションを作成する際、川や山などの物理的障壁と、地方における未発達の輸送ネットワークを考慮します。

複数の拠点を訪問する最も効率的な経路を特定する必要がありますか?または、複数の拠点を訪問するのに複数の車両向けの計画を作成しますか?Spectrum Spatial Routing、API、および Spectrum Routing for Big Data を使用して経路オプションを作成、短時間でテストし、さまざまな移動モードで 2 点間および多点移動方向を計算します。

移動境界は、効率を向上させ、サイトの選定に関する情報を得るのに役立ち、ターゲット市場とサービスの適格性を特定できます。

たとえば、5 分の走行時間の地域または担当区域内に住んでいる潜在顧客は、商業地域に訪れる可能性がより高く、マーケティング活動に相応しい対象となります。

Spectrum Spatial Routing は、移動境界の isoChrone / isoDistance ポリゴンを計算して、移動ネットワークの希望時間または距離内で到達可能な地域を特定します。分析にこのコンテキストを追加することで、市場の対象を絞り、サービスの適格性を判断しながら、効率を向上させ、より的確な意思決定ができるようになります。

担当区域の経路選定を分析するには相当な処理能力が必要です。

拡張分析のためにビジネスデータを管理する場合でも、ミッションクリティカルなビジネスプロセスをサポートする場合でも、Spectrum Routing for Big Data はビッグデータ環境でネイティブに機能します。Spectrum Routing for Big Data を使用することで、ビッグデータ・クラウドネイティブ環境の能力を利用して、迅速で拡張可能なソリューションを提供できます。

Spectrum Routing for Big Data は、Kubernetes および Spark クラスター展開などのコンテナテクノロジーを使用することで、クラウドネイティブ環境をサポートする必要性の増加に応じて、効率的に拡張できます。データが存在する場所でデータが処理されるため、わずかな時間で分散処理環境のメリットを最大限に活用することができます。

また、以下のような担当区域を含んでいる多くの場所を同時にジオエンリッチメントすることで、ビジネスデータにコンテキストを提供できます。

• 複数の走行時間 (1、2、5、10 分の走行時間)
• 走行距離の変数 (1、2、5、10 マイルの走行距離)。

これらの機能を組み合わせることで、ビッグデータを編成、管理、分析、および可視化し、実用的なインサイトを得ることができます。