SaaS起源于60年代的Mainframe、80年代的C/S、從ASP模式演變而來的SaaS。1984年，Sun公司的聯(lián)合創(chuàng)始人JohnGage說出了"網(wǎng)絡就是計算機"的名言，用于描述分布式計算技術帶來的新世界。而進入90年代后，經(jīng)濟進入全球化，信息技術得以高速的發(fā)展，隨著企業(yè)規(guī)模的擴大與信息技術的發(fā)展，很多采用分散式運算模式的企業(yè)突然發(fā)現(xiàn)，其服務器的數(shù)量已經(jīng)到了令人吃驚的地步，由此帶來的是，復雜的管理模式、運算營運成本失控、關鍵型應用無法實現(xiàn)，因而迫使他們用大型機實現(xiàn)服務器的再集中。這就是***的SAAS(軟件即服務)。在這個時代，在國際上SAAS提供商Salesforce是創(chuàng)建于1999年3月的一家客戶關系管理(CRM)軟件服務提供商，Salesforce有譯作軟件營銷**或軟營，是全球按需CRM解決方案的***。致力于向客戶提供以CRM為**的產(chǎn)品、服務和解決方案，為客戶創(chuàng)造長期的價值和潛在的增長。2010年12月，BrivoSystems宣布Raleigh警察局(RPD)將繼續(xù)在更多派出所和其它地方部署其軟件即服務(SaaS)。隨著系統(tǒng)的擴展，超過900名的RPD成員、分銷商和其他工作人員使用Brivo系統(tǒng)管理訪問，涵蓋14個地點的，59多扇門，這其中包括了他們新**和北區(qū)建筑物。saas的行業(yè)分類，有制造業(yè)、有農(nóng)業(yè)、有工業(yè)。浙江蛋糕配送SaaS平臺

評價一個SaaS提供商還要看用戶的支持度，也許有些供應商的設備看起來是豪華的，但是卻可能是華而不實的并不中用，尤其是可能會很薄弱的售后支持，雖然在某些情況下，熟練的服務人員和專業(yè)的前列的技術支持可能與其高昂的價格相比并不值得。"這實際上取決于公司想要什么，"IronMountain公司DigitalRecordCenterforImages服務的總經(jīng)理TomMeyer認為，"一些供應商并不具備高度安全的內(nèi)容管理系統(tǒng)，所以他們提供的在線存儲空間價格低廉而且簡單易行，但是這確實可能會被罰款的。"很清楚的一件事是，安全應該是供應商在選擇SaaS標準之前就應考慮的問題并且應該一直放在**位置，這些在線服務提供商的一個重要的工作就是如何保持其數(shù)據(jù)的安全，并且確保保護這些數(shù)據(jù)的保障系統(tǒng)的安全，以免使其遭受災難。"小型企業(yè)的擁有者應該問問供應商如何存儲他們的數(shù)據(jù)，"Smith認為，"一個好的供應商應該有多個鏡像數(shù)據(jù)中心，這也就意味著客戶端的數(shù)據(jù)備份在多個地點和多個時間內(nèi)總是可以用的。"SaaS廠商利用各種方式來保障他們的數(shù)據(jù)，他們其中的一些喜歡使用提供了數(shù)據(jù)加密功能的磁盤陣列，另外一些供應商的方法更加機械化，他們將數(shù)據(jù)存放在一個大的倉庫中，并給予起一個孤立但是安全的位置。南通自配送SaaS云平臺什么是saas？軟件即服務的意思。

既然存在這么多的問題，那么做區(qū)域規(guī)劃項目就變得非常有必要。那么，什么是好的區(qū)域規(guī)劃方案？基于統(tǒng)計分析的優(yōu)化目標設定。多目標優(yōu)化問題優(yōu)化的三要素是：目標、約束、決策變量。***點，首先要確定優(yōu)化目標。在很多比較穩(wěn)定或者傳統(tǒng)的業(yè)務場景中，目標非常確定。而在區(qū)域規(guī)劃這個場景中，怎么定義優(yōu)化目標呢？首先，我們要思考的是區(qū)域規(guī)劃主要影響的是什么。從剛才幾類問題的分析可以發(fā)現(xiàn)，影響的主要是騎手的順路性、空駛率，也就是騎手平均為每一單付出的路程成本。所以，我們將問題的業(yè)務目標定為優(yōu)化騎手的單均行駛距離?；诂F(xiàn)有的大量區(qū)域和站點積累的數(shù)據(jù)，做大量的統(tǒng)計分析后，可以定義出這樣幾個指標：商家聚合度、訂單的聚合度、訂單重心和商家重心的偏離程度。數(shù)據(jù)分析結果說明，這幾個指標和單均行駛距離的相關性很強。經(jīng)過這一層的建模轉化，問題明確為優(yōu)化這三個指標。第二點，需要梳理業(yè)務約束。在這方面，我們花費了大量的時間和精力。比如：區(qū)域單量有上限和下限。區(qū)域之間不能有重合，不能有商家歸多個區(qū)域負責。所有的AOI不能有遺漏，都要被某個區(qū)域覆蓋到，不能出現(xiàn)商家沒有站點的服務。

外賣配送是一個典型的O2O場景。既有線上的業(yè)務，也有線下的復雜運營。配送連接訂單需求和運力供給。為了達到需求和供給的平衡，不僅要在線下運營商家、運營騎手，還要在線上將這些需求和運力供給做合理的配置，其目的是提高整體的效率。只有將配送效率比較大化，才能帶來良好的顧客體驗，實現(xiàn)較低的配送成本。而做資源優(yōu)化配置的過程，實際上是有分層的。根據(jù)我們的理解，可以分為三層：基礎層是結構優(yōu)化，它直接決定了配送系統(tǒng)效率的上限。這種基礎結構的優(yōu)化，周期比較長，頻率比較低，包括配送網(wǎng)絡規(guī)劃、運力結構規(guī)劃等等。中間層是市場調節(jié)，相對來說是中短期的，主要通過定價或者營銷手段，使供需達到一個相對理想的平衡狀態(tài)。再上層是實時匹配，通過調度做實時的資源比較好匹配。實時匹配的頻率是比較高的，決策的周期也**短。saas系統(tǒng)是什么？運營saas軟件的平臺，SaaS 應用軟件有0費、付費和增值三種模式。

智能騎手排班業(yè)務背景這是隨著外賣配送的營業(yè)時間越來越長而衍生出的一個項目。早期，外賣只服務午高峰到晚高峰，后來大家慢慢可以點夜宵、點早餐。到如今，很多配送站點已經(jīng)提供了24小時服務。但是，騎手不可能全天24小時開工，勞動法對每天的工作時長也有規(guī)定，所以這一項目勢在必行。另外，外賣配送場景的訂單“峰谷效應”非常明顯。上圖是一個實際的進單曲線?？梢钥吹饺?4小時內(nèi)，午晚高峰兩個時段單量非常高，而閑時和夜宵相對來說單量又少一些。因此，系統(tǒng)也沒辦法把***24小時根據(jù)每個人的工作時長做平均切分，也需要進行排班。對于排班，存在兩類方案的選型問題。很多業(yè)務的排班是基于人的維度，好處是配置的粒度非常精細，每個人的工作時段都是個性化的，可以考慮到每個人的訴求。但是，在配送場景的缺點也顯而易見。如果站長需要為每個人去規(guī)劃工作時段，其難度可想而知，也很難保證分配的公平性。送道配送saas系統(tǒng)適合西貝這樣的自配送公司，管理外賣訂單和外賣騎手。安徽蛋糕配送SaaS服務

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下面是一個實際案例，我們用算法把一個城市做了重新的區(qū)域規(guī)劃。當然，這里必須要強調的是，在這個過程中，人工介入還是非常必要的。對于一些算法很難處理好的邊角場景，需要人工進行微調，使整個規(guī)劃方案更加合理。中間的圖是算法規(guī)劃的結果。經(jīng)過試點后，測試城市整體的單均行駛距離下降了5%，平均每一單騎手的行駛距離節(jié)省超過100米?？梢韵胂笠幌?，在這么龐大的單量規(guī)模下，每單平均減少100米，總節(jié)省的路程、節(jié)省的電瓶車電量，都是一個非?？捎^的數(shù)字。更重要的是，可以讓騎手自己明顯感覺到自己的效率得到了提升。浙江蛋糕配送SaaS平臺

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