Před nasazením Tashi se přeprava seniorů plánovala pomocí Google map pro čtyři vlastní auta a 20–25 aut smluvních přepravců. Dispečeři tvořili plán od úterý do čtvrtka a celý pátek rozesílali e-maily s instrukcemi řidičům.
Nasazení Tashi plánování rapidně zrychlilo, nezbavilo je ale starého problému.
Cestující z různých míst v autě trávili zbytečně dlouhou dobu. Čím lépe vycházel plán senior taxi ekonomicky, tím déle kličkovali babičky krajinou, než je naprosto optimální trasa přivedla do cíle. Pobyt v autě se tak protahoval někdy až na sedm hodin.
Do výpočtu trasy jsme proto přidali parametr maximální možné doby strávené ve vozidle. Konstantní hodnota by pro trasy různé délky nedávala smysl. Navrhli jsme tedy koeficient, který stanovil, oč déle může trvat jízda z bodu A do bodu B oproti přímému spojení. Po dohodě s klientem jsme ho vyčíslili na 1,7 jako kompromis mezi pohodlím cestujících a ekonomickou udržitelností.
Podmínka maximální doby na cestě není užitečná jen v přepravě lidí, ale i řady komodit, živých zvířat nebo laboratorních vzorků. S parametrem se navíc dá efektivně pracovat.
Když přivřete oko nad pohodlím cestujících, dokážete navrhnout levnější trasy a ušetříte peníze. Zkrácenou jízdní dobu můžete prodat jako prémiovou službu.
Otázka doby strávené ve vozidle se samozřejmě netýká jen lidí. Klíčovou roli hraje při převozu laboratorních vzorků nebo rozvozu jídel. Představa lasagní bloumajících krajem není úplně gustiózní.
Případ společnosti Sanatoriums ukazuje, jak individuální zadání klientů přispívají k užitné hodnotě našich aplikací. Málokdy jsou požadavky na optimalizaci přepravy natolik unikátní, aby nové, specifické řešení nemohlo prospět i dalším uživatelům. To je důvod, proč individuálním zadáním tak ochotně vycházíme vstříc. Považujeme je za výbornou zpětnou vazbu a inspiraci zároveň.
