Rebalance-Empfehlungen

Das Rebalance-Empfehlungssystem liegt unter Dashboard > Operations > Rebalance. Es verwandelt die Nachfrageprognose in eine sortierte Liste von Vorschlägen der Form "Bewege N Fahrzeuge von Hex A nach Hex B bis T", jeweils mit einer Dollar-Mehrertragsschätzung.

Diese Seite ist nur verfügbar, wenn ai_ops_tier im Subaccount auf pro oder enterprise gesetzt ist.

Aufbau einer Karte

Jede Karte repräsentiert eine empfohlene Bewegung:

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|  Move 3 ES400B from hex 89283082c1bffff      |
|  to hex 8928308347bffff by 16:00             |
|                                              |
|  Projected lift: $42.50                      |
|  Confidence: 78%                             |
|  Distance: 1.2 mi                            |
|                                              |
|  [ Accept ]  [ Snooze ]  [ Dismiss ]         |
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Wie der erwartete Mehrertrag berechnet wird

Das Empfehlungssystem nutzt geschlossene Mathematik auf Basis der Prognosen, kein separates Modell. Für jedes Kandidatenpaar:

projected_lift_usd =
    (destination_gain - source_loss) * avg_fare
  - distance_miles * tech_cost_per_mile_usd

• destination_gain — zusätzliche Fahrten am Zielhex, wenn Sie n Fahrzeuge hinzufügen.
• source_loss — Fahrten, die wir am Quellhex verlieren würden, wenn diese n entfernt werden.
• avg_fare — rollender 30-Tage-Durchschnittsfahrpreis des Subaccounts.
• tech_cost_per_mile_usd — Subaccount-Einstellung (Standard 0.50). Einstellbar; siehe Feature-Flags und Stufen.

Wird die Rechnung negativ (die Bewegung würde mehr kosten als sie einbringt), wird die Empfehlung nie erzeugt.

Wie Kandidaten ausgewählt werden

Einmal pro Stunde:

1. Holt das Empfehlungssystem die 4-Stunden-Horizont-Prognose für jede Hex-Zelle.
2. Vergleicht die Prognose mit dem aktuellen Bestand (Fahrzeuge mit availability_status='available' und Batterie über rebalance_battery_floor).
3. Wählt unterversorgte Zellen nach Lückengröße sortiert.
4. Findet für jede die nächste überversorgte Zelle, die Fahrzeuge abgeben kann.
5. Bewertet sie und schreibt die Top-N als rebalance_recommendations mit Status open.

Der Cron markiert auch abgelaufene Empfehlungen als Grabsteine (status='expired') — er löscht sie nicht, damit Sie historische Bestätigungsraten messen können.

Auf eine Karte reagieren

Jede Karte hat drei Buttons:

• Accept — markiert die Empfehlung als accepted und reiht die Bewegung in die Standard-Technikerwarteschlange ein. Bei Enterprise-Tier integriert der nächste Routen-Solver-Lauf akzeptierte Empfehlungen als Stopps.
• Snooze — markiert die Empfehlung als snoozed und schiebt das Ablaufdatum um +2 Stunden. Verwenden Sie das, wenn eine Bewegung gut ist, Sie aber gerade nicht reagieren können.
• Dismiss — markiert die Empfehlung als dismissed mit dem aktuellen Zeitstempel. Sie bleibt in der Datenbank, damit das Modell daraus lernt, verschwindet aber aus der aktiven Warteschlange.

Jede Bestätigung (accepted, dismissed, snoozed) fließt in die Trainingsdaten für das nächste nächtliche Retraining zurück. Je ehrlicher Sie mit Dismiss umgehen, desto besser wird das Modell darin, Bewegungen vorzuschlagen, die Sie tatsächlich akzeptieren.

Sortierung und Filterung

Die Seite sortiert standardmäßig nach projected lift (absteigend). Sie können neu sortieren nach:

• Fahrzeuganzahl
• Distanz (kürzeste zuerst — nützlich, wenn ein Techniker bereits in der Nähe ist)
• Konfidenz

Der Status-Filter steht standardmäßig auf open. Schalten Sie auf accepted, dismissed, snoozed oder expired, um die Historie zu sehen.

Top-3-Widget

Für einen schnelleren Überblick zeigt das Operations-Dashboard unter /dashboard/operations ein RebalanceTop3Widget mit den drei ertragreichsten offenen Empfehlungen. Jede Karte verlinkt auf die vollständige Empfehlungsseite.

Sehen Sie das Widget auf Ihrem Dashboard nicht, ist die Komponente exportiert, aber muss möglicherweise noch in die Seite eingebunden werden. Schreiben Sie an den Support, wenn Sie es ergänzt haben möchten.

Deduplikation

Das Empfehlungssystem erzeugt keine neue offene Empfehlung für dasselbe (source_h3, destination_h3)-Paar, wenn bereits eine offen ist. Das verhindert ein Überlaufen der Warteschlange, wenn eine Zelle stundenlang chronisch unterversorgt ist.

Was Dismiss dem Modell beibringt

Dismissals sind ein Signal. Ein Muster von Dismissals für ein bestimmtes Zielhex sagt dem Modell, dass die Mehrertragsschätzungen in diese Richtung unzuverlässig sind — vielleicht gibt es ein Genehmigungsproblem, eine gesperrte Straße oder eine Halteverbotszone, die das System nicht kennt. Das nächtliche Retraining gewichtet Features wie die jüngste Bestätigungsrate pro Ziel, sodass Dismissals Ihres Teams das System tatsächlich tunen.

Verwandt

• Nachfragekarte — der Layer, der diese Empfehlungen speist.
• Techniker-Routen — wie akzeptierte Empfehlungen in die Route eines Technikers münden.
• Feature-Flags und Stufen — tech_cost_per_mile_usd, rebalance_battery_floor und Stufenanforderungen.