#Q1物流企業(yè)為什么需要從“人腦排線”轉(zhuǎn)向“智能排線”?
傳統(tǒng)排線的缺陷遠不止“依賴人工經(jīng)驗”，其本質(zhì)是缺乏對復(fù)雜約束的量化能力與動態(tài)響應(yīng)機制，難以應(yīng)對規(guī)?；c復(fù)雜化的雙重挑戰(zhàn)：
1.效率瓶頸：訂單、庫存、車輛數(shù)據(jù)分散在ERP、TMS等多個系統(tǒng)，盡管部分企業(yè)已有部署，但因數(shù)據(jù)分散易存在數(shù)據(jù)孤島情況，數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，排單時仍需要人工排查梳理，效率低且易出錯;
2.局部最優(yōu)陷阱：面對大規(guī)模訂單，人工無法窮舉所有組合，僅能基于有限變量做局部優(yōu)化，難以全局考量庫存、路線、車型等數(shù)十個變量，且依賴調(diào)度人員對班線的熟悉程度，易導(dǎo)致“拆單混亂”“空駛率高”，致使資源浪費;
3.可擴展性差：傳統(tǒng)排線高度依賴人工經(jīng)驗，但人工經(jīng)驗難以提煉為可量化規(guī)則，單個成熟排單邏輯無法快速復(fù)制至新業(yè)務(wù)、新線路。每拓展一次新場景，需重新經(jīng)歷數(shù)周試錯周期，規(guī)?；时粐?yán)重制約。
智能排線不是簡單的工具替代，而是將“人腦經(jīng)驗”升級為“企業(yè)數(shù)字資產(chǎn)”，將人工經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為可量化、可迭代的規(guī)則，破解“效率天花板”與“成本黑洞”的雙重困局，具備應(yīng)對新場景的可擴展性，實現(xiàn)持續(xù)最優(yōu)。
1.效率與資源的最優(yōu)配置：
業(yè)務(wù)流程優(yōu)化：整合多系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實時生成排單方案，減少人工干預(yù)，提升排單效率
資源利用率最大化：通過動態(tài)平衡車輛載重、路線密度、客戶時效，提升車輛滿載率
2.動態(tài)響應(yīng)與敏捷性躍遷
系統(tǒng)秒級響應(yīng)并生成新方案，客戶履約準(zhǔn)時率直線提升
3.數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)長期價值：
人腦經(jīng)驗量化，實現(xiàn)長期價值沉淀
#Q2智能排線如何基于兩種不同的業(yè)務(wù)模式實現(xiàn)“雙輪驅(qū)動”?
智能排線具備兩個核心使用場景，其一是多車多訂單情況下，如何對海量訂單做全局最優(yōu)分配;其二是一車多卸的精細化路徑規(guī)劃，這兩種場景都需要差異化算法設(shè)計：
1.多車多訂單的全局最優(yōu)分配
適用場景：訂單量較大，需將多個訂單拆解后分配至多輛車，大幅降低車輛空駛率
可實現(xiàn)：1.同時考慮車輛載重、庫齡、客戶分級等70+約束，實現(xiàn)全局優(yōu)化
2.基于在線優(yōu)化實現(xiàn)2分鐘內(nèi)方案刷新，實現(xiàn)動態(tài)插單
2.一車多卸的精細化路徑規(guī)劃
適用場景：單輛貨車需配送多個卸貨點，優(yōu)化路線順序與裝載策略，縮短單趟配送時長。
可實現(xiàn)：解決站點配送次序問題，用戶可動態(tài)平衡車輛載重、路線密度、客戶時效，支持“裝貨連續(xù)、卸貨分散”等復(fù)雜裝卸策略，優(yōu)化多裝多卸路線
#Q3智能排線如何在不同行業(yè)的復(fù)雜物流場景中實現(xiàn)精準(zhǔn)適配?
1.從業(yè)務(wù)方面來說：
基本上所有的物流場景，都能抽象成 ：什么【車輛/型】以什么【次序】在什么【時間】到達哪個【站點】完成什么動作【裝/卸】什么【貨物類型】多少【貨量】停留多長【時間】是否考慮【返程】的問題。
2.從運籌優(yōu)化(解決方案)視角上來說：
以上問題可以用目標(biāo)函數(shù)+約束項進行定義。
整體的目標(biāo)函數(shù)，可以看作是不同方向上懲罰函數(shù)的組合。站點未配送的懲罰，選擇不同路徑的懲罰，車輛不均衡的懲罰，未達到最低限制的懲罰等。對懲罰值的靈活配置，可求解出符合期望的路線。
客戶的硬性要求使用約束項控制。像車輛上的容量(體積、重量、貨箱數(shù))、最大運行里程/時間、區(qū)域限制、最大拼點、裝載的貨物類型等;門店上的時間窗口、車型要求、配送次序等;倉庫上的垛口等。
我們只需要解決上面描述的問題，基本就解決了物流場景中的大多數(shù)問題。然而對于不同行業(yè)、甚至不同客戶都有自己個性化的場景。對于個性化的場景，我們會根據(jù)具體的場景增加約束或者修改目標(biāo)函數(shù)，再使用前置或者后置算法使其可以用標(biāo)準(zhǔn)的算法解決。
以下為某快消和藥品企業(yè)的具體案例：
1.某快消物流企業(yè)：
復(fù)雜場景：
人工調(diào)度模式對人的依賴性強且存在誤差，當(dāng)貨量大，門店多時，排線時間周期長，難以100%合理安排裝載的貨物;
原有調(diào)度模式無法適應(yīng)門店擴張速度，其貨主穩(wěn)定保持每年新增數(shù)千家門店的增長速度，原有人工排線調(diào)度模式無法保證排線效率，且整個區(qū)域線路較固定，新增門店重新排線需1-2個月，人工和時間成本高;
原有調(diào)度模式不足以支撐體系外業(yè)務(wù)，該物流企業(yè)同時為快消、餐飲、電商等企業(yè)提供倉儲、分揀、城市配送及省際干線等服務(wù)，原有調(diào)度模式不足以支撐體系外業(yè)務(wù);
部分人員弄虛作假導(dǎo)致成本問題，原先的人工調(diào)度計劃線路固定，但司機運費按里程計算，部分司機弄虛作假，故意繞路增加費用，導(dǎo)致公司財務(wù)成本增加。
解決方案：
G7易流以獨有的GIS時空算法+大數(shù)據(jù)技術(shù)+人工智能為技術(shù)核心，通過智能調(diào)度+訂單排線，設(shè)置車型、門店等約束條件，以及降低里程、縮短配送時間、降低配送費等優(yōu)化目標(biāo)，智能系統(tǒng)接收訂單、貨量、品類、車輛、倉庫、門店等數(shù)據(jù)后同時訪問百度、高德等地圖獲取貨車地圖、路況數(shù)據(jù)、軌跡經(jīng)驗線路等，結(jié)合大數(shù)據(jù)及算法分析智能生成配送計劃。
客戶效益：
降低運輸成本：平臺上線后僅一周，總里程降低約14%，滿載率提升11%，總車次減少約10%;
提高調(diào)度效率：此前人工排線耗時至少1小時，基于智能排線方案可實現(xiàn)1分鐘給出完整配送方案，整個流程從依賴人的干預(yù)向依賴流程、算法、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變。
2.某農(nóng)產(chǎn)品運輸企業(yè)
現(xiàn)狀：
多級運輸，調(diào)度復(fù)雜：該企業(yè)運輸業(yè)務(wù)分為干線運輸、支線運輸和配送運輸，擁有20個產(chǎn)地倉，5個前置倉，年趟次量超過15000次，多裝多卸需求旺盛。
人工操作效率較低：業(yè)務(wù)員每天需要從產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)拉取的實時庫存和實時銷售訂單進行智能排單管理(庫存匹配)，確認發(fā)貨倉(單倉發(fā)貨/多倉發(fā)貨)，鎖定銷售訂單對應(yīng)的發(fā)貨倉庫、庫齡和發(fā)貨量，并推薦運輸車型，再由承運商進行車牌號上報。
解決方案：
將業(yè)務(wù)拆分，第一部分為庫存匹配，第二部分為推薦車輛并排線。庫存匹配中會考慮先進先出(庫存)、先報先發(fā)(訂單)、近距離優(yōu)先、緊急客戶、vip客戶優(yōu)先的原則。在滿足硬性約束的基礎(chǔ)上以優(yōu)先級之和為目標(biāo)，建立整數(shù)規(guī)劃模型求得最優(yōu)解。分配完庫存之后，業(yè)務(wù)員確認分配結(jié)果，確認完成之后進行智能排線，應(yīng)用智能調(diào)度程序，以總路線里程最短為目標(biāo)進行求解。
智能排單數(shù)據(jù)流梳理
G7易流成熟的智能排單產(chǎn)品，可將客戶真實業(yè)務(wù)場景進行算法建模，再結(jié)合云計算的無限可擴展的算力，將能極大解決該企業(yè)的排單難題。在客戶需求基礎(chǔ)上，我們?yōu)樵撈髽I(yè)梳理出了智能排單數(shù)據(jù)流，提高物流效率：
從傳統(tǒng)人工排線的效率瓶頸到智能排線的場景適配升級，我們已看到技術(shù)革新的必要性與行業(yè)實踐的多樣性。下篇我們將深入智能排線的核心技術(shù)架構(gòu)、落地實施路徑及客戶價值創(chuàng)造，揭秘算法模型如何揭開物流調(diào)度“全局最優(yōu)”的神秘面紗，敬請期待!
最后，特別致謝趙凡、趙鑫、蘇曉楠三位技術(shù)同學(xué)，感謝他們在技術(shù)支持與資料共享上的傾囊相助，為本文提供了專業(yè)且扎實的技術(shù)根基!
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