#Q1物流企業為什么需要從“人腦排線”轉向“智能排線”?

傳統排線的缺陷遠不止“依賴人工經驗”，其本質是缺乏對復雜約束的量化能力與動態響應機制，難以應對規模化與復雜化的雙重挑戰：

1.效率瓶頸：訂單、庫存、車輛數據分散在ERP、TMS等多個系統，盡管部分企業已有部署，但因數據分散易存在數據孤島情況，數據缺乏統一標準，排單時仍需要人工排查梳理，效率低且易出錯；

2.局部最優陷阱：面對大規模訂單，人工無法窮舉所有組合，僅能基于有限變量做局部優化，難以全局考量庫存、路線、車型等數十個變量，且依賴調度人員對班線的熟悉程度，易導致“拆單混亂”“空駛率高”，致使資源浪費；

3.可擴展性差：傳統排線高度依賴人工經驗，但人工經驗難以提煉為可量化規則，單個成熟排單邏輯無法快速復制至新業務、新線路。每拓展一次新場景，需重新經歷數周試錯周期，規模化效率被嚴重制約。

智能排線不是簡單的工具替代，而是將“人腦經驗”升級為“企業數字資產”，將人工經驗轉化為可量化、可迭代的規則，破解“效率天花板”與“成本黑洞”的雙重困局，具備應對新場景的可擴展性，實現持續最優。

1.效率與資源的最優配置：

業務流程優化：整合多系統數據，實時生成排單方案，減少人工干預，提升排單效率

資源利用率最大化：通過動態平衡車輛載重、路線密度、客戶時效，提升車輛滿載率

2.動態響應與敏捷性躍遷

系統秒級響應并生成新方案，客戶履約準時率直線提升

3.數據驅動實現長期價值：

人腦經驗量化，實現長期價值沉淀

#Q2智能排線如何基于兩種不同的業務模式實現“雙輪驅動”?

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分配；其二是一車多卸的精細化路徑規劃，這兩種場景都需要差異化算法設計：

1.多車多訂單的全局最優分配

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：1.同時考慮車輛載重、庫齡、客戶分級等70+約束，實現全局優化

2.基于在線優化實現2分鐘內方案刷新，實現動態插單

2.一車多卸的精細化路徑規劃

適用場景：單輛貨車需配送多個卸貨點，優化路線順序與裝載策略，縮短單趟配送時長。

可實現：解決站點配送次序問題，用戶可動態平衡車輛載重、路線密度、客戶時效，支持“裝貨連續、卸貨分散”等復雜裝卸策略，優化多裝多卸路線

#Q3智能排線如何在不同行業的復雜物流場景中實現精準適配?

1.從業務方面來說：

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.從運籌優化（解決方案）視角上來說：

以上問題可以用目標函數+約束項進行定義。

整體的目標函數，可以看作是不同方向上懲罰函數的組合。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)、最大運行里程/時間、區域限制、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問題。然而對于不同行業、甚至不同客戶都有自己個性化的場景。對于個性化的場景，我們會根據具體的場景增加約束或者修改目標函數，再使用前置或者后置算法使其可以用標準的算法解決。

以下為某快消和藥品企業的具體案例：

1.某快消物流企業：

復雜場景：

人工調度模式對人的依賴性強且存在誤差，當貨量大，門店多時，排線時間周期長，難以100%合理安排裝載的貨物；

原有調度模式無法適應門店擴張速度，其貨主穩定保持每年新增數千家門店的增長速度，原有人工排線調度模式無法保證排線效率，且整個區域線路較固定，新增門店重新排線需1-2個月，人工和時間成本高；

原有調度模式不足以支撐體系外業務，該物流企業同時為快消、餐飲、電商等企業提供倉儲、分揀、城市配送及省際干線等服務，原有調度模式不足以支撐體系外業務；

部分人員弄虛作假導致成本問題，原先的人工調度計劃線路固定，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，導致公司財務成本增加。

解決方案：

G7易流以獨有的GIS時空算法+大數據技術+人工智能為技術核心，通過智能調度+訂單排線，設置車型、門店等約束條件，以及降低里程、縮短配送時間、降低配送費等優化目標，智能系統接收訂單、貨量、品類、車輛、倉庫、門店等數據后同時訪問百度、高德等地圖獲取貨車地圖、路況數據、軌跡經驗線路等，結合大數據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1分鐘給出完整配送方案，整個流程從依賴人的干預向依賴流程、算法、數據轉變。

2.某農產品運輸企業

現狀：

多級運輸，調度復雜：該企業運輸業務分為干線運輸、支線運輸和配送運輸，擁有20個產地倉，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：業務員每天需要從產業鏈系統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），確認發貨倉（單倉發貨/多倉發貨），鎖定銷售訂單對應的發貨倉庫、庫齡和發貨量，并推薦運輸車型，再由承運商進行車牌號上報。

解決方案：

將業務拆分，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(訂單)、近距離優先、緊急客戶、vip客戶優先的原則。在滿足硬性約束的基礎上以優先級之和為目標，建立整數規劃模型求得最優解。分配完庫存之后，業務員確認分配結果，確認完成之后進行智能排線，應用智能調度程序，以總路線里程最短為目標進行求解。

智能排單數據流梳理

G7易流成熟的智能排單產品，可將客戶真實業務場景進行算法建模，再結合云計算的無限可擴展的算力，將能極大解決該企業的排單難題。在客戶需求基礎上，我們為該企業梳理出了智能排單數據流，提高物流效率：

從傳統人工排線的效率瓶頸到智能排線的場景適配升級，我們已看到技術革新的必要性與行業實踐的多樣性。下篇我們將深入智能排線的核心技術架構、落地實施路徑及客戶價值創造，揭秘算法模型如何揭開物流調度“全局最優”的神秘面紗，敬請期待！

最后，特別致謝趙凡、趙鑫、蘇曉楠三位技術同學，感謝他們在技術支持與資料共享上的傾囊相助，為本文提供了專業且扎實的技術根基！