产业园区物流场景下的智能动态调度

更新时间：2024-04-14

欢迎来到逗号科技的案例展示环节!

面对产业园区的集群物流实时需求，

车队如何在不同工厂间动态流转、丝滑完成运输，

智能实时调度隆重登场，

一起来感受算法的将本增效力量吧！

挑战

优化园区物流车辆配载与路径规划现状

某客户拥有大型的生产与研发基地，项目共涉及约近千个收发货地点，由于客户产品的上下游工艺存在大量的交叉与衔接关系，这些收发货点之间均存在着物流需求，且随着生产过程动态、随机产生。为了应对产业园区“无中心仓”、“网状”、“动态实时”的物流需求，建设调度作业信息化管理体系，实现车队在不同工厂间动态流转、高效完成运输，为生产部门提供有效、优质的配送服务，客户引入逗号科技C-ROS物流智能决策算法，以提升动态调度水平，应对以下业务挑战：

1.通过电话、微信聊天、Email下单，不便于对订单进行管理和记录；

2. 依靠人工调度，手动定位车辆实时位置并进行任务指派，调度效率低；

3. 受限于人工调度能力，仅少量车辆实现“动态调度”。70%+运力按照固定线路运行，资源未充分释放。

4. 信息流转不便，各物流节点信息获取效率低，用户无法了解订单实时状态。

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解决方案

携手逗号科技打造高效动态智能调度平台

经过与客户各部门多次深入探讨需求，逗号科技在C-ROS物流智能决策平台基础上，为该客户产业园区物流调度设计打造了动态算法引擎，实现优质高效的智能配载与路径规划。

以稳定的运力应对不稳定的需求

生产部门之间的物流需求存在明显的波峰波谷，如何用一个稳定的运力团队保障生产的有序进行，是智能调度面临的首要问题。智能调度引擎通过数学建模，充分理解各类订单的服务要求并进行合理调度，例如：

1）提前下达的预约订单可以安排在资源空闲时段执行；2）紧急订单需要第一时间响应、非紧急订单可以适当拖延等待从而与晚一些的订单拼载，实现运输效率最大化；3）偏远地区的订单适当延长等待时间；4）大订单拆单的第一趟需要尽快送，剩余货物可以采用蚂蚁搬家的方式在运力充足时执行；5）多提多送的订单自动拆解成多个一提一送参与其他订单的拼载；6）当其他车辆提前完成任务时，将剩余任务多的车辆“转单”给闲置车辆，尽快完成；7）需求波谷期要尽快将剩余的非紧急订单完成，从而应对即将到来的波峰期；8）运力被调出热门区域后，要主动将运力提前回调，等等。

基于动态订单和实时定位的动态车辆调度

与计划性调度的截单后统一配载不同，该客户项目应用的是智能动态调度，即工厂客户实时在移动端下单，算法基于车辆当前的实时位置以及剩余任务，进行实时调度，将运输需求下发给最合适的司机。C-ROS动态配载引擎每间隔3分钟自动发起智能配载，为待配载的订单计算最优派车方案与装载方案，司机直接在微信小程序端接收任务通知，实现全自动智能派车，极大地提升了配载与配送效率。

复杂业务约束下的生产物流智能调度

客户的物流需求涉及复杂的生产业务约束，在智能算法引擎中需要兼容，例如：货物之间的互斥关系（原料与设备不能同时运输）、货物与车辆之间的匹配关系、货物的摆放姿态限制（玻璃类物体仅侧向摆放）、货物的三维装载（货物被装在十余种不同尺寸的容器中）、司机的技能要素（部分订单需要开叉车）、司机的上下班时间、工厂的上下班时间、工厂卸货码头数量、不同车型的成本差别、大单分拆成多趟的业务逻辑、多提多送、关联衔接任务（即上一个任务完成后下一个任务才能执行）等。

全天候电子路网，预测未来动态路况

针对运输城市，对项目常用站点的路网数据进行全天候跟踪收集，根据不同时间段路网的波动情况，分时段获取路网，可有效减小站点预计到达时间和实际到达时间之间的偏差，对未来路况进行动态预测。

逗号科技C-ROS构建了多时段动态蜂窝路网，以正六边形“蜂窝”替代一个个独立的坐标点，快速辐射并覆盖目标城市，实现海量级路网数据的轻松存储和读取。既可及时维护和更新存量路网数据，也可对新增站点进行路网增加，这保证了数据的时效性和可用性。

集成车辆GPS定位跟踪数据，获取最佳订单分配方案

基于车辆GPS数据，未分配订单触发实时配载时，相对比人工更快的定位和计算出车辆在某个时段的行驶路径和途径节点，以及每个节点的提、卸货时间等信息，快速给出最佳订单分配方案。算法准确规划各类货车的实际可行驶路线，可有效避开限行区域、收费路段、躲避拥堵等。

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