突破调度瓶颈,加速数字化调度转型

发表于2022-04-18 15:17
       货品交易的背后是运力调度管理,运力调度是“用户-运力-货品”物流交易闭环的核心。早期,物流货运基本上靠熟人撮合交易,或者利用中间商搭线。因为货物和运力的信息不匹配,大量资源处于闲置状态,客户由于不能及时收到货品,体验受到了影响。物流数字化新赛道中调度运力是关键,数字化调度立足点是利用互联网调度运力,解决货车运送的客源和货物匹配的问题。未来谁能最大程度调度起运力,就能更高效地完成“用户-运力-货品”的交易闭环,占领市场。
       传统调度模式业务瓶颈凸显,阻碍企业快速发展
       由于配送信息化手段建设相对落后,车辆配送调度优化方法单一,凭经验为主,导致车辆装载率、调度分单速度、车辆集拼效果、利润率等完全受调度员水平的制约。当订单量临时增加或突增时,调度计划的响应速度、灵活性偏低,严重制约企业的快速发展。
       传统调度模式业务瓶颈,主要体现在以下几个方面:
       1、调度人员经验粘性高,对调度人员经验要求高

       传统调度方式严重依赖调度人员的个人经验,分单速度快不快,车辆集拼效果好不好,单车运费利润高不高,只能完全依赖于调度人员的水平高低。业务需求导致调度人员经验要求高:首先必须对各个城市的分部非常清楚知道那几个城市可以合并进行一条线的运输。其次,对于客户产品的属性必须很清楚哪些是轻货,那些是抛货,那些与那些是可混装的,那些是不准堆叠的,那些是急货需要放置在最下面的。 再次,对于运输的成本、能力要非常的了解,各种车型的运作成本及其最大的荷载、容积,对于外包的资源,对于不同的公司不同的优势地区都要有所了解。调度岗位高要求导致招人难,新人交接难。
       2、调度信息化水平低,实施难度高
       物流企业信息化程度低,缺乏稳定高效的调度配载能力,成本高、效率低,传统物流企业调度车辆仍然是以纸质单据、EXCEL和电话操作为主的。人脑的能力有限,难以实现货物和车辆的最优配置,导致管理混乱,车辆配载率不足,用车成本高,盈利困难。
       补短板 构建智慧平台
       为解决行业痛点,阿帕数字技术研发了“智能调度平台”。平台主要应用区块链、大数据、云计算等技术,通过数据分析、挖掘和机器学习技术,形成路径优化、智能派车等应用场景,有效解决了物流企业人工调度难的问题,提升了行业数字化、智能化水平。
       1、Sarpa构建调度中台,全面掌控状态。
       作为物流日常生产和运营的控制枢纽,调度中台实时动态展现人、车、设备、货物、订单等业务数据,对物流作业进行有效优化和智能调度,是物流运营的AI大脑。
       Sarpa数字供应链开放平台应用云原生2.0架构搭建PaaS层数字物流底座,把智能结算 、装箱算法等AI+机器学习以及物联网应用接口等数字资源下沉,通过自动化运维平台实现流水线敏捷交付。自主搭建“数据工厂”系统,通过“数据采集层、数据中台层、数据场景层”三层架构,为智能调度提供决策支撑。第一层,全面采集数据,实现全域感知;第二层,打造数据中台,实现数据赋能;第三层,搭建业务场景,实现智能调度。
       Sarpa调度平台根据自身业务,打造可视化数据业务应用场景,推动物流管理由数字化向智能化、智慧化转变,提高系统与业务间的协同效率,增强系统在业务创新、流程优化中的支撑能力。
       2、应用两大业务系统赋能,提供平台支撑。
       阿帕数字深入应用“互联网+物流”管理系统,在送货调度上,根据客户分布、道路状况、车型、单车送货户数等主要指标,运用算法模型,对送货线路实行整体规划。
       智能配送可通过智能路径优化算法,以订单为导向,以满载率优先、工作量均衡、配送里程最优等为条件,生成最优配送方案,改变以往单一的配送方案,清晰的配送路线引导送货员高效的完成配送任务。
       智能生成配送方案,智能优化配送路线,科学规划装载,解决装载率过低或者超出装载量的问题。合理规划配送路线,应用送货导航减少绕行等因道路状况造成的配送难题。
       实现智能调度,满足满载优优先、户数优先、工作量均衡等多种弹性送货模式,根据每日实际订单情况,动态安排出车车次,减少空驶里程,降低送货成本。根据规划的线路,根据每天实际客户订单进行优化调度,日常调度支持多种模式,如固定线路调度、弹性送货调度等。每日零售户订单确认后,配送管理员以配送域为单位根据配送域预先设定的优化调度模式进行优化运算,也可以在优化调度时对优化参数进行微调,使优化的结果达到最优。主要包括:支持人工二次调度。自动优化调度结束后,可以基于互联网地图查看优化调度结果,如果人工判断还有优化提升的空间,可以通过实时微调车辆的装载量、户数等限制条件,重新进行优化调度,或者通过在地图上进行可视化手动调整的方式,达到优化调度的最优结果。
       3、建立一套运行机制,保障调度顺畅。
       制定《智慧物流调度中心管理规范》,列举入园、入库、在库、备货、分拣、装车、送货、过程监控和信息维护等9个主要数据应用场景,对应34条物流策略,形成“策略库”。调度员根据不同订单波动精准调度,有据可依,有条不紊。同时,编制“互联网+物流”系统调度操作SOP,并录制成视频,便于学习交流。
       人工智能实现运力调度,拓展更多场景
       实现运力调度是物流高效的第一步,运力交易产生更多的数据,又将帮助商家、物流公司优化链路上的各环节,拓展服务场景,推动行业往纵深发展。
        Arpa TMS运输管理包含整车管理、零担快运、同城配送、海外物流四款产品,使用AI技术,内嵌智能调度、智能装车、路径优化、车辆管理、财务结算等功能模块,帮助企业实现业务流程无纸化、运输全程可视化、财务结算智能化等,助企业降低成本、提高效率。



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