本文档为您介绍工业大脑的智能调度与车货匹配应用场景。

物流配送是供应链中成本占比相当高的环节,智能调度与车货匹配方案,把合适的订单(需要配送的货物)分配给合适的车辆,并优化车辆行驶路径,可以有效降低配送成本。对于给定的一批订单(即需要配送的货物)和车辆,每个订单指定了重量,尺寸,装货据点,卸货据点,装卸货的时间窗,装卸货时长等,每辆车指定了载重量,容积,起始据点,返回据点等。优化目标为使用有限的车辆把尽可能多的货物从装货据点送往卸货据点,使得配送的总成本尽可能少。
  • 配送成本的计算方式由客户指定,通常和行驶距离、行驶时间和订单数等有关(参考车辆数据的dayCosttaskCostorderCostkmCosthourCost 五个字段)。
  • 计算引擎会先调用高德 API,查询任意两个据点(装货据点、卸货据点)之间的行驶距离和行驶时间,然后在此基础上进行优化计算,得到各辆车的行驶路线和装卸货安排。
  • 车辆行驶速度在每天的不同时段不同,特别是早晚高峰,初次计算时会根据高德发布的各城市早晚高峰拥堵系数进行调整。客户调用一段日期之后,计算引擎会根据这段日期查询的道路数据进行更精确的调整。
  • 各城市的禁行规则不同,初次计算时,如果用户输入车牌号码,计算引擎调用高德 API 时会考虑该车辆禁行路段和时段。如果用户有历史数据,则可以进行定制,根据历史数据挖掘车辆禁行规则。

约束条件

  • 车辆起止据点:车辆从起始据点出发,完成配送后必须回到返回据点(除非起始据点或返回据点为空)。
  • 每个订单只能装卸一次,不允许中转(如果需要中转,可以进行算法定制)。
  • 容积约束:每辆车在任何时刻装载的订单体积之和不得大于车辆容积。
  • 重量约束:每辆车在任何时刻装载的订单重量之和不得大于车辆载重量。
  • 时间窗约束:每个货物的装(卸)货开始时间必须在装(卸)货时间窗内。

操作流程

  1. 输入订单信息。
    需要输入的字段信息有订单唯一标识、订单名称、货物名称、装货据点城市名称、装货据点地址、卸货据点城市名称、卸货据点地址、最早装货时间、最晚装货时间、最早卸货时间、最晚卸货时间、货物体积、货物重量、货物长度、货物宽度,货物高度等。订单数据管理界面如下:

  2. 建立车辆的特征体系。
    需要输入的字段信息有车辆唯一标识、车辆起始城市、车辆起始据点名称、车辆返回城市、车辆返回据点名称、车辆载重量、车辆最低载重率、车辆容积、车辆最低容积率、车辆长度、车辆宽度、车辆高度、车辆型号、车辆起步费用、车辆每公里费用等。车辆数据管理界面如下:

  3. 建立订单和车辆的评估体系。
    选择智能推荐算法,启动模拟调度。界面如下:

  4. 查看调度结果。
    车货匹配及相应的路径选择,界面如下: