物流“最后一公里”技术
2019-08-06

    原题:你不能看到近年来的物流“最后一公里”技术,物流“最后一公里”,除了满足货物的运输过程之外。

    原标题:物流“最后一公里”技术

    近年来,物流“最后一公里”除了满足货物在运输过程中不被损坏的基本要求外,也逐渐开始向高速配送方向发展,希望能够以高质量的服务吸引消费者。

    针对这一现象,行业巨头和初创企业纷纷推出创新和游戏,希望能够在高质量和高速物流的“最后一英里”浪潮中领先。

    物流模式主要有两种,一种是仓储模式,即通过“接收网络-分拣中心-发送网络”的三级流程进行配送,如顺丰、元通等传统物流公司。京东的“准时”服务也是以自建仓储物流为基础,确保交货速度和及时到达客户手中。

    还有最近出现的箱马保鲜、日保鲜,采用“仓前保鲜”模式,仓库布料及市内保鲜,保证新鲜产品将快速送到目的地。

    二是基于大众外包模式的点对点配送方案,如达达、闪存、顺风。

    然而,在提供高速和高质量的服务的同时,人力和物力资源的成本显著增加,并随之出现其他问题。仓储模式的问题是,中间仓储和分拣导致仓储的及时性差,在城市中建立许多仓储,也会给场地、设施、人员等带来巨大的成本。在众包模式下,距离越长,成本越高。此外,在众包模式下,大多数是两轮车。虽然货物种类有限,但安全问题不容忽视。

    因此,东航物流企业已经开始寻找增加科技研发投入的对策,希望利用新技术来降低“最后一公里”的物流成本,进一步加快运输速度,提高服务质量。在技术创新的趋势下,除了使用无人机、无人机等新硬件代替人力进行高速运输外,物流管理也呈现出“软”化的趋势,并逐渐开始发挥越来越重要的作用。即运用运筹学模型的先进算法对大量数据进行分析,运用人工智能技术对配送过程进行优化,降低配送成本,改善配送。速度。

    在配电系统优化过程中,几乎都面临着以下问题。如果处理不当,将严重影响优化效果。

    1。用户的需求波动很大。比如外卖,午餐和晚餐的订单数量比其他时间要多得多。在低峰期,如果乘车人数较多,将导致电力浪费;相反,在高峰期,乘车人数较少将导致订单延迟。

    2。配送人员自身的行为会影响运输能力的配送。例如,全职分销商会选择离开其他平台,因为他们收到的订单太少,工资太低,所以他们需要保证每天收到的最低订单数量。对于一些兼职分销商来说,如何合理分配订单,减少他们的旁路情况,使他们更愿意接受订单,这也是很重要的。

    三。由于配送服务的性质越来越向即时服务过渡,系统的响应时间必须足够短。通常,系统需要在几分钟内给出合理的调度方法,充分利用每个配送人员,并及时响应新信息。这意味着算法应在合理的基础上更加简洁,这进一步增加了计算和分析的难度。

    对于配电系统的优化,由于系统的复杂性、算法设计的难度以及较高的知识和技术门槛,要求设计人员具有较强的运筹学建模能力和数据分析能力。

    目前,平台很难通过企业的内部力量做到这一点,它们经常寻求与外界的合作。例如,中国邮政规划研究所、新秀网、北京东方物流、顺丰快递等行业领导与清华大学工业工程系物流供应链中心合作,共同建设未来的城市物流。同时,也有一些具有较强学术能力和海归背景的公司以运筹学优化为切入点进入同一城市物流市场。定东传动就是一个很好的例子。

    清华大学工业工程系研究小组对O2 O实时物流的市场现状进行了调查。根据分销人员的就业方式、服务时间和工作经验将其分为四类。通过整数规划模型,对单个过程和分配过程分别建模,并考虑用户和骑手的行为。给出了求解该模型的算法,并对模型进行了改进。当然可以。

    利用两个不同平台上存储的不同数据对系统效率进行了测试。分析了不同用户和乘坐者行为对系统效率的影响,并根据O2 O实时物流的特点,提出了相应的操作建议。

    (1)限制每趟的订单数量可以有效提高系统的交货准时,适当放宽对具有较高工作经验的乘客的限制,可以提高系统的效率;

    (二)应当向专职配送人员提供保证订单的日数,并且保证订单的数量随着骑手的经验而增加;

    (3)兼职车手在应对需求波动方面表现良好。企业应该提供更多的优惠政策来吸引兼职车手。

    定东变速器的解决方案是采用一套“AI中央调度车合作”的共城物流模式,降低成本,提高效率。整个系统的调度是由一组运筹学人工智能算法指导的。司机只需要按照平台的指示,在特定的时间到达特定的地点,接送特定的货物。

    定东变速器省去了仓储,通过自动调度降低了总运行成本。它实时、动态地将配送信息与车辆信息、道路状况信息进行匹配,并对整个系统进行优化。同一城市的服务半径可达50-100公里,2-5小时内即可送达。在长距离运输的情况下,仍然可以保证高及时性。

    事实上,在现代商业应用中,运筹学已经开始与人工智能算法紧密结合,并逐步应用于航空、物流、制造业、金融、资源管理、集成电路设计、环境保护、电力管理等领域。以及约束。

    Kr8认为,运筹学的应用涉及各个方面。在人工智能和大型数据的支持下,可以对垂直区域进行优化。值得各大公司关注和寻找合作伙伴,这可以应用于公司的实际情况。

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