智能路径规划与运力调度

1学习目标

本节学习目标

2知识讲解

运输配送是物流成本最高的环节之一，通常占总物流成本的 50-60%。路径规划与运力调度是降本增效的两大抓手，两者密切关联但侧重不同。

5.1 路径规划 vs 运力调度

人机协同的价值：AI 给出基线方案（速度快、考虑约束全面），人处理 AI 不知道的隐性信息（客户关系、特殊要求、突发状况）。两者结合比纯人工或纯AI都强。

3案例 / 场景

案例：智能调度让同城 20 票从「人均耗时 40 分钟」降至「8 分钟出方案」

某城配公司，每天早上 8 点前需要完成当日所有订单的路线规划与派车。以前靠老调度员凭经验排，20 票需要 40 分钟，节假日前夕 100+ 票则需要 2-3 小时，且经常出现「同一区域两辆车各去一次」的浪费。

痛点：人工排线慢、难以考虑所有约束、经验依赖强（老调度退休即断档）
AI 切入： - 系统自动读取当日订单、实时路况、车辆状态、司机排班 - 2 分钟内输出初步派车+路线方案（VRP算法） - 可视化地图展示每辆车路线、预计时效、载重利用率 - 调度员在地图上直接拖拽调整（如把2票需当面签收的午后件手工置顶） - 修改后系统自动重算剩余订单
效果： - 出方案时间从 40 分钟降至 8 分钟（AI生成）+ 5-10 分钟人工微调 - 车辆平均载重利用率从 62% 提升至 81% - 同区域重复派车减少 35% - 调度员从「排线工人」转型为「异常处理与客户关系管理」

关键：调度员发现其中 2 票需当面签收且客户只在下午在家，于是手工将这 2 票置顶午后配送——这是 AI 不知道的隐性信息，体现了人机协同的价值。

4练习互动

步骤 1 · 想一想

如果只能优化一个指标，你选里程、时效还是油耗？为什么？

步骤 2 · 思考与记录

写出你选择的优化目标，以及在什么业务场景下这个目标最重要；如果可以，说说牺牲其他指标会带来什么代价

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