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智能配送调度解决方案

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作者:hanhongwen 
版块:
4060
hanhongwen 发表于 2018-4-3 22:52:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
一、简介
云端智能配送调度引擎,对车辆概况,订单信息,路况数据等多个维度进行深度数据优化,高效高质输出运输方案,显著降低运输成本。

二、功能与优势

1、全面的信息分析维度
深度分析订单详情,据点情况,车辆概况三个维度的信息;同时结合精度高达92%交通路况预测,四重维度分析保障方案的全面性。

2、高质量智能算法优化
采用阿里云自主研发的路径优化算法,结合蚁群算法、剪枝算法,实现高速率高精度智能调配。

3、个性化的云端计算界面
支持用户自定义设置优化重点目标;支持用户设置各类自定义约束条件;支持用户下载过往的计算结果。

三、方案架构

技术架构
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1.大数据深度定制
数据科学家咨询与实施的定制服务,十年以上的运筹学、调度、物流大数据项目经验,与业务专家配对合作精耕工业领域

2.标准化的配置
对订单数据、仓库数据、运力数据等进行标准建模与产品化设计,客户仅需提供对应的格式数据,即可快速计算调度结果

3.阿里云计算支持
基于阿里云计算平台,利用集成优势降低部署与实施成本,一站式的机器大数据服务体验

4.公共云&专有云两套方案
无论是公共云服务还是专有云支持,基于客户自身数据现状出具最合理的输出方案

四、关键特性

1、先验证后实施
基于客户业务与数据现状,出具测试方案与数据结果,按测试结果落地最终方案

2、组件化服务
包含数据平台建设、可视化监控、分析服务等一体化的配套方案

3、数据安全
定制符合企业数据安全要求的系统架构设计,在保障服务的同时,确保数据安全

五、应用场景

1、O2O配送
O2O配送平台:例如快餐送餐平台、酒水配送平台、打车平台、快递配送平台等,特点是:实时性强,通常要求即时调度;装卸顺序复杂,例如快餐配送时多次取餐和送餐,快递配送中多次取件和送件,都会涉及到多次装卸;装卸时间不稳定:面向海量用户,装卸时长不稳定,造成计划困难,需要根据历史数据对装卸时间进行预估。例如快餐配送场景下的出餐时间、送餐等待时间都变化较大,需要进行预测。

2、食品生鲜配送
例如新鲜水果蔬菜配送、冷冻食品配送等。特点是:时效要求高。生鲜食品有保鲜期,必须在此期间配送。为了保证时效,通常一次不会送太多单;空间利用率要求高。通常使用特殊的保温车和保温箱,成本较大,需要充分利用空间以节约成本。

3、企业生产资料配送
原材料配送或者产品配送。特点是:包装规范,操作流程规范;货车行驶时需要考虑各城市各路段的禁行规定;为了降低库存,需要合理安排时间,配送和生产衔接,既不造成库存积压又不会缺货。



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