从学术界到产业界,洞隐与华中科技大学联合成立人工智能实验室,完成了技术与应用最后一公里的融合,就AI和运筹算法在物流及供应链领域的一些应用进行共创,成功应用于众多大型零售、城配医药、门店配送以及制造企业,如沃尔玛、泰德、立邦、家家悦、达美乐、茶百道、九号等。
并且,AI优化产品可与洞隐供应执行云平台无缝集成提供一体化解决方案,提升企业使用体验。
洞隐AI产品覆盖计划、运输优化TOS、装箱优化LOS、库存优化IOS等供应链业务场景。
■ 计划层面,洞隐AI产品可以求解发货计划,在多级仓库中转的情况下进行多级转运计划的计算;
■ TOS主要是面向线路优化、智能配载以及路顺的规划;
■ LOS装箱主要为3D装箱计算,包括优化计算和展示、动态模拟,并且可以无缝集成TOS的线路规划;
■ IOS库存优化解决智能寻仓和挑库,仓库之间的自动调拨和补货以及库内作业的优化。
| TOS云考虑各种约束
送货或提送货,单仓发货或多仓发货,考虑运力资源、满载率以及不同的优化求解目标,支持多目标优化。
| TOS云三大产品特点
■ 除了成本之外,城配优先考虑末端送货点的聚合,首个客户到末端客户的送货距离尽量的短。
■ TOS云支持分区优化,如自定义片区或者是结合企业固定线路的优化。
■ 在波次优化时计算路顺,司机在APP端也可以去发起实时的路顺规划。
在多次求解结束之后TOS云为用户提供便捷的手调工具,也可以输出Excel的排线表供用户参考。
| TOS云算法优势
TOS云融合多种高效的运筹优化及AI算法,集成数种算法框架和几十个算法模块,可以根据客户的具体场景、问题规模、求解时长等要求灵活选择合适的模型,获取到高质量的求解方案。
TOS云也可以随着客户的场景变化快速地更新迭代算法。其主要优势在于求解速度快,解的质量高,拓展性能强,对计算资源要求低。
| TOS云支持的约束汇总
首先,基于不同的求解目标,比如成本优先还是聚合优先。其次,针对不同的约束可以分为软约束和硬约束,硬约束不能违反,软约束则可以考虑一定的惩罚成本。大体的约束可以分为几类:
01客户及地址类
考虑温层、时间窗、可进入的车型等等,也可以结合企业已有的拼线和拼点的约束,在此基础上考虑相应的优化。
02仓库及运力类
考虑月台、车型、满载、装卸效率、新能源车的最大里程。
03地图及成本类
基于距离矩阵进行优化,也可以结合地图以及不同的成本模型,比如说像趟次计费、车公里免费、油价联动和补贴等。
04TOS云运行参数类
优化时考虑不同的优化参数,满足不同优化场景的需求。
| TOS云应用案例
以某500强的零售企业为例,该企业应用了洞隐的TMS+TOS云产品,覆盖常温和冷链物流中心的门店配货业务。
配送优化需求:不同订单类型,例如【门店配送】【仓间调拨】基于一定规则组建波次,并基于波次任务进行TOS排线优化,自动计算最优成本车辆排线方案。
算法应用特点:
■ 多订单类型共配
■ 摆柜时效计算
■ 门店订单基于通用时间窗/商品属性-个性时间窗计算
■ 多波次配送方案
■ 考虑弹性装载率,多点拼载装载率系数调整
■ 考虑承运商份额分配
■ 考虑月台约束
优化算法应用之后,成本降低1.5个百分点,整体效率提升15%。
LOS云的业务场景包括装车、海运装柜、集装箱装柜以及货物的装箱和打托。系统会计算最优的装箱方案、求解容器类型和数量,装箱计划可以回传到业务系统。
LOS云相关约束主要有以下几个类别:
商品信息。商品不同的形状、维度、是否有堆叠限制和其他介质。
容器设置。包括容量限制,不同容器类型装载方向的限制,同时需要考虑容器成本。
订单数据。不同的运输方式、时长和货量有不一样的装箱要求,还需考虑装箱顺序,如后到先装、重不压轻等。
优化目标。总体的优化目标是最低的成本和最少的容器。
运输碳排放计算模型,根据运单的起点、终点、运输方式等信息,自动计算运输过程产生的碳排放量,并生成碳足迹报告。系统将据此推荐更加环保的运输方式,优化运输线路,自动推荐碳排放减少的方案。
碳排放计算结果共有3种展现形式。第一,运单完成后,会在运单磁贴处展示本次业务产生的碳排放;第二,形成碳排放相关记录报告;第三,通过PDV数据大屏,展现企业碳排放数据大屏,指标包括企业的碳排放趋势,不同仓库的碳排放概览,碳排放细分统计等。
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