"智能调度让物流更高效：聊聊调度系统设计"

在物流运输业务中，调度环节的设计对于实现运力的合理分配至关重要。为了设计出合理的调度系统以支撑运输业务的正常运转，可以考虑以下几个方面：

1. 考虑运力和需求的匹配：调度系统需要根据运输需求的特点和要求，结合运力资源的实际情况，确保运力和需求能够合理匹配。这需要对运力资源进行统一管理和分类，并将其与不同类型的运输需求进行匹配。

2. 数据分析和算法优化：调度系统需要具备数据分析和算法优化的能力，通过积累和分析历史数据，不断优化调度策略和规则。可以利用大数据和机器学习等技术，根据历史运输数据、司机信息、路况等因素进行预测和优化，提高调度效率和准确性。

3. 可视化展示和监控：调度系统应该提供实时的可视化展示和监控功能，让用户能够清晰地了解当前的运力分配情况和订单状态。通过直观的界面和报表，用户可以随时查看各项指标和数据，及时调整调度策略，提高决策的准确性。

4. 弹性调度和优化建议：调度系统应该具备弹性调度的能力，可以根据实时情况对运力进行动态调整。例如，当出现订单变更或突发事件时，系统能够实时调整派车计划，并给出相应的优化建议。这需要综合考虑各种限制条件和约束，提供灵活的调度方案。

5. 司机管理和评估：调度系统应该与司机管理系统进行有效的对接，及时获取司机的实时位置、工作状态等信息。通过对司机的绩效和履约情况进行评估和管理，可以优化运力分配和调度效果，提高整体的服务质量和效率。

总之，合理设计调度系统需要综合考虑运力和需求匹配、数据分析和算法优化、可视化展示和监控、弹性调度和优化建议，以及司机管理和评估等方面的因素。只有在这些方面都做到科学合理和精细化管理，才能支撑运输业务的正常运转。

  自动调度的另一个方向，是通过算法进行路径规划选择。这类算法通常会细分到某一行业或领域，如城市配送、干线配送、医疗行业、服装行业等，在特定场景下寻找路径的最优解，综合考虑路径、路况、路桥费等因素，计算最优选择。常用的算法包括路径规划算法、遗传算法和蚁群算法等。下面我将简单介绍这两种算法的应用逻辑。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。在物流派车调度中，遗传算法可以通过以下步骤进行优化：

1. 个体编码：将每辆物流车辆的行驶路线和配送计划转化为染色体编码，例如使用二进制编码或排列编码。

2. 初始化种群：随机生成一组初始染色体，作为种群的初始状态。

3. 适应度函数：定义适应度函数，用于评估染色体的好坏程度。在物流派车调度中，适应度函数可以根据物流车辆的行驶距离、时间、成本等综合因素进行评价。

4. 选择操作：根据适应度函数对种群进行选择，选择适应度较高的染色体进行进化。

5. 交叉操作：将选出的染色体进行交叉操作，生成新一代染色体。

6. 变异操作：对新一代染色体进行变异操作，以增加种群的多样性。

7. 替换操作：将新一代染色体替换原始种群中适应度较低的染色体，以保证种群的进化方向。

8. 迭代操作：重复进行选择、交叉、变异和替换操作，直到达到预定的停止条件，如达到最大迭代次数或适应度达到阈值。

蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。在物流派车调度中，蚁群算法可以通过以下步骤进行优化：

1. 蚂蚁模拟：将每辆物流车辆视为蚂蚁，通过模拟蚂蚁的觅食行为来寻找最佳的配送路径和计划。

2. 路径选择：蚂蚁在搜索过程中，通过释放信息素和选择路径的方式，寻找最佳的路径。释放信息素的方式是将信息素分布在路径上，选择路径的方式是根据路径上的信息素浓度进行选择。在物流派车调度中，信息素可以表示为物流车辆的行驶距离、时间、成本等综合因素。

3. 更新信息素：当蚂蚁完成路径选择后，需要更新路径上的信息素，以影响其他蚂蚁的选择。在物流派车调度中，可以根据物流车辆的行驶距离、时间、成本等综合因素，更新路径上的信息素浓度。

4. 重复迭代：重复进行路径选择和更新信息素的操作，直到达到预定的停止条件，如达到最大迭代次数或信息素浓度达到阈值。

通过以上逻辑，自动调度模型可以得到较为优化的结果。进一步加强运营管理和数据监控，可以帮助企业更好地利用自动调度系统。需要注意的是，自动调度的基础建设是一个较为复杂且研发量大的模块。因此，企业在决定自建自动调度模块时，需要考虑订单量是否能支持模型的正常运行，以及投入产出比是否合理。若订单量较小且投入过大，导致投资回报率较低，那么需要横向比较是否有必要及到何种程度实施自动调度模块。

对于监测数据，可以考虑以下指标来监测自动调度系统的运行情况：

1. 自动调度成功率：衡量系统是否能够成功匹配到运力。

2. 自动调度接受率：衡量系统匹配准确性的指标，可以通过建立漏斗模型来进一步分析各个环节的改进点。一般来说，自动调度接受率超过10%可以认为方向正确，超过30%可以视为达到一定水平，超过60%则可视为相当不错的成绩。初期预测目标的基数或阶段性目标可以参照这些指标进行制定。

  二、调度支撑模块

调度的背后有几个支撑模块，报价模型、司机评分和客户分级。报价模型衡量调度的可行性，在上述例子中涉及利润的环节均需要报价模型的支撑。司机评分考核司机的服务情况，类似滴滴专车快车的概念，可以区分定价影响分派。客户分级主要区分客户，可以精细化运营“保大客户”等运营策略。

1. 报价模型

物流公司的报价模式，常用成本定价法。从成本的基础上加上利润部分，作为对外报价，差值即为最终利润。

首先确定公司的成本结构，包括运输成本、人工成本、燃料成本等，做加法后即为运输成本。在确定成本结构后，需要设定利润要求，以保证公司的盈利能力，使用一次函数模型即可，例如y=kx+b，x为成本，k为利润系数，b为附加利润值，得出的y即为客户报价。其中k、b均为可延展参数，均可由多个参数叠加。

建立市场变化参数，监测市场变化，包括油价波动、淡旺季等因素，及时更新成本结构和利润要求。通过实时监测和分析市场变化，可以及时调整市场变化参数，定价实时跟随市场波动。淡旺季同比大概稳定，初期可固定参数降权考虑；油价波动可直接与国际油价表保持一致。

制定价格策略，根据基准价格、成本结构和利润要求，制定相应的价格策略。价格策略可以根据货物类型、运输距离、发货时间等因素进行分类，以满足不同的客户需求。定价策略和业务类型紧密相关，例如快递快运按重泡比的计费方式、大宗商品按重量考虑亏吨涨吨的场景、首重+续重的计费方式、阶梯定价等等。

根据以上模型，实时更新价格策略，根据市场变化及时调整价格参数，计算实时准确报价。

2. 司机评分

司机评分按网络货运的官方要求，货主可直接评价司机，但实际运营中，多建立司机、货主、平台三方互评的评级机制，各方加权平均的结论为最终评分。

评分项围绕运输环节展开，例如准点情况、驾驶安全、货物安全、服务态度、专业技能等等，评分项公司可以自行细分。

评分后的结果，需要做归一化的处理，保证分值的规范性。另外，分值的有效性需要考虑，例如前三个月或前半年的分数，是否可以代表目前司机的服务情况，依此思路设计评分的更新机制。司机红线、退出机制需要提前设置。例如司机私自吞货或司机殴打客户等等红线条例，触发扣分甚至退出机制。

3. 客户分级

客户分级参数直接影响报价、调度。例如大客户或重要客户的报价，略低于市场价，并且该客户的货，需要调度保证可以匹配运力，甚至需要预留120%的运力给大客户。不同的分级的客户，制定不同的运营策略，用分级参数影响报价及自动调度的计算。

客户如何分级是个顶层的议题，财务可以说利润率高的是好客户，业务可以说货量大的是好客户，老板可以说他的朋友公司是好客户，各角色对好客户的定义不尽相同。如果用历史数据来测算结论，未必可以涵盖全部诉求场景。初期的分级可以直接设置为高权限操作手动选择，线下约定更新频次及机制，以此来简化系统及场景。

三、调度系统交互

调度系统的交互设计，可以尝试脱离常规的列表表单的设计，因为其有大量图形结合的场景，可在一张地图上完成操作，即运输可视化。主要包含以下几方面内容：运力监控、地图打点标记、路径规划/历史路径查看、延伸场景。

运力监控：物流企业对运力的在途行驶、车辆状态等进行监控，并将相关信息标注在地图上，便于一目了然。常用的实现方式有两种，一是车上放置硬件获取实时定位，二是对接北斗系统获取定位。

地图打点标记：调度对部分地址会进行标记，以辅助操作。例如某天同市的出口订单标记红色的点，聚合显示数量，以便于预留运力。系统可保留筛选项，灵活打点标记，做好聚合、放大缩小的信息展示。

路径规划/历史路径查看：针对某地址的路径查看，可辅助调度选择行驶路径估算到达时间等。可对路线进行标签建模，快速展示核心信息。

延伸场景：例如集装箱运输常用的匹配运输、分段运输等，通过上述地点标记、运力监控功能的结合，辅助调度实现两个小箱拼车或长途分段的操作。

四、写在最后

自动调度是很多物流公司信息化的目标，但实际实现过程中会面临一些挑战。调度本身存在太多无法系统化公式化的场景，充斥着人情世故及私人交易。因此，自动调度的成功率可能不如预期，也需要不断迭代来提升。同时，调度人员也可能对自动派车的结果持保留态度，因为如果所有调度都自动化了，传统的调度岗位就不存在了。因此，在推进自动调度的过程中，需要考虑调度人员的意愿和参与。