智能配送调度解决方案

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。

功能与优势

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。

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。

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。

方案架构

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
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
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
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

关键特性

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

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

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

应用场景

O2O配送

食品生鲜配送

企业生产资料配送

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。

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。

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。

使用步骤

1. 开通服务

请通过邮件或者工单联系阿里的咨询顾问,试用或购买本服务。

2. 上传数据

开通后,根据后台看到的数据格式要求,上传对应的订单数据、车辆数据、据点等信息。

3. 配置算法

自定义优化目标如费用最低/路径最短/时间最优/车辆最少。配置完成后,启动计算。

4. 下载结果

启动计算以后,算法会根据上传的数据大小,运行对应的时间,分钟级,完成后,即可下载结果。