智慧物流调度方案

　　近期接触了几个客户，重复提出物流智能调度的需求。鄙人正好有幸在不久前接触过几个相似范畴的供货商，出于猎奇，遂与对方打开了话匣子。经过沟通了解到，现在的车辆智能调度产品均停留在运力资源与货源匹配层面，调度成功的必备条件是：

　　客观条件建立，如：

　　1.车辆不呈现毛病。

　　2.货品不能呈现过多的异型货品(外形不属于四方规整型)。

　　3.装载率的经验值比较合理。

　　4.路况正常。

　　......

　　尽管现在许多产品都能够考虑回程和多点装卸的问题，可是假如不跟Gis、现场管控、危险评价相结合的话，依据特定模型核算出来装载和线路规划，用时尚的话来说“都是是耍流氓”。

　　这就是为什么许多客户斥巨资购买了那些巨大上的智能调度产品仍然觉得达不到想要的作用。 个人看来真实完善的智能调度不仅要做到事前猜测核算，更应重视现场的状况办理，时刻节点管控，需具有反常处理机制。这才是结合Gis真实意图地点。不光要猜测核算，还需与实践同步，推出批改机制，预警机制。

　　这就比方一般的进销存软件和ERP软件差异，前者考虑较单一，而后者考虑较全面。而现在的调度产品就比方一般进销存软件，调度精确都需建立在若干个测算条件建立的基础上，比方车辆不抛锚，司机不矿工，异型货品少，道路不堵车等等，是不是觉得很离谱，假如这些条件百分百建立的确很难。而较完善的智能调度软件就比方ERP软件，能够在云核算的基础上、采用大数据来做支撑。既然不能确保一切条件建立，那么就依据实时状况做批改处理，数据实时追寻与现场同步，而每次批改均与产出最大化为意图。这样才干达到最优。有些人可能会想，这么多资源怎么调动与获取，其实只要重视这个范畴，有许多公共资源能够使用的。这儿就扯远了，感兴趣的话，能够后期再沟通。