幫企業(yè)解決運(yùn)輸優(yōu)化問(wèn)題，杉數(shù)科技推“智能運(yùn)輸決策系統(tǒng)”

　　BEIJING, Jan. 18, 2019 (GLOBE NEWSWIRE) -- 隨著我國(guó)現(xiàn)代物流行業(yè)的快速發(fā)展，物流信息化建設(shè)已取得了顯著的成績(jī)，物流企業(yè)開始大量采用先進(jìn)的信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行精細(xì)化管理，加速轉(zhuǎn)型升級(jí)，以期在國(guó)內(nèi)外物流市場(chǎng)上提高核心競(jìng)爭(zhēng)力。縱觀整個(gè)市場(chǎng)，以天貓、京東為代表的電商物流企業(yè)，以順豐、四通一達(dá)為代表的快遞物流企業(yè)，以58速運(yùn)、福佑卡車為代表的互聯(lián)網(wǎng)+平臺(tái)型物流企業(yè)，無(wú)一不在積極搶灘登陸技術(shù)高地。可以說(shuō)，各類有運(yùn)輸調(diào)度需求的企業(yè)，都在全力迎接智能化、自動(dòng)化的顛覆性變革。

　　據(jù)36Kr報(bào)道，杉數(shù)科技的智能運(yùn)輸決策產(chǎn)品小馬駕駕(PonyPlus)，使用世界領(lǐng)先的人工智能決策技術(shù)，解決一系列業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的優(yōu)化問(wèn)題，完成從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的轉(zhuǎn)化，為企業(yè)提供全鏈條技術(shù)服務(wù)。

　　運(yùn)輸優(yōu)化主要涉及車輛路線問(wèn)題(Vehicle Routing Problem, VRP)，由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，這個(gè)優(yōu)化問(wèn)題的基本優(yōu)化場(chǎng)景是，面對(duì)一定數(shù)量的、有著不同貨物需求特征的客戶群體，配送中心組織合理數(shù)量的車隊(duì)，并安排適當(dāng)?shù)男熊嚶肪€，向客戶派送貨物，以期在滿足客戶需求及場(chǎng)景約束的條件下，實(shí)現(xiàn)諸如路程最短、成本最小、耗費(fèi)時(shí)間最少等目的。

　　車輛路線問(wèn)題是運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域的經(jīng)典問(wèn)題之一。運(yùn)籌學(xué)者們先將運(yùn)輸場(chǎng)景中的實(shí)際問(wèn)題(包括目標(biāo)、約束等信息)用數(shù)學(xué)形式寫出，即構(gòu)建模型，再使用多種方法計(jì)算出最優(yōu)路線，即優(yōu)化算法求解，最終得到運(yùn)輸優(yōu)化方案。

　　在杉數(shù)科技的智能運(yùn)輸決策產(chǎn)品小馬駕駕(PonyPlus)出現(xiàn)之前，大部分企業(yè)只能選擇地圖服務(wù)商等提供的路徑優(yōu)化服務(wù)，通過(guò)實(shí)時(shí)的交通情況監(jiān)控，提供距離最短或時(shí)間最短的路線規(guī)劃。但在實(shí)際的運(yùn)輸配送場(chǎng)景中，從時(shí)間/距離最短到真正的成本最低，中間還有很多復(fù)雜的步驟，如第三方運(yùn)輸企業(yè)需要考慮運(yùn)輸全程的配送順序、落貨時(shí)間和各種限行、禁行約束情況等等，而對(duì)于可以組合多種配送方式(比如空運(yùn)、陸運(yùn)、海運(yùn)，所需時(shí)長(zhǎng)和限制都不同)、挑選多個(gè)承運(yùn)商(各承運(yùn)商針對(duì)不同配送方式提供的報(bào)價(jià)一般不同)的貨主來(lái)說(shuō)，問(wèn)題的復(fù)雜程度則更呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

　　企業(yè)真正需要的，是一套真正可落地的運(yùn)輸決策方案。基于多家行業(yè)巨頭的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，杉數(shù)科技研發(fā)了標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品小馬駕駕，該產(chǎn)品綜合了深入到實(shí)際配送場(chǎng)景的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)、世界頂尖的數(shù)據(jù)與決策科學(xué)家團(tuán)隊(duì)、行業(yè)一流的工程化服務(wù)能力，為眾多標(biāo)桿企業(yè)提供了服務(wù)。因此，綜合來(lái)看，小馬駕駕具有以下兩大核心優(yōu)勢(shì)：

　　核心優(yōu)勢(shì)一 真實(shí)場(chǎng)景：最懂中國(guó)運(yùn)輸優(yōu)化的系統(tǒng)，節(jié)約成本可落地

　　在構(gòu)建模型時(shí)，VRP問(wèn)題能將現(xiàn)實(shí)生活中的各種要求轉(zhuǎn)化為運(yùn)籌學(xué)中的各種約束。以運(yùn)籌學(xué)為核心驅(qū)動(dòng)技術(shù)的杉數(shù)科技所重磅打造的智能運(yùn)輸決策產(chǎn)品小馬駕駕，天生帶有親和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的基因。對(duì)于一個(gè)周密精當(dāng)?shù)倪\(yùn)籌學(xué)模型來(lái)說(shuō)，提出新的業(yè)務(wù)要求就是在模型上添加新的約束條件，這并不會(huì)像一些新興技術(shù)手段一樣需要重新學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。小馬駕駕可以用盡可能多的真實(shí)業(yè)務(wù)約束，來(lái)還原盡可能真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，使運(yùn)輸優(yōu)化的結(jié)果真正落地。

　　在各個(gè)不同場(chǎng)景中，需要考慮不同業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)，以快件配送服務(wù)為例，客戶處耗時(shí)要著重考慮貨物重量、體積、收貨方式、有無(wú)電梯、樓層高低等因素。有時(shí)還要根據(jù)特殊需要做出相對(duì)應(yīng)的設(shè)置，如要避免進(jìn)出城路段交替出現(xiàn)、避免東西城互拼、避免配送線路跨長(zhǎng)安街等問(wèn)題，還要注意如司機(jī)工作時(shí)長(zhǎng)不可過(guò)長(zhǎng)、敲門次數(shù)不可過(guò)多、不同的站點(diǎn)必須選用指定車型(比如特殊門店限高僅金杯可以通行)等情況。

　　等待時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)時(shí)長(zhǎng)、運(yùn)輸時(shí)長(zhǎng)等運(yùn)輸環(huán)節(jié)的真實(shí)限制，均來(lái)源于客戶經(jīng)驗(yàn)。經(jīng)過(guò)與各類國(guó)內(nèi)企業(yè)的深度合作，小馬駕駕充分吸收了各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多種需求，將訂單、車型、商品限運(yùn)、時(shí)間窗、交通條件等各類細(xì)節(jié)納入模型，輸出真正適用于多場(chǎng)景、多約束的運(yùn)輸決策解決方案。

　　以小馬駕駕為我國(guó)某大型快遞企業(yè)輸出的服務(wù)方案為例，如果僅考慮開行時(shí)間最短(也包括天氣、路況、客戶服務(wù)時(shí)長(zhǎng)等因素)，則快遞員的運(yùn)動(dòng)路徑如圖一，小馬駕駕則在考慮影響開行時(shí)間因素(天氣、路況、客戶服務(wù)時(shí)長(zhǎng))的同時(shí)，將客戶時(shí)間窗、客戶/訂單等級(jí)、催收催派、投訴等多種因素納入模型，再求得開行時(shí)間最優(yōu)的路徑解，如圖二。

　　(左圖一，右圖二)

　　真實(shí)還原業(yè)務(wù)場(chǎng)景后，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的最優(yōu)決策可以直接幫助企業(yè)降低物流成本。企業(yè)的派單人員大多需要具備多年經(jīng)驗(yàn)積累才能獨(dú)立上崗，小馬駕駕在可行性上得到了中國(guó)最頂尖配送企業(yè)、最資深業(yè)務(wù)人員的認(rèn)可。經(jīng)測(cè)算，相比于行業(yè)平均10-15年的“老師傅”，小馬駕駕的排單結(jié)果可以使得企業(yè)的配送成本降低10%-20%。

　　核心優(yōu)勢(shì)二 計(jì)算能力：自研高效的復(fù)雜道路交通距離矩陣

　　充分考察到每一種約束條件，只是解決問(wèn)題的第一步。除了約束繁多導(dǎo)致的算法模型的復(fù)雜性，距離矩陣也是使用算法計(jì)算配送路徑問(wèn)題的一大挑戰(zhàn)。距離矩陣，為所有配送點(diǎn)之間的實(shí)際配送距離和配送時(shí)間。在不同城市分區(qū)、分車型、分時(shí)段的限行、禁行約束情況，對(duì)應(yīng)的是何處有限重、限高、限寬、限速，并要考慮何處需要調(diào)頭、左拐、過(guò)河/跨橋、何處的站點(diǎn)接近司機(jī)住址等問(wèn)題，都會(huì)直接影響距離矩陣計(jì)算的復(fù)雜度。

　　對(duì)于交通運(yùn)輸來(lái)講，真實(shí)距離和經(jīng)緯距離有著很大的差異，A點(diǎn)到B點(diǎn)和B點(diǎn)到A點(diǎn)的距離往往是不同的。從車型考慮，小轎車和大貨車在兩點(diǎn)間的距離也是不同的。一個(gè)中小規(guī)模的服務(wù)商覆蓋的配送點(diǎn)數(shù)量一般在500-1000之間，小馬駕駕將車型分為5大類，以500個(gè)點(diǎn)為標(biāo)準(zhǔn)，2分鐘之內(nèi)距離矩陣上的計(jì)算量就能達(dá)到125萬(wàn)，這樣的計(jì)算量，常規(guī)方法至少需要2小時(shí)才能處理完成。

　　但實(shí)際業(yè)務(wù)需求并不允許長(zhǎng)時(shí)間計(jì)算。可以說(shuō)，所有高價(jià)銷售配送服務(wù)解決方案的提供商們，核心競(jìng)爭(zhēng)力都是對(duì)業(yè)務(wù)的響應(yīng)速度。行業(yè)通行的做法，一般是退而求其次地選擇非常失真的經(jīng)緯度進(jìn)行計(jì)算，或者安排資深業(yè)務(wù)員進(jìn)行分單。而小馬駕駕的核心突破就在于——可以在2分鐘之內(nèi)準(zhǔn)備好一套500*500、5種車型的配送解決方案。

　　一直以來(lái)，小馬駕駕都與中國(guó)最權(quán)威的貨運(yùn)地圖數(shù)據(jù)商深度合作，除了數(shù)據(jù)商始終為杉數(shù)開放著大流量數(shù)據(jù)傳輸接口，杉數(shù)科技自行搭建的距離矩陣數(shù)據(jù)庫(kù)，也是小馬駕駕輸出高效、準(zhǔn)確的計(jì)算結(jié)果的堅(jiān)實(shí)支撐。在杉數(shù)自建距離矩陣上，儲(chǔ)存著杉數(shù)已完成的計(jì)算結(jié)果，供系統(tǒng)極速調(diào)用。更重要的是，杉數(shù)擁有一系列自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，在處理最優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，熟練地使用模糊最優(yōu)等運(yùn)籌學(xué)方法，極大地加快求解速度。同時(shí)始終以最頂尖科學(xué)家陣容投入優(yōu)化求解器的研發(fā)——仍在封閉研發(fā)期的Cardinal Solver，在服務(wù)某國(guó)內(nèi)工業(yè)巨頭時(shí)，在規(guī)定時(shí)間內(nèi)最多可解決兩億變量的生產(chǎn)排程問(wèn)題。

　　匯聚杉數(shù)豐富業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和頂尖技術(shù)能力的小馬駕駕，在真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)了速度與精度的并存，通過(guò)權(quán)威地圖商數(shù)據(jù)的深入量化分析，得出了計(jì)算效率更高、計(jì)算時(shí)間更短、求解更精確的解決方案。

　　舉例來(lái)說(shuō)，小馬駕駕在為某大型家具公司制定復(fù)雜的配送優(yōu)化方案時(shí)，場(chǎng)景中有大量業(yè)務(wù)難點(diǎn)，比如北京市道路限行約束復(fù)雜、訂單分布較散、客戶嚴(yán)格并且有大時(shí)間段的收貨時(shí)間窗、家具安裝時(shí)間波動(dòng)大(從10分鐘到10小時(shí))、近百種車組服務(wù)/運(yùn)輸能力差異大等。該場(chǎng)景需要在滿足客戶時(shí)間窗的要求下，將任務(wù)合理地分配到合適的車組，并保證路線少跨區(qū)、里程數(shù)穩(wěn)定。最終小馬駕駕將企業(yè)每日全城的調(diào)度時(shí)間從3小時(shí)壓縮至15分鐘。經(jīng)企業(yè)測(cè)算，平均用車成本下降近10%～25%。

　　一、 產(chǎn)品亮點(diǎn)

　　在運(yùn)輸配送中會(huì)遇到很多業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，如車輛人員資源匹配不合理、時(shí)間窗約束嚴(yán)格、城市分區(qū)分車型分時(shí)段限行、業(yè)務(wù)模式復(fù)雜多變、手工調(diào)度造成效率低下等。這些問(wèn)題可能會(huì)出現(xiàn)在整個(gè)運(yùn)輸配送鏈條的各個(gè)環(huán)節(jié)上，而運(yùn)輸優(yōu)化的目標(biāo)，就是優(yōu)化整個(gè)鏈條，減少運(yùn)輸成本，提升資源利用率和業(yè)務(wù)響應(yīng)速度。為了更好地服務(wù)客戶，小馬駕駕有以下兩個(gè)亮點(diǎn)：

　　亮點(diǎn)一 算法革新，比客戶更懂客戶

　　將業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的實(shí)際約束納入模型，小馬駕駕把資深員工的經(jīng)驗(yàn)變成了系統(tǒng)。但人的經(jīng)驗(yàn)也有限度，真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中有一些很難收集的數(shù)據(jù)，比如客戶處有沒有電梯，客戶簽收是抽查還是每箱開箱等，都極大地影響著客戶處耗時(shí)的計(jì)算。這些信息有的可以稍作統(tǒng)計(jì)，但大部分則無(wú)法逐戶收集，趕上下雨、下雪等極端天氣，情況又會(huì)有所變化。只有最富有經(jīng)驗(yàn)的資深業(yè)務(wù)員可以對(duì)規(guī)律稍加把握。

　　針對(duì)這一類問(wèn)題，小馬駕駕特別研發(fā)了人工智能算法模型，對(duì)客戶優(yōu)先級(jí)、客戶處耗時(shí)、在途時(shí)間等進(jìn)行學(xué)習(xí)，讓系統(tǒng)“越用越準(zhǔn)”。在服務(wù)快消行業(yè)百威英博物流配送項(xiàng)目時(shí)，小馬駕駕通過(guò)學(xué)習(xí)司機(jī)畫像、站點(diǎn)屬性、站點(diǎn)卸貨條件、卸貨商品大類及數(shù)量，從而得到了在不同店面、不同司機(jī)、不同配送貨物的因素下卸貨時(shí)間的預(yù)測(cè)模型，使得到貨準(zhǔn)時(shí)率提升了近30%。

　　憑借世界領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，小馬駕駕只需獲得3個(gè)月以上的歷史數(shù)據(jù)，就可以發(fā)掘數(shù)據(jù)規(guī)律，不斷修正約束的輸入值，不斷發(fā)現(xiàn)此前未發(fā)現(xiàn)(變化中)的約束條件，使參數(shù)更加真實(shí)，為用戶提供更多超越已有經(jīng)驗(yàn)的參考值。

　　亮點(diǎn)二 靈活多變，個(gè)性化服務(wù)

　　變化頻繁的路況、復(fù)雜的客戶要求，都為制定各類配送場(chǎng)景方案提出了挑戰(zhàn)。經(jīng)過(guò)與多家企業(yè)的磨合，小馬駕駕可以根據(jù)客戶實(shí)際情況，提供靈活多樣的合作方式，滿足運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)各個(gè)階段企業(yè)的不同需求。

　　在服務(wù)模式上，小馬駕駕既可為客戶提供整套系統(tǒng)的搭建服務(wù)，也可根據(jù)客戶需求提供API模塊或標(biāo)準(zhǔn)化的SaaS服務(wù)。在服務(wù)方案上，用戶可根據(jù)實(shí)際需要對(duì)車型、車輛、站點(diǎn)、訂單、優(yōu)化目標(biāo)等參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。

　　小馬駕駕尤其注重服務(wù)體驗(yàn)。配送問(wèn)題中，復(fù)雜多變的交通環(huán)境與紛繁緊急的客戶要求之間存在天然的矛盾關(guān)系。很多場(chǎng)景下，用戶的需求(包括取貨和送貨需求)是實(shí)時(shí)產(chǎn)生的，交通情況的突變卻難以估量。與很多自動(dòng)化系統(tǒng)不同的是，小馬駕駕中很多精細(xì)的產(chǎn)品設(shè)置，使得“硬約束”可以“軟著陸”，創(chuàng)新性地使用多個(gè)參數(shù)來(lái)為具體執(zhí)行人員提供更大的靈活空間。

　　亮點(diǎn)三 實(shí)時(shí)優(yōu)化，應(yīng)對(duì)特殊狀況

　　計(jì)劃趕不上變化，運(yùn)輸優(yōu)化決策方案在實(shí)際執(zhí)行過(guò)程中還是會(huì)面臨各種不確定性。如遇到交通狀況變差或其他突發(fā)情況時(shí)，原定路線可能不是最優(yōu)解。而基于強(qiáng)大的計(jì)算能力，小馬駕駕提供實(shí)時(shí)優(yōu)化功能，用于應(yīng)對(duì)突發(fā)情況下的路線調(diào)整。調(diào)度人員可以一鍵實(shí)時(shí)優(yōu)化，計(jì)算出最新的最優(yōu)路徑及每個(gè)站點(diǎn)預(yù)計(jì)到達(dá)的時(shí)間(下圖中紅色線條表示擁堵)。

　　亮點(diǎn)四 應(yīng)用廣泛，豐富的優(yōu)化場(chǎng)景

　　小馬駕駕立足于標(biāo)準(zhǔn)的VRP算法，對(duì)不同類型的路線優(yōu)化衍生問(wèn)題進(jìn)行長(zhǎng)期深耕，探索出了一系列算法求解方案，拓展了產(chǎn)品的應(yīng)用場(chǎng)景。

　　一方面，就運(yùn)輸模式而言，小馬駕駕能夠覆蓋以下多種提送模式：

　　另一方面，就運(yùn)輸決策過(guò)程而言，小馬駕駕可以從以下四個(gè)層面進(jìn)行優(yōu)化：

　　按照對(duì)運(yùn)費(fèi)節(jié)省由低到高來(lái)排，依次是執(zhí)行跟蹤層優(yōu)化、運(yùn)作層優(yōu)化、戰(zhàn)術(shù)層優(yōu)化、戰(zhàn)略層優(yōu)化。

　　綜合以上兩點(diǎn)，小馬駕駕具有豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，可以為多種行業(yè)的、具有運(yùn)輸調(diào)度需求的人員或機(jī)構(gòu)提供優(yōu)化服務(wù)。除了傳統(tǒng)的運(yùn)輸優(yōu)化場(chǎng)景，只要是涉及多點(diǎn)之間拜訪的路線規(guī)劃問(wèn)題都能使用小馬駕駕解決，比如VRP問(wèn)題的特例——TSP問(wèn)題(Travelling Salesman Problem)最早提出時(shí)解決的“銷售員路徑規(guī)劃”，又比如倉(cāng)庫(kù)內(nèi)各貨架之間的揀貨路徑等等。小馬駕駕在客戶畫像上還擁有很大的想象空間。

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