百度物流智能调度191001

百度物流智能调度助力物流行业降本增效百度智能云2019.10.012用户需求业务目标痛点某快消品B2B电商，北京近6万个零售终端点位，4个常温仓、1个冷链仓，200多辆货车，约束条件复杂，每日配送需求动态变化如何用最少的货车、跑最短的距离、用最快的时间、配送出最多的货依靠调度师傅的个人经验，但这种运营规模早已超出人脑所能对比和计算的能力范围，人工规划远远达不到最优典型的城配场景车辆满载率最大是多少？可用车辆及车型？客户收货是否有时间窗？明天下午3点的波次能否在6点前送完？最大配送的站点数？是否需要分区经营？？缺乏道路限制数据缺乏道路限制数据，导致规划路线，违反道路交规结果不准订单量增大时，排线结果常常不准，资源严重浪费人为经验依靠调度员排单排线，强依赖人为经验超出时间窗约束条件过多，导致无法满足网点要求（时间窗）现状城配企业接到订单，调度员依赖历史经验，考虑部分因素，制定调度计划司机接收调度任务后，按照规划的路线进行行驶，事先未知道路限制和路况，经常违反道路交规痛点订单越多效率越低调度难度越高传统调度的困局目标:满⾜客户收货要求的前提下,综合各种约束条件达到最优的调度方案优化目标成本最优里程最优时间最少各项均衡仓库要求时间窗口是否回仓车辆组多仓提货车辆要求最大行驶时间最长行驶距离重量体积配载限行情况通行限制五限信息通行证避让区域分时段限行门店要求配送时间窗口停留时间车辆要求成本信息固定出车成本里程成本时间成本降本增效

节省运输车辆降低里程数节约调度时间提高装配效率我们的能力——帮助传统物流企业破局AI算法能力百度物流地图云计算百度智能物流调度引擎核心技术算法优势调度性能达到业界领先水平，拥有多项专利技术。节约10%-40%的运输成本算力优势依托百度智能云强大的可扩展算力快速生成千万级路网数据，支持多个高达数万点位的配送任务同时计算。地图优势依托强大的百度地图亿万级POI数据，支持全国五限信息避让导航。场景丰富支持时间窗口、满载率等20多种约束条件，满足多种配送场景的智能调度需求。我们的优势订单导入批量订单一键导入，地址信息自动解析成经纬度，大幅节省调度员计算时间规则设置支持网点时间窗口、满载率、车辆种类、禁行限制等20多个约束条件限制

一键排单系统一键排单，支持成本最优、总里程最短、总时间最短等多种优化目标调度结果展示地图展示调度结果，可一键发送给各个指派司机，可在地图上手动优化路径开启白名单，运单数据导入系统，一键生成智能调度结果使用方式——

1.

SAAS化Console直接操作使用方式——

2.

API集成建议集成到贵司的业务系统中，使用更顺畅，下图是部分客户的集成效果界面。

典型案例——货主客户简介中国烟草总公司安徽子公司，零售范围覆盖全省16个城市，全省共有26万销售网点，其中合肥市的销售网点高达3.2万个，自有配送车辆600多辆项目需求全市的销售网点，按照周一到周五分成五个区域，每一个配送区域要保证网点数量、送货量、配送总里程尽量均衡。每个区域内，结合配送车辆的具体情况，将一个区域分成几十到上百条线路不等，每个配送车辆负责一个线路。使用百度智能物流调度引擎前，每日排线需要2-3个调度师傅员，依靠排单经验，根据当地行政区域划分、路网情况，人工排出送货顺序，产生最终的配送计划。通常需要3个小时左右。优化结果我们采用成本最小和时间均衡策略，对客户的“配送分区、区内排线、线内优化”进行重新规划，与原有的依靠调度员经验规划的结果相比取得了显著效果

行驶里程降低15%运输成本降低17%调度时间降低91%典型案例——

TMS厂商汉得HTMS和百度ROS集成之后，简化了使用流程，提高易用性，客户可以零编程轻松调度；对销售而言，降低学习成本和售卖的难度。集成前集成后客户需要分别使用汉得HTMS做运输管理，用百度ROS做智能调度，对运维人员的技术能力要求高，客户学习成本高，易用性差客户可以直接使用汉得HTMS做运输管理和智能调度，百度的ROS的API变成汉得HTMS界面上的选项，可以零编程完成调度客户需要将HTMS中的订单管理模块的订单导出，再按照百度ROS的格式导入进行排单，流程更复杂将订单管理系统与百度ROS打通，一键勾选需要调度的订单，自动对接智能调度，无需转换格式，轻松排单销售需要理解学习百度ROS智能调度，包括针对不同场景的功能、API的文档等；需要申请百度智能云账号，以便在console给客户演示。对客户对销售销售只需要学习TMS相关的操作和文档即可，百度智能调度ROS的功能已集成，在汉得HTMS即可完成订单的收集、整理、调度和分配等操作的演示。我们的能力07功能模块功能描述提供形式路网矩阵在排单排线之前，需要对未来需要参与计算的网点进行全量的初始化，计算出任意两点之间的导航距离新增矩阵、删除矩阵、增加点位、删除点位、矩阵查询API+SDK工作台排单排线（单仓）根据仓库信息、车辆信息以及网点相关信息，给出最优的排线结果，并给出每个线路的具体路线顺序排单分区、分区查询、排单优化、优化查询、多点有序优化、有序优化查询API+SDK工作台排单排线（多仓）l

用户可以下多个订单，每个订单的货物位于不同的仓库，每个订单的货物类型可以不同l

车辆从多个仓库取货，完成取货后向网点进行配送（暂不支持边取边送）l

同一个用户的多个订单由同一辆车进行配送l

支持车辆在仓库之间的路线规划l

支持和普通排单排线一样的最大里程、最大访问点、时间窗等约束API+SDK快速排单排单排线的精简版本，不需要创建矩阵，返回结果速度快；200个点可以精确排单，1000个点是急速排单API+SDK工作台用户画像07行业场景诉求快消品规模：每月1万以内，每个司机每天配送大概十个网点。使用周期：每天一次或多次，无固定波次。规模：每月1-5万单使用周期：每天11点前把当天可以混排的单子聚集起来，在2点前排完，和司机谈好价格，发送线路给相应的司机，仓库开始拣货，司机去仓库装货，开始一天的配送。规模：每月5万单以上使用周期：按照客户的维度，每个客户每天一次诉求1:每条线路门店数均衡诉求2:网点配送顺序合理（不会出现跨河跨江绕路的不合理情况）诉求3:优化目标成本最低，最好能节约车次烟草性质：商业烟草配送规模：每个城市三万个网点，司机每天配送80-120个网点，平均每个城市每天发车25-30辆。一条线路的网点相对集中。使用周期：每三个月一次大型变更，每天进行动态小范围优化。性质：工业烟草配送（outbound）以干线为主，运输的距离较长，运输可能持续几天。工业烟草的配送，运输车会持一张国家办法的烟草准运证。准运证有有效期，所以往往工业烟草的运输会有一个最晚到货时间。规模：每天100-200个订单，订单量8000-10000箱，50-100车次使用周期：急单当下直接配送，不急的单子每天集中排单排线，无固定波次。诉求1：提升排单效率，原有手工排单每次大调整需要1-2个月.诉求2:

线路间要均衡（避免司机之间争执）诉求3:网点配送顺序合理（聚集性好，不要绕路，同一个小区只送一次，非双黄线两边配送等）汽车零配件性质：汽车零配件配送至各个汽车维修点和4s点，无固定路网规模：每天30个车次，每个车次35个网点左右，每次配送3小时以内使用周期：每天使用多次，没有固定波次，订单聚集就排单配送。诉求1:

保证时效性（在规定时间内配送完成）手工排单无法预估路况和完成时间诉求2:提升效率，原有人工排单时间需要耗费1个小时左右诉求3:

减少运输成本。粮油以城市为配送单位，每个城市的配送网点几千个，淡季网点数在200～300个，每台车最多配送的网点数15个，每天20个车次以内。使用周期：每天以城市为配送单位，每个城市的配送