來源:好伙伴 發布時間:2017-07-14 18:44:25
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近期接觸了幾個客戶,反復提出物流智能調度的需求。在下正好有幸在不久前接觸過幾個類似領域的供應商,出于好奇,遂與對方打開了話匣子。通過溝通了解到,目前的車輛智能調度產品均停留在運力資源與貨源匹配層面,調度成功的必備條件是:
客觀條件成立,如:
1.車輛不出現故障。
2.貨物不能出現過多的異型貨物(外形不屬于四方規整型)。
3.裝載率的經驗值比較合理。
4.路況正常。
......
雖然現在很多產品都可以考慮回程和多點裝卸的問題,但是如果不跟Gis、現場管控、風險評估相結合的話,根據特定模型計算出來裝載和線路規劃,用時髦的話來說“都是是耍流氓”。
這就是為什么很多客戶斥巨資購買了那些高大上的智能調度產品依然覺得達不到想要的效果。 個人看來真正完善的智能調度不僅要做到事前預測計算,更應注重現場的狀態管理,時間節點管控,需具備異常處理機制。這才是結合Gis真正用意所在。不光要預測計算,還需與實際同步,推出修正機制,預警機制。
這就好比普通的進銷存軟件和ERP軟件區別,前者考慮較單一,而后者考慮較全面。而目前的調度產品就好比普通進銷存軟件,調度準確都需建立在若干個測算條件成立的基礎上,比如車輛不拋錨,司機不缺勤,異型貨物少,道路不堵車等等,是不是覺得很離譜,如果這些條件百分百成立確實很難。而較完善的智能調度軟件就好比ERP軟件,可以在云計算的基礎上、采用大數據來做支撐。既然不能保證所有條件成立,那么就根據實時狀態做修正處理,數據實時追蹤與現場同步,而每次修正均與產出最大化為目的。這樣才能達到最優。有些人可能會想,這么多資源怎么調動與獲取,其實只要關注這個領域,有很多公共資源可以利用的。這里就扯遠了,感興趣的話,可以后期再交流。