菜鳥以大數據規劃物流路線 減少一成車輛使用

阿里足跡團隊 | 2017-04-10
菜鳥網絡利用大數據為車輛調配,代替人工決策,經過實際測試,可以減少10%車輛使用。
菜鳥網絡利用大數據為車輛調配,代替人工決策,經過實際測試,可以減少10%車輛使用。

今時今日要做到節能,並不單單從「慳水慳電」著手,駕車送貨,節省用油,減省人力及時間,提升效率,同樣是節能的一種。阿里巴巴旗下智慧物流平台菜鳥網絡就利用了大數據去為車輛調配,代替人工決策,經過實際測試,可以減少10%車輛使用,此算法結果追平了目前該領域的世界紀錄;若進行大規模推廣,每日可以為社會節省超過1,000萬元人民幣。

這是繼菜鳥網絡於去年推出可節省10億個紙箱的智能打包算法技術後,再次在算法領域最得突破。菜鳥去年推出「智能打包算法技術」,相比起粗放的人工包括,至少可以節省5%以上的包裝耗材,減少浪費。而這次菜鳥就進一步利用技術,從規劃送貨路線方面,提升物流效率。

提升能力  追平市場領先技術   

菜鳥網路高級演算法專家胡浩源就指出,由於菜鳥網路擁有龐大的資料庫,獨一無二的複雜應用場景,和充沛的雲計算資源,是全球為數不多擁有超大規模優化能力的團隊之一。是以能夠打破一直只有海外團隊才做到的前沿算法,追平全球紀錄。

他說︰「把超過250個點位元的車輛路徑進行全局優化,目前在全球範圍內還沒有很好的通用求解方式,而菜鳥這項演算法技術是基於1,000以上個點來做的,從結果來看,我們已經追平了目前的世界最好記錄。」

他續指︰「經過各類場景驗證,車輛路徑規劃演算法至少可減少使用10%的車,目前中國電商物流貨運車輛約40萬,如果該演算法能在整個快遞物流領域推廣,一天節省的成本會在1,000萬元人民幣以上。」

即時更新   村淘配送省三成成本

此算法其中的一大應用就是農村送貨。農村地區物流資源不豐富,網站之間距離長,單量少,成本頗高。菜鳥網路農村物流專家李潛飛指︰「看了很多農村物流網點的配送線路圖,雜亂無章,有很多交叉不合理之處,也不會根據訂單量即時更新。」

目前該演算法正在部分農村物流網點使用,一改過去以人手制定送貨路線,而改為由大數據算法來分配路線。系統會根據每日單量,為農村的物流司機規劃配送路線,每天即時更新,在保證時效的基礎上,可節省車輛、人力及郵費。綜合測算下來,農村領域的物流成本能減少30%以上。

此算法已經在江蘇及江西內的兩個縣城進行測試,其中江西吉安,車輛使用減少了10%,行車距離減少了約30%;在江蘇長興縣,農村物流服務車輛使用減少了50%以上,行車距離減少了30%以上。

菜鳥網路農村物流業務負責人沈建鋒表示︰「有了演算法技術做基礎,未來農村配送場景的智慧化會加速升級。」他續指,將會以一年時間,幫助菜鳥網絡的所有農村物流合作夥伴,實現配送路線智能化。

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