项目背景

泽云物流是一家全国性综合物流服务提供商，拥有超1500辆自营运输车辆，日均发货订单超3万件。随着运力扩张与城市配送复杂度提升，传统路径调度方式已难以支撑多点多批次配送需求，常出现路线重叠、运力浪费、异常派送等问题。为此，公司启动了智能路径规划与车队集中调度平台建设项目，推动“算法+运营”融合式管理改革。

核心做法

项目引入基于图算法与实时交通数据的路径优化模型，对接订单系统、仓库管理系统与导航API，实时计算最优配送路径。系统根据车辆载重、配送时效、道路拥堵、客户偏好等条件动态调整路径策略。车队调度平台集中管理全区域运力，实现订单自动分配、路线自动推送、异常自动预警。所有车辆配备车载定位终端与驾驶员移动应用，保障执行与反馈同步。平台每日生成调度效率报告、人均配送里程、人车比与运力利用率等关键指标，用于运营分析与绩效考核。

取得成效

系统上线一年后，运输路径重叠率下降42%，平均配送里程缩短13%，异常配送率降至1.3%。单车日均运单量提升18%，油耗成本降低约9%。车辆出车计划响应时间从原来的4小时缩短至30分钟以内，调度指令错误率下降至2‰。同时，系统提升了数据沉淀质量，为公司后续发展智能调度模拟平台奠定基础。

经验启示

物流调度的智能化核心在于全流程数据打通与响应机制优化。本案例表明，借助智能路径算法与集中车队管理平台的协同能力，中大型物流企业可以有效提升运力利用效率，降低运营成本，并提升用户满意度与运营透明度。