編者按:本周,懂調(diào)度公眾號將繼續(xù)為大家?guī)硇袠I(yè)解讀系列文章,分析目前行業(yè)面臨“貨量波動”問題時,如何避免成本浪費,以供讀者參考。
鼠年伊始,國內(nèi)各大醫(yī)藥流通企業(yè)就呈現(xiàn)出一種“兩極分化”的趨勢。一方面,新冠肺炎的肆虐讓防疫藥品、醫(yī)護物資等貨品的需求量直線上升,相關(guān)醫(yī)藥流通企業(yè)業(yè)務(wù)量急增,并且由于復(fù)工推遲政策的影響,可用運力不足,調(diào)度、配送環(huán)節(jié)面臨巨大的壓力,消耗成本明顯上升;另一方面,由于醫(yī)療機構(gòu)目前集中資源抗擊疫情,消費醫(yī)療和擇期靈活度較大的醫(yī)療活動被大量推遲,同時部分醫(yī)藥、耗材等銷售情況受患者避醫(yī)情緒影響,需求有所下降,導(dǎo)致部分醫(yī)藥流通企業(yè)的業(yè)務(wù)量減少,甚至出現(xiàn)資金周轉(zhuǎn)難的問題。
沒錯,疫情持續(xù)到現(xiàn)在,對經(jīng)濟社會各個方面都造成了巨大的影響,其中醫(yī)藥流通企業(yè)是受影響最直接的幾個行業(yè)之一。如何在貨量波動的情況下合理降本,是每個企業(yè)都需要深思的問題。
疫情期間,與防疫藥品、物資相關(guān)的醫(yī)藥流通企業(yè)訂單會增多,很多醫(yī)院和藥房會臨時下一些急單,時間緊、任務(wù)重。傳統(tǒng)的人工調(diào)度處理這些臨時增加的訂單,是一個比較復(fù)雜的工程,因為排線時要綜合考量一系列維度,將新增訂單插入已有排線結(jié)果的話,很容易因為路線、收貨時間窗、車輛裝載率等因素的不匹配而難以執(zhí)行,人工手動一條條路線實驗的話,等于打破了之前的排線結(jié)果。于是,有些企業(yè)會選擇加派車輛、車次專門配送新增的訂單,但這造成了車輛裝載率低,行駛路程長的結(jié)果,無疑浪費了不少成本,不僅如此,由于延遲復(fù)工等政策的影響,有些企業(yè)即使想要加大成本投入,也難以保障急單的配送。
在這種情況下,不少企業(yè)開始思考,是否能使用人工智能來幫助調(diào)度人員進行這些復(fù)雜繁瑣的計算,將新增訂單合理加入到已有的路線中呢?
一些企業(yè)在急單上行的情況下,在原本的TMS上接入了一款智能調(diào)度的軟件——懂調(diào)度,其中的“合單”功能,只需將新增訂單導(dǎo)入系統(tǒng),系統(tǒng)就可以快速根據(jù)訂單的貨量、收貨時間窗等多個維度,與系統(tǒng)路徑自動進行匹配,最優(yōu)車型、最優(yōu)車輛數(shù)及車次數(shù)、車輛形式概況一目了然,在裝載率合適的情況下,甚至可以幫助企業(yè)不用新增車輛、車次,就能及時完成急單配送,大大降低了成本。
懂調(diào)度計算結(jié)果頁面
最優(yōu)車輛數(shù)及車次數(shù)、車輛形式等概況提前可知
新冠肺炎疫情,讓各個醫(yī)藥流通企業(yè)的訂單量受到不同程度的波及,這讓調(diào)度排線的難度加大,尤其是分片區(qū)經(jīng)營的企業(yè),不同片區(qū)的貨量波動情況也不一致。如何在貨量波動時,合理降低成本,是壓在不少企業(yè)心頭的大山。
某知名醫(yī)藥流通企業(yè)在疫情期間,明顯感受到不同片區(qū)訂單量波動幅度不同,定點醫(yī)院相對較多的片區(qū)需求上升,而定點醫(yī)院相對較少的片區(qū)需求下降。于是,這家企業(yè)開始尋求用人工智能輔助調(diào)度人員進行排線方法,也在原本的TMS上接入了懂調(diào)度,并利用懂調(diào)度首創(chuàng)的“凹凸算法”,在保證原有配送區(qū)域的情況下,動態(tài)計算最優(yōu)配載率,訂單密度低的向外“凸”一點,訂單密度高的向內(nèi)“凹”一點,通俗地比喻就是,原來司機熟悉的區(qū)域是3公里的范圍,使用凹凸算法后,司機熟悉的區(qū)域變成了4公里,在某區(qū)域訂單密度變高時可以進行有效支援。這樣的改變,對于司機來說沒什么難度,而車輛配載可以得到顯著提升。
通過懂調(diào)度系統(tǒng),這家企業(yè)在日均訂單量增加了5%但各片區(qū)增減幅度大相徑庭的情況下,從原本的日均102車次變成了91車次,實現(xiàn)了優(yōu)化車輛、車次的目的,技能保證在當前運力緊張的情況下,司機交付和終端配送服務(wù)可以很好的完成,更讓配送成本大大降低。
凹凸算法:訂單密度低的向外“凸”一點,訂單密度高的向內(nèi)“凹”一點
其實,人工智能賦能調(diào)度,不僅可以幫助企業(yè)“應(yīng)對危機”,還能“推陳出新”的作用于客戶,具體表現(xiàn)在哪里,請期待下期文章
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