已经付费的 GPS 数据让车辆多跑几趟，调度主管请假时业务照常运转，大客户得到的送达时间也更准。
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物流公司 · 12 / 13
面向运输与仓储的 AI 路线图
利用现有的 GPS、运单和实际送达时间数据，从一个片区的车辆开始，排线不再只靠一位调度主管，也能告诉客户货物何时送到。
物流公司 “排线全靠一位调度主管的经验，他请假那天整个乱套。客户问货什么时候到，我们只能说个大概。”
我们常见的问题
大多数运输公司手里的数据比想象中多：每辆车都装了 GPS，每张运单都有提货和送达时间，大客户每天早上通过 EDI 或邮件发来订单。可哪辆车跑哪条线，仍然装在调度主管的脑子里。他知道这位客户十点以后不收货，那条巷子六轮货车开不进去，这些知识从来没有人写下来。
他一请假或生病，整天的工作就乱了：车辆重复跑同一条线，货物晚到，客服回答货什么时候到也只能说个大概，因为得挨个打电话问司机。
我们的解决方法
我们先在调度主管身边待上两三天，把他做决定时用到的每个条件都记下来，再用 GPS 和运单的历史数据，看实际送达时间和计划差在哪里。然后根据您的车队规模和业务特点，排出哪个应用场景最划算。
共同搭建的试点系统只管一个片区。每天傍晚，系统读取第二天的运单，根据从调度主管那里记下的条件和 GPS 的实际行车时间，建议哪辆车按什么顺序跑哪些点。调度主管打开查看，在自己比系统更清楚的地方做调整，再点确认。第二天早上，客户会在 LINE 上收到货物大约几点送到的消息；车辆离开上一个点时，再收到一条。
发车、接急单、车辆半路抛锚时怎么处理，仍由调度主管决定，系统只负责建议和通知。我们把试点片区每天的趟数和客户打来询问的电话数与其他片区对比，再逐个片区扩展。
系统如何运行
工作来源
- GPS 的车辆位置
- TMS、邮件或 LINE 里的运单
- 历史实际提货和送达时间
- 跟调度主管和司机一起工作
AI 做什么
- 评估数据，记下调度主管的条件
- 按回报排序应用场景
- 交付 90 天路线图
- 共同搭建单片区路线建议系统
结果去向
- 待调度主管确认的每日路线
- 通过 LINE 发给客户的送达时间
- 每日趟数与准时率仪表盘
- 扩展到下一个片区的计划
使用前后对比
使用前
使用后
排线全靠一位调度主管，他请假那天就乱套
系统每天傍晚给出路线建议，调度主管审核确认
客户问货什么时候到，得挨个打电话问司机
客户还没问，就在 LINE 上收到送达时段
每位客户的收货条件都没人写下来
所有条件都整理成公司规则，谁来顶班都能用
您将获得
- 01
一份评估报告：现有的 GPS、运单和实际送达时间数据历史够不够长、各系统之间是否一致，哪些还停留在纸上或 LINE 里
- 02
按回报排序的应用场景清单，例如每日排线、送达时间预测、自动通知客户、拍照识别运单
- 03
90 天路线图，选定一个片区的车辆作为起点，写明预算、团队和指标
- 04
共同搭建的试点系统：为该片区提供每日路线建议，调度主管在发车前审核、调整，并通过 LINE 把送达时间告诉客户
- 05
一本手册，把调度主管掌握的各种条件整理成公司规则，并举办工作坊，让调度和客服团队自己维护系统
各方的收获
通过 GPS 服务商的 API 读取车辆位置，先以只读方式连接 TMS，不改动司机使用的系统，发给客户的消息通过公司的 LINE OA 发送。
调度主管每天从一份已经排好的计划开始，只需局部调整；客服不用再打电话问司机，司机也能在手机上看到送货顺序。
适合哪些企业
普通货运和卡车运输零售配送冷链和食品配送仓储与订单履约建材运输自有车队的制造商
对接您现有的系统
TMSWMSGPS 车辆定位LINE OAERPGoogle Sheets
开发流程
- 1
需求梳理
明确需求、用户与成功指标，开工前锁定范围与价格。
- 2
设计
设计 UX 与系统架构，原型确认后才进入开发。
- 3
开发
AI 加速的迭代冲刺，每周演示，资深工程师评审。
- 4
测试
按约定范围验证质量、安全与性能。
- 5
上线与维护
生产部署、团队培训与月度维护计划。
