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(shí)，如何避免成本浪費(fèi)，以供讀者參考。

訂單數(shù)量“兩極分化”，合理降本均成剛需

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(hù)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(yùn)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(jī)構(gòu)目前集中資源抗擊疫情，消費(fèi)醫(yī)療和擇期靈活度較大的醫(yī)療活動被大量推遲，同時(shí)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(cuò)，疫情持續(xù)到現(xiàn)在，對經(jīng)濟(jì)社會各個(gè)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(gè)行業(yè)之一。如何在貨量波動的情況下合理降本，是每個(gè)企業(yè)都需要深思的問題。

人工智能“合單”，讓急單無需另增車輛

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(shí)下一些急單，時(shí)間緊、任務(wù)重。傳統(tǒng)的人工調(diào)度處理這些臨時(shí)增加的訂單，是一個(gè)比較復(fù)雜的工程，因?yàn)榕啪€時(shí)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?yàn)槁肪€、收貨時(shí)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(shí)驗(yàn)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(fèi)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(jìn)行這些復(fù)雜繁瑣的計(jì)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(shí)間窗等多個(gè)維度，與系統(tǒng)路徑自動進(jìn)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(shí)完成急單配送，大大降低了成本。

懂調(diào)度計(jì)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

凹凸算法，在貨量波動時(shí)優(yōu)化車輛配載率

新冠肺炎疫情，讓各個(gè)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(shí)，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(diǎn)醫(yī)院相對較多的片區(qū)需求上升，而定點(diǎn)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(jìn)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(jì)算最優(yōu)配載率，訂單密度低的向外“凸”一點(diǎn)，訂單密度高的向內(nèi)“凹”一點(diǎn)，通俗地比喻就是，原來司機(jī)熟悉的區(qū)域是3公里的范圍，使用凹凸算法后，司機(jī)熟悉的區(qū)域變成了4公里，在某區(qū)域訂單密度變高時(shí)可以進(jìn)行有效支援。這樣的改變，對于司機(jī)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(shí)現(xiàn)了優(yōu)化車輛、車次的目的，技能保證在當(dāng)前運(yùn)力緊張的情況下，司機(jī)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(diǎn)，訂單密度高的向內(nèi)“凹”一點(diǎn)

其實(shí)，人工智能賦能調(diào)度，不僅可以幫助企業(yè)“應(yīng)對危機(jī)”，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