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从传统物流到智能调度的全链路升级

news 来源：原创 2025/8/25 9:20:16

一、TMS系统升级的核心目标与整体框架

（一）为什么要升级？传统物流管理的三大痛点

  1. 调度效率低下：过去依赖人工分单、手动匹配承运商，订单量大时容易出错，比如不同区域的订单混排导致运输路线绕路，专车和零担快递的选择全靠经验，缺乏科学计算。
  2. 数据孤岛严重：中台系统、仓库（WMS）、财务（SAP）数据不互通，订单预处理需要人工录入地址、校验SKU，运输过程中路由信息无法实时同步，财务结算时运费计算复杂。
  3. 承运商管理粗放：对物流公司的考核仅靠人工记录，时效、KPI、成本数据分散，选择承运商时缺乏量化标准，比如某条线路该用哪家物流，全凭采购人员印象，没有系统的综合能力评估。

（二）智能调度的核心目标

  1. 全流程自动化：从订单接收、任务解析、方案生成到运单创建，90%以上环节实现系统自动处理，减少人工干预。比如订单来了自动解析地址、分配配送类型，不再需要人工判断发专车还是快递。
  2. 资源优化配置：通过算法优化运输方案，降低空驶率、提高车辆装载率，比如城配线路能自动规划最优路线，避免司机绕路；专车方案能根据货物体积重量匹配最合适的车型。
  3. 数据驱动决策：建立承运商评估体系，实时监控时效、KPI、成本，比如每月自动计算各物流公司的提货及时率、完好交货率，为选择承运商提供数据支撑。

（三）系统整体框架：两大核心业务+三大支撑模块

  1. 两大核心业务
    • 发货配送：覆盖销售订单、退货订单的出库物流，包括专车、城配、干线-城配、干线-零担快递、零担快递五种配送类型，比如给药店发货可能先用干线运输到区域转运点，再用城配送到门店。
    • 上游取货：处理采购订单、集团内退货订单的入库物流，支持供应商配送和恒昌自提两种模式，比如从供应商处采购药品，可选择让供应商发零担快递，或派专车去提货。
  2. 三大支撑模块
    • 规则配置：包括城配线路规则、干线线路规则、自动指派承运商规则等，比如设定某条城配线路的最大里程、适用车型，系统按规则自动分组订单。
    • 算法引擎：运用ALNS算法优化路线，比如城配线路计算时，考虑客户收货时间窗、车型限制，生成最优配送顺序。
    • 费用预警：通过钉钉实时推送运费异常信息，比如某承运商当月费用超支，系统自动提醒财务人员。

二、发货配送业务：从“人工分单”到“智能调度”的全流程再造

（一）订单入口：数据自动流转，告别手工录入

  1. 订单来源：中台系统（如SAP、B2B平台）通过接口直接下发订单到TMS，不再需要人工导入Excel。比如电商平台的订单成交后，自动同步到TMS，省去人工复制粘贴的步骤。
  2. 预处理自动化：系统自动校验SKU是否有效、解析收货地址到省市区县街道，比如收到一个地址“长沙市岳麓区麓山路100号”，自动识别为湖南省长沙市岳麓区，为后续分组提供依据。过去人工解析地址容易出错，比如把“岳麓区”写成“岳阳区”，现在系统通过标准化解析避免错误。

（二）任务解析：配送类型自动匹配，像“快递分拣机器人”一样智能

  1. 一键识别配送类型：如果中台推送了承运商产品（比如“顺丰零担”），系统自动标记配送类型为“零担快递”；如果没有，通过地址、货物重量体积等因素自动判断。比如一件重量5kg的药品，发往长沙市内，系统判断适合城配；发往广东省，可能走干线-零担快递。
  2. 分段运输处理：涉及干线和城配的订单自动拆分，比如从长沙仓到广州药店，先干线运输到广州转运点（干线段），再城配到门店（城配段），运单自动生成两段，分别匹配对应的承运商。

（三）计划任务：算法驱动的“智能大脑”，替代人工排单

  1. 分组逻辑：按“专车→城配→干线”的优先级自动分组，比如满足专车条件（如货物体积大、客户指定车型）的订单优先进入专车组；不符合的按城配线路规则分组，比如同一区县的订单分到同一组，规划一条路线配送。
    • 示例：长沙仓发往株洲的3个订单，地址都在株洲市天元区，系统判断符合城配线路规则，自动分到一组，生成一条配送路线，安排一辆4.2米货车运输，避免3个订单分别发专车浪费资源。
  2. 方案生成：针对不同分组生成多种配送方案，比如专车方案计算车型限制、装载率、里程；城配方案考虑客户收货时间窗（如药店要求9:00-17:00到货）、卸货用时，通过算法规划最优路线，计算预计到达时间。过去人工排车需要查地图、算时间，现在系统几秒内生成多个方案供选择。

（四）运输执行：全流程数字化，实时监控像“物流GPS”

  1. 零担快递：承运商预约取货后，系统自动生成运单，通过接口获取快递路由，实时显示物流状态（已揽收、运输中、签收）。比如顺丰快递单号录入系统后，自动跟踪到“今日10:00已送达”，不再需要人工打电话问物流进度。
  2. 专车/城配：司机通过小程序上报到车、发车、送货抵达状态，比如到达药店后点击“送货抵达”，系统自动记录时间，作为考核承运商时效的依据。过去司机送货后忘记反馈，现在强制在系统操作，数据实时同步。

（五）规则体系：物流管理的“智能标尺”，替代经验判断

  1. 城配线路规则：设定每条线路的最大里程、适用车型、件数/重量/体积装载率范围，比如长沙市区城配线路，规定最大里程50公里，适用4.2米厢式货车，每件重量不超过50kg，系统按规则筛选符合条件的订单。
  2. 自动指派承运商：通过8大规则（SKU指定、重量/体积限制、客户区域指定等）精准匹配承运商，比如某SKU药品因易碎，规则设定“只能发顺丰专车”，系统自动排除其他物流公司；某区域偏远，规则设定“不发邮政快递”，避免配送延误。

三、上游取货业务：从“采购驱动”到“供应链协同”的流程优化

（一）业务场景：采购与退货的物流闭环

上游取货主要处理从供应商采购药品和集团内退货的物流，比如从北京供应商采购一批药品，需要安排车辆去提货（恒昌自提）或让供应商发货（供应商配送）；集团内某仓库退货到总部，需要规划退货路线。

（二）核心流程：入库任务与出库对称，细节更复杂

  1. 订单预处理：类似发货配送，但创建的是“入库任务”，需要校验供应商信息、解析供货地址。比如供应商地址在河北省石家庄市，系统自动识别为华北区域，方便后续分组。
  2. 智能调度：根据取货线路规则分组，比如同一供应商的多个订单分到一组，安排一辆专车一次性提货；供应商发零担快递的订单，自动匹配对应物流公司，比如京东物流在北京有优势，系统优先指派。
  3. 运输执行：恒昌自提场景中，司机需要在小程序记录每个提货点的到货时间、件数，比如到3个供应商处提货，分别扫描货物条码，系统自动核对订单，避免漏提错提。

（三）与发货配送的差异：更注重“供应链协同”

  1. 供应商管理：新增“取货线路规则”，考虑供应商的装货时间窗（如供应商每天14:00-17:00可装货）、装货用时，优化提货路线，比如安排司机14:30到达第一个供应商，装货1小时，15:30前往第二个供应商，确保效率。
  2. 费用结算：供应商配送的订单无需TMS计算运费（供应商自行承担），但恒昌自提的订单需要按车型、里程计费，系统自动关联“干线价格”模块，比如长沙到武汉的干线运输，按17.5米货车每公里5元计算运费，避免人工算错。

四、费用预警：从“事后核算”到“实时监控”的管理升级

（一）传统痛点：运费超支难以及时发现

过去运费结算靠月底对账，发现超支时已无法调整，比如某承运商当月费用超预算20%，但直到月底才知道，缺乏过程管控。

（二）新系统方案：钉钉实时预警，像“财务监控机器人”

  1. 配置灵活：用户可自定义预警规则，比如“某承运商月运费超过50万元”“某线路单公里成本上涨10%”，系统通过SQL查询数据，触发预警。
  2. 多端推送：除邮件外，新增钉钉推送，方便移动端查看，比如物流经理在手机上收到提醒：“顺丰卡航本月运费已达45万元，接近50万元预算”，及时调整后续订单分配。

五、常用办公工具的换代：从“Excel+邮件”到“智能系统+小程序”

（一）五大核心工具升级

  1. 订单处理：从Excel到系统自动化
    • 传统方式：用Excel录入订单信息，手动分类（如区分专车、快递订单），容易出错且耗时，比如每天处理500个订单，需要2小时录入分类。
    • 新系统：中台系统自动同步订单，TMS自动解析分类，10分钟内完成，且准确率100%，释放人力去处理异常订单。
  2. 调度排车：从人工画图到算法优化
    • 传统方式：调度员在地图上手动规划路线，凭经验安排车辆，比如长沙到株洲的城配路线，可能绕路10公里，车辆装载率仅60%。
    • 新系统：ALNS算法自动规划最优路线，装载率提升至85%以上，比如3个订单合并一辆车，路线缩短15%，降低油耗和时间成本。
  3. 承运商管理：从纸质档案到数据看板
    • 传统方式：用Excel记录承运商的时效、KPI，每月手动汇总，比如计算提货及时率需要翻查200张运单，耗时半天。
    • 新系统：实时生成承运商综合能力报表，时效、KPI、成本一目了然，比如顺丰卡航的提货及时率98%，KPI等级“优异”，一键导出数据用于合同谈判。
  4. 物流跟踪：从电话沟通到小程序实时监控
    • 传统方式：客服每天打30通电话问物流进度，客户抱怨“不知道货到哪了”。
    • 新系统：司机通过小程序上报状态，客户在订单详情页实时查看路由，比如“预计今日16:00到达门店”，减少客服工作量，提升客户满意度。
  5. 费用管理：从月底对账到实时预警
    • 传统方式：财务月底核对运费发票，发现超支后追责，缺乏事前控制。
    • 新系统：钉钉实时预警费用异常，比如“干线运输费用本周超支5%”，财务立即通知物流部门调整承运商选择，避免月底超预算。

（二）工具换代带来的效率提升

场景传统耗时新系统耗时效率提升
订单预处理2小时/500单10分钟90%
调度排车1小时/线路3分钟95%
承运商考核4小时/月5分钟98%
物流跟踪30通电话/天0（自动同步）100%

六、办公技能的重构：从“执行操作”到“数据运营”

（一）三大核心技能升级

  1. 系统配置能力：从“操作工人”到“规则设计师”
    • 传统技能：会用Excel筛选、排序，操作ERP系统录入数据。
    • 新技能：配置城配线路规则（如设定某线路的车型、里程限制）、调整算法参数（如时效权重、成本权重），比如物流主管需要根据旺季淡季调整装载率阈值，让系统更灵活。
  2. 数据分析能力：从“数据搬运”到“决策支持”
    • 传统技能：汇总数据做报表，比如每月统计各承运商的订单量。
    • 新技能：分析承运商综合能力数据（时效、KPI、成本），提出优化建议，比如发现某线路顺丰时效A档但成本高，建议小件发京东快递，大件发顺丰，平衡效率与成本。
  3. 异常处理能力：从“被动响应”到“主动干预”
    • 传统技能：接到客户投诉后查单，比如“货物延误”时人工查运单找原因。
    • 新技能：通过系统监控预警（如某承运商连续3天时效不达标），主动更换承运商，避免大面积延误；在小程序上实时处理司机上报的异常（如车辆故障），重新指派车辆，减少影响。

（二）不同岗位的技能转型

  1. 物流调度员
    • 过去：每天手动分单、排车，需要熟悉地图和车辆载重，加班处理紧急订单。
    • 现在：监控系统自动生成的方案，处理异常订单（如客户临时改地址），学习配置调度规则，比如设置“体积超过10m³的订单必须发17.5米货车”。
  2. 承运商管理员
    • 过去：打电话催物流进度，手工记录承运商表现，Excel做考核表。
    • 现在：分析系统生成的承运商KPI报表，约谈表现差的物流公司，优化合作方案，比如针对“完好交货率低”的问题，要求物流公司增加防震包装。
  3. 财务人员
    • 过去：月底核对运费发票，与物流部门扯皮差异，手工录入SAP系统。
    • 现在：设置费用预警规则，实时监控运费波动，通过系统自动对接SAP，一键生成结算单，腾出时间分析物流成本占比，提出降本建议。

（三）技能提升路径建议

  1. 系统操作培训：开展TMS系统实操培训，重点学习订单解析、方案生成、规则配置，比如每周一次模拟操作考核，确保员工熟练使用新功能。
  2. 数据分析课程：引入Excel数据透视表、Power BI可视化培训，教会员工分析承运商数据、费用数据，比如用数据看板展示各线路的成本对比。
  3. 场景化演练：模拟异常场景（如暴雨导致线路中断），训练员工在系统中重新调度、更换承运商，提升应急处理能力。

七、行业价值：医药流通物流的“智能化革命”

（一）对医药流通的特殊价值

  1. 合规性保障：药品运输对时效和温度敏感，系统通过时效分档和KPI考核，确保冷链运输按时到达，比如疫苗运输设定“时效A档”，强制选择符合GSP认证的承运商。
  2. 库存周转率提升：上游取货流程优化后，采购订单到货时间缩短20%，减少库存积压，比如从供应商提货周期从3天缩短到2天，门店缺货率下降15%。
  3. 客户体验升级：发货配送实时跟踪，客户可在公众号查询物流状态，提升药企对下游药店的服务质量，增强客户粘性。

（二）未来展望：从TMS到智慧物流生态

这套系统只是起点，未来可接入物联网设备（如车载GPS、温度传感器），实现运输过程全监控；与AI结合，预测订单量波动，提前规划运力；甚至打通上下游，形成从供应商到客户的全链条智能物流网络。对于医药流通企业，这不仅是一次系统升级，更是从“物流成本中心”向“供应链竞争力”的转型契机。

总结：传统物流人的“转型指南”

恒昌TMS智能调度的落地，意味着医药流通物流进入“数据智能”时代。作为传统IT顾问，我建议从业者：

  1. 拥抱工具变革：放下对Excel和手工操作的依赖，主动学习新系统的高阶功能，比如算法参数调整、规则配置。
  2. 升级思维模式：从“完成任务”转向“优化流程”，比如思考如何通过系统规则减少异常订单，如何用数据分析降低物流成本。
  3. 深耕行业场景：结合医药流通的特殊性（如GSP认证、冷链需求），在系统配置和方案设计中融入行业规则，让技术真正服务于业务。

这场变革不会一蹴而就，但每一次系统功能的落地、每一项技能的提升，都是迈向智慧物流的坚实一步。记住：未来的物流竞争，不是人力的竞争，而是“系统+数据+人才”的综合实力比拼。

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编程日记 2025/8/22 23:15:40

Redisson分布式锁：原理、使用

1. Redisson简介 Redisson是一个基于Redis的Java客户端库&#xff0c;提供了丰富的分布式对象和服务&#xff08;如分布式锁、信号量、Map等&#xff09;。其核心优势在于​​简化分布式锁的实现​​&#xff0c;并解决了原生Redis分布式锁的常见问题&#xff08;如死锁、误删…...

编程日记 2025/8/23 8:07:43

Java设计模式之外观、享元、组合模式《三国争霸：模式风云录》

第一章&#xff1a;乱世起&#xff08;外观初现&#xff09; 黄巾余孽张角三兄弟操控"混沌子系统"&#xff0c;各地流民不堪996劳役。观国隐士诸葛孔明出山&#xff0c;在博望坡构建首个"军师智脑"&#xff1a; /​**​* 外观模式&#xff1a;军师智…...

编程日记 2025/8/22 17:01:39

设计模式之解释器模式：原理、实现与应用

引言 解释器模式&#xff08;Interpreter Pattern&#xff09;是一种行为型设计模式&#xff0c;它定义了一种语言的文法表示&#xff0c;并提供一个解释器来解释该语言中的句子。解释器模式适用于需要解析特定语法规则的场景&#xff0c;如正则表达式、SQL解析等。本文将深入…...

编程日记 2025/8/21 8:37:29

redis itheima

缓存问题 核心是如何避免大量请求到达数据库 缓存穿透 既不存在于 redis&#xff0c;也不存在于 mysql 的key&#xff0c;被重复请求 public Result queryById(Long id) {String key CACHE_SHOP_KEYid;// 1. redis & mysqlString shopJson stringRedisTemplate.opsFo…...

编程日记 2025/8/23 16:55:21

AF3 OpenFoldDataModule类setup方法解读

AlphaFold3 data_modules 模块的 OpenFoldDataLoader 类 setup 方法用于设置数据集的关键部分，负责根据不同的模式（训练、验证或预测）生成和初始化相应的数据集。 源代码： def setup(self, stage=None):# Most of the arguments are the same for the three datasets data…...

编程日记 2025/8/23 21:01:35

服务器报错：xxx/libc.so.6: version `GLIBC_2.32‘ not found

/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6: version GLIBC_2.32 not found (required by ./aima-sim-app-main) 解决思路 根据错误信息&#xff0c;您的应用程序 aima-sim-app-main 和 libmujoco.so.3.1.6 库依赖于较新的 GNU C Library (glibc) 版本&#xff08;如 GLIBC_2.32, GLIBC…...

编程日记 2025/8/20 4:34:34

FPGA状态机设计：流水灯实现、Modelsim仿真、HDLBits练习

一、状态机思想 1.概念 状态机&#xff08;Finite State Machine, FSM&#xff09;是计算机科学和工程领域中的一种抽象模型&#xff0c;用于描述系统在不同状态之间的转换逻辑。其核心思想是将复杂的行为拆解为有限的状态&#xff0c;并通过事件触发状态间的转移。 2.状态机…...

编程日记 2025/8/23 11:19:27

机试题——最少乘坐公交次数

题目描述 春节将近&#xff0c;小明想在节日期间逛一逛城里的 ( N ) 个著名景点。所有景点都能通过坐公交到达。需要设计一种公交路线方案&#xff0c;让小明能最快地逛完所有景点。 输入描述 第一行&#xff1a;一个整数 ( N )&#xff0c;表示景点数量&#xff0c;满足 ( …...

编程日记 2025/8/23 19:19:55

防孤岛保护装置在分布式光伏并网中的应用

什么是光伏的“孤岛效应” 孤岛islanding 包含负荷和电源的部分电网&#xff0c;从主网脱离后继续孤立运行的状态。孤岛可分为非计划性孤岛和计划性孤岛。 孤岛效应的危害 当电网侧停电检修&#xff0c;若并网光伏电站的逆变器仍在继续供电&#xff0c;维修人员不一定…...

编程日记 2025/8/25 3:07:47

记一次gitlab服务器负载过高问题处理

服务器上进程 /var/opt/gitlab/gitlab-rails/etc/unicorn.rb /opt/gitlab/embedded/service/gitlab-rails/config.ru 进程服务器cpu占用过高应该怎么处理 tail -f /var/log/gitlab/gitlab-rails/production.log调整 Unicorn 配置&#xff1a;unicorn.rb 是 Unicorn 服务器的配…...

编程日记 2025/8/24 1:09:42

LiT and Lean: Distilling Listwise Rerankers intoEncoder-Decoder Models

文章&#xff1a;ECIR 2025会议 一、动机 背景&#xff1a;利用LLMs强大的能力&#xff0c;将一个查询&#xff08;query&#xff09;和一组候选段落作为输入&#xff0c;整体考虑这些段落的相关性&#xff0c;并对它们进行排序。 先前的研究基础上进行扩展 [14,15]&#xff0c…...

编程日记 2025/8/20 8:30:47

【项目日记】高并发服务器项目总结

生活总是让我们遍体鳞伤&#xff0c; 但到后来&#xff0c; 那些受伤的地方一定会变成我们最强壮的地方。 -- 《老人与海》-- 高并发服务器项目总结 模块关系图项目工具模块缓冲区模块通用类型模块套接字socket模块信道Channel模块多路转接Poller模块 Reactor模块时间轮Tim…...

编程日记 2025/8/23 20:05:59

P1332 血色先锋队（BFS）

题目背景 巫妖王的天灾军团终于卷土重来&#xff0c;血色十字军组织了一支先锋军前往诺森德大陆对抗天灾军团&#xff0c;以及一切沾有亡灵气息的生物。孤立于联盟和部落的血色先锋军很快就遭到了天灾军团的重重包围&#xff0c;现在他们将主力只好聚集了起来&#xff0c;以抵…...

编程日记 2025/8/22 13:03:18

systemd 与 SysVinit

1. 什么是 systemd 和 SysVinit&#xff1f; systemd 和 SysVinit 都是 Linux 的初始化系统&#xff08;init system&#xff09;&#xff0c;用于管理系统启动、服务、进程和日志。 比较项SysVinitsystemd启动方式逐步启动&#xff08;串行&#xff09;并行启动&#xff08;…...

编程日记 2025/8/21 12:43:14

PythonWeb项目-Django+vue白酒数据推荐系统功能介绍

❥(^_-) 上千个精美定制模板，各类成品Java、Python、PHP、Android毕设项目，欢迎咨询。 ❥(^_-) 程序开发、技术解答、代码讲解、文档，💖文末获取源码+数据库+文档💖 💖软件下载 | 实战案例 💖文章底部二维码，可以联系获取软件下载链接，及项目演示视频。 本项目源…...

编程日记 2025/8/22 14:47:44

AWS Bedrock：开启企业级生成式AI的钥匙【深度解析】

引言&#xff1a;生成式AI的工业革命需要新基建 根据Gartner预测&#xff0c;到2026年超过80%的企业将在生产环境中部署生成式AI。而AWS Bedrock作为首个企业级生成式AI托管平台&#xff0c;正在重塑AI工业化落地的技术范式。本文将深入解构其技术架构与商业价值。 一、Bedroc…...

编程日记 2025/8/21 7:25:37

网络安全应急响应-文件痕迹排查

在Windows系统的网络安全应急响应中&#xff0c;文件痕迹排查是识别攻击行为的关键步骤。以下是针对敏感目录的详细排查指南及扩展建议&#xff1a; 1. 临时目录排查&#xff08;Temp/Tmp&#xff09; 路径示例&#xff1a; C:\Windows\TempC:\Users\<用户名>\AppData\L…...

编程日记 2025/8/21 9:23:59