数字化物流的价值正在被看见。
今天，鱼快创领正式发布智能调度功能。
物流运输中的调度很大程度上仍依赖于人工经验，短板明显，需要每个调度员对整个运输路线的地图很熟悉、车辆的状况、天气等各项因素综合考量，人工调度基本都是按固定路线，当送货量大、配送点多时，排线任务非常繁重，排线周期长。
鱼快创领以鱼快车联网平台为核心核心+智能算法调度能力，打通人、车、 货、场建立全链路可视化的智能调度能力。
1、基于经验的人工调度 VS 基于大数据的智能调度
在传统的物流企业中，对调度的要求相对比较“全能”，需要调度人员对物流过程中每一个环节都很清楚，并且需要有丰富的经验，即便如此也无法同时考量载重、工作量均衡、路线、配送优先级、时间窗等二三十多种业务约束条件。这种基于人工经验的车辆调度方式存在很大不确定性，难以达到全局最优作业效果，经验更是难以复制，业务发展受到人的限制。
运输调度本是非常复杂的多目标动态规划决策过程，庞大的数据量依靠人难以找到最优解，人脑无法去通盘考虑整个流程和复杂多变的配送场景。
鱼快智能调度平台可以根据设定的场景，智能化、自动化排布路线计划，以便调度审核，从而整体提升车辆使用率，减轻调度的人员的工作量，更高效完成调度工作。
2、会“算法”的智能调度有多厉害
“有数据”不等于“有智慧”。实现智能调度，数字化仅仅是第一步。
智慧调度意味着要将物流要素的重新组合、高效匹配。鱼快的智能算法是如何实现智能匹配与管理的呢？
首先，要对货主发送的订单与承运车辆形成企业专属的订单池与运力池，可以基于历史数据和业务波峰波谷等因素，通过大数据分析和机器学习，结合业务的约束条件，推荐未来一定时期的更优配送线路和车型，可以整体提升车辆使用率，同时降低企业的运费成本。
其次，对于不同运输计划的业务目标来说，可以按照最小化综合总成本，总车次数最小化，总里程数最小化，装载率最大化、里程最优等业务目标为输入条件，系统可以根据不同的约束条件与业务目标给出最佳的排线建议。在多车路线出现交错时，鱼快智能调度平台可以根据每辆车的作业任务和状态，判断哪一辆车更具有优先级，达到整体调控，减少时间成本，提高运营效率。
相对于传统的纸质单据或Excel表等传统方式排线，鱼快智能调度系统还应用地图可视化排线，将订单位置，限行限高，多时间窗车辆位置等维度线上化，从而大幅降低排线复杂度，提升运营效率。
最后，鱼快的智能调度模型是基于整个运输场景的，包括运输计划的制定，运输过程的监控，以及运输完成后，对于场景中的运力分析计算来不断优化调度模型。
数据赋能，连接人、车、货、场。在让物流数据“跑”起来的同时，鱼快创领基于商用车车联网技术为行业提供智能网联解决方案，改善物流行业的运行效率，致力于让交通物流运输成为愉快的行业。
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