賦能城配，如何實現從人工到智慧排程的跨越？

“我們城配車隊是自營的，目前拒接和二次派車能佔當天總單量的5%~10%左右，排程與司機的溝通效率很低，很多城配問題都需要解決。”某國內領先的快遞快運企業負責人表示。

目前90%以上物流企業的接送貨還處在人工排程的階段。

主要靠排程人員與城配司機透過電話或微信瞭解車輛剩餘淨空以及所在位置，並根據訂單和經驗推算客戶貨物的實際體積，來選擇合適的車輛前往客戶地點進行收貨。在這個過程中，司機常常由於各種原因錯報或謊報剩餘淨空，導致約車效率低，有的企業約車失敗率甚至高達15%。

人工排程示意圖

那對於面向客戶的城配接送貨環節，AI量方能否發揮作用？又將如何發揮價值呢？

上期我們為大家介紹了AI量方功能在物流裝車環節的應用場景和價值，

本期我們將繼續聚焦接送貨環節，探討量方如何賦能城配，實現從人工排程到智慧排程的跨越。

智慧排程，打破定人定區定車的界限

現在部分領先企業，已經逐步實現自動排程。在定人定區定車的前提下，客戶訂單可以自動根據事先配置的規則，推送到城配司機的終端。但定人定區定車的模式並非效率和成本最優，依然容易出現區域性區域運力冗餘或短缺的情況。並且在車輛剩餘淨空不知曉的情況下，還是容易出現不合理的約車需求以及不成功的運單推送。

因此，越來越多的物流企業，希望在接送貨環節具備智慧排程的能力。智慧排程與自動排程的區別，在於智慧排程能夠透過複雜演算法，打破定人定區定車的界限，將一定區域內所有的城配車輛劃入資源池，使智慧排程結果實現時效、成本和服務質量的最優。

目前智慧排程已廣泛應用在出行和同城配送領域，如各類約車軟體，外賣APP，以及各類同城配送平臺。而傳統ToB的物流企業幾乎均未實現真正的智慧排程。

AI量方，實現從人工到智慧排程的跨越

G7智慧車輛解決方案的專家，經過數月的實地調研與測試驗證，確認了AI量方在城配領域的應用價值。所以，經過產品團隊對量方裝置的最佳化，目前AI量方不僅支援G7“數字貨艙”，即在智慧掛車上使用，也可以後裝於客戶自有的廂式貨車中，如城配常使用的7。6米和4。2米的廂式車。

針對不同企業接送貨排程的能力，AI量方在滿足企業實際需求上助一臂之力。

對於城配環節依然靠人工排程的企業，使用AI量方後，它能為排程人員提供車輛的位置、剩餘方量、裝載率等一系列資訊。在收到客戶訂單後，排程人員可以直接在G7s平臺檢視城配車隊各車輛的剩餘淨空、實時位置。並且可以根據這些資訊匹配客戶需求，再精準地篩選接送貨司機，此時司機很難因為淨空不足、距離過遠等理由拒絕收貨。

經測算，

裝載AI量方的城配車輛至少能提升23%的排程效率，提升5~10個點的一次性約車成功率。還可以提供更佳的客戶體驗，促使整個接送貨環節變得更加流暢、高效、省心。