阿里云物流路径优化解决方案

02月 07 2018

阿里云代理

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快过年了，今天的咨询明显少了，凯铧互联小编就主动发一篇阿里云物流路径优化解决方案。

方案简介：通过机器学习车辆、订单、路况等信息，提供车辆路径优化、智能订单匹配以及智能物流配送等能力

1、一站式大数据：物流配送信息数据量巨大，阿里云可以提供强大的计算能力完成机器学习中数据模型的训练

2、专业算法：结合物流行业特点预置大数据人工智能算法库，节省成本20%以上

3、多维度数据：结合地图及高速公路信息等数据来源，计算结果更加精确

4、安全防护：云盾产品汇聚了十年以上的攻防经验，为物流企业的业务安全保驾护航

方案技术架构图：

架构方案解读：

通过机器学习车辆、订单、路况等信息，提供车辆路径优化、智能订单匹配以及智能物流配送等能力

架构适用于：1）、车辆路径优化 2）、智能订单 3）、智能配送 4）、物流中转

技术架构主要云产品：SLB ECS RDS ODPS MNS

主要适用场景：

干线运输：

1、人工规划行车路线错误率高：全国2千多万的货车行驶在各级公路上，大部分采用人工规划，准确率不高，车辆实际行驶的路线和规划存在出入，容易产生行车燃料的浪费，也不利于整个运输流程的管控

2、过于依赖司机的行驶经验：老司机对走过的路线比较了解，可以绕开难走的路段，按时到达目的地，但新司机在同样路段可能花费更多的时间，运输水平不一致，影响整体运输效率

3、恶劣天气影响：遇到强降雨，大雾，台风等恶劣天气时，既定路线无法行驶，运送时间得不到保证

4 、封路限行等意外情况无法处理：部分道路会有封路等意外情况发生，普通的运输管理软件无法处理突发和意外事件

物流中转：

1、物流转运的广泛存在：现代物流中货物中转的情况普遍存在，比如某些城市不允许大型车辆进入主城区，必须在中转站完成货物的转运

2、3PL的分包模式：部分3PL物流公司本身运力不足，需要将部分路段分包给其他公司或车队完成货物的运送

3、时间窗问题：中转站或分拨中心每天要进出大量货物，进站车辆都有对应的时间窗口，否则会引起中转站的业务混乱。同时货运司机也有休息吃饭等时间安排，需要统一考虑

4、多次装卸：零担业务中货物来源不一，运送过程中可能会产生多次装卸，以保证运力的最大化

最后一公里配送

1、配送网点众多：快递网点一般按照网格状划分，数量众多，人工管理配送路线难度大

2 、配送人员流动：配送人员往往长期负责某一区域，一旦离职后新员工需要花费大量的时间摸清合理的配送路线

3、小区内路况定位不准：某些情况下地图定位在小区内由于楼层过高或其他原因导致准确度下降，无法完全依赖定位完成配送

4 、收件与派件需要综合考虑：快件配送过程中需要安排配送人员上门取件，两种行为经常穿插出现，需要综合考虑，合理安排时间和路径

算法定制

1、基础算法不满足业务需求：某些情况下基础算法不适合企业的业务需求，比如需要引入基础数据以外的三方数据，或者调整对及时性和运输成本的要求等，需要技术专家定制算法

2 、数据冷启动：基于机器学习的算法需要导入训练数据，如果无法提供训练数据，需要制定冷启动时的业务规则

3 、运行期调整：系统正常运行后可能会面临公司业务的临时调整，需要对算法进行修改

数据安全

1、基础信息需要合理保护：人员车辆信息，配送员及配送站信息等基础数据是物流企业的重要资产之一，要保证这部分数据不被窃取

2 、业务服务器安全保障：攻击业务服务器不但可以使业务中断，严重者还可以通过系统漏洞进入服务器窃取重要信息或者破坏系统

3 、数据库安全：某些黑客会利用技术手段对防护不严的数据库进行拖库，造成数据外流

4 、安全监控：对服务器进行漏洞扫描,病毒后门识别,威胁情报监控等，防止恶意入侵

业务稳定

1 、业务高可用：出现服务器故障或程序问题时保证业务正常访问，避免出现单点故障

2、负载均衡：使用负载均衡SLB产品，分发业务流量到多台服务器，并对后端进行健康检查，保证业务稳定性

3、数据库高可用：云数据库RDS原生主从模式，出现故障时自动切换

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