PonyPlus 运输优化系统

随着行业的发展与业务量的激增,传统手工排班暴露出了调度时间长、车辆资源使用量大、运力与货量不匹配等痛点问题。PonyPlus(小马驾驾)运输优化系统能够为同城运输、支干线运输等场景提供配送任务分配、路线规划建议,通过杉数算法提取车辆、订单、地点等信息,赋予企业车辆路径优化、智能订单匹配、智能物流配送等能力,节省运输车辆、降低运输里程数、节省调度时间,达到降低运输成本、提高运营效率的目的。

杉数还能根据企业的个性化需求设计和落地定制化解决方案,如针对人员拜访场景进行拜访计划的优化建议。

降本
节省运输车辆
降低行驶里程数
增效
节省调度时间
提高装配效率
行业痛点
干线支线运输
路网密集
运力分散
既要考虑车辆合规
又要兼顾持续降本
返程常空驶
装载率不高
订单分布难以预测
动态优化技术复杂
同城运输
运输网点众多
人员流动性大
城市拥堵停车难
时间窗口约束严
货车严格限行
政策规定多样
业务模式复杂多变
参数调节需个性化
人员拜访
拜访任务量大
时空分布离散
门店情况复杂
亟需定制计划
拜访员日程差异大
难以对考核标准化
突发情况难预知
完成率波动较大
有限的运输资源、多变的客户需求、激烈的行业竞争,给运输配送环节带来了极大的挑战
我们的解决方案
产品优势

通过杉数自主研发的算法,可灵活适应多种场景,快速响应业务变化,在不打破预设约束的前提下输出可验证的产品效果

快速的求解能力
千行订单,分钟求解。系统快速学习,提取关键信息,在考虑到运输点时间窗、订单优先级、车辆限制等多重约束下输出最优路径
货车版地图优化
算法基于货车行驶路径,自动考虑对货车行驶的限高、限宽、限重、道路限行等约束,同时提供距离矩阵和经纬度解析的地址数据处理服务
多场景适用
算法可适用于多种提送模式,同时支持不同车型、不同订单级别、货车行驶约束、车型与商品的对应关系、分区、限行、跨区、承运商限制等多种场景的仿真
灵活的参数配置
基于多变的业务场景,可灵活定制算法包、配置优化策略,设置车辆折返条件、拼载条件、算法迭代次数等多种参数,实现更加贴近实际场景的落地应用
应用场景
同城运输
品牌商零售业快递业
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支线运输
物流业品牌商零售业
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干线运输
快递业品牌商食品业
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人员拜访
品牌商零售业保险业
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其他
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体验DEMO
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