發(fā)布時(shí)間:2023-05-23 14:34:51 中物聯(lián)物流信息服務(wù)平臺(tái)分會(huì)
上海鋇云網(wǎng)絡(luò)科技有限公司,成立于2018年11月,是業(yè)內(nèi)一家專(zhuān)注于物流“鏈接”與“優(yōu)化”的國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)。公司長(zhǎng)期為制造企業(yè)、銷(xiāo)售流通企業(yè)、采購(gòu)流通企業(yè)、流通加工中心、第三方物流公司、中小物流車(chē)隊(duì)等提供物流信息化、數(shù)字化、自動(dòng)化、智能化的解決方案、產(chǎn)品咨詢和實(shí)施服務(wù),在OMS\TMS\WMS、車(chē)貨交易平臺(tái)、車(chē)輛配載、車(chē)輛調(diào)度、路徑優(yōu)化、通用智能算法(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群算法、遺傳算法、模糊聚類(lèi)等)方向擁有豐富的落地經(jīng)驗(yàn)。
2、項(xiàng)目背景
雙碳背景下,工信部于2021年印發(fā)了《關(guān)于啟動(dòng)新能源汽車(chē)換電模式應(yīng)用試點(diǎn)工作的通知》,決定啟動(dòng)應(yīng)用試點(diǎn)工作,以國(guó)家電投、三峽電力、上汽、一汽、三一、中聯(lián)重科、寧德時(shí)代等為代表的企業(yè),紛紛布局電動(dòng)重卡領(lǐng)域。電動(dòng)重卡已成“碳達(dá)峰”“碳中和”的重要解決方案和發(fā)展趨勢(shì)。
受續(xù)航里程限制,在物流短倒場(chǎng)景中使用換電重卡是當(dāng)前重點(diǎn)的可行模式。電動(dòng)重卡在這些場(chǎng)景(如礦山、電廠、鋼鐵廠等)中持續(xù)投入運(yùn)營(yíng),電動(dòng)重卡的調(diào)度問(wèn)題隨之而來(lái),而國(guó)內(nèi)在電動(dòng)重卡調(diào)度算法、系統(tǒng)上缺乏成熟的研發(fā)成果。
本項(xiàng)目《基于低碳運(yùn)營(yíng)的電動(dòng)重卡智能調(diào)度算法及系統(tǒng)》,聚焦解決電動(dòng)重卡調(diào)度的以下問(wèn)題:一、如何縮減短倒作業(yè)的裝卸排隊(duì)時(shí)長(zhǎng);二、如何充分發(fā)揮換電站的服務(wù)能力;三、電動(dòng)重卡在何時(shí)、何地進(jìn)行換電以減少排隊(duì)時(shí)長(zhǎng)和換電沿途的電力消耗;四、電動(dòng)重卡運(yùn)營(yíng)中如何滿足短倒業(yè)務(wù)的時(shí)效性、經(jīng)濟(jì)性及其他方面的述求。
針對(duì)上述問(wèn)題,本項(xiàng)目建立了車(chē)貨匹配量化模型、電動(dòng)重卡的換電模式與換電站的選擇模型、業(yè)務(wù)調(diào)度與換電結(jié)合的多目標(biāo)組合優(yōu)化模型,并設(shè)計(jì)相應(yīng)算法求解,推出電動(dòng)重卡智能業(yè)務(wù)調(diào)度與換電管理的軟件產(chǎn)品。
3、項(xiàng)目?jī)?nèi)容
(1)車(chē)貨匹配規(guī)則
物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)電動(dòng)重卡前,一般先采購(gòu)電動(dòng)牽引車(chē)頭,車(chē)廂或車(chē)板則需根據(jù)短倒場(chǎng)景中貨物特點(diǎn)進(jìn)行定制購(gòu)買(mǎi)(如中翻、側(cè)翻的自卸車(chē)板等),再為車(chē)板/車(chē)廂安裝輔助設(shè)備(如低隔熱圍擋、苫布等)。不同的車(chē)板/車(chē)廂、輔助設(shè)備所服務(wù)的貨物特征各有不同,因此需對(duì)電動(dòng)重卡和貨物的特征以及車(chē)貨匹配規(guī)則進(jìn)行定義和研究。
(2)業(yè)務(wù)調(diào)度與換電的融合
受限于續(xù)航能力,電動(dòng)重卡在運(yùn)輸任務(wù)執(zhí)行的前(裝貨前)、中(運(yùn)輸中)、后(卸貨后)階段,都可能需要換電。為保證調(diào)度方案順利執(zhí)行,需研究運(yùn)輸任務(wù)與換電站之間的關(guān)系,將調(diào)度方案與換電方案融合。
(3)業(yè)務(wù)調(diào)度于換電融合模式的量化決策模型
換電站在地理位置上分布于不同場(chǎng)所,換電站建設(shè)的服務(wù)能力不同(輛/小時(shí)),因此,需要研究:如何為一個(gè)具體的運(yùn)輸任務(wù),量化、評(píng)價(jià)最優(yōu)的業(yè)務(wù)調(diào)度與換電的融合模式,并在具體的模式下從多個(gè)備選換電站中選擇合適的換電站,以減少車(chē)輛無(wú)效排隊(duì)和無(wú)效行駛。
(4)電動(dòng)重卡業(yè)務(wù)調(diào)度的優(yōu)化目標(biāo)及數(shù)學(xué)模型
電動(dòng)重卡的業(yè)務(wù)調(diào)度,在滿足1)中車(chē)貨匹配規(guī)則的前提下,有如下常規(guī)優(yōu)化目標(biāo):經(jīng)濟(jì)性目標(biāo),如成本最低、車(chē)次最少等;效率性指標(biāo),如裝卸排隊(duì)時(shí)間最短、就近原則等;服務(wù)滿意度指標(biāo),如盡可能在規(guī)定時(shí)間送達(dá)、緊急任務(wù)優(yōu)先等。也有其獨(dú)有的優(yōu)化目標(biāo),如縮短電動(dòng)重卡在換電站的無(wú)效排隊(duì)時(shí)間,減少因換電帶來(lái)的無(wú)效行駛距離,提高換電站的服務(wù)能力等。如何定義、量化上述目標(biāo),并建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,是研究重點(diǎn)。
(5)電動(dòng)重卡的多目標(biāo)智能調(diào)度算法
對(duì)4)中的多目標(biāo)組合優(yōu)化模型,設(shè)計(jì)一套在計(jì)算機(jī)求解時(shí)效上滿足實(shí)際調(diào)度需求(秒級(jí)以內(nèi))的算法,使前述方法快速求解、輸出調(diào)度方案,是研究的另一重點(diǎn)。
(6)基于低碳運(yùn)營(yíng)的電動(dòng)重卡智能調(diào)度信息系統(tǒng)
針對(duì)1、2、3、4、5中的研究范圍和內(nèi)容,研發(fā)出一套電動(dòng)重卡的智能調(diào)度系統(tǒng)是本項(xiàng)目的最終產(chǎn)物。
4、關(guān)鍵技術(shù)4.1電動(dòng)重卡能力特征集合與業(yè)務(wù)需求特征集合
車(chē)貨匹配規(guī)則首先要解決什么樣的車(chē)能執(zhí)行什么樣的業(yè)務(wù)問(wèn)題,因此,本項(xiàng)目一方面對(duì)車(chē)板/車(chē)廂的類(lèi)型、輔助設(shè)備的類(lèi)型、長(zhǎng)寬高、電動(dòng)卡車(chē)的續(xù)航里程屬性等進(jìn)行了定義和編碼,以構(gòu)建車(chē)輛的能力特征集合(Vehicle Capacity Set);另一方面,對(duì)調(diào)度任務(wù)所需求的車(chē)型、輔助設(shè)備類(lèi)型、長(zhǎng)寬高、重量、距離、裝卸點(diǎn)經(jīng)緯度等進(jìn)行了定義和編碼,以形成任務(wù)的需求特征集合(Requirement Characteristics Set),如下表所示。
4.2車(chē)貨匹配規(guī)則及應(yīng)用
本項(xiàng)目構(gòu)建了車(chē)輛的能力特征集合(Vehicle Capacity Set)和任務(wù)的需求特征集合(Requirement Characteristics Set),并將車(chē)貨匹配規(guī)則劃分兩類(lèi):硬約束(based on hard constraints)規(guī)則和軟約束(based on soft constraints)規(guī)則。應(yīng)用時(shí),處理如下:
一、針對(duì)硬性約束(based on hard constraints)的規(guī)則,將車(chē)輛能力特征集合的元素與任務(wù)需求特征集合的對(duì)應(yīng)元素進(jìn)行嚴(yán)格匹配;
二、對(duì)于軟性約束(based on soft constraints)的規(guī)則,則采取計(jì)算軟性約束的匹配滿意度。
4.3 業(yè)務(wù)調(diào)度、換電融合模式及量化決策模型
結(jié)合實(shí)際調(diào)研和邏輯推理,本項(xiàng)目定義了三種業(yè)務(wù)調(diào)度、換電的融合模式。
對(duì)于任意一個(gè)給定的具體運(yùn)輸任務(wù),需要決策兩個(gè)問(wèn)題:一、選擇哪種模式?二、每種模式下有多個(gè)備選換電站,選擇哪個(gè)換電站?據(jù)此,本項(xiàng)目建立了如下的數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)模型。
上述決策模型目標(biāo)為:
一、減少電動(dòng)重卡的電耗(空車(chē)行駛、重車(chē)行駛);
二、減少車(chē)輛換電排隊(duì)等待時(shí)間。
模型中涵蓋了如下參數(shù):目標(biāo)一目標(biāo)二的權(quán)重、各路段空車(chē)行駛距離、各路段重車(chē)行駛距離、空車(chē)行駛平均電耗、重車(chē)行駛平均電耗、各備選換電站的預(yù)計(jì)排隊(duì)時(shí)長(zhǎng)、排隊(duì)時(shí)長(zhǎng)-電耗轉(zhuǎn)換系數(shù)。
4.3 優(yōu)化目標(biāo)與調(diào)度模型
除了建立車(chē)輛能力特征向量、任務(wù)需求特征向量的量化指標(biāo)外,本項(xiàng)目研究了以下調(diào)度目標(biāo):一、優(yōu)先滿足緊急任務(wù);二、就近原則;三、避免裝卸貨擁堵;四、優(yōu)先滿足任務(wù)的計(jì)劃精度;五、換電站車(chē)輛排隊(duì)時(shí)間最短。
結(jié)合調(diào)度優(yōu)化目標(biāo)、車(chē)貨匹配規(guī)則、換電融合模式、備選換電站的選擇等研究,本項(xiàng)目建立了上述的調(diào)度優(yōu)化模型。
5、創(chuàng)新點(diǎn)
技術(shù)創(chuàng)新
(1)構(gòu)建車(chē)輛的能力特征集合(Vehicle Capacity Set)和任務(wù)的需求特征集合(Requirement Characteristics Set),為車(chē)貨匹配提供詳細(xì)依據(jù);
(2)將車(chē)貨匹配規(guī)則,分為硬約束(based on hard constraints)規(guī)則和軟約束(based on soft constraints),并研究各自的匹配和計(jì)算方法;
(3)提出電動(dòng)卡車(chē)的3類(lèi)業(yè)務(wù)調(diào)度與換電融合的模式,并建立給定具體運(yùn)輸任務(wù)時(shí),各模式下的備選換電站選擇的數(shù)學(xué)模型;
(4)提出電動(dòng)卡車(chē)在短倒運(yùn)輸場(chǎng)景下的5類(lèi)核心優(yōu)化目標(biāo),并建立多目標(biāo)組合優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。
應(yīng)用創(chuàng)新
(1)設(shè)計(jì)相關(guān)智能算法,并開(kāi)發(fā)了一套基于低碳運(yùn)營(yíng)的開(kāi)放式調(diào)度軟件產(chǎn)品,使業(yè)務(wù)相關(guān)方能夠在線協(xié)同,在國(guó)內(nèi)率先推出電動(dòng)重卡的業(yè)務(wù)調(diào)度系統(tǒng)。
(2)車(chē)貨匹配的量化決策。
6、經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益
(1)減少碳排放:在已試點(diǎn)的項(xiàng)目中,電動(dòng)重卡因行駛距離節(jié)省帶來(lái)的平均碳排放減少:32.5噸/年;
(2)提升車(chē)輛運(yùn)轉(zhuǎn)效率:電動(dòng)重卡平均車(chē)次提升:0.5天/車(chē)次;電動(dòng)重卡平均行駛距離減少15%:車(chē)輛運(yùn)營(yíng)成本降低4%,車(chē)輛營(yíng)收增加20%;
(3)提升業(yè)務(wù)協(xié)同效率:業(yè)務(wù)執(zhí)行無(wú)紙化,減少紙張使用;多角色在線協(xié)同,減少人員無(wú)效流動(dòng);
(4)改善調(diào)度管理:對(duì)業(yè)務(wù)和車(chē)輛的定量化研究,系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)匹配和調(diào)度優(yōu)化,減少50%調(diào)度人力資源投入。
最新案例
- 易鏈倉(cāng)儲(chǔ)——打造大宗商品智慧倉(cāng)儲(chǔ)物流園區(qū)
- 中國(guó)物流SO56系統(tǒng)的白色家電運(yùn)輸應(yīng)用
- 一汽集團(tuán)汽車(chē)產(chǎn)前供應(yīng)鏈智能化物流技術(shù)改造項(xiàng)目
- 重慶長(zhǎng)享供應(yīng)鏈科技有限公司:打造行業(yè)領(lǐng)先整車(chē)末端物流數(shù)字化生態(tài)圈
- 中國(guó)東信:華建會(huì)采供應(yīng)鏈服務(wù)平臺(tái)
- 一汽解放:“物聯(lián)網(wǎng)+智能儲(chǔ)運(yùn)”助力打造數(shù)智化整車(chē)物流管理平臺(tái)
- 中原大易科技:智能物流技術(shù)與裝備創(chuàng)新應(yīng)用案例申報(bào)
- 上海南軟:打造數(shù)字供應(yīng)鏈及物流信息化平臺(tái)
點(diǎn)擊排名
- 銳特信息技術(shù)有限公司:物流團(tuán)購(gòu)第四方物流公共交易服務(wù)
- 常州東慧網(wǎng)絡(luò)科技有限公司:政成聯(lián)盟體物流信息平臺(tái)(ULP)
- 北京中京嘉信物流科技有限公司:基于O2O的高速汽修服務(wù)平臺(tái)
- 我國(guó)跨境電商發(fā)展現(xiàn)狀及問(wèn)題研究
- 上海壹米滴答供應(yīng)鏈管理有限公司:物流信息運(yùn)營(yíng)管理化核心系統(tǒng)
- 大數(shù)據(jù)對(duì)采購(gòu)與供應(yīng)鏈的影響
- 京東物流(企業(yè)名待確認(rèn)):京東物流倉(cāng)儲(chǔ)管理玄武系統(tǒng)
- 中國(guó)電信浙江公司:建設(shè)高效、集約、規(guī)范的集中倉(cāng)儲(chǔ)物流體系