DHL Express台湾
德国邮政DHL集团在台成立多年的国际快递公司DHL Express台湾近日也首度揭露在台智慧物流运送的最新应用情况,开始结合车联网、大数据、机器学习技术,对车队来做更有效的管理,要让每天上万件货物指派作业,都能改用更有效率的方式来完成配送,未来更进一步还要加入路线推荐机制,来提高司机送货效率。
目前,DHL台湾在北、中、南各据点皆设有物流及服务中心,负责每日至少上万件的货物运送服务,包含邮件与各类包裹等。并交由全台3百多人组成的运务车队负责运送,并且针对每个区域会有各自负责的司机送货。
然而,DHL Express台湾运务处副总裁卢嘉栋表示,过去在货物运送分配上,皆采人工作业,该中心收到客户的货件后,会依据送货地址所属的区域,再分发至负责该区域的运务车队司机, 一一来送件到指定场所。光是每日要处理上万件货物运送指派作业,就耗费不少人力时间和成本。
用大数据与机器学习,优化每日上万件货物指派作业
直到去年,DHL Express在台自行打造一套货物自动指派系统,可以根据包裹上的收货地址,自动比对过往运送历史资料,找出曾由哪位运务人员递送过,自动将该货物指派给他来运送。卢嘉栋透露,该系统也结合了大数据分析与机器学习技术,搜集了大量资料来分析,来训练各种预测模型,这些资料有过去每天司机送货记录的资讯,包括有快递需求的公司行号、寄送货中文地址与快递司机等,并交叉分析巨量资料,找出各个货物运送与地域关联性,在货物辨识与指派作业上更引进ML,让整个指派作业可以更快完成。
卢嘉栋指出,自今年上线至今,已有将近7成货件分派处理,都改透过这套系统来自动指派给负责运务司机,大大的节省许多人工判断时间,同时也简化货物配送的作业流程。
不只货物指派重新经过优化,在货物递送过程中, DHL Express下一步还计划加入路线推荐机制,让所有司机送货路线可以更优化,不再仅能依据每位驾驶的长年经验自行安排送货路线,甚至未来也能依据这些送货地点分布,由系统自动建议适合运送的行驶路线,司机再依据这些路线来依续将货物送达顾客手中,提高司机送货的效率。
另外,在车队管理上,DHL Express台湾去年初开始整合车联网通讯技术,来针对车队进行更有效的管理,卢嘉栋表示,目前是先用车联网技术来随时掌握各车辆货物派送的最新进度,也用在管理驾驶行为上,例如,开车有无急加速、急减速的动作,或是停车怠速不熄火等状况。这些行车资讯都会透过车上一台OBU车机回传到后台系统上,来做为驾驶行为管理与优化配送的参考依据。若以怠速驾驶行为为例,卢嘉栋指出,光是一整年下来,合计车队车辆怠速次数足足减少了一半,不仅合乎环保,也因此减少了不少油耗的浪费。
卢嘉栋表示,目前全台已有多达50辆运务车皆配备了车联网的功能,占总车队七分之一,未来也计划全面在所有的运务车上导入这项功能。
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