元生无界×兆驰供应链｜供应链运输智能调度优化
2025-09-17
在智能制造与数字化转型的浪潮下，供应链优化成为企业降本增效的核心抓手。近期，元生无界携手国内头部零部件物流供应商——北京兆驰供应链管理有限公司（以下简称“兆驰供应链”），通过大数据分析与智能调度技术，成功验证从人工经验到数据决策的无限可能。
兆驰供应链是中国汽车与新能源领域领先的第三方供应链服务商，构建了覆盖国内（入厂、厂内、整车、售后）及国际（海运、陆运、空运、铁路、关务）的全流程物流服务网络，实现国内与国际服务的无缝联动，全面满足客户全球供应链物流需求。兆驰供应链服务于博世、伟世通、中国中车、麦格纳、特斯拉、理想汽车、上汽集团、一汽大众等多家知名企业，致力于通过可靠、高效的供应链服务，推动汽车与新能源制造业的运营效率提升和业务协同优化。
01汽车零部件取货业务的核心挑战
供应商网络庞大且分散
兆驰供应链每日需覆盖超过120家供应商，总网络规模超过180家，供应商分布广泛且线路交错复杂。传统人工排车不仅耗时，而且难以兼顾全局，容易出现遗漏或路线冲突，运输效率低下，运输成本高。
严格的时间窗约束
多数供应商设定了固定的取货时间窗口，任何延误都会导致额外的仓储与等待成本，同时可能影响后续生产和配送计划的执行，增加整个供应链的波动风险。
多重物理与运营约束叠加
在排车和调度过程中，兆驰供应链必须同时考虑车辆载重、道路限行、车型匹配以及车辆周转安排等多维条件。人工调度方式很难兼顾所有约束，往往只能实现局部最优，难以达到全局最优效果。
外部运力依赖及成本压力
由于自有车辆无法完全覆盖每日运输需求，高比例依赖外部车辆，进一步推高运营成本，对成本控制和资源高效利用提出了更高要求。
在这样的业务环境下，兆驰供应链的运输调度不仅是线路规划和排车的挑战，更是一场涉及全局资源平衡、多约束条件下的复杂决策问题。如何在庞大的供应商网络、严格的时间窗以及多重物理约束下实现高效运作，成为其亟需解决的核心难题。
02供应链建模大师赋能智能调度
本项目通过元生无界供应链建模大师运输优化能力，通过多约束建模引擎、VNS智能算法和可视化排程输出能力，实现零部件取货调度的智能优化。
多约束建模引擎
集成时间窗、载重限制、路段限行、车辆类型等复杂业务规则，构建高精度模型，为算法优化奠定基础。
可视化配置界面：展示路径优化结果与成本分析，辅助人工校验与策略调优。
变邻域搜索算法（VNS）的智能优化
核心机制：
通过动态调整邻域结构，跳出局部最优，实现全局路径优化。
根据业务优先级动态调整时间窗合规性、里程成本、外调车辆等目标权重。
03效果评估与分析
通过本项目结果验证，在运输成本、运力效率、服务水平方面均有显著提升。同时，结合算法和工具驱动，可以大大提高调度人员工作效率和准确性。
成本优化：车辆使用量减少了36%，外调车辆需求下降了28%；效率提升：行驶里程缩短16.2%，货物运输量逆势增长6.8%；服务水平：100%满足时间窗与载重约束，客户满意度限制提升。
本次项目合作，通过智能算法的创新应用，将复杂约束转化为优化动力，为行业提供了可复制的智能物流实践经验。科技的力量正在重塑供应链的每一个环节，我们期待更多创新技术在产业中的应用，推动全行业迈向高效、低碳新时代！
欢迎加入智能优化交流群，群内会不定期分享供应链数智化有关内容。
分享到
产品试用
一起向智能化决策方向转型