NO.06 / 24跨境物流

FDE用AI优化跨境物流装载效率

从 经验装车 到 智能规划
智能调度装载优化三维装箱供应链数字化
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原来卡在哪

黑河自贸区中俄跨境贸易:110方货车运费按“方”计算,98方是保本线,每超1方多收100美元。过去靠老师傅经验装车要5–6小时,空间利用率仅60%–65%;车辆内径受壁厚保温层影响比理论值少5%–8%;复杂车型与多货物组合超出人工经验范围。

具体怎么做的

先重新理解业务:拆解装车流程为尺寸获取、货物整理、方案计算、多车调度、装车指导、执行反馈——规划计算环节适合AI,执行必须回到人。

大模型负责调度,专业算法负责计算:三维装箱交给Python算法(高度图3D空间追踪、贪心放置、多策略排序、遗传算法),大模型理解需求、调用算法、解释结果。

把算法结果变成工人拿得动的方案:不做三维可视化系统(现场不适合频繁操作手机电脑),改成装车指导图——货物编号、摆放方向、截面示意、装载顺序;用“截面法”按车厢截面从里向外规划,工人站在车门处即可完成。

低成本获取真实数据:用iPad Pro LiDAR激光测距采集车辆真实内径,把硬件成本控制在约8500元。

效果 · Before → After

单车装载时间
约 5–6 小时约 2 小时
单车装载量(实测)
60%–65% 利用率稳定约 99 方,逼近 108 方上限
同样工时可装车次
基准 1 车接近翻倍

踩过的坑

  • 算法结果与现场执行存在差距——从数学最优转向效率、安全、操作便利的平衡
  • 数据获取难——专业扫描设备成本高
  • 让一线人员接受新方式——把复杂算法结果转成编号卡、截面图、打印指导图

义道点评 · 放到制造企业里怎么做

义道财务 · 2026-09 | 以下是义道的观点,不属于原案例内容;原案例不是义道的项目。

看点

数学最优不等于现场最优:把算法结果变成工人拿得动的截面图和编号卡,比做一个三维可视化系统有用得多。

放到制造企业里

这是一笔能直接算成钱的账:运费按方计,多装一方就是摊薄一方。制造企业出口时,同样的逻辑藏在单件物流成本里——装载率、拼柜方式、包装尺寸,都会进到出口产品的真实成本。义道会先把物流费摊到产品和订单上,看哪些订单的利润是被运费吃掉的,再判断值不值得上装载算法。

动手前先核对

  • 物流费现在是摊到订单,还是直接进了期间费用
  • 每柜装载率有没有记录
  • 包装尺寸有没有调整空间

文中 M01–M16 是义道的成品模块,说明见 义道官网 · 十六个成品模块 ↗;想聊自己工厂的情况,联系义道 ↗。