直击农牧运输场景难题！看算法如何啃下供应链协同“硬骨头”？

在农牧行业中，物流运输的复杂性因「生物安全、时效性、多级调度」等需求被无限放大，传统人工调度不仅效率低下，且难以满足精细化管理的刚性要求。本次，我们将站在「养殖、屠宰、加工、库存、销售」全链条，聚焦三大供应链协同场景，看智能排线系统如何通过「算法驱动与规则嵌入」，重塑物流行业运输效率的边界。

场景一:饲料保供生死线严守生物安全与成本红线

场景痛点：

在生猪养殖行业中，运输环节的生物安全至关重要，是不可触碰的核心红线。企业的饲料配送主要面向自养母猪场、自养育肥场及代养户这三类场景，且每个场景都对应着一套复杂且不容违背的运输规则：

1.车辆基础要求：每辆车都有标准载重和最大超载载重限制；车辆通常设有 3 - 6 个仓位，每个仓位都规定了可配载的最大载重，并且每个仓位仅允许放置一个订单的货物。

2.自养母猪场运输规则：为防止交叉污染，自养母猪场实行 “专车专用” 制度，即同一辆车需固定服务于单一母猪场，其运输路径必须严格遵循 “洗车场 - 饲料厂 - 母猪场 - 洗车场” 的闭环模式，且严禁任何拼车行为。

3.代养户运输规则：代养户场景虽然允许拼车，但也有严格限制，同一批次的车辆仅能服务 2 户代养户，并且严禁与自养场的车辆混用。

传统人工调度模式下，由于需要耗费数小时核对订单要求与车型、车辆、路线的匹配关系，很难在满足上述复杂规则的同时，实现运输成本的最优化。

解决方案：

智能排线系统通过创新的动态规划技术，将复杂的洗消点选择难题转化为算法可处理的路径优化模型，其核心运作流程如下：

1.智能资源匹配：系统运用先进算法，自动完成订单与运力资源的精准匹配，同时对运输配送顺序进行科学规划，并合理指派车辆，实现资源的高效配置。

2.规则驱动优化：在严格遵循生物安全规则与业务规则的双重约束下，系统智能协调订单与运力资源的匹配关系，即完成 “订单配车” 工作；随后，自动化生成运单，并规划出最优的运输配送顺序，也就是 “排线顺序”；最后，自动指派合适的车辆及司机，实现 “自动派车”。

3.成本最优目标：整个调度过程无需人工干预，系统以运输成本最小化为目标，通过算法的持续优化与计算，实现运输资源的最佳利用，达成降本增效的目的。

在此方案作用下，将能在严格遵循生物安全与业务规则的前提下，大范围解放人工操作难题，实现运输路径最优规划，大幅降低运输成本。同时，通过系统化的排线管理和洗消活动，有效避免了不同养殖场景间的交叉污染风险，保障了生猪养殖全链条的生物安全，提升了整体运营效率。

场景二：屠宰&加工时效战，护航产线 “零断供”

场景痛点：

禽类屠宰行业对时效性和连续性有着极高的要求，在企业的运输配送环节中，需要将分散养殖场的毛鸡、毛鸭运输至 17 家工厂的屠宰产线。但车辆调度工作面临诸多动态变量，具体如下：

1.时间与环境限制：在夏季高温时段，为保障禽畜品质，需缩短装车时间，以减少高温对禽畜的影响。

2.产线作业规范：基于生产需求，平均每辆车的屠宰时间约为 15 - 18 分钟，且要求每条产线始终保持 “杀一等二” 的车辆安排状态，即一辆车正在屠宰作业，同时有两辆车在等待，这对车辆到场时间的精准把控提出了极高要求。

3.车辆适配要求：车型必须与装载的禽畜笼数严格匹配，确保运输过程安全、高效，避免出现装载不合理的情况。

4.司机任务分配：为保证工作的公平性与合理性，各个司机承担的运输里程数需尽量保持一致。

目前，传统的人工排线方式主要依赖经验估算，难以精准应对上述复杂变量，容易出现产线断供或车辆排队拥堵等问题，最终导致产能损失。

解决方案：

智能排线系统依托参数化规则库与实时计算引擎，将屠宰计划细化为可实际操作的运输任务，并按照 “产线分配 - 车辆数分配 - 时间分配 - 车型调整” 的流程进行科学排线：

1.时间分配的关键把控：在鸡场抓鸡装车环节，每个鸡棚装满一车鸡约需 50 分钟，系统会据此合理规划鸡棚装鸡时间，确保车辆能按顺序、有间隔地进入产线屠宰。同时，考虑到每个屠宰场屠宰速度不同，且存在员工吃饭等时间安排，为减少禽畜伤亡，系统严格控制鸡场鸡只的到达时间，避免过长等待。

2.多重管理需求的满足：在「屠宰时长与运输时效」的双重要求下，智能排线方案全面统筹车辆调度与到场时间、发车与到达时间、养殖户位置与距离、卸货与宰杀时间等管理工作，同时妥善应对车辆故障等突发情况，及时进行临时调车。此外，系统还严格控制每辆车的到场时间间隔，并通过重复短倒的运输策略提升整体运输效率。

3.司机任务的均衡分配：系统能够将司机月度运输里程差异控制在 200 公里以内，有效避免个别司机长期承担长途运输任务，保障司机工作负荷的均衡性。

4.在此基础上，保障产线不间断运转，协调养殖场装车效率，均衡司机月均里程，避免过度劳累。同时，通过线上化结算彻底解决运费计算与对账难题，减少人为干预，实现降本增效。运输计划的智能化管理，也让车辆与任务紧密关联，异常情况可快速响应，大幅提升运输环节的可控性与透明度。

场景三：库存&销售效率革命破解多级仓配管理难题

场景痛点：

在莓果运输领域，该企业的物流业务广泛覆盖干线、支线及配送运输环节。企业布局了 20 个产地仓和 5 个前置仓，年运输趟次超 15000 次，多装多卸的业务需求极为突出。

在传统人工操作模式下，业务员每日需从产业链系统中提取实时库存与销售订单信息，进而开展一系列复杂工作：

1.订单与库存处理：完成库存与订单的匹配工作，确认发货仓库，需判断采用单仓发货还是多仓发货的方式；

2.运输方案规划：根据订单与库存情况，推荐合适的车型。

然而，这种人工操作模式效率低下，难以同时满足先进先出的库存管理原则、客户优先级排序等复杂业务规则，在实际业务执行中面临诸多挑战 。

解决方案：

智能排线解决方案将业务流程系统性拆解为两个核心环节，通过科学算法与智能程序实现精准调度：

1.库存匹配环节：严格遵循多重优先级规则，包括 “先进先出” 的库存管理原则、“先报先发” 的订单处理逻辑、“近距离优先” 的区位策略，以及 “紧急客户与 VIP 客户优先” 的服务标准。在此基础上，建立整数规划模型，在满足各类硬性约束条件的前提下，以最大化优先级之和为目标，通过算法求解得出最优库存分配方案，确保库存资源分配科学合理。

2.运输调度环节：在完成库存分配确认后，启用智能调度程序，以总路线里程最短为核心优化目标，通过算法对运输路径进行求解与规划，实现运输路线的高效优化，提升整体运输效率。

产品应用后，预计能有效破解多级运输调度的复杂性，库存匹配环节通过智能化规则执行，提升资源分配效率与公平性；运输排线环节以里程最短为导向，大幅降低运输成本。同时，减少人工干预带来的失误与低效，加快订单处理速度，提升客户满意度，增强企业整体竞争力。

农牧行业与智能排线的结合，是保障生物安全、提高物流效率的有效方式。通过将“人脑经验”升级为“企业数字资产”，智能排线以智能化、精准化的运作模式，为不同客户实现了效率、成本、安全的多维度突破，不断做到持续最优。未来，G7易流也将继续精研技术，深耕不同业务场景，为更多客户带来美好改变。

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