在農牧行業中，物流運輸的復雜性因「生物安全、時效性、多級調度」等需求被無限放大，傳統人工調度不僅效率低下，且難以滿足精細化管理的剛性要求。本次，我們將站在「養殖、屠宰、加工、庫存、銷售」全鏈條，聚焦三大供應鏈協同場景，看智能排線系統如何通過「算法驅動與規則嵌入」，重塑物流行業運輸效率的邊界。

場景一:飼料保供生死線嚴守生物安全與成本紅線

場景痛點：

在生豬養殖行業中，運輸環節的生物安全至關重要，是不可觸碰的核心紅線。企業的飼料配送主要面向自養母豬場、自養育肥場及代養戶這三類場景，且每個場景都對應著一套復雜且不容違背的運輸規則：

1.車輛基礎要求： 每輛車都有標準載重和最大超載載重限制;車輛通常設有 3 - 6 個倉位，每個倉位都規定了可配載的最大載重，并且每個倉位僅允許放置一個訂單的貨物。

2.自養母豬場運輸規則： 為防止交叉污染，自養母豬場實行 “專車專用” 制度，即同一輛車需固定服務于單一母豬場，其運輸路徑必須嚴格遵循 “洗車場 - 飼料廠 - 母豬場 - 洗車場” 的閉環模式，且嚴禁任何拼車行為。

3.代養戶運輸規則： 代養戶場景雖然允許拼車，但也有嚴格限制，同一批次的車輛僅能服務 2 戶代養戶，并且嚴禁與自養場的車輛混用。

傳統人工調度模式下，由于需要耗費數小時核對訂單要求與車型、車輛、路線的匹配關系，很難在滿足上述復雜規則的同時，實現運輸成本的最優化。

解決方案：

智能排線系統通過創新的動態規劃技術，將復雜的洗消點選擇難題轉化為算法可處理的路徑優化模型，其核心運作流程如下：

1.智能資源匹配： 系統運用先進算法，自動完成訂單與運力資源的精準匹配，同時對運輸配送順序進行科學規劃，并合理指派車輛，實現資源的高效配置。

2.規則驅動優化： 在嚴格遵循生物安全規則與業務規則的雙重約束下，系統智能協調訂單與運力資源的匹配關系，即完成 “訂單配車” 工作;隨后，自動化生成運單，并規劃出最優的運輸配送順序，也就是 “排線順序”;最后，自動指派合適的車輛及司機，實現 “自動派車”。

3.成本最優目標： 整個調度過程無需人工干預，系統以運輸成本最小化為目標，通過算法的持續優化與計算，實現運輸資源的最佳利用，達成降本增效的目的。

在此方案作用下，將能在嚴格遵循生物安全與業務規則的前提下，大范圍解放人工操作難題，實現運輸路徑最優規劃，大幅降低運輸成本。同時，通過系統化的排線管理和洗消活動，有效避免了不同養殖場景間的交叉污染風險，保障了生豬養殖全鏈條的生物安全，提升了整體運營效率。

場景二：屠宰&加工時效戰，護航產線 “零斷供”

場景痛點：

禽類屠宰行業對時效性和連續性有著極高的要求，在企業的運輸配送環節中，需要將分散養殖場的毛雞、毛鴨運輸至 17 家工廠的屠宰產線。但車輛調度工作面臨諸多動態變量，具體如下：

1.時間與環境限制： 在夏季高溫時段，為保障禽畜品質，需縮短裝車時間，以減少高溫對禽畜的影響。

2.產線作業規范： 基于生產需求，平均每輛車的屠宰時間約為 15 - 18 分鐘，且要求每條產線始終保持 “殺一等二” 的車輛安排狀態，即一輛車正在屠宰作業，同時有兩輛車在等待，這對車輛到場時間的精準把控提出了極高要求。

3.車輛適配要求： 車型必須與裝載的禽畜籠數嚴格匹配，確保運輸過程安全、高效，避免出現裝載不合理的情況。

4.司機任務分配： 為保證工作的公平性與合理性，各個司機承擔的運輸里程數需盡量保持一致。

目前，傳統的人工排線方式主要依賴經驗估算，難以精準應對上述復雜變量，容易出現產線斷供或車輛排隊擁堵等問題，最終導致產能損失。

解決方案：

智能排線系統依托參數化規則庫與實時計算引擎，將屠宰計劃細化為可實際操作的運輸任務，并按照 “產線分配 - 車輛數分配 - 時間分配 - 車型調整” 的流程進行科學排線：

1.時間分配的關鍵把控： 在雞場抓雞裝車環節，每個雞棚裝滿一車雞約需 50 分鐘，系統會據此合理規劃雞棚裝雞時間，確保車輛能按順序、有間隔地進入產線屠宰。同時，考慮到每個屠宰場屠宰速度不同，且存在員工吃飯等時間安排，為減少禽畜傷亡，系統嚴格控制雞場雞只的到達時間，避免過長等待。

2.多重管理需求的滿足： 在「屠宰時長與運輸時效」的雙重要求下，智能排線方案全面統籌車輛調度與到場時間、發車與到達時間、養殖戶位置與距離、卸貨與宰殺時間等管理工作，同時妥善應對車輛故障等突發情況，及時進行臨時調車。此外，系統還嚴格控制每輛車的到場時間間隔，并通過重復短倒的運輸策略提升整體運輸效率。

3.司機任務的均衡分配： 系統能夠將司機月度運輸里程差異控制在 200 公里以內，有效避免個別司機長期承擔長途運輸任務，保障司機工作負荷的均衡性。

4.在此基礎上，保障產線不間斷運轉，協調養殖場裝車效率，均衡司機月均里程，避免過度勞累。同時，通過線上化結算徹底解決運費計算與對賬難題，減少人為干預，實現降本增效。運輸計劃的智能化管理，也讓車輛與任務緊密關聯，異常情況可快速響應，大幅提升運輸環節的可控性與透明度。

場景三：庫存&銷售效率革命破解多級倉配管理難題

場景痛點：

在莓果運輸領域，該企業的物流業務廣泛覆蓋干線、支線及配送運輸環節。企業布局了 20 個產地倉和 5 個前置倉，年運輸趟次超 15000 次，多裝多卸的業務需求極為突出。

在傳統人工操作模式下，業務員每日需從產業鏈系統中提取實時庫存與銷售訂單信息，進而開展一系列復雜工作：

1.訂單與庫存處理： 完成庫存與訂單的匹配工作，確認發貨倉庫，需判斷采用單倉發貨還是多倉發貨的方式;

2.運輸方案規劃： 根據訂單與庫存情況，推薦合適的車型。

然而，這種人工操作模式效率低下，難以同時滿足先進先出的庫存管理原則、客戶優先級排序等復雜業務規則，在實際業務執行中面臨諸多挑戰 。

解決方案：

智能排線解決方案將業務流程系統性拆解為兩個核心環節，通過科學算法與智能程序實現精準調度：

1.庫存匹配環節： 嚴格遵循多重優先級規則，包括 “先進先出” 的庫存管理原則、“先報先發” 的訂單處理邏輯、“近距離優先” 的區位策略，以及 “緊急客戶與 VIP 客戶優先” 的服務標準。在此基礎上，建立整數規劃模型，在滿足各類硬性約束條件的前提下，以最大化優先級之和為目標，通過算法求解得出最優庫存分配方案，確保庫存資源分配科學合理。

2.運輸調度環節： 在完成庫存分配確認后，啟用智能調度程序，以總路線里程最短為核心優化目標，通過算法對運輸路徑進行求解與規劃，實現運輸路線的高效優化，提升整體運輸效率。

產品應用后，預計能有效破解多級運輸調度的復雜性，庫存匹配環節通過智能化規則執行，提升資源分配效率與公平性;運輸排線環節以里程最短為導向，大幅降低運輸成本。同時，減少人工干預帶來的失誤與低效，加快訂單處理速度，提升客戶滿意度，增強企業整體競爭力。

農牧行業與智能排線的結合，是保障生物安全、提高物流效率的有效方式。通過將“人腦經驗”升級為“企業數字資產”，智能排線以智能化、精準化的運作模式，為不同客戶實現了效率、成本、安全的多維度突破，不斷做到持續最優。未來，G7易流也將繼續精研技術，深耕不同業務場景，為更多客戶帶來美好改變。

(新媒體責編：wa12)