现在，物流业正走向智能化与信息化，而这个过程中，许多问题点亟待解决，比如物流智能配载问题。这篇文章里，作者就针对如何设计TMS系统中的智能配载这一问题进行了分析和总结，一起来看。

21世纪以来，随着近几年电子商务行业的兴起，物流业在我国正以前所未有的速度发展。现代物流因其信息化、智能化的特点引起了业内人士的高度关注。

本人之前有做过一些调研，现在普遍物流，仓储都非常不规范，而其中公路物流中的智能配载在实现物流公司优化运输效率和减少物流运输成本环节上起到重要作用，而货运车的配载问题是实现物流智能配载的核心。

那么如何设计TMS系统中的智能配载呢？我将过往工作经历跟大家讲解其中的设计思路。

一、智能配载的设计难点

组合优化问题： 智能配载涉及到组合优化问题，需要在有限资源和多种约束条件下找到最佳的货物分配方案，这在计算上是复杂的。 智能配载的核心问题之一是组合优化，即在有限资源和多种约束条件下找到最佳的货物分配和配载方案。这是一个NP困难问题，意味着没有快速的算法可以找到全局最优解。因此，需要使用高效的启发式算法或近似算法来寻找接近最优解的配载方案。

大规模数据处理： 处理大量的订单、货物和车辆信息需要高效的数据管理和处理技术。 配载问题通常需要在实时环境中处理，而且面临各种不可预测的动态变化，如新订单的到来，系统需要具备实时监控和动态调整的能力，以适应这些变化。

复杂约束： 考虑到法规、道路限制、车辆特性、货物品项特性等各种约束条件，以确保配载方案合法和安全，这些约束条件可能相互交织，增加了智能配载问题的复杂性。

多样性需求：不同行业和企业的配载需求各不相同，可能涉及到不同类型的货物、不同类型的车辆和不同类型的约束条件。因此，智能配载系统需要具备高度的可配置性和可定制性，以满足多样性需求。

二、智能配载的设计要点

1. 数据集成

首先，需要将所有相关数据集成到TMS中，包括订单信息、货物信息、仓储信息、库位信息、车辆信息、配送地址、交通信息等。这些数据的完整性和准确性对于智能配载至关重要。

2. 满载为先的核心原则

在基于业务设计智能配载算法时，满载为先永远都是我们智能配载所要实现的原则，满载配载可以更充分地利用运输工具的容量，确保运输资源的高效利用。这有助于减少资源浪费，并最大程度地提高运输效率。才能在物流运输成本上实现更少的运输次数和更大的货物数量，减少操作的复杂性，实现降本增效。

（上图为工作中部分的智能配载算法策略方案）

3. 规划算法

使用智能算法来规划货物的最佳配载方案，常见的算法包括贪婪算法、遗传算法、模拟退火算法等，产品经理在运用算法的时候需要与开发共同沟通和交流，在确保能够实现满载为先的前提下，将算法不断的进行优化，算法是智能配载的核心。算法中需要结合货物的体积、重量、运输时间窗口、车辆型的容量，库位等这些因素以及优先级去考虑。

4. 基于业务

目前物流运输行业的运输货物类型繁多，运输类型复杂，区分零担整车业务，智能配载的基础算法搭建好后需要针对于目前的业务进行持续的优化迭代和更新，例如：当货物的品项类型有新增对配载有额外要求的时候，智能配载策略就需要相应的变化。

智能配载方案在应对不同复杂业务的场景下进行持续的优化迭代，最后能形成多种策略可由使用方自行选择适应策略，就和如今的高德地图一样，不仅仅会给出一条路线，而是会根据用户的多种需求，给出多种智能调度方案，智能配载也是同样如此。

一个高效的TMS系统的智能配载功能可以大大提高货物配载的效率，是从原有的调车调度凭借经验式的配载方案，到实现规范化、满载率高转变的核心功能，它能帮助企业降低成本，并帮助组织更好地管理供应链和物流活动。