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不知道大家有沒有聽過旅行推銷員問題。問題的核心，是走遍地圖上的各個城市、順利返回家中，同時找到最短的路線。事實上，這是一個典型的NP難題，也就是非確定完全問題。這東西相當復(fù)雜，大家千萬不要掉以輕心。

但令人頭大的是，它又是一個極為現(xiàn)實的問題——作為日用百貨零售商，企業(yè)每周可能需要為數(shù)百萬個家庭或更多下游企業(yè)提供配送服務(wù)。要突破難關(guān)，我們該向誰求取援助？

• 特斯科配送

特斯科公司每天不僅需要配送數(shù)十萬份訂單，還必須考慮其他現(xiàn)實限制因素，例如駕駛員的駕駛風(fēng)格、車輛行駛速度以及車隊編組與容量。隨著在線訂單業(yè)務(wù)在最近十年中的快速增長，這方面挑戰(zhàn)也變得愈發(fā)復(fù)雜和嚴重。特斯科很清楚，客戶的需求只會隨時間推移而越來越多、絕對不可能再次縮減回“美好的舊時光”。

為了幫助解決調(diào)度問題，特斯科公司與倫敦AI咨詢企業(yè)Satalia展開了充分交流。特斯科內(nèi)部已經(jīng)擁有自己的數(shù)據(jù)分析功能，而且明顯擁有世界一流的項目管理技能。而Satalia所帶來的則是特斯科所不具備的前沿優(yōu)化能力。三年多以來，兩家企業(yè)共同合作，希望從零開始構(gòu)建最后一英里配送方式。更重要的是，特斯科公司對于漸進式改善不感興趣——他們希望奪取顯著的競爭優(yōu)勢，一鼓作氣達成動態(tài)調(diào)度這項終極目標。

• 動態(tài)調(diào)度

從歷史上看，特斯科公司在每天下班后都會對網(wǎng)站上的客戶訂單進行批處理和優(yōu)化。新系統(tǒng)會將訂單配送位置與訂單貨品總體積同調(diào)度內(nèi)的全部其他已有訂單進行比較，并在半秒以內(nèi)計算出訂單的配送需求與可用運輸空位。調(diào)度安排將持續(xù)更新，確保以不影響配送體系運作為前提向客戶提供更多容納“槽位”。此外，客戶現(xiàn)在還可以選擇當日達，享受特斯科公司準備的一小時交付服務(wù)。

由此產(chǎn)生的系統(tǒng)，就是特斯科的全新知識產(chǎn)權(quán)成果。雖然無法得到詳盡細節(jié)，但該公司透露新系統(tǒng)單在2019年一年就節(jié)約下超過1100萬英里的配送車程，并將貨運部門的整體燃油效率提高了5%。更重要的是，這套系統(tǒng)健壯而穩(wěn)定。新冠疫情的突然爆發(fā)令網(wǎng)上購物與配送需求大幅飆升，相信很多朋友還記得2020年春季的一輪大規(guī)模廁紙恐慌。面對此類難題，特斯科的系統(tǒng)表現(xiàn)出遠超競爭對手的可靠性，通過及時擴展從容消化掉了需求峰值。

• 從百貨到家具

DFS是一家擁有五十年歷史的企業(yè)，當然也不可能在起步階段就達成“數(shù)字原生”狀態(tài)。DFS其實是一家家具供應(yīng)商，但憑著自己的創(chuàng)新能力消除了供應(yīng)鏈中的庫管人員，由此成功實現(xiàn)了成本削減。雖然DFS的電子商務(wù)之路僅僅始于五年之前，但作為家具市場上的領(lǐng)導(dǎo)者，他們別無選擇、只能迎頭趕上。

在與Satalia合作之前，DFS工作人員只能使用筆和紙安排配送時間。在訂制幾周之后，當家具制造完成，他們會通過電話與客戶討論配送預(yù)約。多年以來，他們只能用直覺甚至是玄學(xué)判斷配送方案，沒有任何可靠的數(shù)據(jù)能幫助DFS確定具體配送耗時。例如，臺階級數(shù)和停車便利性誰對配送速度的影響更大，就是困擾著DFS的永遠難題。

• 神秘的蘇格蘭疑云

蘇格蘭地區(qū)有著一種反常的現(xiàn)象?？v觀整個英國，配送貨品的平均時長為31分鐘；但在蘇格蘭，整個周期只有28分鐘。這是因為蘇格蘭的配送工人力氣更大、跑得更快嗎？還是說蘇格蘭地區(qū)的住宅一般停車位更多、臺階級數(shù)更少？答案一直非常模糊，只有蘇格蘭民眾自己頗為自信，認為這單純是因為蘇格蘭人辦事更高效。

在四年的合作當中，DFS與Satalia逐步完善了整個配送規(guī)劃系統(tǒng)。客戶現(xiàn)在可以在線預(yù)約交付時間，由此獲得更從容的調(diào)整空間與靈活性。新冠疫情的爆發(fā)同樣帶來了嚴苛的壓力測試，DFS各家門店幾乎每月都會創(chuàng)下新的銷售紀錄，漂亮的新家具不斷輸送到客戶手中、幫助他們在社交隔離期間享受更舒適的居家生活。

• 效率問題

與特斯科一樣，新系統(tǒng)的上線也大大提高了DFS的配送效率。其供應(yīng)鏈平臺Sofa Delivery Company總經(jīng)理Alex Salden估計，新系統(tǒng)給配送的里程與成本都帶來了超過10%的優(yōu)化比例。該公司已經(jīng)將92處倉庫優(yōu)化為25處配送中心，新的系統(tǒng)還解放出20位工作人員。相較于以往一遍又一遍核對和修改時間表，如今他們能夠?qū)Ｗ⒂谔幚砀邇r值回報的工作。

新系統(tǒng)帶來的數(shù)據(jù)，也指導(dǎo)DFS有理有據(jù)地調(diào)整了配送人員的工作模式，逐步實現(xiàn)了上四天、休四天的輪替制度。由于每天需要搬運9到15張家具，配送員們的體力消耗很大，延長休息時間可以改善每個人的生活。而在將新品牌Sofology引入系統(tǒng)之后，配送車隊的車輛由350輛減少至250輛，資金成本與排放污染也都得到控制。

• 員工與供應(yīng)商

此外，DFS還與Satalia合作，對店內(nèi)的人力優(yōu)化系統(tǒng)進行了大幅調(diào)整。具體來講，DFS對數(shù)據(jù)源及分析功能進行升級，具體涵蓋歷史銷售信息、營銷支出以及天氣預(yù)報等等。相應(yīng)的結(jié)果就是收入顯著增加，部分門店的銷售額甚至增長近20%。輪班制度也據(jù)此做出新一輪平衡，同時引入更多公平性因素：與星期一上午上班的同事相比，愿意在星期六下午上班的員工可以拿到更高的時薪。

最后，應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)與優(yōu)化技能，DFS得以分析各家供應(yīng)商的可靠性。從工廠到客廳，DFS能夠更準確地預(yù)測貨品抵達倉庫的時間，借此縮短倉儲周期并提高全流程的執(zhí)行效率。

• 展望未來：數(shù)字孿生

配送企業(yè)的未來在哪里？人工智能科學(xué)雖然已有65年歷史，但仍只是個年輕的學(xué)科。我們正處于AI探索之旅的早期階段，效率與效能層面的巨大進步還沒能充分體現(xiàn)在經(jīng)濟的各個領(lǐng)域。以Satalia為代表的服務(wù)廠商正使用AI技術(shù)為特斯科、DFS等大型企業(yè)構(gòu)建起全面的線下與線上運營模型。這些模型可以執(zhí)行查詢、分析并持續(xù)實時運行。利用輸出結(jié)果，企業(yè)則不斷調(diào)優(yōu)自身運營、優(yōu)化財務(wù)績效、改善工作條件并增強客戶服務(wù)體驗。

這類模型被稱為“數(shù)字孿生”方案，并有望成為二十一世紀二十年代響徹世界的最強音。