案例 06 · 跨境物流装载

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在我参与之前，企业主要依靠经验丰富的装车人员进行规划，但是会耗费时间长一些。
通常一辆车的装车时间是5~6个小并且达不到最优化的装车效果，装车员其实靠的是体
力和时间来获得收入，所以通过这样的优化方式，能够提升装车效率。
通常情况下，老师傅会根据过去积累的经验判断：什么货应该放下面；哪些货物可以组
合摆放；哪些空间可以利用。
这种方式在业务规模较小时能够运行，但随着跨境贸易规模增加，问题越来越明显。
首先，经验无法复制。
一个优秀装车工人的经验，需要多年积累，新人很难快速掌握。
其次，人工无法解决复杂组合问题。
如果只是几十件货物，人工还能判断。但当车型、货物种类、数量不断增加之后，人工
很难快速找到最优方案。
另外，还有一个容易被忽视的问题：过去很多企业尝试过数字化工具，但效果并不好。
原因是这些工具通常只解决计算问题，没有考虑实际执行。
比如系统生成了一个复杂的三维方案，但是现场工人看不懂，最后还是回到人工经验。
所以算法本身不难获得，真正缺乏的是一个连接技术和现场的角色。
Q3：后来你使用AI解决这个问题的整体思路和关键步骤是什么？
整个解决过程的起点，是先重新理解业务，技术开发要放在后面。
作为FDE，第一步一定是进入现场。
我需要先弄清楚：工人到底怎么装？为什么这么装？哪些环节影响效率？哪些事情机器
可以替代？哪些事情必须符合人的习惯？
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