企业已建立起面向市场的配送中心（DC）网络，以满足客户对快速、合并交付的需求。例如，在消费品行业，这一仓库网络将由众多工厂和代工包装商供应，各工厂在不同地点生产多种产品。从生产到交付的提前期远远长于客户下单及收货时的期望时间。挑战在于：必须在客户订单到达之前，将正确的产品备置于面向市场的配送中心，以确保订单一旦到来，即可完整且准时发货。这通过由需求计划系统（也称为补货计划或分销需求计划 -DRP 系统）设定的库存水平来实现。
大多数人没有意识到的是……
大多数供应计划系统可能会增加成本，在某些情况下甚至会导致配送中心无法完整且准时发货。原因如下：供应计划系统并未考虑供应链中的承运商和仓库是否具备能力移动其希望部署的所有产品。它们假设存在无限的：
- 具有相同服务水平和成本的承运商运力
- 所有设施进行发货和收货的容量
- 每个设施的存储空间。
所有这些假设都是错误的。这会导致部署信号发生剧烈波动，每天变化极大，并且需要综合考虑成本、可用存储空间以及吞吐能力。在某条运输线路上，我们曾看到一天部署 24 辆卡车，而第二天仅部署 3 辆。面对如此剧烈的波动，任何运输经理如何能够提供具有成本效益的服务？当这 24 车货物到达接收地点时，即使假设发货地点能够召集足够的拖车和人员来装载它们，他们仍会面临以下困境：
- 许多货车正在等待卸货。
- 我们如何解释所有的滞留时间和加班费用？
- 我们应该优先接收哪批货物？
将产品留在拖车上意味着这些产品可能需要用于立即响应的客户订单。结果往往是服务失败。
简单的手动解决方案可能会带来负面影响
一种简单的做法是为每条线路设定一些边界。例如，限制每条线路的卡车数量在 5 到 10 辆之间。然而，这需要从整体角度进行考量。如果存在紧急客户需求怎么办？是节省少量运费但支付因客户服务不佳而产生的罚款更好，还是增加运费支出更优？
相反，需要在成本与服务之间进行权衡，并理解正确的平衡点。此外，如果起运点的发货能力有限，而另一条线路急需使用该有限的发货能力呢？在快消品（CPG）行业中，站点之间的调拨通常以整卡车为单位，因此必须了解每辆车的情况。所以，很难确定线路"A"上需求的“紧急程度”是否比将在线路"B"上发货的产品更为关键。
解决方案必须是全面且自动化的
任何解决方案都必须涵盖整个网络；否则，它就像挤压传说中的气球：在一个地方修好问题，它会在另一个地方冒出来。再加上各种部署运输提前期的差异，以及在设施间仅允许整车运输的复杂性，这意味着任何解决方案都必须是自动化的。是的，借助新技术，这是可以实现的。
由于供应计划方案提出了大量需求——在许多情况下，超过在运力受限的世界中可运输的数量——因此必须对有限数量的卡车进行优先级排序。这不是一个简单的问题，因此必须实现自动化。此类自动化需要构建运输批次以最大化载货量，并确保最紧急的产品被装载并完好无损地送达。
这让工作变得更轻松
在整个网络上进行优化的权衡会产生诸多重要益处：最需要的运输任务得到优先处理，从而提升客户服务水平。同时，在考虑成本和容量的前提下，通过统一的一套权衡标准，使运营成本最小化。这种一致性也是自动化的另一项好处。
自动化修改供应计划方案的过程，使其考虑现实世界的约束条件并优化装载，是一项重大的多方共赢举措。
- 承运商受益，因为他们看到的波动显著减少，运营效率更高。
- 托运人受益，因为他们现在可以更完整地履行订单，且成本更低。
- 环境受益，因为承运商的空驶里程减少，装载优化减少了所需卡车数量，从而降低了碳排放。
作者简介
Thomas A. Moore 是 ProvisionAI 的创始人兼首席执行官，该公司是唯一提供专利优化补货运输调度解决方案的提供商。他曾创立多家成功的供应链软件公司。在与宝洁（Procter & Gamble）、联合利华（Unilever）、雀巢（Nestle）和金佰利（Kimberly-Clark）等行业领导者合作的过程中，他主导开发了 AutoScheduler、AutoO2 和 LevelLoad 等仓储、卡车装载和网络优化解决方案。Moore 先生还曾在制造、仓储和卡车运输运营领域担任过一线管理职位。