广州增城海运箱销售6住人集装箱销售对坏境不会造成长期性

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装满满”智能装箱平台针对上述挑战，为企业提供货运集装箱配载决策优化服务。通过运用自研核心算法，“装满满”智能装箱平台可严格依据货运业务规则，批量、生成订单的分柜装箱执行方案，提高货柜装载率和合规性、降低物流运营管理成本。

该技术在目前行业的研究现状

供应链决策优化问题是由现实业务驱动的，包含不同时间、空间要素的复合优化问题的代表，也是研究具有现实意义的复杂系统的经典场景之一。学术界通常将其中的某个部分作为子问题研究，如旅行商问题，装箱问题等。这些子问题一般具有离散的数学结构和指数级增大的搜索空间，其中绝大多数有价值的优化问题都是Strongly NP-hard 问题，难以被当前优化技术直接求解。学术界在这些子问题上有长期大量的研究，其中部分问题（如旅行商问题）的可行解求解方案已经被工业界广泛接受与应用；然而，还有相当一部分针对此类问题的传统算法在现实商业场景中难以落地。从系统层面看，能有效解决此类复杂约束条件下的决策优化问题，仍是行业的一大挑战。

除去离散优化问题的自然属性外，现实物流运营中的装箱问题因容器和物品的物理几何属性、装载设备的运动学属性、差异化的业务要求和法规限制等变得更加复杂，且往往与运输路径优化、劳动力排班等问题深度耦合。比如在海运运领域，我们就归纳出5大类，几十个子类的约束条件。学术界往往从解决其中一部分约束条件开始尝试。这些尝试包括了数学优化、搜索、AI 规划、元启发以及数据驱动类技术，但大部分情况下无法在可接受的运算时间内获得比人工经验规划更好的方案. 对现实装箱问题有效求解的探索，是供应链决策优化技术进步的一个缩影，相关技术可有效拓展至其他供应链物流决策优化场景。

海运集拼一直以来都是各大跨国企业进行跨区域生产备货、销售配送的主要货运方式之一。该方式拥有货运吞吐量大、运价低廉、运输时间相对可控、可配套多点集散等有优点。一般来说，企业在规划海运运输时需要考虑的业务限制条件可划归为三个方面：

1) 时间约束：包括货物本身的保质期、发货船期和头程运输时间、到港日期和终端配送运输时间等。

2) 空间物理约束：包括集装箱种类大小、承重对货物体积、重量、形状等方面的物理约束。

3) 装载规范约束： 包括常见规则约束，如货物堆叠承重要求、摆放朝向要求、货柜整体重心配平要求、装卸顺序要求、集装箱高装载率要求等，也包括一些特殊规则约束，如特种货物禁止混放、散货打托后再装箱、货物需成套装载摆放等。

在处理类似业务场景时，企业需要面对海量业务数据，按照以上维度约束设计正确的货物配载方案。传统来说，以人工方式进行此项工作容易凸显出耗时长、易出错的业务痛点，如果遇到突发性订单增减或取消的情况，方案进行临时修改的难度也很大。方案输出方面，通过人工设计的装载方案一般以2D CAD图或手绘呈现，绘制过程不但费时费力，对装载作业的实际指导效果也比较有限。

利用“装满满”智能装箱平台，企业可根据实际的业务情况，灵活设置组合装载要求。平台能快速生成的装载方案，配合 3D 直观视图，有效指导现场作业。经多家世界企业实际业务场景检验，使用“装满满”智能装箱平台可提升集装箱装载率 3%~10%，较传统人工作业效率提高 5~10 倍，每年可为客户节约数百万运输费用，并有效提升货运装载的流程合规性和透明性。

中国港口2021年外贸集装箱吞吐量已达1.6亿标准箱，拼箱业务占整体集装箱业务的17%（体量约为3千万标准箱）。随着近年集装箱运价攀升以及影响下跨境电商业务的不断崛起，越来越多的中小型企业更青睐可处理小批量、多SKU的海运拼箱模式优化出口业务，体量较大的行业头部企业也持续依赖海运拼箱运输进行内部订单整合。同时，拼箱业务历来利润较整箱业务高，船司如马士基也在积极布局海运拼箱业务，利用其常年积累的航线优势，为货主提供一站式海运拼柜订舱服务，简化业务流程。“装满满”以行业头部企业为切入点，与其开展一系列合作，深入验证产品在大规模海运集拼场景下应用效果。此外，我们还提供了以“装满满”为核心的产-销-运协同解决方案，例如世界化工巴斯夫，在化工危险品安全装载的基础上，利用“装满满”成为其信息沟通平台，衔接上游客户订单信息与下游货柜预估预订流程，实现装载规划和订柜。我们预计，“装满满”能为市场上 30%的海运集拼业务提供服务，每年可覆盖约十万标准箱。按装满满平均可提升约 3%~10%装载率的效用测算，我们的产品每年可创造约3亿美元的运费削减，明显提升行业成本效益，市场潜力可观。

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