建模如何创建成功的路线规划？
对于物流和配送公司来说，不断上涨的燃料成本意味着他们需要在计划他们的运输路线和时间表方面变得高效。 传统的路线规划方法并不涉及每天影响业务的实时事件。
为了适应客户的短时间通知需求，路线可用性和车辆问题，路线规划必须能够快速响应任何事件以确保最低的运输成本。
路线规划基础
物流公司或LTL运营商可以运营短途和长途航线。 短途旅行可能涉及卡车或铁路，而长途航线可能涉及远洋船只或空中运输。 对于这两种类型的路线，都有装载和材料处理的复杂性，例如设备的可用性和技术人员。 在不同运输方式之间转移产品以及随后将产品整合到集装箱中也会产生问题。
运营自己的车队的物流公司倾向于使用具有在相同位置开始和结束车辆的路线计划。 这确保了车辆和人员的最低重新定位。 但是，为了开发覆盖所有来往众多客户的交付和皮卡的路线非常复杂，而且开发最有效的路线变得越来越困难。
许多路线规划者可以开发出高效的路线，但是由于规定了驾驶员可以驾驶车辆多少小时（例如美国运输部的规定），因此规定使用效率较低的路线。
路由优化
路线优化的基础是使用模型来描述需要规划的交通网络。
在建立模型时，需要定义整个网络的范围，确保包含所有数据，例如法规或公路问题。 该模型有许多组件，如产品，车辆和人员。
产品：产品从一个地理位置移动到另一个地方，通常被描述为起源和目的地。 该产品将由其重量和体积来定义，这是重要的运输因素。
交通工具：模型中的交通网络可以划分为多个部门，这些部门由一个在起点和目的地之间移动的交通工具代表。 每辆车可能具有不同的属性，如体积或重量容量，加载时间，每英里成本和车辆限制，即车辆速度。
人员：分配给模型的人员具有受其工作类型管理的特征。 例如，根据美国运输部的规定，驾驶员对驾驶量有限制，后者决定持续驾驶的时间，强制性休息时间等。
使用模型
该模型使管理人员能够在生产最经济的路线时分析资源的最有效利用。
通过允许管理层更改模型中的数据，该模型将提供各种场景。
管理层可以改变车辆数据，让他们选择更高效或更大的车辆来生产更经济的路线。 通过修改人员或修改他们的开始和结束时间，可以更改路线以利用高速公路上较少的一天繁忙时间。 通过改变模型中的变量，可以实现对公司资源的最有效利用。
概要
手动路线规划已经被公司使用了很多年，尽管路线规划者有经验，但是今天交通网络的不断变化的复杂性会每天影响路线的财务有效性。
通过对交通网络进行建模，管理人员可以在实时环境中持续监测影响网络的微小变化，从而实现最有效和最经济的路线规划。
本文已由物流和供应链专家Gary Marion更新。