附B01 跨境装载规划原型探索
一芥智能研究院｜《企业数智化转型研究报告》下册｜初稿 v8.0｜2026年10月13日
1. 企业介绍
本篇介绍实施团队面向跨境物流装车任务开发的装载规划原型。项目对象是货物在车厢内的摆放与现场装载指导，资料来自第三方实施者访谈和原型模拟。
2. 业务背景与改造目标
跨境运输需要在有限车厢空间内安排不同规格货物，同时考虑装载顺序和安全。团队希望借助计算提高空间利用，并让现场工人能够按照方案完成装车。
来源给出的计费条件为装到98立方米达到保本线，每超出1立方米增加100美元收入。这说明装载体积会影响经营结果；这些计费条件本身并非项目已经取得的收益。
3. 面临的问题
装载规划包含两个相连的任务：计算货物怎样摆放，以及让工人知道下一步怎样装。屏幕上的三维方案即使排得很满，工人也未必容易照着执行。频繁查看三维界面会给现场操作增加负担。
因此，项目需要同时处理货物摆放和现场指引，不能只以屏幕上的装载体积评价方案。
4. 解决方案与实施过程
阶段：原型。
团队使用真实车内尺寸和十一种货物规格开展模拟，专业算法计算三维摆放，大模型负责理解需求与调度。
观察现场操作后，团队调整了方案呈现方式：放弃让工人频繁查看三维界面，改为输出打印指导。指导中标注货物编号、方向、截面与装载顺序，将计算结果转为现场可用的步骤，并兼顾装载与安全。
5. 实施效果
原型模拟中，约108立方米的车厢内净空间稳定装入约99立方米货物，测试对象为十一种规格产品。这一结果对应模拟装载。
实施者预计，现场装车时间可以从原约5小时缩短至约2小时。正文将2小时明确作为预计，本篇沿用这一口径。空间模拟和时间预测尚不能换算为已经兑现的营运车次、增收或超保本线收益。
6. 分析与启示
一芥分析：本原型的重要调整，是把算法输出改成工人能够使用的打印指导。计算任务与现场执行之间，需要有符合使用者工作方式的交接内容。
进一步检验时，可以在真实装车中同时记录装载体积、总耗时、搬动次数和安全情况，再结合连续营运数据评价收益。硬件投入也应与开发、现场调整和使用投入一起考虑，才能判断完整成本。
7. 资料来源
资料性质为第三方实施者访谈自述、原型模拟与预计收益；本篇归入原型参考。来源首页将约2小时写为已压缩，Q4正文明确为预计，本稿采用正文口径。
来源：NO.6《从经验装车到智能规划：FDE用AI优化跨境物流装载效率》，Datawhale FDE案例集。原书55—66页；PDF56—67页。
- 算法与现场指导：整理稿L85—115、L139—155。
- 模拟装载结果：整理稿L151—155。
- 装车时间预测：整理稿L119—121、L123—129。
- 计费条件与收益表述：整理稿L117—129。