模拟技术驱动效率，通过构建整个分销链的数字模型，在交付场景发生前进行测试和验证。它通过算法识别最能减少燃油消耗的路线来优化成本并减少排放，特别是通过针对性地消除空载和等待时间。
物流效率低下常常隐藏在复杂的路线规划和调度中。模拟技术通过对整个配送网络进行建模，揭示了这些隐藏的成本，使企业能够科学地最大限度地减少燃油消耗，并支持绿色供应链管理。
物流优化的机制
创建数字场景
模拟技术超越了简单的地图绘制，创建了整个分销链的全面数字模型。
这使得物流经理能够可视化配送网络内的复杂交互。通过运行各种场景，该技术可以在第一辆卡车离开仓库之前确定哪些策略能带来最高的效率。
算法路线选择
这种优化的核心在于使用高级算法来计算配送路径。
这些算法会分析数字模型，以确定最合乎逻辑且最高效的路线。目标是最大限度地提高每次车辆运行的利用率，确保资源不会在次优路径上浪费。
针对具体低效问题
消除空载
导致高成本和碳排放的最重要因素之一是“空载”——即车辆在没有货物的情况下行驶。
模拟技术通过规划使车辆保持满载的路线来直接解决这一问题。通过最大限度地减少不必要的空载，该系统极大地减少了每单位运送货物所消耗的燃油量。
减少等待时间
车辆怠速是燃油浪费和不必要尾气排放的主要来源。
模拟工具会分析调度和路线规划，以最大限度地减少装卸点的等待时间。更紧密的同步意味着发动机仅在车辆向目的地行驶时运行，从而优化燃油支出。
环境和成本影响
降低燃油消耗
路线效率与成本节省之间存在直接关联。
通过优化路线和减少怠速时间，公司会立即看到燃油消耗下降。这降低了每次配送的运营成本。
支持绿色供应链
降低燃油消耗自然会减少尾气排放。
对于中小型企业而言，这项技术为“绿色供应链管理”提供了一条切实可行的途径。它使企业能够通过更智能地利用现有资产而不是购买新车队来实现可持续发展目标。
理解权衡
依赖准确数据
模拟的可靠性取决于输入的数据。
如果数字模型未能准确反映现实世界条件（例如平均装载时间或车辆容量），则算法建议可能会有缺陷。数据完整性是成功的先决条件。
设置复杂性
构建整个分销链的数字模型需要时间和技术投入。
尽管长期节省可观，但初始阶段涉及配置算法和定义场景。这需要致力于战略规划，而不仅仅是战术执行。
根据您的目标做出正确的选择
模拟技术将物流从被动任务转变为主动策略。以下是根据您的具体目标应用它的方法：
- 如果您的主要重点是降低成本：优先考虑专门针对减少空载和怠速的算法，因为这些是您最大的燃油浪费来源。
- 如果您的主要重点是可持续性：使用模拟来记录尾气排放的减少情况，以验证您是否遵守绿色供应链管理标准。
优化不是关于移动得更快；而是关于移动得更聪明。
总结表：
| 优化因素 | 对成本降低的影响 | 对碳排放的影响 |
|---|---|---|
| 路线选择 | 通过最短/最快路径最大限度地减少燃油浪费 | 通过缩短行驶距离减少总排放量 |
| 消除空载 | 提高每次行程的货物利用率 | 降低每单位运送货物的排放量 |
| 减少怠速时间 | 降低装载区的燃油支出 | 防止不必要的发动机尾气排放 |
| 场景测试 | 在执行前验证效率 | 支持长期的绿色供应链战略 |
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参考文献
- Alessandra Neri, Carlo Andrea Bassani. The role of digital technologies in supporting the implementation of circular economy practices by industrial small and medium enterprises. DOI: 10.1002/bse.3388
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .