链上镖师 / Chain Biaoshi
TRA|零担货运客户时间窗：路线重设计与全局调度优化
基于魁北克三家承运商真实运营数据的距离、排放与调度分析
研究利用魁北克三家零担承运商的真实调度数据，量化客户配送时间窗对路线距离、二氧化碳排放和全局调度效率的影响。
- 01：三家承运商现有配送路线的空驶里程占总里程4.44%—11.23%。
- 02：在保持当前12分钟时间窗的条件下，单路线优化无法继续降低平均距离。
- 03：将配送时间窗放宽至两小时后，完整配送与取货路线的平均距离改善为4.2%—10.2%。
- 04：全局优化结合两小时时间窗后，承运商A、B、C的距离削减比例分别达到23.3%、20.8%和35.7%。
- 05：时间窗宽度扩大至4—6小时后，平均距离下降趋势趋于稳定。
魁北克三家零担承运商的运营画像
论文研究魁北克省三家大型零担承运商的真实配送与取货业务，数据包含客户位置、配送和取货需求、访问时间及路线安排。样本覆盖承运商A的130条路线、承运商B的63条路线和承运商C的70条路线，路线平均停靠点数量为9.35—13.15个，平均路线里程为78.06—140.81英里。
图1：三家承运商邮编点位的地理分布，展示研究区域与客户节点空间范围（来源：Fig. 1）。
表1：三家承运商的基础运营绩效指标，包含路线数量、停靠、里程、装载率与空驶率（来源：Table 1）。
从配送时间窗到车辆路径决策
研究将业务抽象为带同时取送货与时间窗的车辆路径问题。模型以总行驶距离最小为目标，为每个客户安排唯一访问弧，维护车辆路线连续性、车辆数量、托盘与重量容量、配送取货流量及到达时间。客户时间窗通过到达时刻上下界约束路线顺序，配送完成后再执行取货。
1输入：客户位置、配送需求、取货需求、服务时间、行驶距离与时间窗
2建模：车辆路径、流量守恒、车辆容量、访问时刻与配送优先约束
3情景：当前12分钟时间窗、两小时时间窗、取消时间窗的全局优化
4输出：路线距离、改善比例、二氧化碳减排量与不同调度层级的差异
图2：一条128.2英里实际执行路线示例，呈现配送与取货节点的空间组织（来源：Fig. 2）。
图3：无时间窗约束下的优化路线，距离为80.42英里，用于说明时间灵活性对路线空间效率的影响（来源：Fig. 3）。
客户时间窗对单路线配送效率的影响
配送环节的对照结果显示，当前访问时间附近的12分钟时间窗几乎完全锁定了承运商原有路线。三家承运商在该情景下的平均改善均为0.0%，说明调度员对单条配送路线的排序已经接近给定约束下的最优状态。放宽至两小时时，A、B、C的平均距离改善分别为5.1%、4.5%和4.2%。
表2：配送环节的单路线质量结果，比较当前政策、两小时适度放宽和无时间窗情景（来源：Table 2）。
两小时时间窗
4.2%—5.1%
无时间窗情景
4.6%—7.1%
配送后取货场景中的路线重排空间
当配送与取货共同纳入路线，时间窗约束的代价进一步扩大。研究沿用三家承运商的配送优先、取货后置业务顺序，并分别比较当前政策、两小时时间窗和无时间窗情景。两小时时，A、B、C的平均距离改善为6.0%、10.2%和4.2%；无时间窗时，改善达到10.4%、13.4%和7.8%。
表3：配送后取货场景的路线优化结果，包含平均改善、最大改善与二氧化碳减排量（来源：Table 3）。
时间窗放宽释放的是路线空间组织能力。承运商A在一周运营中，完整路线的两小时时间窗方案相较当前调度减少985英里；承运商B减少529英里；承运商C单日运营减少263英里。
从单车路线到运营日全局调度
论文进一步把同一运营日的多条路线合并求解配送取货车辆路径问题，检验全局调度对路线整合的作用。结果显示，单路线优化带来的收益低于跨路线集中优化。承运商A在无时间窗情景下的全局距离改善为34.3%，两小时时间窗下为23.3%；承运商B分别为32.8%和20.8%。
表4：承运商A逐日调度与优化结果，展示TSP、VRP及两小时时间窗情景（来源：Table 4）。
表5：承运商B逐日调度与优化结果，展示不同路线规模下的距离削减与二氧化碳减排（来源：Table 5）。
表6：承运商C单日56条路线的调度与优化结果，显示集中优化与时间窗情景的总量差异（来源：Table 6）。
时间窗宽度的敏感性与管理含义
敏感性分析将时间窗总宽度从30分钟逐步扩大至14小时，观察每日配送车辆总里程变化。结果显示，平均距离在时间窗扩大至4—6小时的阶段下降较快，继续扩大后的边际变化趋于稳定。承运商A的五日数据表明，时间窗宽度超过10小时后，相较当前调度的平均节省约35%，每日减少里程约700公里。
图4：时间窗宽度对应的总绝对距离波动，呈现五日范围与平均趋势（来源：Fig. 4）。
图5：时间窗宽度对应的总距离节省比例，展示灵活时间窗带来的距离改善趋势（来源：Fig. 5）。
研究结果支持三类管理方向：通过激励机制推广较灵活的配送时间窗，建设共享或集中式调度平台，推动匿名化运营数据报告。论文估计，共享调度在理想信息条件下可带来20%—39%的总里程削减，实际收益取决于参与程度与信息共享范围。
模型适用条件与研究边界
研究数据来自魁北克三家零担承运商，运营数据属于机密资料，结论的直接适用范围受地区、企业流程与样本覆盖影响。模型采用配送优先、取货后置的行业流程，研究对象以配送与取货混合路线为主，论文未报告其他零担运输细分领域的同等效果。
✓时间窗放宽的效果依赖客户接受度与配送服务水平变化，论文未完成正式福利权衡分析。
✓共享调度的理想情景包含较完整的需求信息，现实应用会受到数据共享协议、竞争关系、工会规则和法律责任约束。
✓无时间窗的oracle情景代表潜在上界，实际集中调度收益可能低于模拟结果。
✓部分车辆若允许配送与取货交错，改善幅度可能超过本文结果，论文将其列为后续研究方向。
论文：How customer requirements impact the operational performance of LTL carriers
作者：Jacques Renaud，Leandro C. Coelho，Quentin Marissiaux
期刊：Transportation Research Part A
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先卜科技团队：常文婕、张巧巧、王一航、夏子帆、张晓乐、祁园园、张仁义
