非常荣幸今天能够和大家交流。今天上午蔡会长讲了，我们危化品行业从规模的扩张到能力的提升。刚才赵总、翟总分别从供应商、战略布局两方面分享了，我主要是做智能优化的。今天下午我跟大家从具体技术的角度聊一聊，当“危化品物流”遇到“智能优化”。
下面我将通过四个方面跟大家简单的分享，首先是我们行业的痛点，当前我们危化品物流存在的一些问题，接下来我们通过接入一个具体的案例给大家讲一下智能化的方案是怎么实施的，通过这个案例，我们在智能优化方面做过的一些项目、经验一起来剖析一下，智能化的方案到底怎么去布置、实施。最后通过我们的分析，看看我们危化品物流行业面对智能化时代的到来，我们有哪些机会和机遇。小散乱差这个可能是我们对物流行业或者危化品物流行业大家的共识。比如说我们一般的物流调度，往往是根据有经验的调度，这样人工参与度非常的重，一旦有经验的离职了，调度就很麻烦，调度不合理，会和客户发生一些矛盾。还有疲劳驾驶会导致事故进一步的发生。车辆的路径安排不合理，车辆装了一车货绕了一圈才送到。
为了解决物流行业里面存在的问题，我们的行业里面有很多优秀的企业做了很多优秀的工作，像刚才翟总说的，像ERP系统这些系统都解决了我们刚才提到的这些一部分的问题。但是信息化不一定等于智能化。如果我们是做一个车货匹配的平台，如果我们仅仅把车的信息，可用的车辆信息和货的信息公布在平台上让大家匹配，这是一个标准的、经典的信息化的方案。什么是智能化的方案？如果我们考虑在这个平台上，考虑车辆的属性，比如说它的位置、目的地、一天的安排、能量，它适合装什么货，载重量，什么时间送到等等。司机的偏好，他住在某个地方，安排线路的时候，如果我们把这些车的信息和货的信息，以及司机的信息做一个系统的整合，最优的匹配这样的一套系统就是一套智能化的系统。
同时效率并不一定等于效益。再举一个例子，花50万买了一套系统省了3个人，结果一年亏损20万，这个系统是提高了效率，但是它的效益在哪呢？有没有一套这样的系统能够直接解决企业的效益问题？下面我们通过这个具体的案例接大家分享一下。我们的行业大佬哥法国液空，他是怎么做的智能化解决方案呢？这个是法国液空，他考虑有两种客户，一种是VMI，一种是Call-in。法国液空就是要找到他们解决这个问题的最优解决方案，这个只是我带着我的两个博士生参加的竞赛，当时获得了全球第三名。这种类似的国家竞赛，工业界的竞赛，学术界的竞赛我们参加了十多项，我们基本上参加的都在全球的项目里面。
它具体是怎么做的呢？大家看到这个文档，这边这个文档是法国液空行业的专家，和欧洲学会的建模专家，把配送的问题进行形式化的描述，所有业务的场景、收入、数据、要考虑到的约束、安全的运输、司机的班次的约束，服务质量的约束，他们都对这些所有要素整理成20多页的专业性文档。比如说考虑各个客户，同时要让这个客户尽量的低库存运作，想要同时做到是很难的。每个客户要在正确的时间给他配送，不同的客户对货物的时间要求是不一样的。有的客户有严格的时间差，在他不生产的时候你才能给他配送，类似这样的要求都是要在这个模型里面满足。
再比如说一些司机、车辆、库，各个客户点之间的匹配问题。有些司机只能开某些车辆，有些车辆只能去某些地方取货。这些各种匹配关系，他们综合考虑了各种约束以及各个安全方面的要素，以及客户的满意度，等等这些要素做了一套这样的系统方案。最后的目标是优化单位的配送成本，他不是优化某一天的成本，也不是某一个星期的成本，也不是优化一个月的成本，也不是优化油费，人员的工资，他的优化是综合考虑了所有的油费、人员工资、维修费，平均到每一升汽、油上的成本。法国液空他们这种做法，他是用一种非常系统的、全面的、长远的眼光来考虑这个问题。这是它一些具体的形式化的描述。从这个例子来看，法国液空百年老店，法国液空成立一百多年，2016年是法国液空进入中国一百多年，从法国液空这个案例可以看出来，仅仅是公路物流配送这一个环节，实现全局的、系统的、长远的对接。从这个案例我们可以看到，这家百年老店之所以成为百年老店，之所以长寿的秘密。
如何做到适合我们企业自身的智能优化方案？结合法国液空的例子，我们在一些项目上的经验，讲解一下智能优化这套方案具体是工作的，包括两个部分，首先对历史数据、基础数据信息化的收集，通过对历史数据的分析，对各个客户的未来需求进行预测。所以首先要通过历史数据预测未来地这样的话提前知道哪个客户在什么时间点，哪个货快断了，可以做全局、宏观、系统、长远的调度。有了这个调度之后，要对这个系统进行系统化的建立，建模的过程我们三化，定制化、定量化、精细化，什么是定制化？比如说低库存运作，这两个本身是矛盾的，既希望客户低库存运作，又不断货。定量化司机的疲劳驾驶，司机在连续的驾驶时间，连续的在岗时间，中间的休息时间，这些要平衡好的。否则的话司机就容易产生疲劳。司机的加班费，司机的正常费用，正常的工资和加班的费用是不一样的。给司机的工资是按分钟来计算的。精细化，以成品油为例，在五一、十一黄金周的时候，在某些高速路站提前的备货，这些我们提前要在模型里面控制的。以成品油的销售为例，装满油和空载的时候油费是差两倍，这种差距都要在模型里面体现出来。如果我们把所有的都考虑进来的话，太麻烦了，太复杂了。我们一般的调度员，一般的行业是怎么做的呢？一般是靠人工的经验和直觉，靠有经验的调度员来调度。一个人负责那十辆车，你把这些负责好就可以了。但是我们计算机怎么做的？是综合考虑了这些所有的因素，以及对所有的车辆、客户、库对它进行系统、精确的定量计算。一般在行业里面能把这个事情做好的，一般都是有科研经验的团队。
从科技的角度来看，未来20-30年，国内社会将演变成一个智能社会，深度和广度我们还想象不到。这个是华为总裁任正非在全国科技大会上，开篇的第一句话，我们跟华为有缘，也是我工作中的第一个客户，以任总的高度，他有这样的感受，他是能够感受到我们人类社会科技发展的脉搏。他有这种感受，他是站在市场、行业、全球的角度才有这个感受。我们从技术、学术研究的角度对任总的话深有体会，深感认同。
我们要部署这样一套智能化方案要有什么条件？首先是信息化，信息化的条件要能够收集一些基础的数据，所有相关的数据能够采集。第二，规模大，有优化空间，如果你只有两三辆车的话随便一个人搞一搞就可以了，如果你有20-30辆车的话，要有非常有经验的调度员。如果有200-300辆车的话，就不是人能做得好，要靠计算器。第三是需要各个业务部门的优化意识，以及各个业务部门的专家要配合。
真正要想打造一款真正适合企业自身特点的，能够直接为企业带来效益，提升利润的智能化解决方案必须要企业的业务专家、建模专家深度的合作、配合，这样才能真正做一款适合企业自身的发展。法国液空他们的液化空气的专家和欧洲学会的监控专家一起来把这个事情弄成一个学术性的竞赛。这是需要我们多行业的通力合作，来共同做好的一件事情。
刚才除了我们提到的公路物流的配送问题，其实在供应链优化的各个环节都这样的问题。原油的配送到二级库库转，都有这些问题。比如说物流里面车辆的装箱优化，比如说一个车它的装载率，要提高它的装载率，有一些侧翻是由于重心弄偏了，考虑货物什么时候装上去什么时候卸下来，时间的问题，甚至货物的方向问题，不能倒过来放，等等这些都是可以去优化的。生产线的调度，生产线里面的各个流程，要合理的安排，人员怎么配合，来提高整个生产线的效率，这些都是可以去优化的空间。
这个是我们之前做过的项目代表，除了法国液空的例子，我们还给华为做了光网络布局的优化，他们有一个专门的模式团队做了两年时间，建模的成本直接跟他们的成本相关。他们最后找到我们，我们帮他们提供了一套智能化的算法解决方案。可以帮他们节约15%的成本。如果是一个中等的，直接带来的成本可以节省数千万。我们跟华为做完了之后，中兴他们后来找到我们给他做传输网络规划，这两个是差不多的，一个是规划层的，一个是应用层的。我们给中兴做网络的传输大大提升它网络的应用率，一般可以提升20%-30%之间。
我们给我国的航母做后勤的保障，各种资源的配置怎么配合它尽快的完成保障，我们有一套智能解决方案，这个提升的效率、节省的时间不是用金钱可以两衡量的。在这个民用领域我们天津航空也在做很多的航线规划，机场的综合调度的事情。
当危化品物流遇上智能化时代，我们今天的题目大家可能觉得有点大，我们就是送个油，送个天然气、化工品，智能化的时代离我们还很遥远。最后跟大家分享一个小例子，前段时间我们去北京环保局对接了一下，他们算的东西，没有我们在座的送的东西高大上，他们送的是生活垃圾、厨房垃圾、粪便垃圾，他们的车辆有垃圾篓、垃圾箱，我们帮他做什么呢？我们能帮他更加合理的排班，调度每个车辆的路径，从而减少他每天使用的车辆人员。光北京海淀区，其中有一个车队有300辆，一年光油耗1020万，这个优化的空间非常的大，这只是海淀区其中的一个车队，整个海淀区油费估计有一亿。其实这些都是工具，最重要的是我们怎么样能够从企业的利益出发，为企业借助这些工具，为企业创造效率，提升利润，创造价值。这个才是我们追求的最根本的目标。
我的分享就到这里。如果有兴趣的我们外面有展板，可以进一步的交流。谢谢大家！
