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　　浙江溫州煙草遵循“1261”建設思路，即一個調度中臺、兩大系統支撐、六大業務場景、一套保障機制，實施智慧調度，管理效益大幅提升，有力助推了物流高質量發展。
　　物流調度水平直接影響著運營成本和效益。與傳統物流調度主要安排人力、車輛不同，智慧物流調度則基于數據驅動，通過組織重構、資源重組、流程重塑，對物流業務全鏈條、全要素進行智能管控，實現資源配置更優、管理效率更高、物流成本更低。
　　近年來，浙江煙草商業物流不斷探索創新，形成了“平臺運營、數據驅動、智能物聯、柔性配送”的“互聯網+物流”模式。面向“十四五”，各地市煙草物流亟須通過系統支撐、數據驅動，推進物流智能調度實體化、專業化運作，以節約成本、提升效率、提高效益。

　　建設思路與內容
　　“十三五”以來，浙江溫州煙草遵循“1261”建設思路（一個調度中臺、兩大系統支撐、六大業務場景、一套保障機制），實施智慧調度，推進“互聯網+物流”落地生根。
　　1.形成一個調度中臺，全面掌控狀態。
　　作為物流園區日常生產和運營的控制樞紐，調度中臺實時動態展現人、車、設備、動力環境、安防消防及工商交互、卷煙存儲、分揀生產、終端配送等業務數據，對物流作業進行有效優化和智能調度，是物流運營的AI大腦。
　　2.應用兩大業務系統，提供平臺支撐。
　　深入應用“互聯網+物流”管理系統，整合送貨調度、分揀調度、倉儲調度三項核心業務。在送貨調度上，根據客戶分布、道路狀況、車型、單車送貨戶數等主要指標，運用算法模型，對全市送貨線路實行整體規劃。同時，統籌季節周期、訂貨頻次、新增客戶等因素，實施送貨線路動態優化調整。在分揀調度上，結合“儲分一體”柔性分揀特性，推進多波次分揀，提高服務響應速度，滿足客戶小批量、多批次個性化需求。根據溫州市場異型卷煙占比較高、品規數較多、包結構較散的特點，實施分品規分揀調度，提升綜合分揀效率。在倉儲調度上，打通煙草行業工商在途系統、“一號工程”等系統，避免大量單據重復錄入，減輕員工工作強度。優化系統入園調度、日結賬、庫存對比等功能，支撐倉儲作業精準運行，保證倉儲運行賬實相符、賬賬相符。
　　自主搭建“數據工廠”系統，通過“數據采集層、數據中臺層、數據場景層”三層架構，為物流管理提供決策支撐。第一層，全面采集數據，實現全域感知。自動采集設備、園區動力環境、視頻監控及物流作業數據，實現系統化、全方位數據采集，達到全域感知。第二層，打造數據中臺，實現數據賦能。通過數字孿生技術，應用上位浙江煙草商業“互聯網+物流”系統訂單數據，復制下位設備作業系統數據，形成物流大數據，并進行數據分類、定義和加工，做到全作業流程可見，實現數據賦能。第三層，搭建業務場景，實現智能調度。在數據中臺基礎上，根據溫州煙草自身業務，打造可視化數據業務應用場景，推動物流管理由數字化向智能化、智慧化轉變，提高系統與業務間的協同效率，增強系統在業務創新、流程優化中的支撐能力。
　　3.形成六大業務場景，實施精準調度。
　　崗位班組場景，完成人員綜合能力數字畫像，實現物流中心作業人員全方位綜合評估；設備運行場景，利用實時設備運行和業務處理數據，結合數字三維矢量化技術，疊加設備運行場景，動態直觀感知聯合工房實時運營情況；訂單分析場景，通過對卷煙訂單結構和品規的分析，優化拆盤位資源結構，實現物流作業全業務流程的智能化自動排產和作業運營；標準文件場景，導入標準文件體系，匹配設備、人或區域，用更為直觀的數字三維模型，對標準文件的作業內容、改善提升路徑及評價體系進行標識與模擬實現；智慧園區場景，整合園區溫濕度、水電能源和安防監控數字資源，實現智慧園區運營監控；調度聯動場景，結合AI算法，實時在線監測影響運營效率的關鍵節點，確保物流中心整體業務高效運行。
　　4.建立一套運行機制，保障調度順暢。
　　制定《智慧物流調度中心管理規范》，列舉入園、入庫、在庫、備貨、分揀、裝籠、送貨、過程監控和信息維護等9個主要數據應用場景，對應34條物流策略，形成“策略庫”。調度員根據不同訂單波動精準調度，有據可依，有條不紊。同時，編制“互聯網+物流”系統調度操作SOP，并錄制成視頻，便于學習交流。
　　此外，通過兩大機制，保障調度中心常態化運行。一是經理室帶班機制。每天一名經理室成員在指揮調度中心帶班1～2小時，確認儲、配、送三大業務順利開展，并第一時間解決問題。二是周調度例會機制。每周一下午定期召開，由調度班班長組織，儲配、送貨和設備三個部門負責人參加，通過分析本輪訂單的翔實數據來分配作業，并收集各部門系統使用問題和調度特殊需要，統一協調解決。
　　建設成效
　　管理效益大幅提升。重塑調度業務流程，明確調度職責邊界，分散調度向集中調度轉變，節點管控向全域感知打通，實現了物流資源和業務高度匹配。根據智能調度平臺的大數據測算，科學核定用工需求，人員配置與生產運行有效改善。同時，作業班次更加合理，如淡季分揀采用個性化措施，實現了用工與作業的柔性匹配。
　　站點線路布局高效。應用送貨線路規劃功能，實現對全市站點線路的持續整合。比如，溫州煙草先后撤并洞頭、瑞安2個站點、精減13條線路；持續推進“兩周一送”工作，全年物流費用成本下降24萬元；推進文成送貨線路動態優化，大幅提升車輛滿載率。
　　季節周期運行平穩。實施智能排班，有效解決淡旺季訂單波動帶來的運行壓力。如今年“元春”高峰期在訂單增加3倍的情況下，每日科學測算并調度臨時車輛10.6車次，確保了運行安全穩定，車輛按時歸庫；通過AI訂單分析，不僅能及時調整物流策略，優化倉儲、備貨和煙倉等設備資源，還動態測算了用工缺口，通過增加季節性用工和黨員突擊隊支援等方式，確保了生產穩定高效運行。
　　設備車輛管理可控。通過物流設備畫像，梳理了19個現場堵點并實施聯動監測等措施，保障了物流設備高效平穩運行，設備有效利用率維持在95%以上。此外，海量報警數據的沉淀，為改善、創新、QC課題攻堅提供了支撐。應用“互聯網+物流”系統的數字化簽收模塊，結合車載視頻智能監控系統及網絡呼叫系統，消除了作業“最后一公里”的過程管控盲點。
　　深化方向
　　探索智能硬件的應用廣度。通過“互聯網+物流”系統強大算力，做好智能硬件升級投入產出比的分析，在成本和效率之間確定最佳平衡點；適時探索自動裝籠、籠車藍牙定位和AGV無人搬運等技術，進一步發揮指揮調度中心AI大腦功能，達到“萬物物聯，高效協同”。
　　提高智能調度的管控精度。健全智能調度運行機制，優化調度范圍、調度模式與職責邊界，強化各環節之間的溝通和銜接，提高各環節智能調度協同能力，實現物流任務的柔性分配和物流資源的動態配置，將調度指令下沉每一個班組、機臺、車輛、崗位和作業現場，真正發揮智能調度樞紐作用。
　　加大數據利用的支撐力度。在“互聯網+物流”系統的基礎上，深化“數據工廠”六大業務應用場景，探索優化倉儲、分揀、送貨等核心業務調度算法模型，為智慧物流運行提供更多智能決策。