物流（Logistics）是一個涵蓋範圍極廣的概念，包含了貨物從供應端到需求端的整個流動過程。在現代供應鏈中，物流不僅影響企業的運營效率，還直接關係到消費者的滿意度。因此，如何降低物流運營成本，提升配送效率，成為各大企業關注的重點。
隨著電子商務的崛起，物流需求持續增長，運輸成本、勞動力成本、油價波動等因素使物流企業面臨更大的挑戰。其中，「配送」作為物流鏈條中的關鍵環節，如何透過「路線最佳化」來提高效率、降低成本，成為值得深入探討的議題。
物流的希臘文原意
「物流」（Logistics）一詞源於希臘文 λόγος（logos），意為「計算、推理、邏輯」。後來，這個詞被用於軍事領域，指揮官透過科學的計算與戰略規劃來確保物資的準確調度。在現代商業應用中，物流依舊保留了這層含義——即透過精確的數據分析與邏輯推理，確保貨物以最經濟、高效的方式運送到目的地，也是運籌學的範圍。
物流中的配送與其希臘文原意的關係
物流不僅僅是「貨物的運送」，更是一種高度數據化、科學化的調度行為。配送（Last Mile Delivery）作為物流的最後一環，直接影響企業的運營成本與顧客體驗。在配送過程中，決策者需要考量多種變數，例如：
- 送貨順序
- 交通狀況
- 客戶時段需求
- 司機工時與法規限制
- 油耗與環保要求
這與希臘文 λόγος（logos） 的本質相符——透過邏輯與數據計算來做出最佳決策。配送的效率並非單純依賴人力與經驗，而是需要強大的演算法來輔助，這正是「路線最佳化」發揮關鍵作用的地方。
決定配送效率的關鍵——路線最佳化
在物流運營成本中，運輸成本占比最高，根據研究，平均佔據 40% 至 60%。而在運輸過程中，配送路線的優劣將直接影響油耗、人力成本與交付時效。
什麼是路線最佳化？
配送路線最佳化（Route Optimization）是指透過數學模型與演算法，根據即時資訊（如訂單數量、送貨地點、交通狀況等）來計算出最短或最有效率的送貨路線，以達到：
- 降低行駛距離 —— 減少燃油成本與碳排放
- 提升送貨準時率 —— 降低因塞車或錯誤規劃造成的延誤
- 提高司機工作效率 —— 減少司機疲勞駕駛，遵守工時規範
- 減少車隊運營成本 —— 降低車輛磨損與維護費用
常見的最佳化技術包括：
- VRP（Vehicle Routing Problem）：車輛路由問題，確定最佳配送路線
- TSP（Travelling Salesman Problem）：旅行推銷員問題，確定最短行駛路徑
透過這些技術，企業可以顯著降低配送成本，提高整體物流效率。
日本的 2024 年問題
談到物流效率與運營成本，日本的 2024 年問題 是一個值得關注的議題。所謂「2024 年問題」，指的是 日本政府將於 2024 年 4 月起正式實施新的貨運勞工工時上限，規定貨運司機的年工時不得超過 960 小時，這將導致：
- 配送能力下降：許多貨運公司將面臨人力短缺與運力下降的困境
- 物流成本上升：由於司機短缺，物流業者可能需要支付更高薪資，或增加車輛數量來應對需求
- 交貨延誤風險：消費者與企業可能面臨更長的交貨時間
在這樣的環境下，「路線最佳化」變得更加關鍵。企業若能運用 AI 與數學模型來提升運輸效率，就能在法規限制下仍維持穩定的配送能力，甚至降低額外的運營成本。
如何使用路線最佳化降低物流運營成本？
企業可以透過以下方式運用路線最佳化來降低物流運營成本：
1. 使用 AI 與資料科學進行動態規劃
• 利用即時交通數據與天氣資訊，動態調整配送計畫
• 根據歷史數據預測訂單量，提前規劃最優配送路線
2. 採用智能分單與車輛調度技術
• 透過演算法自動分配訂單給最適合的司機與車輛
• 依據貨物大小與重量，決定最有效的配送方式（如合併配送）
3. 整合多式聯運，提高配送靈活性
• 在適當的情境下，結合鐵路、卡車、甚至無人機進行混合運輸，以降低成本
4. 減少空車率與回程浪費
• 在回程路線中安排新的取貨點，以降低空車行駛的比例
5. 導入 SaaS 物流最佳化系統
• 企業可採用雲端 SaaS 平台，自動計算最佳配送方案，減少人工規劃的錯誤與時間成本
這些方法不僅能降低企業的營運成本，還能提升服務品質，使物流更加高效與環保。
結論
物流運營成本的降低，並不單靠單純壓縮人力或減少車輛，而是透過科學的方法來提升整體效率。「路線最佳化」作為影響配送效率的核心技術，能夠幫助企業減少運輸距離、提升司機生產力、降低油耗與車輛維護成本，從而達到降本增效的目標。
特別是在日本 2024 年問題 等外部挑戰下，物流企業若能善用 AI與最佳化演算法，就能在市場競爭中占得先機，維持高效且具成本效益的物流運營模式。