多點路線規劃自動預排，指的是在同時考量多個配送點、車輛限制、時間窗與營運規則的情況下，由系統自動產生可執行的路線配置。這類技術已成為物流配送、維修派工、業務拜訪與到府服務等產業的重要基礎能力。
它就是最佳化中的車輛路線問題(Vehicle Routing Problem, VRP)。
近廿多年來，各種電商形態興起，多點配送需求快速成長，但多數企業仍依賴人工排程，使得排程成本高、車隊需大規模擴張、人員加班，且難以因應規模擴張，甚至引發日本『2024年危機』。這也是為什麼多點路線規劃自動預排逐漸成為企業數位轉型中的關鍵關鍵字。
市場需求明確，供給卻長期不足
從市場面來看，多點路線規劃的需求並不模糊。訂單變多、服務範圍變廣、即時性要求提高，迫使企業尋求自動化解法。然而，真正能落地的多點路線規劃自動預排系統進行路線優化的案例卻相當稀少。
原因不止在於市面上絕大部分演算法效能不彰，更在於多數解法無法處理真實營運情境。很多工具只能算出理論上的最短路徑，卻忽略司機與車輛的使用限制、內部排班慣例等實務條件，導致結果「看起來很聰明，實際卻不能用」。
多點路線規劃自動預排的三大技術瓶頸
第一個瓶頸，是全局最佳化與現場可執行性之間的衝突。數學模型追求最小成本或最短距離，但現場需要的是考慮落地且可預期的路線安排。
第二個瓶頸，是限制條件高度碎片化。不同產業對於時窗、車輛容量、人員技能與服務順序的要求差異極大，通用模型往往無法長期適用。
第三個瓶頸，是計算時間與系統穩定性。企業需要的是在有限時間內完成自動預排，而不是為了理論最優解犧牲決策時效。
我們如何實現可落地的多點路線規劃自動預排？
最重要的仍是演算法的選擇。許多解決方案強調使用某種特定演算法，但這是不切實際的，因為在演算法領域有個『沒有免費的午餐』定律，意指難有一種演算法可以適用所有配送型態的問題。
我們在設計多點路線規劃自動預排時，已經思考到不可能只使用一種演算法，因此刻意準備數種啟發式解法與元啟發式解法(meta heuristic)，並根據輸入的參數動態決定適當的演算法組合。
其次是演算法能夠容納的限制種類也必須勁量收納，但這需要靠長期深耕配送最佳化領域並從其中利害關係人中搜集彼此關心與焦慮的議題，畢竟這也是能落地的重要關鍵。
再來我們選擇了傳統的CPU作為運算平台，而非GPU，主要還是為了能夠在市場上滲透普及，畢竟GPU單位運算時間成本比CPU貴上10倍，在價格能夠親民之前，我們選擇專精在演算法設計上的效率提升。
系統會先生成一組符合實務邏輯的初始路線，再根據演算規則進行調整。這種做法讓自動預排成為營運決策的起點，而非最終裁決。
同時，系統支援多解輸出與可解釋結果，讓調度人員理解為何這樣安排，而不是只能被動接受結果，這樣才能進行有效的路線優化。
多點路線規劃自動預排的未來前景
我們觀察到，導入多點路線規劃自動預排的企業並不是完全放棄人工，而是讓人專注在判斷與例外處理上，且對於自動預排的結果有更改的能力，這代表演算法並沒有幫企業『做決策』，而是『做決策支援』。
自動預排的真正價值，在於降低排程門檻、縮短決策時間，並累積可學習的營運知識。未來，路線規劃系統將不再只是計算工具，而會成為具備偏好學習、信任評估與持續優化能力的營運核心模組。
多點路線規劃自動預排，不是終點，而是企業走向可規模化營運的關鍵起點。