工業技術研究院

在外送成為日常、物流效率決定顧客體驗的時代，如何讓貨物更快、更順、更準時送達，已成為各行各業競爭的關鍵。隨著AI與大數據的應用成熟，工研院結合「跨平台配送整合」與「智慧排程演算法」系統，正悄悄為臺灣物流產業帶來革新。

在即時配送已成消費者日常期待、競爭壓力日益白熱化的物流產業中，「準時送達」已不再只是服務選項，而是關係企業聲譽與營運效率的核心指標。過去以人工經驗為主的排程模式，雖仰賴資深人員的場域熟悉度與判斷直覺，卻也因為人力有限、變數過多，時常出現調度效率不佳、訂單延誤的情形。

「我們從產業現場出發，讓AI真正成為物流決策的核心大腦，」工研院服務系統科技中心經理沈瑞婷表示。從清晨的裝車、日間的趕送，到深夜的收單入帳，物流人員往往日夜奔波。工研院研發「物流排程運力整合平台」，希望藉由導入AI演算法與地理圖資，改寫這套仰賴人力堆疊的運作邏輯，用科技進一步優化整體配送流程。

路線安排、司機派工　AI更快更準

傳統排程一張紙、一支筆、，靠的是經驗，一個下午的訂單可能要花4小時才能手動安排完成，但面對複雜的配送點與變動條件，這樣的方式耗時又容易出錯。導入AI排程系統後，原本需時數小時的派工作業，只需要5至10分鐘即可依據貨物數量、車型容量、門市收貨時段、交通條件與地理特性，快速規劃最符合效率的分車與路線安排。

沈瑞婷進一步說明，此系統主要解決3個問題，第一是「分車」，哪些訂單應分幾輛車送最符合效益；其次是區域路線的規劃；最後則是每條路線中站點的順序安排。例如在臺北市中山區的巷弄狹窄、交通頻繁，配送邏輯便與新竹郊區完全不同，AI會依據歷史數據與即時路況，自動調整策略。

系統內建多種圖資引擎，包含OSRM、Here Map與Google Map等路線資料來源，可依照配送車型、即時交通狀況與道路限制需求自由切換地圖引擎，使演算結果更貼近真實場景，再進行自動排程；抑或隨著貨物種類不同，像是電商、超商、醫療冷鏈或農產物流等不同產業的配送規模與需求，系統都可針對不同任務進行最佳化；此外，系統具備高度彈性，排出的路線即便在自動排程後，也能由人工快速調整，讓熟悉路況的配送人員微調局部順序，進一步貼近實際場域操作需求。

導入此系統後，整體排程工時可縮短超過50%，讓出貨作業順暢，據統計，配送效率平均提升25%以上，誤點差更壓縮至2分鐘以內，大幅優化物流品質，加上車輛與路線配置更精準，車次減少與空車率降低，大幅節省25%至30%的營運成本，系統更設計簡易操作的APP，整合語音導航、聯繫、簽收確認等功能，自動撥打電話提醒客戶收件，減輕駕駛負擔。

貼近生活　AI學習司機的「在地智慧」

這套排程系統的應用並不止步於貨運配送。在新冠疫情期間，美食外送訂單暴增，也讓這套系統快速擴展至消費者端的即時配送場景。餐飲業者雖有自建訂餐網站與配送後台，但有時訂單多、接單司機忙不過來就會出現『塞車』的狀況」沈瑞婷指出，此時應用此系統就能串接UberDirect、pandago與Lalamove等後台，在外送人手不足時，會自動轉單至其他平台，有效提升媒合成功率、減少配送延誤，提升處理效率，促進平台間的協作關係，打造更穩定的配送網絡。

與物流業不同的是，美食外送講求即時性，並且是點到點的任務，AI會優先媒合鄰近外送員完成單筆配送，與物流業的多點配送派車路線安排邏輯大不相同，這得靠生成式AI依據所需進行調整。「貼近服務業的AI系統，正在學會人腦的經驗判斷。」沈瑞婷舉例，司機會在下午4點放學時段避開某條路，寧願繞遠一點，但初期AI不懂，透過蒐集司機回傳的資料，讓系統能學習經驗，未來就能用生成式AI模擬資深駕駛的判斷邏輯，久而久之系統將形成一套屬於在地的「動態地圖邏輯」，更符合產業需求。

隨著全球朝向淨零碳排邁進，物流業的車輛使用與行駛里程，成為不可忽視的碳排來源。透過AI優化配送路線減少趟次，不僅提升效率，也能有效降低每趟配送的碳足跡，幫助企業在服務顧客的同時，也能在ESG報告中展現具體減碳成果。

AI正快速滲透各行各業，物流業與美食外送這些緊貼民生的服務場景，正是最能展現技術價值的舞台。從城市街道到鄉間小路，從多點派送到單點即配，AI正在成為掌握節奏的那雙看不見的手，讓每一件貨物、每一份餐點，準時、正確、安全地送到收件人手中。