外部案例 · DatawhaleEXT-DW-006

跨境物流三维装箱与装车指导

以实测车厢和货物目录作为输入,由大模型理解需求、调用Python三维装箱算法,再将结果转换为货物编号、截面和顺序明确的纸面指导,而非让模型直接猜摆放位置。

物流与交通供应链与物流

业务问题

车厢实际尺寸和货物规格复杂,装载高度依赖熟练工经验。纯容积最优方案未必便于执行,现场还需考虑装车顺序、人员操作与安全约束。

访谈中的工作流

  1. 测量车辆内部尺寸并整理货物规格
  2. 将任务交给三维装箱算法计算
  3. 检查截面顺序及现场可操作性
  4. 输出可打印的装车图和编号,收集执行反馈

适用条件与人工责任

  • 可靠的车厢内净尺寸与货物数量规格
  • 明确的装载约束和现场操作经验
  • 能够核验方案的装车人员
访谈自述 · 保留证据限制

效果与证据口径

外部原型访谈自述,未经独立验证,非本方交付。约108方车厢与11类产品目录的模拟装载达到约99方;截图显示约91.2%利用率,并非批量现场实绩。

限制与注意事项

装车5小时变2小时是预计效果,未获生产验证;承重分布、绑扎、货损及道路合规不能仅凭容积模拟认定已满足。

三维装箱专业算法原型验证