不确定环境下运营规划的科学方法

当某机构宣布将采购10万辆定制电动送货车辆作为气候承诺的一部分时，某机构物流研究组织的科学家团队承担了制定最佳部署策略的挑战。基于模拟某机构货运量及各城市电力可用性等外部参数的复杂模型，该团队正在制定逐步实现整个车队电动化的计划。

这只是物流研究科学团队处理的众多最后一公里配送相关项目之一。最后一公里即产品到达客户门口的最后一程。团队开发模型预测每路线货运量（SPR）及分布情况（即特定城市中单个司机每日平均配送包裹量，预测范围从数周至数年）。这些模型有助于预测需要购买的货车数量及不同尺寸，以满足预期需求。

鉴于运营的动态特性，开发这些模型面临多重科学挑战。 volume持续增长，但每路线货运量并非线性增加。新配送站频繁启用导致各站覆盖地理区域变化，车站可能采用不同类型车辆并调整运营时间，路网变更也会影响行驶时间。

团队采用自下而上的方法从邮政编码层级建立基础模型，确保能够直接考虑站点管辖范围的变化。纯机器学习方法不足时，团队开发结合机器学习与基于物理的优化模型，以处理缺乏训练数据的新场景。

当某站点新增大型货车（此前仅中小型货车）时，虽无训练数据，但模型核心采用分析和优化组件仍能预测大型货车的每路线货运量。团队通过每月重复运行模型进行航向校正，使模型持续学习变化参数，始终获取最新预测图景。

科学团队与现场人员紧密合作，通过站点访问和随车观察保持对业务演进的了解。当模型预测与实际数据出现差异时，团队通过深入分析代码和数据发现症结（如新邮政编码区配送模式变化），及时调整模型。

对于车辆采购等重大决策，团队通常进行16个月周期的预测。但2020年预测时模型未考虑疫情因素，导致预测偏差。团队通过升级预测模型纳入新增货量，并执行场景分析验证已采购车辆是否满足需求。提前进行的超额预算策略在此次危机中发挥了关键作用。

车队电动化带来新挑战：车辆电池续航、电力消耗优化、极端天气应对等。团队通过成员多元背景（数据专家、SQL/Python编程、机器学习、优化建模、蒙特卡洛模拟等领域）协同攻克难题。每项目由2-3人协作完成，结合数学解决方案与实施能力的平衡。

该领域研究远超车辆路径规划范畴，需要持续创新应对不断出现的挑战，这也使得参与团队工作具有极高的专业回报价值。