什么是调度？
“调度” 这个概念狭义上讲可以说是属于运营的范畴，其目的主要是为了合理并优化利用资源。每个公司所拥有的资源永远是有限的，一般人会认为“调度”资源的更进一步的目的是为了提高效率，节省成本，但实际上，它具有更深层次的意义——经济成本或经济价值。简单的说就是，调度所节省下来的所有形式的资源都有机会进行再分配与再生产，为公司寻求新的增长点与利润点提供可能。即省下来的1块钱可以用来再干别的更有价值的事情。
“调度”可以在各行各业都有应用。比如公交公司需要调度来安排车辆的发车班次，航空公司需要调度来安排飞机的班次，机场需要调度来安排飞机的起落，火车、轮船也是一个道理，这些例子都是属于交通运输业。如果延伸到其他的行业，比如，制造业在早期没有完全自动化时，各条生产线之间的衔接需要调度来把控，便利店超市如何安排货物的摆放，银行ATM机里面何时补充与运走里面的现金，以上这些所有的“安排”也都是某种程度上的“调度”。
所以“调度”从广义上讲就是一种“安排”和“计划”，这也应了它在不同场景下有两种常用的翻译“Planning”和“Scheduling”。
什么是智能？
这个话题挺大，也许在这个领域的专家都需要几本书才能把这个话题讲清楚。我这里只简单说说自己对智能的理解：
智能通常是指的“人的智慧和行动能力”，而这里的智能指的是计算机所能实现的或模拟的智能，也就是——
计算机智能或人工智能（Artificial Intelligence）。
为什么需要（计算机）智能？
计算机智能比单个人在有限时间内处理的信息会更快，信息量会更大。人的智能通常靠经验积累，难以延续与传承，而计算机可以将这些经验积累下来不容易丢失，也容易复制。在处理某一类问题上，计算机智能有其无与伦比的效率优势。
如何实现智能调度？
要想实现智能调度总体上说需要以下几步：
- 首先需要有经验领域专家设定一系列规则，然后用计算机实现它。
- 将这一系列用计算机实现的规则应用到具体的领域，并查看结果。
- 邀请不同的专家来判断结果的有效性和质量，并提出修改意见及反馈。
- 修改计算机实现的规则，并如此往复。
以上是规则定义方式的智能，而具有自我学习能力的人工智能与上面的方式也基本类似，不同的是专家在反馈环中修改的不是用来解决问题的规则本身，而是计算机如何学习和应用规则方式本身，更高级的就是计算机自己能在一定的约束下归纳，推倒，演算并创造出新的规则。
调度员会不会失业？
会。但是，调度员是人，不是机器，所有调度员会被解放出来做只有人才能完成的工作，这些工作会更有意义与价值。这正如我们之前所谈到的，调度所解放出来的资源是为了提高其 经济价值。
所以，智能调度 就是提供一种运用IT技术来替代人工调度的一种现代化的调度方式。
物流行业的智能调度
物流行业的智能调度应用极其广泛。笔者目前公司涉足的业务主要包括快递、快运、仓储。快递、快运的路径规划，长途运输货物装载与班次的规划，仓储中针对不同品类商品的拣货规划，不同类型仓储医药、冷链、生鲜、高值物品的拣货规划也都不一样。别忘了，路上跑的不止是卡车还有火车。别忘了，还有天上飞的飞机（包括小型无人机），海里“游”的轮船，内陆河运输、近海运输、与远洋运输的规划也都不一样，船上摆放集装箱的规划与仓库中货品摆放的规划既有相似也有不同。这些也都只是小网络，小规划，小调度。还有网络的网络，各种物流方式组合起来运输——多式联运网。还有更大的网络，不同生产制造企业上下游的流水线、仓储及运输——供应链网络。
没有最大，只有更大：）
这些网络都需要智能调度来优化，所以说，智能调度在物流及供应链上无处不在。
快运业务的智能调度
回到公司的主营业务，联系上述智能调度的一般解决思路，在快运业务下其具体的步骤可以是抽象成如下几步：
- 首先需要有经验领域专家设定一系列规则，然后用计算机实现它。也就是说需要根据路程、货物装载情况、车型和箱型、某一区域内的车量和箱量，甚至是当前区域内的拥堵状况等等因素来综合考虑。
- 将这一系列用计算机实现的规则应用到具体的领域，并查看结果。这个结果通常都需要量化指标来衡量，这个指标可以是一个，也可以是多个。如果是一个通常会将行驶距离，耗油量等因素换算为成本金额来计算，如果是多重指标，也可以用层次分析法（AHP）来做平衡记分。
- 邀请不同的专家来判断结果的有效性和质量，并提出修改意见及反馈。这些专家或者是有经验的调度可以根据他们自己的经验，做相同问题域的规划，然后对比结果。具体操作可以用Delphi的方式来进行，来排除相互间的干扰。最后综合多为专家的结果和反馈意见，修改规则或因素。
- 修改计算机实现的规则，并如此往复。直到找到适合公司当前状态的智能调度方式。
以上的这个过程不会存在一个终点，它会始终贯穿整个公司的经营和运营，它会随着流程的变化而变化，与业务是一个动态优化适应的过程。
关于主营业务的智能调度具体的实施和优化方案，后续会再出专题来讨论。
智能调度背后的IT技术
智能调度背后的IT技术核心是算法。这些算法很多，有二维的，三维的，也有多维的；有基于模型关系的，也有基于数据的；有基于规则的，也有基于学习的；还有不同思路组合使用的，就像混合动力车一样。
记得智能调度在计算机领域里的典型案例就是：一个牛奶工如何安排他送牛奶的路径规划，怎样在最快的时间内，跑最少的路，将牛奶送到每家每户。这也是后来在物流领域里出现的一个名词叫 “Milkrun”，这个词其实就是当期物流与新零售紧密联系的城市配送，简称城配。
具体应用到商业领域的算法比较常用的是蚁群算法和遗传算法，这类动态规划算法，这些算法都不是某一种具体的规则或计算方式，而是一种解决问题的方式方法。就像小学生写作文一样，会先写提纲，梳理段落大意，然后分别填充各段的内容，与这样的总分治之的方式类似。
但是比较遗憾的是，目前这类问题在具有一定规模的和有限的处理时间的情况下，凭现在的计算机水平是无法获得最优的结果的。
所以，智能调度这个问题是：一个业务问题，一个技术问题，一个数学问题，它是一个动态的问题，也一个在有限资源下不可能得到最优结果的问题。
这些都是需要付费的高质量的前沿研究结果（IEEE，SAGE，Springer），如果需要可以先打赏后私信：）
附：
