企业供应链物流“最后一公里”配送优化策略

周艳

      【摘要】企业供应链物流中，“最后一公里”配送作为连接物流环节与客户的关键部分，其运作水平直接决定了客户服务体验的品质与物流系统的最终效率。当前该环节存在成本偏高、时效难保障、路线规划粗放及末端设施不足等问题。基于此本文提出智能路径规划、共同配送、动态调度、大数据路线优化、智能快递柜布局及本地化微仓建设等策略，旨在提升资源利用效率、客户满意度、运输装载效率并强化末端衔接。
      【关键词】供应链物流；“最后一公里”配送；智能路径规划；末端设施；动态调度
引言
      在全球化与消费升级的驱动下，企业供应链物流正从“成本中心”转向“价值中心”，其中直面客户的“最后一公里”配送，日益成为影响企业竞争力的关键。伴随电商与即时零售的兴起，用户对配送服务的要求已超越“送达”本身，转向精准、高效与个性化——从生鲜时效、家电安装到包裹隐私，无不推动末端配送模式持续创新。然而，“最后一公里”环节复杂性强、可控度低，面临城市拥堵、订单分散、需求波动等外部挑战，以及人力成本攀升、末端设施不足、环保趋严等内部压力。传统“人车绑定、按单派送”的模式难以为继，“最后一百米”梗阻问题日益凸显。本文基于智能技术与模式创新视角，系统分析“最后一公里”配送的现存问题，并提出针对性优化策略，旨在为企业提升末端服务能力、推动供应链物流高质量发展提供参考路径。
一、企业供应链物流“最后一公里”配送的重要性
      （一）连接客户终端，提升服务体验品质
      企业供应链物流“最后一公里”配送作为直接对接客户终端的关键环节，其服务质量直接影响客户对企业整体服务的感知。当配送人员能按照客户指定时间与地点精准交付商品，且能提供商品查验、售后咨询等附加服务时，客户满意度将得到显著提升，这为企业在客户心中建立良好口碑奠定基础，这种直接而高效的互动，能让客户直观感受到企业对消费者需求的重视，从而增强对品牌的信任度与忠诚度。
      （二）影响整体时效，决定物流最终效率
      企业供应链物流各环节高效协同是保障物流整体时效的前提，但“最后一公里”配送环节若出现延误或衔接不畅，此前所有环节积累的时效优势都将被削弱甚至抵消。当商品进入“最后一公里”配送阶段，配送路线规划是否合理、配送人员调度是否科学、突发路况应对是否及时等因素，都会直接影响商品到达客户手中的时间，只有该环节高效运转，才能确保整个物流链条能完成从商品出库到客户签收的完整高效流转，最终决定物流系统整体运行效率能否达到预期标准。
二、企业供应链物流“最后一公里”配送存在的问题
      （一）配送成本偏高，资源投入产出失衡
      企业在开展供应链物流“最后一公里”配送工作时，为覆盖更广的服务区域往往需要投入大量人力与车辆资源，而当配送订单呈现分散化特征且单次配送量较小时，这些投入的资源难以得到充分利用，导致单位配送成本不断攀升，最终使企业在该环节的资源投入与实际获得的经济效益之间出现明显失衡，无法实现投入资源应有的价值回报。
      （二）时效难以保障，客户满意度持续下降
      企业进行供应链物流“最后一公里”配送时，若遭遇城市交通拥堵、天气突变等不可控因素，配送车辆无法按照预设时间抵达指定配送地点，进而导致货物交付时间延迟，客户对配送服务的期望无法得到满足，长此以往客户对企业配送服务的认可程度逐渐降低，最终使客户满意度呈现持续下降的态势。
      （三）路线规划粗放，车辆装载率偏低
      企业在规划供应链物流“最后一公里”配送路线时，若仅依据大致区域划分而未结合实时交通状况、订单分布密度等细节因素，会导致路线规划粗放，车辆在行驶中易出现绕路情况。更重要的是，不合理的路线规划会使得货物装载无法依据配送顺序与货物特性进行优化摆放，致使车辆实际装载量远低于额定标准，最终造成车辆装载率持续偏低。
      （四）末端设施不足，“最后一公里”衔接不畅
      当企业在社区、乡镇等末端配送区域未建设足够数量的自提柜、配送站点等末端设施时，配送人员完成货物运输后缺乏合适的临时存储与交接场所，货物从配送车辆到客户手中的最后衔接环节易出现断层，不仅增加配送人员等待客户取货的时间，还可能因交接场所缺失导致货物保管出现问题，最终使“最后一公里”配送的整体衔接过程陷入不畅状态。
三、企业供应链物流“最后一公里”配送优化策略
      （一）优化成本结构，提升资源利用效率
      1. 采用智能路径规划系统降低油耗与人力
      企业开展“最后一公里”配送前，要引入能实时处理数据的智能路径规划系统。该系统会整合交通流量、订单位置、货物特性等信息，生成最优配送路线。订单生成后，系统能根据实时路况调整路线，避免车辆拥堵减少无效油耗，还能合理分配任务给配送人员，避免有人任务过重、有人闲置，让人力利用更均衡。企业还要定期培训配送人员使用系统，确保他们熟练操作，这样既能降低油耗成本，又能提高人力使用效率。
      2. 推行共同配送模式减少重复运输成本
      企业开展“最后一公里”配送时，可联合同一区域内业务互补、无直接竞争的其他企业，组建共同配送联盟，一起搭建配送网络、共享配送资源。联盟内各企业要把配送订单汇总到统一调度中心，调度中心根据配送区域、送达时间等整合拆分订单，制定统一配送计划，避免各企业单独配送因区域重叠出现重复运输。遇到小批量订单时，调度中心可将同一区域不同企业的小订单合并配送，提高单次配送量、减少运输次数，降低燃油消耗和车辆磨损成本，联盟企业还能共同承担配送设施费用，进一步分摊成本、减少浪费。
      （二）提升配送时效，增强客户满意体验
      1. 引入动态调度机制应对突发延误情况
      企业应建立集成实时交通、天气与车辆位置的动态调度平台。该平台可在监测到拥堵、恶劣天气或订单激增等状况时，自动调整路线、重新分配任务或调动周边闲置资源进行支援，从而最小化配送延误，确保时效承诺。2. 提供精准送达时间窗口提升履约能力企业应依托历史配送数据、区域订单密度与实时路况信息构建时间预估模型，为每笔订单计算出精准的送达时间窗口。具体操作流程如下：（1）在客户下单时，系统需清晰展示此时间窗口，使其明确知晓送达时段；（2）客户确认后，该时间节点需同步至配送调度系统与配送人员终端，系统据此规划配送顺序；（3）配送过程中，人员需在接近送达时向客户发送提醒；（4）若遇特殊情况可能超时，需及时反馈，由系统通知客户调整后的时间。通过明确时间节点与及时沟通，可有效提升企业的配送履约能力，让客户感受到服务的专业与可靠。
      （三）科学规划路线，提高运输装载效率
      1. 应用大数据分析需求特点优化派送顺序
      企业可搭建覆盖全配送区域的订单数据采集体系，持续收集不同时段、区域的订单信息和历史配送记录，形成数据库。技术团队用大数据分析工具挖掘数据，找出各区域订单的时间规律和空间热点，比如哪些区域工作日早高峰后订单多、哪些区域订单集中。配送规划部门据此制定分时段、分区域的派送顺序方案，在订单高峰前把对应区域订单分配给配送车并规划最优路线，还按区域内订单密度排序派送顺序，减少车辆无效往返，提升派送效率。
      2. 推广智能算法实现车辆装载最大化
      企业需引入能识别货物特性、优化空间的智能装载算法，该算法可从订单管理系统获取货物的体积、重量、是否易碎等信息。车辆装载前，算法会根据订单送达顺序，模拟货物摆放方式，比如后送达、体积大的放内侧，先送达、易碎的放外侧，还能算出最优摆放组合，避免货物挤压损坏并充分利用车厢空间。装载人员按算法的可视化方案摆放，算法会实时提示调整装载偏差，货物装完后还能校验装载量，确保车辆装载率最优，提升单次配送货物总量。
      （四）完善末端网络，强化“最后一公里”衔接
      1. 布局智能快递柜与社区代收点分流压力
      企业应联合社区管理部门、物业机构开展末端配送设施选址调研，结合社区居住人口密度、订单量分布、居民取件习惯等因素确定智能快递柜与社区代收点的建设位置与数量。在智能快递柜部署过程中，企业需选择具备恒温存储、实时监控、短信通知功能的设备，确保不同类型货物（如生鲜、易碎品）能得到妥善保管，当配送人员将货物存入快递柜后，系统会自动向客户发送包含取件码与取件时限的信息，客户可在方便时段前往取件；社区代收点建设需明确代收流程与货物保管标准，代收点工作人员需对接收的货物进行登记核对，在客户取件时验证身份信息以保障货物安全，通过智能快递柜与社区代收点的协同布局，能减少配送人员等待客户取件的时间，缓解末端配送压力，避免货物交接环节出现断层。
      2. 发展本地化微仓实现就近快速响应配送
      企业需在城市各区域规划本地化微仓的建设布局，微仓选址需优先考虑交通便利、靠近目标客户群体的位置，同时根据区域订单需求特征确定微仓的存储规模与货物品类。微仓需配备智能化库存管理系统，该系统能实时同步区域内订单信息与库存数据，当客户下单后，系统会自动识别距离客户最近且有对应货物库存的微仓，并将订单信息分配至该微仓的分拣团队；分拣团队依据订单信息快速完成货物分拣与打包，随后由微仓配备的短途配送人员或合作的本地配送团队完成“最后一公里”配送，由于微仓距离客户距离较近，能大幅缩短货物从存储点到客户手中的运输时间，实现对客户订单的就近快速响应，强化“最后一公里”配送的衔接效率。
四、结语
      本文针对企业供应链物流“最后一公里”配送现存的成本、时效、路线规划及末端设施问题，提出了智能路径规划、共同配送、动态调度等优化策略，能从资源利用、客户体验、运输效率及末端衔接多维度改善配送现状，为企业破解末端配送困境提供可行方案。随着物联网、人工智能技术在物流领域的深度渗透，企业可进一步探索“智能调度 + 无人配送”融合模式，结合绿色物流理念优化配送工具与包装材料，推动末端配送设施标准化建设与资源共享，从而持续提升“最后一公里”配送的智能化、绿色化与协同化水平，助力供应链物流整体高质量发展。参考文献
[1] 邹卫华 . 以产业的十维空间架构助力产业数字化转型——在解决“最后一公里”难题的基础上实现物流的平方现象 [J]. 中国物流与采购 ,2025(16):111-112.
[2] 蔡雄 . 城市物流运输“最后一公里”配送难题破解策略 [J]. 中国航务周刊 ,2025(05):76-78.
[3] 吕翊程 , 邵雪焱 . 基于深度强化学习和遗传算法的最后一公里路径优化问题研究 [J]. 科技促进发展 ,2024,20(04):346-355.
[4] 李佳琪 . 冷链物流“最后一公里”配送研究 [J]. 铁路采购与物流 ,2023.18(09):45-46.
[5] 徐伟 , 谢明峰 , 吕梦琦 . 苏州市电商物流“最后一公里”服务现状分析 [J]. 科技创新与应用 ,2019(06):56-57+60.