导读

近日，随着电商“618”购物节的临近，各大商家纷纷推出各类补贴活动刺激消费者热情。下单后，消费者的心理活动如何呢？蹲点抢到优惠券，精打细算的凑单后，终于完成付款。焦急的等待待发货的小红点跳至待收货，随后又一遍遍刷新订单号，直至出现物流信息，恨不得今天下单，明天上午就收货。而消费者想要快速收货的期望，对物流行业提出极大挑战。

据国家邮政局监测数据显示，截至5月31日，今年我国快递业务量已达500亿件，比2019年达到500亿件提前了155天，比2022年提前了27天。物流行业月均“百亿级”规模的增长，让我们看到国内消费的潜力。同时也敦促快递企业结合大数据技术，提高配送效率、精准调配运力，用快速的物流服务刷新消费体验。

那么什么是物流管理？物流管理是供应链尾端的重要组成部分，其目的是实现货物的高效流通并监控相关信息，实现以最低的成本带给客户最满意的服务。为了平衡客户服务体验和物流成本，良好的物流管理系统需要科学构建运输网络、合理规划仓储配置，能够对需求的变化快速响应。货物的运输一般通过陆运、空运、海运等途径完成，不同途径的排列组合将生产不同的成本与时效。企业在选择运输途径时，如何运用数据分析技术，达到最优路径，是一个典型的图计算问题。

图技术需求

货物运输由以下流程组成。线上下达订单，发货地仓库出货，货物运至转运中心，随后在多地转运点进行中转，抵达收货城市后，派送至离收货地最近配送点，由配送员完成配送，解决最后一公里。这期间存在多种物流方式、配送路线，同时仓库间也可以灵活调货。我们将仓库、转运中心、配送点、货物等物理实体抽象成点，将实体间的运输关系抽象成边，并在边上将运输成本作为权重，构建出物流管理图谱。通过图算法，可帮助企业按照客户需求找到最优运输路径，提高运输效率、降低物流成本。

以Galaxybase图数据库构建物流管理图谱的基本原理图如下。

图模型构建

根据物流基本模式，货物存储在仓库内，仓库之间可以运输调用货物。确定目的地后，货物经由仓库运输至转运中心，经过多轮转运中心的运输，最终到达目标城市，将货物配送至最近配送点，在运输段的物流配送结束。接下来使用Galaxybase图数据库来创建数据模型，点类型和点属性如下表所示。

点类型	属性
货物	货物ID、毛利率、价格等
仓库	仓库ID、地址等
转运中心	转运中心ID、地址等
配送点	配送点ID、地址等

边类型、起始点类型、终止点类型如下表所示。

边类型	起始点类型	终止点类型
库存	货物	仓库
运输	仓库	仓库
运输	转运中心	转运中心
运输	仓库	转运中心
配送	转运中心	配送点

物流管理模型如下图所示。

更多图模型构建方式请参考图构建。

图谱应用 - 线路择优

在物流配送中，客户要求货物在指定时间内有A点配送至B点，企业应该从时间成本和运输成本比出发，选择最优路线进行配送，服务好客户的同时取得收益最大化。举例，客户指定一批货物，需要在1天时间内由仓库5运输至配送点1，物流公司如何在保证时效性的前提下，选择费用最低的运输路线。上文所建图模型中，我们将进行探查。

查询结果

如下图所示，利用图算法，找到仓库5与配送点1之间所有可能的运输路线，结果如图1所示。找到运输路线后，分别计算所有运输路线的耗时以及成本，筛选出耗时小于1天，且成本最低的路线。最终结果如图2所示，货物从仓库5发出，经由转运中心2-仓库1-转运中心1-配送点1的路线，为成本最低路线。成本计算由边上附加的成本属性得到。

图1：所有运输路线
图2：最优运输路线

图谱应用 - 选址分析

在物流生产过程中，某片区域内货物间调度、运输关系十分频繁。从节约成本的角度考虑，需要从现有几个仓库内，选取一个货物集散中心，为各大地区的仓库供应货物，从而降低运输损耗。举例，以到达周边仓库成本最低、举例最短为目标，在现有仓库内选择一处作为集散中心。上文所建图模型中，我们将进行探查。

查询结果

如下图所示，利用紧密中心性算法，以边上距离和成本作为权重值进行图运算，计算出从中心仓库出发，到周边所有仓库和转运中心运输成本最低的仓库。最终得到结果仓库1为综合物流成本最低仓库，将其作为货物集散中心，未来向各个仓库发送和运输货物。

图3：选址结果

结语

以上仅为物流管理图谱的简单展示，通过上述两个例子，可以看到图数据库可以构建物流运输一张图，将运输成本、时间成本作为属性赋值在边上，通过边的加权遍历，工作人员能够快速找出两点间所有路径，并根据需求精准匹配在规定时间内的低成本路径。同时，内置图算法能力也能为物流选址提供可靠参考，为企业节约运输成本。

后续，我们会在创邻科技微信公众号发布更多图数据库热点应用场景和前沿资讯，并将可复现的数据集、建模方法、查询语句进行公开，欢迎对图数据库感兴趣的同学关注。