韩国物流与运输2025 – 进行中CJ Logistics
AI调度、装载规划与机器人自动化
CJ Logistics正将电话调度的卡车运输改为预测加优化，装载规划智能体将计算时间从1小时缩短至10分钟
问题
约140个物流中心之间的干线卡车靠电话调度，依赖调度员的经验。规划车辆和托盘的装载方式同样耗时，还留下闲置运力。
方法
公司物流技术研究所（TES）正以需求预测模型和优化引擎取代电话调度，数据来自扫描、主数据和事件数据。针对合同物流客户，公司开发了计算装载方案的AI智能体，并在测试可编写优化模型的语言模型智能体。在仁川全球配送中心，公司投用了一台基于视觉的移动式码垛机器人，同时处理的托盘数量逐步从1个增至4个。
主要数据
1 h → 10 min合同物流客户使用AI智能体计算装载方案所需的时间
~140变革前干线调度靠电话协调的物流中心数量
4仁川中心的移动式码垛机器人同时处理的托盘数量
启示
CJ Logistics在将调度从电话沟通转向预测与优化的同时，开发了装载规划智能体。公司披露的数据只涉及单项工具，尚未公布整个调度系统的成果。
分类
来源
来源摘要
[1]바이라인네트워크2025年11月28日
CJ Logistics的一名优化研究员于2025年11月在Byline Network的零售与物流技术大会上发言。他介绍了将约140个中心之间的干线调度由电话沟通改为预测与优化的做法。他称，装载规划智能体将计算时间从约1小时缩短至不到10分钟，并使剩余货量指标改善约13%。在一次试验中，语言模型智能体将优化模型的开发周期从数月缩短至1至2周。
[2]토요경제2025年7月17日
报道称，CJ Logistics在仁川全球配送中心投用了一台基于AI视觉的移动式码垛机器人，经过各阶段验证后，同时处理的托盘数量从1个增至4个。公司称生产效率提高、工人疲劳减轻，但未给出具体数字。
详细内容请参阅原始来源。
收录日期 2026年10月25日 · 更新日期 2026年10月25日
