2025年弗兰兹·厄德曼奖入围案例：WM废物回收物流系统优化

【导语】在今年的弗兰兹·厄德曼奖决赛中，众多知名企业竞相角逐，其中WM公司的“动态路线优化”技术尤为引人注目。这家北美废物管理巨头通过技术创新，成功解决了工业垃圾收集路线规划的复杂挑战，实现了运营安全与效率的双提升。与此同时，亚马逊、顺丰、汉莎航空等巨头也凭借各自在物流、供应链优化等方面的卓越表现入围决赛。本文将重点介绍WM公司的这一创新项目，以及其他入围企业的精彩案例，共同探索数字化转型为企业带来的无限可能。

今年的弗兰兹·厄德曼奖决赛汇聚了不少知名企业，亚马逊、顺丰、汉莎航空等巨头都榜上有名。最终获奖的是美国自行车协会，但我更感兴趣的是另一家参赛企业：WM公司。这家1893年起家的废物回收公司，让我们有机会深入了解逆向物流网(wǎng)络(luò)的(de)复(fù)杂(zá)性(xìng)。

WM作(zuò)为(wèi)北(běi)美(měi)废(fèi)物(wù)管(guǎn)理(lǐ)行(xíng)业(yè)的(de)领(lǐng)头(tóu)羊(yáng)，年(nián)收(shōu)入(rù)约(yuē)239.5亿(yì)美(měi)元(yuán)，利(lì)润(rùn)约(yuē)27.5亿(yì)美(měi)元(yuán)。支(zhī)撑(chēng)这(zhè)个(gè)庞(páng)大(dà)业(yè)务(wu)的(de)是(shì)超(chāo)过(guò)1000个(gè)收(shōu)集设(shè)施(shī)、235个(gè)回(huí)收(shōu)处(chù)理(lǐ)设(shè)施(shī)，覆(fù)盖(gài)16个(gè)市(shì)场(chǎng)区(qū)域。公(gōng)司还拥有262个活性垃圾填埋场和339个废品转运站，必要时还会使用超过2000个第三方处置设施。

WM有三条主要业务线，每一条都面临着独特的路线规划挑战。住宅服务用自动侧装卡车，按固定时间表每周服务一到两次，这是典型的弧路由问题。商业服务主要针对餐馆和购物中心，服务时间相对固定，路线规划也比较简单。最复杂的是工业服务，使用大型滚降式垃圾箱，需求变化很大，许多都是"随(suí)叫(jiào)随(suí)到(dào)"的(de)服(fú)务(wu)。本(běn)次(cì)项(xiàng)目(mù)优(yōu)化(huà)的(de)就(jiù)是(shì)最(zuì)有(yǒu)挑(tiāo)战(zhàn)的(de)工(gōng)业(yè)服(fú)务(wu)；

手工调度带来的挑战

每天凌晨2点，当大多数人还在熟睡时，WM的3800名司机已经开始准备工作。他们要驾驶巨大的工业垃圾车穿梭城市各个角落，服务22000个客户。这看起来简单的垃圾收集，实际上是供应链管理中最复杂的优化挑战之一。

几年前的奥斯汀分部，调度员每晚都要打一场"纸上战争"。点阵式打印机嗡嗡作响，他把100多张工单逐一撕下来，在巨大的桌子上开始"拼图游戏"。三个小时里，调度员凭借记忆和经验，将工单按照地理位置、客户需求、司机特长进行搭配。邮政编码是他唯一的导航(háng)工(gōng)具(jù)，一(yī)个(gè)回(huí)形(xíng)针(zhēn)就(jiù)代(dài)表(biǎo)一(yī)条(tiáo)完(wán)整(zhěng)路线(xiàn)。

当(dāng)凌(líng)晨(chen)司(sī)机(jī)们(men)聚(jù)在(zài)一(yī)起(qǐ)喝(hē)咖(kā)啡(fēi)时(shí)，开(kāi)始(shǐ)像(xiàng)交(jiāo)换(huàn)棒(bàng)球(qiú)卡(kǎ)一(yī)样(yàng)重(zhòng)新(xīn)分(fēn)配(pèi)路线(xiàn)。调(diào)度(dù)员(yuán)辛(xīn)苦(kǔ)完(wán)成(chéng)的(de)线(xiàn)路被(bèi)完(wán)全破坏。三小时努力瞬间化为泡影。

在过去15年中，公司曾两次尝试利用数据和分析来动态优化其工业业务路线，但都以失败告终。一个司机完成"送达"服务后处于"空轨"状态（车上没有容器），另一个司机完成"换箱"服务后却拖着空容器。如果能智能匹配这两种状态，让第二个司机直接为下个需要容器的客户服务，就能避免不必要的集装箱场往返。这就是WM特殊的"箱匹配"核心逻辑。

WM的工业垃圾收集涉及20种服务类型，70多种废物类型，100多种容器组合。每个客户有自己的时间窗口要求，每个司机有特定资质认证，每辆车有不同物理限制，以及不同客户场地内部操作时间差异巨大，团队面对的已经不是简单的配送路径优化，而是多变量、强约束、动态变化的复杂系统。

五大技术支柱如何重新定义效率

变革的基础是数据架构的彻底重构。WM建立了企业级数据湖，整合分散在各系统中的信息。他们为每个客户服务定义了72个独特数据元素，从地理坐标到安全要求，从容器类型到废物特性，每个细节都被数字化和标准化。这不仅是数据简单的整合，而是业务知识图谱的系统化梳理。

地理空间分析方面，团队不满足于使用通用导航数据，而是基于自己车队的GPS轨迹，为北美6000万条街道建立定制化速度模型。这些模型考虑了垃圾车的特殊性能——更重、更长、转弯半径大、加速慢。通过分析数百万GPS数据点，系统能准确预测每辆车在每条街道的实际行驶时间。

客户现场服务时间预测面临独特挑战：垃圾车需要在没有数字化街道的客户场地内操作。通过分析历史GPS轨迹，他们开发了场内服务时间智能预测模型，考虑不同服务类型、容器大小、场地条件等因素。

算法层面的突破体现在"箱匹配"逻辑的实现。为处理模型的复杂性，WM选择了大邻域搜索（LNS）算法作为核心优化引擎。与传统数学规划方法相比，LNS算法更适合处理大规模、多约束的实际问题。它通过不断"破(pò)坏(huài)"和(hé)"重(zhòng)构(gòu)"解(jiě)决(jué)方(fāng)案(àn)的(de)一(yī)部(bù)分(fēn)，逐(zhú)步(bù)逼(bī)近(jìn)最(zuì)优(yōu)解(jiě)。在(zài)WM的(de)实(shí)现(xiàn)中(zhōng)，算(suàn)法(fǎ)能(néng)同(tóng)时(shí)考(kǎo)虑(lǜ)服(fú)务(wu)类(lèi)型(xíng)变(biàn)更(gèng)、双(shuāng)挂(guà)车(chē)操(cāo)作(zuò)、空(kōng)箱(xiāng)预(yù)置(zhì)等(děng)高(gāo)级(jí)策(cè)略(è)。

工(gōng)业(yè)垃(lā)圾(jī)收集需求具有很强随机性，很多服务都是临时的。WM实施了基于ARIMA的时间序列模型，替代简单的移动平均方法。这些模型能捕捉需求的(de)季(jì)节(jié)性(xìng)变(biàn)化(huà)、天(tiān)气(qì)影(yǐng)响(xiǎng)、节(jié)假(jiǎ)日(rì)效(xiào)应(yīng)等(děng)复(fù)杂(zá)模(mó)式(shì)，为(wèi)未(wèi)来(lái)14天(tiān)提(tí)供(gōng)滚(gǔn)动(dòng)预(yù)测(cè)。

现(xiàn)在(zài)每(měi)天(tiān)，系(xì)统(tǒng)需(xū)要(yào)在(zài)45分(fēn)钟(zhōng)内(nèi)为(wèi)500个(gè)站(zhàn)点(diǎn)生(shēng)成(chéng)4000条(tiáo)路线(xiàn)，可(kě)靠(kào)性(xìng)要(yào)求(qiú)达(dá)到(dào)99.9%。这(zhè)不(bù)仅(jǐn)是(shì)技术挑战，更是工程实现挑战。任何环节故障都可能导致第二天运营瘫痪，因此系统设计必须考虑各种异常情况和恢复机制。

项目成果：优化系统的全方位影响

客户服务质量的提升是另一个重要成果。动态路线优化全面部署后，WM的客户时间窗口合规率提高10%。这看似简单的数字背后，代表着成千上万客户能更准确预期服务时间，从而更好安排业务活动。

从效率角度看，结果更令人印象深刻。通过对比1700条人工路线和系统优化路线，WM发现平均设计效率提升10.3%，每次运输里程改善11.6%。更重要的是，"箱匹配"指数提升18%，意味着司机往返集装箱场的无效行程大幅减少。理想情况下，司机可以连续完成多个服务而无需返回集装箱场补充空箱。

出人意料的收获是系统在合规性方面的表现。人工调度路线有11.3%存在时间窗口违规，28.9%存在最大路线长度违规，而优化系统生成的路线违规率为零。这种改善不仅提升了客户满意度，也降低了运营风险。

组织层面的变革同样深远。WM创建了新的数据经理和业务优化职位，这些角色成为技术与业务之间的桥梁。他们不仅要理解算法和数据，也要深度参与日常运营，确保技术解决方案真正服务于业务目标。这种组织能力建设为未来创新项目奠定了基础。

从更宏观的战略角度看，动态路线优化项目帮助WM建立了数据驱动决策的文化和能力。这不仅是技术项目，更是思维方式的升级。当组织学会用数据和算法解决复杂问题后，这种能力就会自然扩散到其他领域。

WM已经开始将动态路线优化的技术和方法应用到商业垃圾收集业务中。这就是真正的数字化转型：不是单纯的技术应用，而是技术与业务的深度融合；不是一次性的项目，而是持续的能力建设；不是局部的优化，而是系统性的重构。WM的成功为其他面临类似挑战的企业提供了宝贵的经验和启示。

2025入围厄德曼奖决赛案例介绍

• Amazon (亚马逊)

  团队采用网络优化、机器学习与模拟，推出 “Regionalization” 区域化战略，大幅提升配送效率，2023年每件商品的服务成本降低约 $0.45，创下最快交付速度记录。

• Flipkart

  印度领先的电商平台，开发了一套智能供应链规划平台，将需(xū)求(qiú)预(yù)测(cè)、库(kù)存(cún)管(guǎn)理(lǐ)、网(wǎng)络与产能规划提升到全新水平，助力平台与卖家快速增长、降低成本并提升用户体验。

• Lufthansa Group（汉莎航空集团）

  联手 Google Research，创新应对航班延误等干扰，优化飞机、乘客与机组人员调度，帮助SWISS减少约 1,200 万欧元开支，并减排 14,000 吨 CO₂，目前正推广至更多汉莎子公司，目标每年节省数百万欧元、减少约 50,000 吨碳排放。

• SF Express（顺丰速运）

  亚洲最大的综合物流服务提供商，自 2018 年以来通过先进的运筹学方法优化物流网络，包括建设亚洲首个以货运为导向的航空枢纽，减少了十亿以上包裹的服务时间，节约超 10 亿美元成本，并减少数百万吨的碳排放。

• USA Cycling（美国自行车协会）

  “Project 4:05” 使用数据驱动分析提升女子团体追逐赛策略，包括骑手功率、空气动力与团队协作因素，帮助队伍从世界锦标赛第 8 跻身巴黎奥运金牌。

• WM（Waste Management，废品管理公司）

  针对工业垃圾收集路线规划挑战，开发“动态路线优化”技术，每夜自动计算 4,000 条路线，实现运营安全与效率双提升，工业业务工伤事故率降低 50%，效率和盈利能力空前提升。