在物流行业中，零担运输（LTL）因其灵活性和经济性成为中小批量货物运输的主流选择。然而，如何提升车辆满载率、降低空驶率一直是行业痛点。随着TMS（运输管理系统）的智能化升级，拼货算法成为解决这一问题的关键。

1. 零担运输的挑战与机遇

零担运输的特点是货物来源分散、批次多、单票体积小。传统模式下，人工调度难以实现最优拼货组合，导致车辆空间浪费严重。据行业统计，未优化的零担运输满载率通常不足60%，而通过TMS系统的拼货算法，这一数字可提升至85%以上。

2. TMS拼货算法的核心逻辑

现代TMS系统通过以下三大模块实现智能拼货：

- 多维匹配引擎：综合货物体积、重量、目的地、时效等20+维度数据，实时计算最优组合。例如，算法会优先匹配“同流向+互补体积”的订单，如方型货与圆柱形货的嵌套装载。

- 动态路径规划：结合实时路况与订单增量，动态调整装车顺序。某头部物流企业应用此功能后，单车运输里程减少12%。

- 机器学习优化：通过历史数据训练模型，预测高频线路的货量波动。某案例显示，预测型拼货使旺季车辆利用率提升18%。

3. 算法落地的关键要素

- 数据颗粒度：需采集货物实际尺寸（而非仅计费体积），3D扫描技术的应用使装载模拟误差率降至3%以下。

- 成本权衡机制：算法需在时效损失与装载收益间平衡。例如，等待2小时拼货可提升装载率15%，但可能触发违约金时则自动终止。

4. 行业实践案例

某全国性快递企业通过TMS拼货算法实现：

- 华东区域线路满载率从58%→82%

- 单公里成本下降0.28元

- 月度碳排放减少136吨

未来，随着IoT设备普及和运力池共享，拼货算法将进一步突破“企业边界”，实现跨平台协同装载。但需注意，算法优化必须与操作标准化同步——某企业曾因装卸工未按系统指示码货，导致实际装载率低于理论值11%。

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