2025年弗兰兹·厄德曼奖入围案例：WM废物回收物流系统优化

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络的复杂性。

WM作为北美废物管理行业的领头羊，年收入约239.5亿美元，利润约27.5亿美元。支撑这个庞大业务的是超过1000个收集设施、235个回收处理设施，覆盖16个市场区域。公司还拥有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"随叫随到"的服务。本次项目优化的就是最有挑战的工业服务；

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工具，一个回形针就代表一条完整路线。

当凌晨司机们聚在一起喝咖啡时，开始像交换棒球卡一样重新分配路线。调度员辛苦完成的线路被完全破坏。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"破坏"和"重构"解决方案的一部分，逐步逼近最优解。在WM的实现中，算法能同时考虑服务类型变更、双挂车操作、空箱预置等高级策略。

工业垃圾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季节性变化、天气影响、节假日效应等复杂模式，为未来14天提供滚动预测。

现在每天，系统需要在45分钟内为500个站点生成4000条路线，可靠性要求达到99.9%。这不仅是技术挑战，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，将需求预测、库存管理、网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。