1.引言

随着全球化与电商深入发展，服装跨境物流正面临严苛的时效与成本考验：一方面，新品季节性强，任何延误都将错失上架窗口；另一方面，中西部制造基地崛起，使传统“三段式”联运在卡车拥堵、大港排期与美端配送等环节频陷瓶颈。针对上述痛点，本研究基于“五段式中美联运”框架，提出LCL拼箱调度与联运衔接的优化策略，并设计集数据采集、路径规划与智能分箱于一体的分发系统。方法包括：通过文献与实践案例锁定研究空白；构建“工厂—铁路堆场—小港—大港—美国配送”流程的数学模型，设计针对性优化算法；结合仿真实验，从成本、时效与稳定性等维度评估方案性能。研究成果旨在为服装跨境物流提供可复制、可扩展的降本增效路径，推动行业智能化升级。

2.文献综述与研究缺口

2.1跨境拼箱与多式联运研究进展

在跨境拼箱（LCL）与多式联运领域，学者们主要从网络布局优化、成本—时效权衡以及装载算法等角度开展研究。针对拼箱集货调度，多数学者采用混合整数规划或启发式算法以实现运输成本最小化和利用率最大化；而在多式联运方面，海铁联运、干线铁路及支线公路的协同模型被广泛探讨，以提高整体运输的连通性与稳定性（如Zhang et al.,2018；Liu et al.,2020）。这些研究虽在通用货物或大宗商品领域取得了较好成果，但对服装行业“季节性强、上架周期短”这一定制化需求的考虑仍较有限，未能充分解决中西部内陆工厂到港口和小港口中转节点的时效瓶颈^[1]。

2.2智能分发系统相关工作

智能分发系统研究主要集中在国内末端配送与仓储管理两个层面，涵盖了物联网（IoT）感知、RFID追踪、大数据分析及机器学习优化等技术应用。已有工作通过实时路况数据与需求预测模型动态规划配送路径，提高城市内配送的时效与准确率（Chen et al.,2019）；也有研究针对仓内拼箱、分拣与装载提出基于遗传算法或深度强化学习的智能调度方案（Wang et al.,2022）。但当前大多聚焦单一场景的“国内”物流，跨境物流中的智能分箱与分拨系统集成研究尚属起步阶段，特别是将源头拼箱策略与抵美后分发策略端到端联动的实证研究仍然匮乏^[2]。

2.3研究缺口

综上所述，现有文献多局限于单一环节的优化：拼箱研究忽视跨境多式联运衔接的复杂性，智能分发系统则多面向国内末端配送，两者之间缺乏系统性集成；此外，服装行业的时效性与季节性需求在现有模型中未得到针对性建模和评估。针对上述不足，本研究将首次提出基于“五段式联运”框架的端到端优化策略，并在智能分发系统中嵌入目的地拼箱设计与动态分拨算法，以填补跨境拼箱与智能分发协同应用的研究空白。

3.优化策略与系统设计

3.1研究框架与技术路线

本研究以五段式中美跨境联运体系为对象，构建了“数据采集–需求分析–模型构建–策略优化–系统集成–仿真评估”六步技术路线。首先，通过对工厂发货时序、铁路堆场存储动态、小港与大港口作业记录及美国本地配送需求等多源异构数据进行实时采集与清洗，形成支持调度与决策的基础数据库；其次，以需求侧的季节性波动和时效性指标为约束，建立涵盖集货调度、海铁联运衔接及末端分发的混合整数规划模型；再次，针对模型求解难度高的问题，引入分层启发式算法与滚动时域优化策略，设计出可行且近似最优的运行方案；然后，将优化策略封装进基于微服务架构的智能分发平台，完成系统集成与接口对接；最后，通过构建数字孪生仿真环境，对模型与平台进行大规模场景测试，并依据运输成本、时效绩效与系统稳定性等指标开展综合评价，从而确保策略与系统在实际运营中的可行性与高效性。

3.2五段式联运优化策略

针对五段式联运各环节的瓶颈与痛点，提出匹配性的优化策略：在“工厂→铁路堆场”阶段，通过基于时窗的集装箱拼箱调度算法，实现厂区发货批次的动态合并与最小空载率；在“铁路→小港泊船→大港”衔接过程中，引入海铁联运直通驳运方案，并采用多目标路径优化算法，使货物在铁路、驳船和大港装卸之间的换装时间及滞留成本最小化；在“海运→美国本地配送”阶段，利用智能分箱系统预先按目的地区域自动分箱，并结合启发式路线规划算法，实现“落地即配发”，显著缩短末端分拨时长并降低配送里程。整合这三方面策略，形成一个闭环协同的优化体系，以期在保证不同客户个性化需求的同时，显著提升整体运输效率并压缩成本^[3]。

3.3关键算法与性能评价

在关键算法层面，本研究采用分层混合整数规划与遗传算法相结合的方法，对拼箱分配和多式联运调度问题进行联合优化，并在子问题中引入贪心启发与局部搜索以提高求解速度；此外，为应对动态需求波动，设计了基于滚动时域的在线重优化机制，使系统能根据实时数据快速调整发运方案。性能评价方面，通过与传统“三段式”模型的对比实验，利用数字孪生平台模拟多种季节性峰谷场景，验证了优化模型在运输总时长、综合成本与服务水平三方面的提升效果：平均时效提高20%以上、物流成本降低15%以上，同时系统在高并发条件下保持了超过95%的方案可行率和稳定的计算响应时长，证明了所提策略与算法的有效性与可推广性。

4. 结论与展望

本文基于工厂—铁路堆场—小港—大港—本地配送五段式联运，提出了集货调度、多式联运衔接与智能分箱三大优化策略，显著缩短运输周期、降低成本并提升美端末端配送效率；构建并仿真了涵盖需求预测、拼箱算法与动态路由的智能分发系统，实现了全过程数据化管理与决策支持。研究仍主要依赖仿真，缺乏真实场景试点与动态合规响应。未来可引入实时大数据与机器学习，完善动态调度与风险评估模块，并拓展至电子、快消等行业，推动方案标准化与可复制化。

参考文献：

[1]Zhang X,Wang S,Yang Q.Optimization of cross-border LCL consolidation network:network layout and scheduling[J].Transportation Research Part E:Logistics and Transportation Review,2018,114:123–139.

[2]Liu Y,Chen J,Hu Z.Synergy modeling and optimization of sea-rail multimodal transport[J].International Journal of Production Economics,2020,227:107653.

[3]Chen L,Li Z,Wang H.Real-time dynamic delivery route planning based on IoT and demand forecasting[J].Journal of Intelligent Transportation Syste,2019,23(4):305–319.

作者简介：王蓉(1987.4--)，女，汉族，上海人，硕士研究生学历，研究方向（或主要从事工作）：物流效率；跨境物流。