明明还有空间,却放不进货
不同尺寸组合后留下零散空隙。总体积看似充足,实际摆放时却出现空间浪费。
装载规划是一个包含空间、重量、姿态与业务约束的综合问题。只比较总体积,无法回答货物是否真的放得进去。
不同尺寸组合后留下零散空隙。总体积看似充足,实际摆放时却出现空间浪费。
朝向限制、堆叠层数、承重与装载顺序,都会改变一套方案是否能够实际执行。
只有数量和总体积,难以指导装柜人员理解货物布局、装载次序与剩余空间。
从 “大概能装” 走向 “有依据地规划如何装”。
围绕实际业务链路组织核心能力,不把三维模型当作唯一卖点,而是让数据、规则与结果形成完整闭环。
定义不同货物的长宽高、数量、重量与名称,为复杂混装建立统一的数据基础。
设置允许的摆放方向、容器边界等条件,减少仅按几何体积估算带来的偏差。
围绕货物在实际空间中的摆放进行计算,让装载分析不仅停留在纸面数字上。
支持货物打托及先打托后装柜等业务路径,统筹托盘规格与装载空间。
结合货物装入数量、体积与使用空间观察方案差异,为业务判断提供依据。
通过装载结构与方案明细,让规划结果更易理解、沟通和用于后续现场安排。
将“输入什么、需要遵守什么、最后得到什么”整理为一条可理解的工作链路。
准备 SKU、长宽高、件数、重量等基础数据。
选择容器,设置实际业务允许的摆放方式与限制。
对装载布局、数量与空间利用情况进行分析。
结合实际货况、运输与仓储要求确认最终执行方案。
从外贸发货到仓储配载,从单柜货物到托盘规划,按不同作业场景组织装载方案。
为不同尺寸货物的集装箱装载提供规划参考,比较空间与装入件数。
针对车厢尺寸、货物组合与载重边界进行装载规划,辅助运输配载决策。
围绕托盘规格、码放高度与货物组合制定装托方案,也适用于先打托再装柜的流程。
修改货箱尺寸和数量,即时查看单 SKU 规则化排列的粗略估算。它是首页交互演示,不是正式装载优化引擎。
填写单款规则纸箱的基础数据
仅计算统一网格的单品规则排列
说明:柜内尺寸与载重采用近似示例值,实际规格因箱型、制造商而异。此估算不考虑包装公差、门框、混装、承托、重心、地板载荷、装货顺序等真实约束,不能作为订舱或现场装柜依据。
更值得关注的是,方案是否遵守业务规则,是否能够在现场解释和复核。
货物方向、容器尺寸和载重边界应参与方案判断。对于更复杂的承托、分组、顺序与跨柜策略,需要根据实际版本与具体场景确认支持情况。
三维装载属于复杂组合优化问题。结果好坏,需要在相同规则和货票条件下进行比较,而非简单声称任何订单都能达到某个固定装载率。
在开始装载规划之前,先弄清适用范围、计算边界与实际业务约束。
主要适合纸箱、木箱、托盘货物等可用长方体进行建模的包装。对于非规则异形件,需要先确认能否通过有效几何模型描述,不能默认支持任意复杂形状。
不一定。还要满足重量、货物姿态、承托、堆叠和装载顺序等限制。仅按总体积计算的高利用率,不代表存在可实际执行的摆放方案。
产品面向多规格货物建模与装载规划。涉及跨 SKU 混合承托、复杂分组约束或多柜精细优化时,应通过真实货票评估相应算法版本的适用性。
装柜重点是把货物直接布置到集装箱或车厢中;打托则先把货物安排到托盘上,再视业务需要把托盘作为整体装入容器。两者的尺寸、承重和高度约束不同。
不是。它只是用于理解尺寸、方向和容量关系的浏览器端演示,仅对单款规则纸箱做整齐排列估算。正式三维优化还要处理多 SKU、物理承托、重量分布和其他业务规则。
20GP、40GP、40HQ 属于通用箱型名称,不同制造商和实际箱况可能存在尺寸、载重和门洞差异。实际计划应使用所订箱体的准确内部数据。