🚐 從一台小貨車開始：AI與VRP陪伴小醫材商的成長之路

Vehicle Routing Problem（車輛路線規劃）在防疫物資配送背後，藏著一段小生意變大事業的溫暖故事

🌱 故事開場：小醫材商與那台小貨車

2020 年春天，幸福鎮上的小醫材商「康順醫療」只有老闆阿志、一名員工和一台舊小貨車。
疫情突襲，鎮上的診所、長照中心、甚至學校都急需口罩、防護衣、酒精與檢測試劑。
阿志每天拿著紙筆，抓著頭：

路線太多：今天要送 15 間診所、3 間長照中心、2 所學校。

時間緊迫：診所早上 9 點就要用。

車輛有限：只有一台貨車，還有載重限制。

🧩 VRP是什麼？

Vehicle Routing Problem（VRP，車輛路線規劃問題）：

節點（Nodes）：配送地點（診所、學校）。

車輛（Vehicle）：小貨車，有限容量。

成本函數（Cost Function）：時間 + 油耗。

限制條件（Constraints）：送達時間、車輛載重、部分道路封閉。

阿志以往用「感覺」排路線，但現在需求暴增，他需要更聰明的方法。

🛠 AI 與 Data 出手相助

他請朋友幫忙，導入一套簡單的 AI 工具：

1. 資料蒐集：

Google Maps 的即時交通資訊。

客戶歷史訂單量與送貨時間。

2. 演算法規劃：

使用 Capacitated VRP（容量限制VRP） 演算法，模擬數千條路線。

3. 即時更新：

當某條道路因封鎖無法通行時，AI 重新計算。

AI 很快給出建議：先送長照中心→學校→診所，能縮短 25% 的行駛距離。

📦 故事轉折：小醫材商的壯大

隨著防疫需求擴大，康順醫療開始承接鄰近城鎮的訂單。

第一年：靠 AI 幫忙，準時率從 70% 提升到 95%。

第二年：他們多買了兩台貨車，AI 導入 Time Windows VRP（時間窗VRP），確保特定醫院在指定時段收到呼吸器。

第三年：他們開始分析油耗數據，用 Multi-Depot VRP（多倉庫VRP） 模擬，減少空車行駛。

阿志笑說：「當初只有我跟小貨車，如今成了小鎮有名的供應商，AI和數據就是我的隱形夥伴。」

🧑‍⚕ 防疫高峰期的挑戰

某次疫情升溫，市政府臨時通知要在 24 小時內送完 5,000 支快篩試劑 到 30 個檢測站。

AI 根據即時交通流量重新分配車輛路線。

系統預測哪幾條路可能塞車，提前規劃替代路線。

最後配送提前 3 小時 完成，獲得醫療團隊感謝。

🎨 生活化比喻：VRP像解拼圖

想像你有一堆拼圖碎片（配送地點），
你只有一張桌子（小貨車）和有限時間，
AI 就像有超能力的朋友，能一眼找到最快拼好的方法。

🌍 更多延伸應用

疫苗配送：確保低溫運輸下快速送達。

災害救援：在道路受損時動態調整物資路線。

社區醫療服務：上門健康檢測與藥物補給。

💡 結尾：一台小貨車的啟示

從一台舊貨車到多車隊伍，
從紙筆亂排路線到 AI 智能規劃，

「VRP 告訴我們：
當世界變得複雜，
正確的數據與策略能把挑戰變成機會。」

在每一趟防疫配送中，AI物流規劃 不僅節省時間和成本，
更讓醫療物資準時送到需要的人手中——
那一台小貨車，成了小鎮安心的象徵，也是一家小醫材商成長的起點。

阿志的小貨車故事提醒我們，小醫材商也能用 Odoo 管好進銷存、訂單和庫存，再把出貨地點資料匯出，交給像 Google Maps API 或專門的 VRP 工具去規劃路線。
Odoo 負責集中處理產品、客戶與倉庫資訊，讓資料乾淨且即時更新；外部 AI/VRP 演算法再算出最佳配送順序。
這樣一來，即使只有一台貨車，也能用數據支援成長，從小商店變成可靠的社區供應商。