TITAN 調度引擎
為澳大利亞領先工業服務集團量身定制的 Level-4 級自動調度與決策引擎，實現全自動智能排班與路徑優化，將繁重的手工作業轉化為自我優化的智能運營。
問題與痛點
該澳大利亞領先工業服務企業此前承接了廣泛地理區域內的眾多野外及工業項目。原先的排班調度完全依靠 Google Sheets 線上表格進行手動規劃，過程繁瑣、極易出錯且難以擴展。調度協調人員每天需要花費數小時比對崗位和人員匹配，頻繁出現低效路線，耗費大量油費與寶貴時間。企業亟需一套能綜合處理操作工技能匹配、任務優先級、實際行車距離、精細時間窗口及現場突發調整等複雜約束的自動化決策引擎。
解決方案
TITAN 定位為 Level-4 級智能自動化調度決策引擎 —— 能在極少人工干預下獨立生成、評估與執行調度決策。系統即時接入工作申請、操作工狀態和地理坐標，將“貪婪演算法初始化”與“多階段迭代車輛路徑演算法（VRP）”相融合，在極短時間內計算出每日全局最優的排班路徑方案。
系統架構設計
平台完全基於 Serverless（無伺服器）架構構建，依托託管雲服務進行高併發計算、存儲與服務集成。關鍵架構決策包括“讀寫分離”以隔離高負荷的性能瓶頸、“細粒度角色權限控制（RBAC）”實現強力多租戶隔離，以及依託事件驅動架構實現排班數據的即時、秒級刷新。
核心技術屬性
- >Serverless（無伺服器）計算架構 — 完全託管的基礎設施實現按需彈性擴縮容，徹底免除了運維開銷，高性價比處理具有極大波峰波谷的日間排班工作負載。
- >Gemini 與 Google Maps API 深度集成 — Gemini 大模型驅動自然語言派單命令的解析與業務約束規則提取；Google Maps 提供即時路網距離矩陣，提供極精準的實際在途行車時間估算。
- >貪婪演算法 + 多階段迭代 VRP 混合引擎 — 通過貪婪啟發式演算法生成首個可行初始排班方案，接著以多階段迭代（換人、跨路線重調度、2-opt 局部優化）演算法，在複雜時間窗與容量限制下進行漸進式路徑逼近優化。
- >基於角色的存取控制（RBAC） — 高安全的多租戶隔離控制，為排班協調員、野外操作工和企業管理員實施精細到 API 級別和數據記錄級別的讀寫權限校驗。
- >讀寫分離高吞吐隔離設計 — 將數據寫入流與讀取流從架構上分離；讀頻繁的調度儀表板查詢由預先優化的影子視圖極速響應，保證高頻派單寫事務不產生併發阻塞。
- >RAG 檢索增強大模型智能助手 — 基於 RAG 的內置 AI 助手能夠即時索引並檢索相關排班規章、歷史經驗模式及企業操作指南，協助排班員應對各類特發變動。
- >Google Sheets → Firestore 結構化數據遷移 — 從舊有的線上表格系統進行完整結構化遷移，在保留全歷史軌跡的基礎上引入 Firestore NoSQL，提供強大可靠的多端即時協作支援。
變革成果
TITAN 引擎將繁重的手工調度流程升級為數秒內自動生成的全局最優方案。排班人員從日常排班事務的機械勞動中解脱，轉型為只處理異常的掌控者；企業在業務規模大幅擴張時無需等比例增加協調人力成本。從 Google Sheets 到 Firestore 的平滑數據遷移徹底杜絕了表格數據人為誤觸覆蓋衝突，為全企業打通了即時可視化數據鏈路。
TITAN Operational Outcomes
日常排班耗時
基於啟發式貪婪與 VRP 演算法混合計算，排班協調員日常時間徹底解放。
現場人員資料查閱
核心崗位數據與工單上下文深度打通，野外作業資料隨手點按即得。
跨部門協同磨合
完全避免跨部門郵件拉鋸戰，打通派單、執行與審計全鏈路協同黑洞。
系統與數據安全性
淘汰多人編輯易損壞的線上表格，引入精細 RBAC 權限隔離，徹底杜絕誤觸。