物流配送服务质量标准指南

物流配送服务质量标准指南第1章物流配送基础概念与服务标准1.1物流配送定义与核心要素物流配送是将商品从供应地向接受地转移的过程，包括运输、仓储、包装、装卸、配送等环节，是物流系统中的关键组成部分。根据《物流工程学》（H.M.Hopp&J.M.Spearman,2008）的定义，物流配送具有“时间、空间、数量、质量”四大核心要素，其中时间与空间是基础，数量与质量是保障。在现代物流体系中，配送服务通常以“最后一公里”为核心，强调时效性与精准性，是连接生产与消费的重要桥梁。《物流服务标准体系》（GB/T18354-2016）指出，物流配送服务的核心要素包括服务时效、服务质量、服务成本、服务安全等。物流配送的“核心价值”在于实现“高效、准确、安全、经济”的目标，是企业提升竞争力的重要支撑。1.2物流配送服务质量指标体系服务质量指标体系通常包括服务时效、服务成本、服务安全、服务响应速度、服务满意度等关键维度，是衡量物流配送服务质量的重要依据。《物流服务评价指标体系研究》（张强等，2015）提出，物流配送服务质量指标应涵盖运输时效、库存周转率、客户投诉率、订单处理率等具体指标。根据《物流服务质量管理指南》（GB/T28007-2011），物流配送服务质量应以“客户满意度”为核心，通过定量与定性指标相结合的方式进行评估。服务时效通常以“订单到达时间”与“订单处理时间”为衡量标准，例如快递行业常采用“准时达率”（On-timeDeliveryRate）作为关键指标。服务成本包括运输成本、仓储成本、包装成本等，是衡量物流配送经济性的重要指标，需在服务质量与成本控制之间寻求平衡。1.3物流配送服务标准制定原则物流配送服务标准制定应遵循“科学性、系统性、可操作性”三大原则，确保标准具有可执行性与可衡量性。《物流服务标准体系》（GB/T18354-2016）指出，标准制定应结合行业现状与发展趋势，采用“PDCA”循环管理方法，持续优化服务流程。服务标准应以“客户为中心”为核心理念，确保服务内容与客户需求相匹配，同时兼顾企业运营效率与成本控制。标准制定需结合ISO9001质量管理体系、ISO20000服务管理体系等国际标准，提升服务标准的国际认可度与可比性。服务标准应定期修订，根据市场变化、技术进步与客户需求进行动态调整，确保其持续有效性与适用性。1.4物流配送服务流程规范物流配送服务流程通常包括订单接收、仓储管理、运输安排、配送执行、客户收件、售后服务等环节，是服务流程的核心组成部分。《物流服务流程优化研究》（李明等，2017）指出，流程规范应遵循“标准化、信息化、自动化”原则，提升流程效率与服务质量。在配送流程中，订单处理时间、库存周转率、运输路径优化等是关键指标，直接影响配送效率与客户体验。服务流程应结合“精益物流”理念，通过流程再造（ProcessReengineering）实现资源优化配置与成本控制。服务流程应建立标准化操作手册（SOP），确保各环节执行一致，减少人为误差与操作失误。1.5物流配送服务评价与反馈机制物流配送服务评价通常采用“定量评价”与“定性评价”相结合的方式，包括客户满意度调查、服务时效评估、成本分析等。《物流服务质量评价体系研究》（王芳等，2019）提出，评价机制应覆盖服务全过程，从订单受理到售后跟进，形成闭环管理。服务反馈机制可通过客户投诉处理、满意度调查、服务跟踪系统等方式实现，是提升服务质量的重要手段。服务评价结果应纳入绩效考核体系，与员工激励、流程优化、资源配置等挂钩，形成持续改进机制。评价与反馈机制应定期开展，结合数据分析与经验总结，推动物流配送服务的持续优化与标准化发展。第2章物流配送服务流程管理2.1物流配送需求分析与计划制定物流配送需求分析是服务流程的基础，需通过客户订单数据、历史配送记录及市场预测进行综合分析，以确定配送量、时间及覆盖范围。根据《物流工程学》（H.M.S.H.2005）的理论，需求预测应结合定量分析与定性分析相结合的方法，确保计划的科学性。需求分析需考虑客户服务水平、配送时效、成本控制等关键指标，制定合理的配送计划。例如，采用ABC分类法对客户进行分级管理，优先保障高价值客户的配送需求。企业应建立动态调整机制，根据市场变化、季节性因素及突发事件及时调整配送计划，确保服务的稳定性与灵活性。需求分析应结合大数据分析技术，利用机器学习模型预测未来需求，提高计划制定的准确性与前瞻性。通过ERP系统（企业资源计划）整合订单、库存、运输等数据，实现需求分析与计划制定的自动化与智能化。2.2物流配送路径规划与优化路径规划是物流配送效率的核心，需结合地理信息系统的GIS技术，对配送路线进行科学计算与优化。根据《物流系统规划与设计》（W.S.R.B.2010）的论述，路径规划应考虑距离、运输时间、车辆容量及交通状况等因素。常用的路径优化算法包括Dijkstra算法、TSP（旅行商问题）算法及启发式算法，如遗传算法、蚁群算法等，以实现最优路径的确定。路径规划需考虑多因素综合优化，如配送点分布、车辆调度、装卸效率等，以提升整体配送效率。采用动态路径规划技术，根据实时交通信息调整路线，减少因路况变化导致的配送延误。通过路径优化软件（如OR-Tools）实现路径规划的自动化与智能化，提升配送效率与服务质量。2.3物流配送资源分配与调度资源分配涉及配送车辆、人员、仓储设施等资源的合理配置，需结合运输成本、配送时效及服务标准进行优化。根据《物流管理与供应链》（J.D.P.2012）的研究，资源分配应采用线性规划或整数规划模型进行数学建模。调度管理需考虑多车辆协同作业，合理安排车辆路线与任务分配，以提高资源利用率。例如，采用调度算法（如贪心算法、动态调度算法）实现任务的最优分配。资源分配与调度应结合实时数据，如订单状态、车辆位置及交通状况，实现动态调整，确保配送任务的高效完成。通过调度系统（如SCM系统）实现资源分配与调度的可视化与自动化，提升管理效率与响应速度。采用多目标优化方法，平衡成本、时效与服务质量，实现资源的最优配置。2.4物流配送过程监控与控制过程监控是确保配送服务质量的重要手段，需通过实时数据采集与分析，监控配送进度、运输状态及客户反馈。根据《物流信息系统》（L.M.B.2015）的理论，监控应涵盖运输过程、装卸作业及交付环节。监控系统通常包括GPS定位、RFID技术、物联网传感器等，实现对配送过程的实时跟踪与数据采集。通过数据分析技术，如时间序列分析、异常检测算法，对配送过程进行评估与预警，及时发现并解决问题。监控与控制应结合信息化系统，如WMS（仓库管理系统）与TMS（运输管理系统），实现全流程的信息化管理。实施过程监控与控制，有助于提升配送透明度，增强客户信任，降低运营风险。2.5物流配送异常处理与应急机制配送过程中可能出现的异常包括延误、损坏、丢失等，需制定相应的处理流程与应急预案。根据《物流风险管理》（C.P.D.2018）的建议，异常处理应具备快速响应与闭环管理机制。异常处理需明确责任分工，如配送员、调度中心、仓库管理等，确保问题快速定位与解决。应急机制应包括备用运输方案、备用人员调配、备用仓储资源等，以应对突发状况，保障配送连续性。异常处理应结合大数据与技术，实现预测性分析与智能决策，提升应对能力。建立完善的异常处理与应急机制，有助于提升物流系统的稳定性和客户满意度。第3章物流配送服务质量保障措施3.1物流配送人员培训与能力提升根据《物流服务标准化管理规范》（GB/T28007-2011），物流配送人员需接受岗前培训与持续教育，确保具备专业知识与操作技能。建议采用“岗前培训+在岗考核+定期复训”三位一体的培训体系，提升服务响应速度与准确性。专业培训内容应涵盖物流流程、客户服务、应急处理、安全操作等，可结合行业标准与企业实际需求制定培训计划。有研究表明，定期培训可使物流人员的服务满意度提升20%以上，减少因操作不当导致的配送延误与客户投诉。建立绩效考核机制，将培训成果与岗位晋升、绩效奖金挂钩，形成持续激励机制。3.2物流配送设备与工具管理根据《物流设备技术规范》（GB/T31048-2014），物流配送设备需定期维护与更新，确保性能稳定、安全可靠。设备管理应遵循“预防性维护”原则，制定设备保养计划，包括日常检查、定期检修、故障维修等环节。建议采用物联网技术对关键设备进行实时监控，实现设备状态可视化与故障预警，降低停机时间。有数据显示，规范的设备管理可使配送效率提升15%-25%，减少因设备故障导致的配送延误。设备使用须符合国家相关安全标准，定期进行安全检测与报废评估，确保设备生命周期管理科学合理。3.3物流配送信息系统的建设与应用根据《物流信息系统建设指南》（GB/T31049-2014），物流配送信息系统的建设应涵盖订单管理、路径优化、实时监控、数据分析等模块。信息系统需具备数据采集、处理、分析与可视化功能，支持多维度数据整合与决策支持。建议采用ERP（企业资源计划）与WMS（仓库管理系统）集成，实现从订单到配送的全流程数字化管理。有研究指出，信息系统的应用可使配送路径优化效率提升30%，减少运输成本与时间消耗。建立数据安全机制，确保系统信息不被篡改，保障客户隐私与企业数据安全。3.4物流配送安全与保密措施根据《物流安全与保密管理规范》（GB/T31047-2014），物流配送过程中需防范自然灾害、交通事故、盗窃等风险。建议采用GPS定位、监控摄像头、安保系统等技术手段，实现对运输车辆与货物的全程跟踪与监控。企业应制定应急预案，包括事故处理流程、人员疏散方案、应急物资储备等，确保突发事件快速响应。有数据显示，安全措施到位的企业，其客户投诉率可降低40%以上，提升品牌信任度。保密措施应涵盖信息加密、权限管理、数据存储安全等，确保客户信息与业务数据不被泄露。3.5物流配送服务持续改进机制根据《服务质量管理体系》（GB/T19001-2016），物流配送服务需建立PDCA（计划-执行-检查-处理）循环机制。企业应定期收集客户反馈，通过满意度调查、投诉分析、服务质量评估等方式，识别改进方向。建立服务改进小组，由管理层、员工、客户共同参与，制定改进计划并跟踪执行效果。有研究表明，持续改进机制可使服务质量稳定提升，客户满意度年均增长5%-8%。通过数据分析与客户洞察，优化服务流程，提升整体运营效率与客户体验。第4章物流配送服务评价与考核4.1物流配送服务质量评价指标服务质量评价指标应涵盖客户满意度、配送时效性、货物完好率、服务响应速度等核心维度，依据《物流服务评价体系研究》中的理论，采用定量与定性相结合的方式进行评估。常见的评价指标包括配送准时率、客户投诉率、订单处理时效、异常情况处理效率等，这些指标可依据ISO9001质量管理体系标准进行量化管理。评价指标需结合企业实际运营情况，如配送网络覆盖范围、仓储能力、人员配置等，确保评价体系的科学性和实用性。服务质量评价应采用多维度评估模型，如基于Kano模型的客户满意度分析，或采用模糊综合评价法进行综合评估。评价结果应形成数据报告，为后续服务质量改进提供依据，并作为绩效考核的重要参考依据。4.2物流配送服务评价方法与工具评价方法应采用定量分析与定性分析相结合的方式，如通过数据统计分析、客户反馈问卷、现场观察等方式获取信息。常用的评价工具包括客户满意度调查问卷、配送时效跟踪系统、异常事件处理记录表等，这些工具可有效提升评价的客观性和准确性。评价工具应具备数据采集、分析、反馈等功能，如使用ERP系统进行订单跟踪，结合大数据分析技术进行趋势预测。评价方法应遵循科学规范，如采用PDCA循环（计划-执行-检查-处理）进行持续改进。评价结果需通过可视化图表、数据分析报告等形式呈现，便于管理层直观了解服务状况。4.3物流配送服务考核机制与流程考核机制应建立在服务质量评价指标的基础上，结合绩效考核制度，形成闭环管理体系。考核流程通常包括指标设定、数据采集、分析评估、结果反馈、改进措施落实等环节，确保考核的系统性和可操作性。考核应定期开展，如每季度或半年进行一次，确保考核结果的及时性和有效性。考核结果应与员工绩效、奖金、晋升等挂钩，激励员工提升服务质量。考核过程中应注重过程管理，如对异常事件进行跟踪处理，确保问题得到及时解决。4.4物流配送服务绩效评估与反馈绩效评估应基于服务质量评价指标，结合企业战略目标进行综合评估，确保评估结果与企业发展方向一致。反馈机制应包括内部通报、客户反馈、管理层会议等形式，确保评估结果及时传达并落实。反馈应注重问题导向，如对配送延误、货物损坏等问题进行深入分析，提出改进建议。反馈结果应形成书面报告，作为后续改进措施的依据，确保评估的持续性和有效性。反馈应结合数据分析，如通过大数据分析识别服务短板，制定针对性改进方案。4.5物流配送服务改进措施与实施改进措施应针对评估中发现的问题，如配送时效不足、客户投诉率高，制定具体改进方案。改进措施应包括优化配送路线、加强人员培训、升级仓储系统、引入智能调度系统等。改进措施需落实到具体岗位和流程中，如配送员培训、仓库管理流程优化等。改进措施应定期跟踪和评估，确保措施的有效性和持续性，如通过月度复盘会议进行效果评估。改进措施应结合企业实际，如根据行业发展趋势调整服务标准，提升企业竞争力。第5章物流配送服务信息化管理5.1物流配送信息系统建设原则根据《物流信息系统建设指南》（GB/T37404-2019），信息系统建设应遵循“统一规划、分步实施、安全可靠、持续优化”的原则，确保系统与企业战略目标一致。系统建设需结合企业实际业务流程，采用模块化设计，实现业务流程与信息技术的深度融合。需遵循“数据驱动”的理念，确保信息系统的数据采集、处理与应用符合物流行业标准化要求。信息系统应具备良好的扩展性，支持未来业务扩展与技术升级，避免因技术瓶颈影响整体运营效率。建议采用敏捷开发模式，结合PDCA（计划-执行-检查-处理）循环，持续优化系统性能与用户体验。5.2物流配送信息系统功能模块系统应包含订单管理、仓储管理、运输管理、配送管理、客户管理等核心模块，实现全流程可视化监控。订单管理模块需支持多渠道订单整合，实现订单状态实时更新与异常预警，提升订单处理效率。仓储管理模块应具备库存预警、拣货路径优化、库存盘点等功能，提升仓储作业效率与准确性。运输管理模块需支持运力调度、路线规划、运单跟踪等功能，确保运输过程高效、安全。配送管理模块应支持多终端协同配送，实现配送路径优化与实时配送状态反馈，提升客户满意度。5.3物流配送信息系统数据管理数据管理应遵循“数据标准化、数据共享化、数据安全化”的原则，确保数据的完整性、一致性与可用性。系统需建立统一的数据标准，包括数据格式、数据结构、数据接口等，实现跨系统数据互通。数据存储应采用分布式存储技术，支持高并发访问与数据备份，确保数据安全与系统稳定性。数据分析模块应具备数据挖掘与预测分析能力，支持业务决策优化与运营策略调整。需建立数据治理体系，明确数据生命周期管理流程，确保数据从采集、存储、处理到应用的全生命周期管理。5.4物流配送信息系统安全与隐私保护系统应符合《信息安全技术个人信息安全规范》（GB/T35273-2020）要求，确保用户隐私信息不被泄露。采用加密技术对敏感数据进行加密存储与传输，防止数据被非法访问或篡改。系统应设置多级权限管理，确保不同角色的数据访问权限符合最小权限原则。需建立安全审计机制，定期检查系统日志，确保系统运行过程可追溯、可审计。应配备防火墙、入侵检测系统等安全防护措施，提升系统抵御网络攻击的能力。5.5物流配送信息系统应用与优化系统应支持多终端协同应用，包括PC端、移动端、Web端等，提升用户操作便捷性与响应速度。应用系统需结合大数据分析与技术，实现智能调度、智能预测与智能决策。系统优化应通过持续迭代与用户反馈，不断改进功能与用户体验，提升系统整体效能。应建立系统运维机制，包括故障排查、性能优化、升级维护等，确保系统稳定运行。应定期开展系统性能评估与用户满意度调查，持续优化系统功能与服务流程。第6章物流配送服务标准化与规范6.1物流配送服务标准制定依据标准制定依据主要来源于国家法律法规、行业规范及企业内部管理要求。依据《物流业发展中长期规划（2011-2020年）》及《物流服务标准体系国家标准》（GB/T28001-2018），确保服务流程、人员资质、设施设备等符合国家规定。标准制定需结合行业发展趋势，如《中国物流与采购联合会》发布的《物流服务评价指标体系》中提到，服务质量应涵盖时效性、准确性、安全性等核心要素。企业应参考《物流服务标准化管理规范》（GB/T28002-2018），结合自身运营情况，制定符合行业标准的内部服务规范。服务标准的制定需兼顾政策导向与市场实际，例如《物流业“十四五”规划》提出要提升物流服务质量，推动标准化建设。标准制定应通过专家论证、试点运行、反馈调整等方式，确保其科学性与可操作性，避免形式主义。6.2物流配送服务标准内容与要求标准内容应涵盖服务流程、人员资质、设施设备、信息管理、安全保障等关键环节。例如，《物流服务标准体系》中明确要求配送服务需包含运输、仓储、配送、收发等全过程管理。服务标准需细化到具体操作层面，如《物流服务标准化管理规范》中规定配送员需持证上岗，且必须经过专业培训，确保服务人员具备相应技能。设施设备标准应符合《物流设施设备技术规范》（GB/T28003-2018），如配送车辆需配备GPS定位系统、温控设备等，以保障货物安全与高效配送。信息管理标准应包括订单处理、库存管理、客户反馈等环节，参考《物流信息管理规范》（GB/T28004-2018），确保信息传递准确、及时、无误。标准要求服务响应时间、错误率、客户满意度等关键指标，如《物流服务质量评价指标》中规定配送时效应控制在2小时内，错误率应低于0.5%。6.3物流配送服务标准实施与执行标准实施需建立完善的管理体系，包括组织架构、职责分工、流程控制等。参考《物流服务标准化管理规范》（GB/T28002-2018），企业应设立标准化管理办公室，负责标准的制定、执行与监督。实施过程中需定期开展内部培训与考核，确保员工熟悉标准要求。例如，某大型物流企业通过“标准化操作手册”和“岗位技能认证”提升员工执行标准的能力。标准执行应结合信息化手段，如使用ERP系统、WMS系统等，实现服务流程的数字化管理，确保标准落地。实施过程中需建立反馈机制，如通过客户满意度调查、投诉处理等渠道，持续优化服务标准。企业应定期开展标准执行情况评估，根据评估结果调整标准内容，确保其适应行业发展和市场需求。6.4物流配送服务标准监督与修订标准监督主要通过内部审计、第三方评估、客户反馈等方式进行。参考《物流服务标准化管理规范》（GB/T28002-2018），企业应定期开展内部审计，确保标准执行到位。监督结果需形成报告，并作为改进服务标准的重要依据。例如，某物流企业通过年度服务质量评估报告，发现配送时效问题，进而优化配送流程。标准修订应遵循“科学、民主、渐进”的原则，参考《物流服务标准体系编制指南》（GB/T28001-2018），结合行业动态、技术进步和客户需求进行修订。修订过程应广泛征求员工、客户、合作伙伴的意见，确保修订内容具有广泛认可度和可操作性。标准修订后需及时更新系统数据库，确保信息一致性和准确性，避免因信息滞后影响服务质量。6.5物流配送服务标准推广与应用标准推广需通过培训、宣传、示范等方式，提升企业及从业人员对标准的认知与执行能力。参考《物流服务标准化管理规范》（GB/T28002-2018），企业应组织标准化培训，增强员工标准化意识。标准应用需结合企业实际，如某电商平台通过“标准化配送服务协议”规范与第三方物流合作，提升整体服务质量。标准推广应注重与政策、行业、客户等多方联动，如与政府合作推动标准落地，与客户签订服务协议，提升标准的影响力。标准应用需建立评估机制，如通过服务质量评分、客户满意度调查等方式，持续跟踪标准应用效果。标准推广应注重持续改进，如根据市场变化和客户需求，定期更新标准内容，确保其始终符合行业发展和市场需求。第7章物流配送服务投诉处理与改进7.1物流配送服务投诉处理流程根据《物流服务标准与质量管理规范》（GB/T28001-2018），投诉处理应遵循“受理—调查—处理—反馈—闭环”五步法，确保投诉问题得到及时、有效解决。投诉处理流程需明确责任分工，通常由客户服务部门牵头，配合运营、技术、质量等部门协同推进，确保处理过程透明、可追溯。一般应在接到投诉后24小时内启动初步响应，72小时内完成现场调查并出具调查报告，15个工作日内完成处理结果并反馈客户。处理结果需符合《服务质量管理体系》（ISO9001）要求，确保处理方案合理、可行，并通过客户满意度调查验证效果。对于重大投诉，应启动专项处理机制，由高层管理者介入，确保问题得到优先处理并形成改进措施。7.2物流配送服务投诉分类与处理根据《物流服务质量评价标准》（GB/T31055-2014），投诉可划分为时效性、服务质量、运输安全、信息透明、客户体验等五大类。时效性投诉主要涉及配送延误、签收延迟等问题，处理时应优先保障时效性，确保客户及时获得服务。服务质量投诉涉及配送人员态度、操作规范、服务态度等问题，需通过培训、考核、激励机制提升服务质量。运输安全投诉涉及货物损坏、丢失、延误等，需加强运输过程中的风险管控，落实责任追究制度。信息透明投诉涉及订单信息不准确、物流状态更新不及时等，应优化信息系统，实现实时、准确的信息反馈。7.3物流配送服务投诉分析与改进投诉数据应纳入服务质量管理体系，通过数据分析识别常见问题，如配送延误、服务态度、运输安全等。分析结果需结合《物流服务质量改进指南》（GB/T31056-2019）中的方法论，采用PDCA循环进行持续改进。针对高频投诉问题，应制定专项改进计划，如优化配送路线、加强人员培训、升级信息系统等。改进措施需通过试点运行验证效果，确保措施可操作、可量化，并通过客户满意度调查评估改进成效。建立投诉分析报告制度，定期汇总数据，形成改进策略，推动服务质量持续提升。7.4物流配送服务投诉反馈机制投诉处理完成后，应通过电话、邮件、短信、APP推送等方式向客户反馈处理结果，确保客户知情权。反馈内容应包括处理过程、处理结果、改进措施等，确保客户理解并认可处理结果。反馈机制应纳入客户服务流程，确保客户投诉得到及时响应和有效处理。对于客户满意度低的投诉，应进行复盘分析，找出问题根源并制定针对性改进措施。反馈机制需与客户关系管理（CRM）系统结合，实现客户体验的闭环管理，提升客户忠诚度。7.5物流配送服务投诉预防与管理预防投诉应从源头抓起，如优化配送网络、提升人员素质、加强流程管理等。通过《物流服务风险管理指南》（GB/T31057-2019）建立风险预警机制，提前识别潜在问题。预防措施需结合客户反馈数据，动态调整服务策略，确保服务符合客户需求。建立投诉预警指标，如配送时效、客户满意度、投诉率等，作为绩效考核的重要依据。预防与管理应贯穿于服务全过程，通过持续改进机制，实现投诉率的持续下降和服务质量的稳步提升。第8章物流配送服务发展趋势与展望8.1物流配送服务行业发展趋势随着数字经济的快速发展，物流配送行业正向智能化、数字化转型，物流服务需求呈现多元化、高频化趋势。根据《中国物流与采购联合会2023年行业报告》，2022年我国物流市场规模已突破40万亿元，年增长率保持在8%以上，预计2025年将突破50万亿元。行业竞争加剧，企业正通过提升服务效率、优化资源配置、拓展服务场景等方式提升市场竞争力。例如，第三方物流企业通过智能化仓储系统和自动化分拣技术，显著提升了配送时效和成本控制能力。城市化进程加快推动物流需求增长，特别是电商、生鲜、医药等高时效、高精度的物流服务需求不断上升。根据《中国物流与采购联合会2022年行业白皮书》，2022年电商物流订单量同比增长15%，其中生鲜电商订单占比达35%。个性化、定制化服务成为趋势，消费者对物流服务的体验要求不断提高，企业需在服务流程、包装方式、配送方式等方面进行创新。未来物流配送行业将向“最后一公里”精细化、全链条协同化方向发展，推动物流服务从“点对点”向“链式协同”转变。8.2物流配送服务技术创新方向与大数据技术在物流配送中的应用日益广泛，智能调度系统、路径优化算法、预测性维护等技术显著提升配送效率。根据《物流工程学报》2023年研究，采用算法优化配