物流配送网络优化

物流配送网络优化（精选12篇）

物流配送网络优化 第1篇

近时期, 医药行业越来越拥挤, 一方面归因于患病的几率大幅度上升, 另一方面是医院配资的不协调导致。对于患者的大量出现, 对于医药的需求量当然会骤然大增, 当然对于该地方的医药的配资需要合理的加大力度, 对于患者的数量增加, 考虑到现今人们的生活水平的提升, 因此大量的患者经常选择去有名气、有实力的医院, 也给某些大型医院带来一定程度上的压力, 因此对于各地区医院的医药的合理配资显得尤为重要。对于一些医院的医药的配备不均衡主要和医药物流成本相关, 医药对于患者显得重要, 然而医药的价格也成为患者的致命杀手, 医药物流成本大幅度上升, 导致的医药的价格也相应的上升, 因此研究医药物流配送成本, 优化医药物流配送网络对于遏制医药价格显得尤为重要, 也是未来一段时期的重点发展方向。

2 医药产业的发展现状

医药产业是我们经济发展中的重要组成部分, 医药与人们的身体健康息息相关, 是全社会关注的焦点。良性的医药产业能为人们治病防病带来好处, 能够有效的提高人们的健康指数, 特别是老龄化的今天, 人们对医药产业的依赖性越来月强, 没有健康发展的医药产业, 不可能有快速增长的国民经济。

2009年, 国家商务部食品药品监管局发了《关于加强药品流通行业管理的通知》, 该通知强调, 要充分发挥市场机制, 在配置药品流通资源上面, 提升医药行业组织化程度, 消除妨碍公平竞争的机制, 实现药品流通企业的优胜劣汰, 确保农村以及偏远地区的药品供应, 全面的保证药品的供应的安全、长期、有效、及时。2010年, 商务部再次强调, 要充分发挥现有的流通网络资源平台, 完善药品流通网络体系, 不断的提高农村和偏远地区的药品的供应能力。

在未来一段时期内, 医药企业的优胜劣汰、整合兼并将成为医药行业发展的主题, 医药总体发展趋势将主要呈现以下特点:

(1) 医药行业集中化, 新医改政策要求医药行业进一步提高行业集中度, 医药生产企业及流通企业的兼并和重组是未来医药行业发展的大方向, 现行的医药行业发展不平衡, 很大程度上是由于药企的不均衡分布, 以及药企之间的合作和配送不协调导致医药行业出现不同的病态反应, 大城市的医药供大于需, 而偏远地区的医药却得不到补给, 因此医药行业集中化管理显得很关键。

(2) 医药企业规模化与规范化, 新医药改革, 政府重点支持具有战略规模发展的医药企业, 并且要求现在的药企规范化企业发展, 学习国外先进医药流通规范化流程以及医药的质量标准, 企业的规模化发展支持, 可有助于企业的健康持续发展, 对于医药的生产供应有着强大的后盾, 因此医药企业规模化与规范化进程对于医药行业起着决定性作用。

(3) 医药物流配送网络优化, 现行的医药物流配送极不平衡, 对医药物流重要性的认识不足, 由于药品的种类较多, 物流要求各不相同, 因此, 单单的某一家企业的医药物流是无法发挥规模经济效应, 近年来, 政府也从宏观上也做了一定的调整, 但是效果不是很明显, 现在的许多医药物流中心的建设仍以单一企业为主题, 缺乏企业的相互合作, 从而导致医药物流的需要不足, 无法实现物流配送的经济效益, 从而提高了医药的成本, 而又闲置了物流资源和医药资源。

3 医药物流配送网络优化分析

对医药物流网络优化分析, 是近时期亟待解决的问题, 医药物流配送网络优化可以在一定程度上丰富和完善医药物流行业弊端, 整合物流行业资源, 提高医药行业服务质量, 有利于我国医药行业物流设施的浪费和重复建设, 可以进一步降低医药价格, 从而一定程度降低医药总成本, 将进一步的舒缓人们“看病难”等问题, 从而促进社会医药行业健康发展。通过医药物流网络优化分析, 还可实现不同药企之间的合作交流, 进而实现“双赢”, 一方面医药生产企业能够更加专注于医药产品的研发, 另一方面药企发挥自身的企业规模效应, 提高物流服务质量和服务水平, 提高医药物流行业的竞争力, 更加全面的覆盖全国各地区, 实现偏远地区有药可用, 有病可医等。

通过分析我国医药物流整合不够、医药成本过高等缺陷, 结合我国当前国情, 以生产企业为导向的医药物流配送网络优化以“筹备-组建-运行”这条主线进行国内医药行业改革, 从而实现全面的医药物流网络优化。首先分析当前医药物流及其联盟的组织理论, 然后进行市场机制研究, 针对全国医药背景, 确定物流模式, 从而实现医药物流配送物流中的筹备, 对于医药物流配送网络的组建阶段, 考虑到不同的企业之间缺少合作, 因此合作伙伴的选择很重要, 物流基础设施建设也很重要, 确保物流配送过程中的基本设施齐全, 针对医药企业的组建, 也应该注意利益的分配, 从而规范化医药企业物流配送章程, 确保医药配送可持续健康的发展;对于最后一个阶段———运行阶段, 则可从信任管理和绩效评价两个层面进行医药物流配送网络优化分析, 信任管理有助于真个医药物流行业的健康的发展和规模化建设, 而绩效评价则有助于提升企业的竞争力, 提升企业的经济效率。

对我国境外生产的医药产品在境内流通的渠道模式, 主要流程可简化为, 境外医药生产企业生产医药, 通过医药代理商进行代理医药药品, 代理商将药品通过医药批发企业和连锁药店配送中心分发给医疗机构、单体药店和连锁药店, 最后送达给患者, 这个模式也较好的实现企业高效运作, 促进医药行业发展, 境内很多店也省去了许多境外的物流运输, 因此有助于降低医药运输成本, 在这个配送路线上, 医药代理商可直接将药品送往医疗机构和单体药店、连锁药店, 甚至是患者, 而省去中间的医药批发企业和连锁药店配送中心, 从而一定程度上可以满足应急要求, 因此这样的一种医药物流配送网络也是较合理的。

4 结束语

医药物流不是简单的药品的运输, 医药物流包括医药药品的入库、存储、包装、流通加工及信息处理等内容, 因此医药物流配送网络优化问题成为医药行业研究的热点问题。医药物流的优化有助于降低药品的成本, 从而降低整个医药处理过程成本, 使得人们更加有能力承担医药费用。考虑到现行的医药行业大城市医药供给过剩, 而边远地区以及广大的农村地区医药的供应常常得不到补给, 造成医药分布极不平衡, 而医药物流配送网络的优化, 则有助于解决医药价格问题, 有助于缓解人们看病难问题, 有助于平衡地区发展不平衡问题。以生产企业为导向的医药物流配送网络优化有助于加强企业之间的合作, 丰富和完善医药物流行业弊端, 整合物流行业资源, 提高医药行业服务质量, 提高我国医药药品质量以及国际竞争力。

参考文献

[1]中国医药企业管理协会.中国医药产业发展报告[M].北京:化学工业出版社, 2009.

[2]张师瑞.关于我国医药流通领域中现代医药物流模式的研究[D].哈尔滨:黑龙江中医药大学, 2010.

[3]徐晓庆.新医改背景下, 医药流通业“春意”无限[J].市场周刊, 2008, (8) :5-6.

[4]师绘敏.新医改下医药物流与医疗供应链体系未来模式研究[J].中国医药指南, 2011, 9 (21) :363-364.

物流配送中心作业流程的统筹优化 第2篇

物流配送中心作业流程的统筹优化

针时配送中心作业流程的.合理规划问题,对配送中心的作业时序进行分析,寻找每道工序的时差,运用统筹方法中的关键路线法寻找缩短工期的最优方案,建立线性规划模型,计算出最佳作业时序,实现配送中心内部作业优化问题,降低配送中心的运营成本.

物流配送网络优化 第3篇

关键词：废旧汽车 回收物流 选址-路径

0 引言

目前现有文献针对回收物流网络的构建的研究通常是将其细分为优化设施选址和车辆路径两个NP问题分别进行单独研究。如Kirca和Erkip、Chang和Lin对中转站选址问题进行了研究。而Angelelli 和Speranza 提出了用带中间设施的周期性车辆路径问题模型进行车辆路径规划。本文结合废旧汽车在回收过程中的特征，以费用为目标，协同优化中转场和拆解中心选址问题以及车辆运输路径的选择问题。

1 废旧汽车回收物流网络构建

废旧汽车回收物流网络构建的最终目标是要保证整个回收系统的固定投资和周期内的运行成本之和最低。我们将其归纳为混合整数规划问题，由此构建数学模型。

1.1 符号和变量说明

：废旧汽车回收物流系统中拆解中心候选点的集合；

：废旧汽车回收物流系统中中转场候选点的集合；

：废旧汽车回收物流系统中所有回收站点的集合；

：废旧汽车回收系统中拆解中心和回收站点的集合；

：废旧汽车回收系统中拆解中心和中转场的集合；

：废旧汽车回收系统中中转场和回收站点的集合；

：废旧汽车回收系统中拆解中心、中转场和回收站点的集合；

：所有收集车辆的集合；

：所有运输车辆的集合；

fh：在拆解中心候选位置h处建立拆解中心的固定费用；

fi：在j处建立中转场需要的固定建设费用；

ca：收集车辆单位距离的行驶费用；

cb：运输车辆单位距离的行驶费用；

ph：拆解中心h的拆解能力；

pj：中转场j的中转能力；

Qa：收集车辆的额定载重量；

Qb：运输车辆的额定载重量；

N：中转场建成后的使用年限

qir：在第r天回收站点i的收集量；

dij：从点i到点j的直线距离（其中i∈V，j∈V）；

模型变量定义如下：

1.2 模型构建

'

目标函数（3-1）式表示系统中拆解中心建设成本和车辆运行成本最低；

约束条件（3-2）式表示每个回收站点仅由一辆收集车辆负责收集；

约束条件（3-3）式路径连续约束，表示达到任何节点的车辆必须离开该节点；

约束条件（3-4）式为废旧汽车收集车辆容量约束；

约束条件（3-5）式保证每辆收集车辆在每条收集路径上只经过一个拆解中心或中转场；

约束条件（3-6）式表示拆解中心一旦为某个回收站点服务，则该拆解中心一定建设；

约束条件（3-7）式表示中转场一旦为某个回收站点服务，则该中转场一定建设；

约束条件（3-8）式表示周期内到达中转场的废旧汽车量不超过中转场的堆放能力；

约束条件（3-9）式表示周期内到达拆解中心的废旧汽车量不超过拆解中心的堆放能力；

约束条件（3-10）式表示周期内每个中转场只能被访问一次；

约束条件（3-11）式表示回收量平衡约束

约束条件（3-12）、（3-13）、（3-14）、（3-15）、（3-16）式为保证满足整数约束。

2 结语

废旧汽车回收是当前国家乃至整个社会最为重视的问题，但是目前我国对废旧汽车的回收物流网络构建处于落后阶段，因此合理优化废旧汽车回收物流系统，从而提高废旧汽车回收利用率，最大限度的实现废旧汽车的价值恢复势在必行。

参考文献：

[1]孙颖荪.汽车回收处理中心的一种选址模型[D].中国科技大学，2009.

[2]严筱，严良.我国废旧汽车逆向物流发展现状及对策[J].物流技术，2011（1）：94-96.

[3]吴小虎.报废汽车逆向物流的网络设计研究[D].东华大学，2011.

[4]邹泽燕.城市生活固体废弃物逆向物流网络选址-路径问题研究[D].西南交通大学，2008.

作者简介：

废旧纺织品逆向物流网络选址优化 第4篇

关键词：废旧纺织品,逆向物流,网络结构,设施选址,matlab

概述

目前, 人们的环保意识主要停留在有色金属、废铁、数控设备、模具设备、化工设备、塑胶设备、电子设备、电力设备、电镀设备、工业废料、废旧物资等方面, 对废旧纺织品的环保意识还很薄弱。人们的注意力大多集中在回收价值高的物品, 对废旧纺织品则取过时即弃的态度, 很少关注服装方面的回收问题。

我国作为一个地域辽阔、人口众多的国家, 资源消耗巨大, 生态环境屡遭破坏, 这种速度远远超过自然资源的再生能力和生态恢复能力。另外, 企业当前面临极其严酷的3C (Customer、Competition、Chang) 环境, 迫使企业为提高顾客满意度、获取竞争优势而承担起环境保护方面的社会责任。废旧物资的回收、处理和再利用就是其中一个很好的具体措施, 它不仅可重复利用废旧的资源, 同时也减轻了废旧物资对环境的破坏。

为了建立一个完善的再制造逆向物流网络, 在提高废旧纺织品逆向物流网络的运作效率的同时增加其效益, 对逆向物流设施的选址也不可忽视, 因为其直接影响着网络结构的合理性和逆向物流企业的长远利益。Fleischmann等在总结了近年来不同行业产品回收逆向物流网络设计一般特征的基础上, 根据回收处理的形式, 将逆向物流网络分为再制造网络、再循环网络和再利用网络三类。王发鸿等结合电子类废旧产品的特点和目前国内的实际运作模式, 设计了电子类产品逆向物流网络的一般结构形式。

笔者在废旧纺织品逆向物流网络构建的基础上, 研究其设施选址的相关问题, 以设施选址经济成本、社会成本最小为目标, 建立选址模型, 并通过算例对模型的有效性进行了验证, 为以后废旧纺织品逆向物流企业的选址规划提供一定参考依据。

废旧纺织品逆向物流的定义和网络结构

1.废旧纺织品逆向物流的定义

通过对网络资料和文献的研究, 笔者给出纺织品逆向物流的定义:为了实现废旧纺织品的剩余价值或对其进行合理处置, 将废旧衣物或其他纺织类产品、残次产成品、积压库存品, 以及纺织过程中产生的废料, 从消费者、生产商或零售商等回收到各相应的回收点, 再送至处理点、再加工点进行一系列规划、实施和控制的过程。

2.废旧纺织品逆向物流网络结构

笔者在对其他相对成熟的废旧产品逆向物流网络结构进行总结的基础上, 结合废旧纺织品的特点, 对其网络结构进行了规划。废旧纺织品逆向物流网络结构如图1所示。

由图1可见, 在废旧纺织品网络结构中, 主要参与者有消费者、纺织品生产商、物流服务商、零售商或分销商、回收点、再处理点、再制造点等。其中, 废旧纺织品逆向物流网络构建过程中主要包括, 回收点、处理点、再制造点三个部分。回收点面对的主要是消费者、生产企业、零售商等废旧服装提供者。通过有偿或无偿的方式, 将各种来源的废旧纺织品回收并存储, 然后送至处理点、再制造点进行下一步处理;处理点对回收的废旧纺织品进行分拣、打包机储存;再制造点是逆向物流网络结构中至关重要的一个环节, 其主要是对处理点已分拣过的废旧服装进行处理再制造。

废旧纺织品逆向物流选址模型

1.问题描述

建立废旧纺织品逆向物流体模型, 首先要考虑各个节点的建设费用;其次, 是各节点之间单位产品的运输费用, 如将回收点的废旧纺织品运输至处理点, 将处理点分拣处理的产品运输至再制造点的运输费用;最后, 是实施过程中的其他费用。另外, 废旧纺织品逆向物流中的回收节点位置选择限制相对较低, 因为回收点只进行简单的回收, 几乎不会对附近环境产生负面影响。而对于处理点的选择限制相对高一些, 因为处理点完成对废旧纺织品分类分拣等之后, 可能还需要对废弃部分进行掩埋或焚毁等, 所以, 尽量选择不会对生活环境产生影响的地方。

因此, 笔者建立废旧纺织品逆向物流体模型, 不仅要考虑经济成本的最小化, 还要考虑社会负面影响的最小化。另外, 由于回收量的不确定性, 使得回收量、处理点的废弃率、从处理点至再制造点的回收量也会产生不确定性, 成为模糊变量。因此, 就使得该模型成为一个含有模糊参数的不确定性模型。

2.模型假设

(1) 废旧纺织品回收点距离废旧纺织品产生点越近, 辐射面积越大越好, 且回收点没有回收量限制。

(2) 处理点面临着对回收点产品进行一系列操作的问题, 每个处理点不仅有处理量的限制, 还会存在人手能力限制, 所以, 处理点的处理能力会存在一定的限制。

(3) 在整个废旧纺织品逆向物流运行的过程中, 假定各节点之间的运费与产品运输量及距离都成线性的关系。

(4) 该模型是在多个备选节点中进行选择的, 因此, 在选址问题上属于离散选址模型;该选址主要是研究某一个周期的静态选址问题;该模型由于存在模糊变量, 所以也是一个模糊规划的模型。

(5) 该选址过程中, 各节点设施的建设成本已知;回收点的回收量及废弃率不确定;各节点之间的距离以及回收点到处理点的单位运输费用已知。要考虑的问题是, 如何最大程度地将回收量确定下来, 以及在众多备选点中如何进行选择。

(6) 费用单位为元, 距离单位为千米。

3.模型建立

建立该模型的主要目标, 是废旧纺织品逆向物流经济建设成本和社会成本最小。模型的目标函数为:

约束条件如下:

以上参数中:i回收点i, i属于I, I为回收点集合;j:处理点j, j属于J, J为处理点集合;t:运营期t;t属于T, T为运营期集合;qti:第t个周期回收点i回收的废旧纺织品数量 (模糊) ;pti:第t个周期从处理点j到再制造点的废旧纺织品量 (模糊) ;cti:第t个周期回收点i的建设费用;ctj:第t个周期处理点j的建设费用;c1tj:处理点j在第t个周期的单位处理成本;c2tj:处理点j在第t个周期废弃纺织品的单位损失费用;btij:第t个周期从回收点i到处理点j的单位运输费用;btj:第t个周期从处理点j到再制造点的单位运输费用;hj:处理点;j的最大处理容量;m:备选回收点的数量限制;n:备选处理点的数量限制;atj:处理点;j的废旧纺织品废弃率 (模糊) ;dtj:回收点i到处理点j的距离。

决策变量为:

约束条件中: (3) 代表保证所回收的废旧纺织品不会被全部废弃, 大部分回收具有再制造价值; (4) 代表处理点能够容纳的处理量; (5) 代表废旧纺织品回收点的回收量、处理点的回收量、处理点废弃率三者之间的关系; (6) 代表备选回收点的数量限制; (7) 代表备选处理点的限制; (8) 代表保证从回收点到处理点的回收量不能为负; (9) 、 (10) 代表0~1约束; (11) 代表回收点到处理点距离不为负。

由于涉及模糊参数问题, 因此如需对问题进行求解, 还需对模型进行转化。笔者利用三角模糊函数知识将模糊数进行确定。根据粒子群文献, 通过三角模糊数理论可将模糊性变量进行确定, 三角模糊的隶属函数如图2所示。

三角模糊数定义为:如果M= (ar, a, aι) 为一组三角模糊数, uM (x) 为其隶属度函数, 其值域R~[0, 1], 函数形式为:

结合文献, 模糊数计算公式为:

根据 (12) 、 (13) 转化后目标函数为:

然后通过双重目标合并得出:

其中, λ、φ代表经济建设成本和社会负效应成本在整个废旧纺织品逆向物流建设过程中所占的比重, 即各自的影响是多少。经过权衡, λ=3÷5, φ=2÷5。

算例仿真

1.算例数据

假设某一地区在政府的鼓励支持下, 将在该地区建立废旧纺织品逆向物流, 已知再制造点数量为一个, 不需要对其进行选择, 存在多个备选回收点及处理点。每一个备选回收点、处理点的回收数量, 由于不稳定性存在浮动性, 所以为模糊变量。因此, 需要在秉承经济建设成本和环境成本的综合成本最小的情况下, 确定每一期选择哪几个备选节点较为合理。

以下4个表格中, 表1说明了回收点的各项成本;表2对回收点的回收数量、处理点的废弃率加以说明, 这两个变量由于不确定性, 用三角模糊数表示;表3对各回收点、处理点的距离加以说明;表4对各回收点到各处理点的单位运费加以说明。

2.结果运行及其分析

笔者在matlab7.0环境下, 利用粒子群算法对以上数据进行求解。首先, 需通过三角模糊数函数将模糊数转化为确定数;其次, 在matlab7.0中, 对适应度函数进行定义并且进行进化次数、种群规模参数的设置, 以调用粒子群算法主程序, 进而对主函数进行运行并求得优化值;最后, 求得选址结果。

运行优化值如表5所示。

从表5中可看出:第1阶段选择回收点为3、5, 回收量分别为3834、2576;第二阶段的回收点为1、5、6, 回收量分别为1974、1645、2961。最终选择的处理点为3、4、5、6, 最终回收量为3864、2961、1974、4221。通过计算最终求得最小经济成本为37652.18, 最小社会成本为1231.25, 最小总成本为38883.43。

图3是粒子群算法运行优化过程图。说明了随着进化代数次数的增加, 适应值越来越小, 逆向物流总成本也在逐渐降低。通过处理点、回收点的确定, 得出最终的总成本为38883.43。

结论

废旧纺织品逆向网络的建设, 在减少环境污染、提高人们环保意识的同时, 也有利于资源的节约和经济可持续发展。笔者通过建立混合整数线性规划模型, 解决了经济建设成本、社会成本最小的双目标问题, 对废旧纺织品逆向物流网络建设, 能够提供一定的理论和实践参考。

另外, 本文也有一些需要改进的地方:如何能够更加准确地对选址进行长远考虑;是否应在模型中将政府因素考虑进去, 如政府通过回收数量的界定进行奖罚等;节点的选择应更加详细周详等问题。如果把这些问题综合起来考虑, 可能会对选址有更多的指导意义。

参考文献

[1]孙明贵主编.回收物流管理[M].北京:中国社会科学出版社, 2005.

[2]詹川.基于BP神经网络的逆向物流中心选址模型研究[J].物流科技, 2009 (2) :47-49.

[3]Fleischmann.M, Krikke H R, Dekker R, Flapper S D.A characterisation of logistics networks for product recovery[J].Omega, 2000, 28 (6) :653-666.

[4]王发鸿, 达庆利, 朱立峰.电子类产品逆向物流网络结构设计[J].东南大学学报:哲学社会科学版, 2007 (1) :34-37.

[5]成亚丽.变量为三角模糊数的线性规划问题研究[D].西南交通大学 (硕士学位论文) , 2010.

[6]Bellman R E and Zadeh L A.Decision making in a fuzzy environment[J].Management Science, 1970, 17 (B) :141-164.

[7]J.Kennedy.The Particle Swarm:Social Adaptation of Knowledge[J].Proceedings of the 1997 International Conference on Evolutional Computation, 1997, 18 (5) :303-308.

[8]朱章遐, 曹炳元.具有模糊变量的线性规划问题[J].模糊系统与数学, 2008 (1) :115-119.

[9]王德志.基于粒子群优化算法的逆向物流中心选址模型的研究[D].重庆:重庆大学 (硕士学位论文) , 2010.

物流配送网络优化 第5篇

专业论文

绥化华辰连锁超市物流配送体系优化研究

绥化华辰连锁超市物流配送体系优化研究

【摘要】连锁企业提高物流配送效率的关键在于构建合理高效的配送优化体系。针对华辰连锁超市在物流配送方面存在的问题，分析了绥化华辰连锁超市配送体系的基本框架，探讨了华辰连锁超市配送体系中存在的配送作业的不合理化、人员的非专业化、配送设施的落后化等几个主要问题，并针对以上几个问题结合实践理论提出相应的优化建议。

【关键词】连锁超市 配送体系 优化

一、绥化华辰超市简介

华辰超市是华辰集团旗下优秀的零售连锁企业品牌，同时也是黑龙江省最具规模的民营零售连锁企业品牌之一。总部设在绥化市北林区。截止2012年12月，华辰超市在全区拥有门店15家，员工人数超过4千人，2012年实现销售几亿元，位居全区连锁超市第一位。目前，华辰超市的业务发展区域已遍布绥化、绥棱、海伦、安达、望奎、明水、庆安、巴彦、肇州以及青冈等市（县）。华辰超市秉承“全省发展、区域领先、生鲜当先、好中求大”的发展战略，坚持“时尚、品质、贴心、新鲜、低价、便利”的经营理念，以持续改善大众生活品质为己任，引领现代、健康的生活方式。以标准超市业态为主进行经营，为消费者提供高质、超值、安全的商品与服务，最大限度的满足消费者的各种购物需求。虽然华辰超市利用自己优质的服务努力成为优秀的企业公民，但是长期坚持并积极参与品质改善、节能降耗商品与服务同步等对企业配送体系管理甚是疏漏，导致配送流程出现一系列问题。

二、华辰超市物流配送存在的问题

（一）配送作业环节混乱

华辰连锁超市配送中心缺乏科学的配送计划，造成配送过程中经常出现商品缺货或滞销的情况。根据调查了解到，在缺货情况下，采购部通常是以追加紧急订单方式来处理，采购工作人员忙于下单和催

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货，导致配送人手不够，造成工作混乱、出现货损货差等现象。在配送过程中，由于沟通不畅配送人员与供应商之间经常出现摩擦，使得采购价格有时过高，不够稳定，增加了配送成本，不利于企业保持市场价格竞争优势。在节假日大量配送中，比如双

十一、元旦、春节等节假日，由于配送过程中缺乏科学的配送计划和合理的时间安排，导致车辆调度不合理，造成货物短缺和送货延迟等现象。

（二）配送设备简单落后

与我国连锁企业配送设备相比华辰连锁超市配送设备较落后，没有自动化的分拣设备，装卸搬运设备基本是常见的手工操作叉车、搬运车，货架全是普通货架，还有许多货物只用托盘垫放在地上。比如一些用纸箱包装的商品，直接放在托盘上，使得华辰超市配送货物进出门狭窄，配送货物商品时易造成拥堵。说明华辰连锁超市物流配送功能不健全，物流装备比较落后。在机械化化方面，华辰连锁超市配送机械化水平和同行业企业相比属于偏低范畴，尚未建立起完善的配送系统，仅仅开发利用了部分运输配送功能，很多货物还是需要人工处理。手工分拣、人力搬运，人工配货与包装，就会出现诸多问题，像作业速度慢，效率低，破损率高，出错率高等。在通讯设备方面，由于通讯设备落后，各门店工作人员由于缺少沟通交流，信息反馈不及时，影响了顾客需求变化的柔性，因此，造成了配送效率低下，货损率较高，增加了物流配送成本。设备的简单落后使得华辰超市各门店不能及时退换货物，物流隐形成本增加。

（三）配送人员专业化程度低

物流配送工作人员，物流专业素质普遍不高，大多数都不是物流专业出身，学历以高中、中专为主，缺乏基本的工作素养，有些配送人员对商品不是太熟悉，搬运时不注意包装要求，造成货物损坏。由于配送人员的运输专业知识技能不强，没有制定合理的配送路线，运输过程中产生（出现）迂回运输、重复运输的现象，导致缺货时不能及时补货，滞销时不能及时退货和更新产品，使得物流运输成本增加。由于配送人员缺乏对车辆的管理，没有制定科学的配送时间表，产生车辆闲置、节假日配送工作环节混乱等现象，导致配送作业效率低下，成本增高。加之配送人员专业化程度低，不能将各门店销售信息及时

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反馈，也不能准确预测市场信息，导致整个物流配送体系的滞后性。专业人才的缺乏直接影响了物流配送的内部设备的配置、信息系统的建立、库存控制水平等，而最终影响的还是整个配送的经营管理绩效。

三、华辰连锁超市配送体系优化策略

（一）制定计划，降低配送环节物流成本

华辰连锁超市的配送中心需要制定健全的配送计划，对每个门店的各单品的销售情况、现有库存、滞销商品、需要补货的品类及数量等进行全天候动态管理，根据收集的数据信息，随时做好采购和出货的准备。这样，超市门店缺少什么，缺多少，配送中心就会配送什么，配送多少、以及怎样配送，都会做合理的计划。如对鲜活商品，应定时定量配送；对大型家电的配送，应预先与客户联系以便确定配送时间，以免送货到了指定位置却因客户无法收货，造成无效配送。在配送中心全天候的动态管理下，根据商品类别，分别设置相关的负责人，做好采购的信息收集和反馈。对于配送过程中混乱的现象，应明确各负责人职责，以及与配送活动相关的人员职责，这样有利于将考核工作细化，责任到人，便于管理和激励采购队伍，从而提高采购活动的效率。配送计划的制定，涉及到上流供应商和下流的零售商之间的协调问题，健全的配送计划可以增加上下游之间的信息共享和友好合作，提高整个物流配送体系的效率。配送计划的科学应用，不仅可以解决节假日大量配送商品时车辆调度混乱、商品短缺、滞销等问题，还可以有效的利用人力资源，降低配送过程中的物流成本，提高配送作业效率。

（二）更新设备，提升配送作业自动化水平

华辰连锁超市应根据自身实际情况，对配送中心的仓储、分拣、装卸搬运等设备进行更新换代，以提高工作效率。对管理设备、配套设施的更新换代，以提高信息的收集和反馈。当然，设备的更新要考虑配送中心的布局、配送车辆的调配，作业要求及操作工人对于技术的掌握程度。其次，还要考虑到连锁企业规模、运营成本和流动资金的使用情况。绥化华辰连锁超市在绥化地区拥有15家门店，设备设施的更新，不仅会提高物流配送的整体效率，还会大大提高超市的销售额。通过配送新技术如条形码标识技术、自动存货补货技术、自动

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分拣技术和计算机智能化等的导入使用可以使各个环节的作业效率有效提高，大幅度缩短作业时间、提高设备利用率、减少空闲及等待时间、合理安排配送区域及路线。自动补货系统、销售时点信息系统、承载车辆配备GPS、工作人员配备手持终端仪器等设备的更新，不仅降低了货损货差，增加了工作人员的沟通交流，还方便了信息的反馈和各部门间的协调配合降低物流成本。

（三）加强员工培训，重视物流人才储备

连锁企业要建立完善的物流配送优化体系，需要专业的高素质物流人才做储备。因此华辰连锁超市不仅要对现有员工进行一系列的科学的培训，比如一对一教学、群体练习、讲课等。此外还要建立科学的培训体系，定期对现有员工进行培训。同时还要重视对物流人才的吸收、储备。华辰连锁超市可与高职院校物流相关专业实行校企合作，共同培养学生，做到实践和理论相结合，为超市以后引进物流人员做好人才储备。高校的专业教师和实训设备也可为超市员工提供理论进修和提高技能的良好平台，形成一个共赢的合作模式。此外，除了定期对员工进行培训，还要制定培训计划，选择培训方法以及对培训结果进行评估。选择绩效较好的员工进行重点培训，作为专业物流人才的吸收、储备，建立物流人才体系，有利于连锁企业的发展、壮大。

四、华辰超市配送体系优化建议

（一）配送路线优化

通过对华辰超市的调查分析，我们知道由于配送人员的专业化程度不高，没有制定合理的配送路线，导致过远运输、迂回运输等一系列不合理运输。因此为了降低配送成本，提高配送效率，我们对绥化华辰超市的配送路线进行优化。具体优化方案如下：一是对绥化市区的交通路线进行分析，利用节约里程法计算出最佳的配送路线。二是给各个配送车辆配备通讯设备，不仅方便方便商品配送，及时了解各个门店配送信息便于门店的退货和及时安排配送车辆的配送路线，降低逆向物流的成本。三是在给各个配送车辆制定配送路线时，同时考虑配送车辆的右转弯行驶，这样不仅可以避过红绿灯，减少在途车辆停滞的时间，提高配送车辆的配送效率，同时降低配送成本。

（二）配送模式优化

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配送由于运输的远近，它所采用的主要是短途运输工具――汽车。传统的配送模式是由配送中心向各门店运送的商品，大部分商品配送只是以送为主，很少考虑分拣、配货、流通加工等功能。对每一门店单独派车送货显然是不合理的。因此，建立合理的配送模式，可以提高物流配送的效率。通过对华辰连锁超市配送模式的调查分析，了解到华辰连锁超市门店数量多，分布在以绥化市北林区为中心的各周边市县。所以华辰连锁超市采用共同配送的配送模式。一来，华辰连锁超市各门店分布在绥化市周边，门店之间距离较近，采用共同配送比较方便；二来，各个门店通过协商，通过一定的资源整合，车辆调配，时间安排，相互合作，共同配送商品。通过各部门的共同协调配合，将各个门店小批量的商品通过整合，形 成大宗商品的配送。不仅降低配送车辆的数量，降低了车辆闲置带来的隐性成本，而且提高各门店信息资源共享的能力，形成规模效益，有利于华辰连锁超市的发展和壮大。所以采用共同配送来确定配送车辆的配送路线，是提高配送的经济效益，提高连锁经营企业竞争力的重要途径。

五、结束语

连锁企业提高物流配送效率的关键在于构建合理高效的配送优化体系。只有充分认识到物流配送对经济业务发挥的作用和地位，才能有效的降低成本提高效益。连锁零售企业作为未来商业的重要发展方向，一方面，在扩大企业规模的同时，必须利用现代的化机械没备，专业的物流人才，合理的配送计划，不断优化和完善物流配送体系，来降低物流成本，提高服务质量，实现良性可持续的发展。另一方面对于连锁零售企业而言，对自身物流配送运作模式出现的问题要认识清楚，在对企业人员培训和设备更新的同时，要加强和其他连锁企业的合作，来提高自己的核心竞争力。物流配送是连锁企业经营成功与否的关键因素，其配送的统一和效率在相当程度上决定着流通的效率，因此物流配送自然也就成为连锁经营企业核心竞争力的一个重要部分。

参考文献：

[1]徐助胜.浅谈我国连锁企业物流配送存在的问题及对策日]商场现代化[J].商场现代化，2009，（19）.最新【精品】范文 参考文献

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现代物流仓储与配送业务优化探究 第6篇

[关键词]现代物流；仓储与配送；优化

1013939/jcnkizgsc201520038

1 仓储配送业现存问题

随着我国经济的高速发展，我国仓储配送业一直得到长足的发展，但应该实事求是。我国的现有水平是还不能与国际先进的水平相比的。

11 产业低端，软、硬件标准也低

当前我国物流整体处于低端的状态，虽有一定发展，仓储普遍使用的都是一些普通平房仓库，搬运的工具大量使用了低效率的搬运车、手推叉车以及普通起重设备，运输的工具大多是用普通车辆，在信息管理的系统的建设的方面上，如配送中心，还是没有形成完善的信息设施。POS系统、EOS系统及EDI系统，没有得到广泛应用。所以，还是应该认真学习先进的仓储与配送的相关科学技术。一些企业而言，在设施、设备选择上，没有根据我国的具体情况，即以“适宜”为标准，因此，在一定程度上，往往也造成其设备能力的空置、浪费。

我国仓储配送软硬件的设备较差。这主要表现在：各种的运输方式之间的装备标准是不统一的，各类型物流器具的标准不配套，同时，缺少必要的行业的标准、行业规范。正式存在这些混乱的现象，才使得我国仓储与配送的作业一直低迷。另外，就我国仓储配送企业的不同物流模式的信息系统而言，其设计也落后。信息之间同样缺乏相互的链接和共享。

物流功能不健全。现代的物流企业，集诸多功能于一体。同时能够为客户提供高质服务，如一体化的供应链解决方案。我国仓储配送业务，在功能上而言主要是存在两大缺陷：一是流通加工功能，流通加工在很多的企业内还没有开展起来；二是信息的处理与信息的反馈功能，物流信息没有得到充分的利用，没有起到导向的作用。配送中心的功能不健全，就不能完全去实行统一的采购、统一的配送，使配送中心也达不到经济配送规模从而造成资源浪费。

12 缺乏能够有效连接不同运输方式的大型综合货运枢纽

我国仓储配送基础设施的投资，严重滞后于国民经济的迅速发展，基础设施的配套性、兼容性、系统功能都不强。受制于这些硬件的发展，近年来，虽然基础建设发展很快，但同物流需求的增长，显得仍然不相适应，例如：存在供给明显不足的“硬缺口”现象。

现代化的仓储配送设施不足，缺乏能够有效连接不同运输方式的大型综合货运枢纽，配送中心的建设更是明显滞后，设施的标准化的程度低，仓储配送设备的标准没有全面统一，从而影响了各种业务功能和各种要素间的有效的衔接与协调发展，以及仓储配送等效率的提高。

13 第三方仓储配送发展滞后

我国的仓储配送市场化程度低，第三方的仓储配送发展滞后，目前还处在初级发展阶段。这几年，我国的第三方物流发展得很快，但是，真正能够提供一体化的服务的也是还不多。长期以来，许多企业仓储配送的运作模式受“大而全”及“小而全”模式的影响，都习惯于自成体系和自我得服务，大数量的潜在的业务需求还不能转为有效的市场需求。

14 仓储配送的实际操作人才严重缺乏

目前，我国传统的储运企业的员工和管理者的素质难以满足现代仓储配送企业的需要，主要是能够进行业务方案的具体设计的专业人员和精通具体业务的经理和实际操作的人才严重缺乏，尤其是高级的专业人士严重缺乏。

2 现代化的物流仓储与配送业务优化

21 调查和统计方式

针对各个阶段的调研的特色和要达到的不同调研目的，最终选择了抽样调查、典型调查和个案调查这三种主要的调查的方式，和以文献法、问卷法、访问法为主的具体的调研的方法，通过定量以及定性的调研来确保最终数据来源的可靠性和真实性，保证了调研方法的科学性，为后期的分析来提供可靠的保证。选择了典型的物流企业，观察并实践了仓储的业务和配送的作业，进行了深入的调研。

在项目开展的过程中，笔者利用三级技能大赛的宝贵契机，利用了比较法，统计法以及理论与实践的相结合，对现代的物流仓储业务和配送作业优化设计进行了比较、统计、借鉴，努力研究出最优方案。

22 优化设计方案的具体实施

制定方案：

通过制定储配的方案，即大家根据所获取的储存，配货的场地、货物、货架、托盘、客户基本信息、各种包装箱、电子标签拣选车、叉车、手推车、月台、客户需求、配送点及路径信息、工时资料、各种租赁、配送车辆、货位占用费、外包咨询服务费、安全要求等相关信息，进行具体的分析处理；进行货位的优化及制定货物的入库作业的具体规划的计划。

进行订单的具体处理及自动生成拣选单；路线的优化设计；编制配装以及配载的优化方案；后撰写外包委托书，利用甘特图的优势绘制出实施进度的计划；预测出实施方案可能出现的问题和应对的方案，形成可实施的储配作业的具体计划。通过整个作业各个环节的进一步的优化，可便于大家在今后清晰认识及处理问题。

实施方案：

（1）物动量ABC。物动量ABC分类计算过程要求仔细而严谨。当累积出库量的比例是70%的货物定为A类，然后将累积出库量的比例20%为B类，在最后10%的货物划分为C类。因为此方法是非常的科学的，所以许多企业重视科学分析法，以提高效率，减少成本以增加利润。

（2）上架存储货位确定。具体来以物动量ABC为基础进行仓位的确定存储，按照：A类的货物放置于货架一层，依次类推B类就放在货架二层，C类货物放在货架的第三层，如若一层的货架有剩余的就存放B类货物，以此类推的方法；同时，严格地按照要求。

（3）出库作业计划。订单有效性分析：因为配送中心的总部系本仓库上级单位，同属一家的公司，谈及其调货，在库存非常充足的情况下均需满足，因此，配送中心总部均为有效。累计应收账款如若超过了信用额度的10%，其订单均为无效订单。

客户优先权分析：配送中心的总部系仓库上级单位，同属一家公司，其调货在库存充足的情况下，应均需满足，因此，配送中心优先。因为分清了轻重缓急，所以才能够真正去保证有效供客户优先权的分析。

车辆调度与路线优化：通过一系列的科学仔细的计算，我们认为其实在车辆的调度上，应是一件非常重要的事，要选择好合适优质的车辆，同时，在线路的选择上，也应当清楚地认知其重要性。

（4）硬件设备的优化的选择。当今时代最佳選择是射频识别技术，它可以对仓储的众多的具体环节实施全过程控制，RFID电子标签可以清楚记录下产品的货码、型号、批次数等有关信息，从而可以实现各个物流具体的环节的自动化高效作业；还能高效地控制仓库的货物具体数量，实现高效能地多批次管理、迅速的入出库、准确库存管理，形成全面高质的仓储管理系统，从而轻松地提高企业的工作效率及其准确性。

3 结 论

通过一系列科学仔细地研究与探索，笔者发现，只有具体的作业方法得到科学的改进，以及不断优化仓储与配送的作业环节，才能够从根本上提高企业的经营效益。重要的物流环节即仓储与配送一定会发挥出其不可忽视的重要的作用的。

参考文献：

[1]方仲民物流系统规划与设计[M].北京：机械工业出版社，2003

[2]崔介何企业物流[M].北京：北京大学出版社，2008

[3]郑克俊仓储与配送管理[M].北京：科学出版社，2012

[4]吴斌配送管理实务[M].北京：科学出版社，2007

包装废弃物逆向物流网络优化设计 第7篇

随着全球各国、企业对低碳经济、环保意识的不断增强,废弃物的再利用已被提到议事日程,随之逆向物流的经济价值和社会价值也日益凸现。目前,逆向物流的研究已经引起人们的广泛关注,而逆向物流网络是决定逆向物流运行效率的决定因素。所以,许多学者也对逆向物流网络设计作了大量的研究,逆向物流网络设计通常有三种方式:(1)独立设计逆向物流网络;(2)逆向物流与正向物流网络的集成设计;(3)在现有正向物流网络的基础上,进行逆向物流网络设计,Louwers D等[1]设计了独立的废旧地毯再生网络系统,Tung-Lai Hu等[2]研究了多类型的废弃物逆向物流系统,建立了一个随机线性解析模型,何波等[3](2006)对固体废弃物逆向物流网络进行了研究,构建了一个两层的逆向物流网络系统,张华歆等[4]对废弃品逆向物流作了一个一般性的模型设计。Marin等[5](1998)从纯数学的角度,分析了一个设备选址问题的MILP模型,该设备选址问题包括分销和回收两种物流,采用启发式算法求解。国内,马祖军等[6](2005)在原有正向物流网络基础上进行改扩建来增加逆向物流功能,建立了一个单一产品、有能力限制的产品回收逆向物流网络优化模型。通过文献研究发现众多学者的研究主要集中在独立设计逆向物流网络或在现有正向物流网络的基础上进行逆向物流网络设计,很少有人把包装物回收逆向物流活动与新产品配送的正向物流活动集成在一起考虑。而在低碳经济的要求下企业将更重视废弃包装物的再利用,为此就需要集成产品正向物流与废弃包装物逆向物流网络以降低网络运营成本,废弃物逆向物流网络优化就成为一项当今十分重要的研究内容。

1 逆向物流网络设计与优化模型

逆向物流网络设计与优化可以在原有的物流网络基础上进行,也可以在构建物流网络之前进行。无论优化设计处于何种阶段,其目标都无外乎是成本最小或效率最大(便捷快速)。

1.1 模型假设

假设1:假设未经优化的逆向物流网络结构如图1所示。

图1描述了在不同的消费区域,拟建回收中心/配送中心、生产工厂、废旧物处理与再循环处理的网络结构。生产厂生产的新产品由配送中心统一配送最终到达消费区域。消费区域产生的废弃包装物经过回收中心收集后,一部分被送往环保厂进行废弃处置,一部分被当做原材料送往再循环处理中心进行循环处理,剩下的全部送往生产厂进行再处理,再处理后的包装物直接被生产厂家再利用。

假设2:假设配送中心αM1、M2、M3α、工厂αN1、N2、N3α、消费区αL1、L2、L3、L4α、废弃物处理厂αS1、S2α以及再循环厂αO1、O2α在不同的区域。且消费区域是己知的,每个消费区域既是回流产品的供给区域,又是新产品的需求区域。

假设3:废弃物处理厂是由政府建立的,地点是己知的。企业仅需要交纳处理费用,即焚烧或填埋(无害化处理)废弃物品的可变成本。

假设4:为简单起见,假设回流废弃包装物的产生量及新产品的需求量是己知的。

假设5:仅在一些地理位置已知的备选地点中考虑新建回收中心/配送中心、生产厂家。

假设6:生产厂家既生产新产品又能对废旧包装物进行再处理再利用。

1.2 符号及参变量

l∈L表示废旧包装供给区与产品消费区;m∈M表示回收中心/配送中心的备选地址;n∈N表示生产厂的备选地址;o∈O表示再循环工厂;s∈S表示废弃物处理厂;FWm表示在备选地址m新建回收中心的固定成本(仅指建设成本不包括投资);GWn表示在备选地址n新建生产厂的固定成本(仅指建设成本不包括投资);LMWlm表示l运往m的单位运输成本;NMWmn表示m运往n的单位运输成本;LSWls表示l运往s的单位运输成本;MOWmo表示m运往o的单位运输成本;NMWnm表示n运往m的单位运输成本;MLWml表示m运往l的单位运输成本;OWn表示n处理单位废旧包装物的可变成本;UW1m表示m处理单位废旧包装物的可变成本;UW2m表示m处理单位新产品的可变成本;VWs表示S处理单位废旧包装物的可变成本;OXn表示n处理废旧包装物数量;UX1m表示m处理废旧包装物数量;UX2m表示m处理新产品数量;VXs表示s处理回流废旧包装物数量;WXo表示o处理回流废旧包装物数量;Pl表示消费区域l所产生的回流废旧包装物数量;Ql表示消费区域l所需要新产品的数量;T1表示废弃比例;T2表示再循环比例;M表示无限大的数;Macm表示备选回收中心/配送中心m处理废旧包装物数量限制;Macn表示备选生产厂n处理废旧包装物数量限制;α表示规模系数。

1.3 决策变量

用Xm表示是否在备选地址m地建设回收中心/配送中心,为0-1变量。取1表示在m地建设回收中心/配送中心,取0表示不在m地建设回收中心/配送中心;用Yn表示是否在备选地址n地建设生产厂,为0-1变量。取1表示在n地建设生产厂,取0表示不在n地建设生产厂;LMXlm表示l运往m的废旧包装物数量;MNXmn表示m运往n的废旧包装物数量;NMXnm表示n运往m的新产品数量;MLXml表示m运往l的新产品数量;LSXls表示l运往s的废旧包装物数量;MOXmo表示m运往o的废旧包装物数量。

1.4 数学模型

利用混合整数线性规划方法,在多个约束条件下建立成本最小化模型,目标是在成本最小的情况下确定物流设施的位置及数量,同时在正逆向路径上合理分配运输量。为此,在网络优化中是以物流成本(包括正向、逆向物流成本)最小为目标。

(1)目标函数

(2)约束条件(方程)

在逆向物流网络优化中目标函数是在众多的限制条件实现的,包括:(1)各回收中心和环保厂所回收废旧物品以及包装物的数量之和不大于产生量(2);(2)各生产厂运到配送中心的新产品数量之和不大于生产量(3)及配送中心的配送能力(8);(3)运往各回收中心的数量之和小于等于该中心的处理量(4)、运往各环保厂的数量等于该厂的处理量(5)、运往各再循环工厂的数量小于等于该再循环处理中心的处理能力(6)、运往各个生产厂的废旧包装物数量等于该厂的处理量及使用量(7);(4)各消费区域运往所有环保处理厂的废弃物品量不小于消费区域丢弃的废品数量(9)、回收中心运往所有再循环处理中心的回收品数量不小于客观上消费区丢弃的废品数量(10);(5)只有在回收中心、配送中心、生产厂建立的情况下才能将回收品、产品运往相应地进行地处理(11)、(12)、(13);(6)各回收中心的运出量等于其处理量(14)、生产厂的运出量等于生产量(15)、配送中心的运出量等于处理量(16);(7)各回收中心处理废品量限制(17)、各配送中心处理正常品能力限制(18)、生产厂生产及处理废旧包装物能力限制(19);(8)运往某消费区的产品量不小于其需求量(20);(9)决策变量的取值范围限制(21)。

根据上述限制条件可设立约束方程如下:

单位:元/吨

单位:元/吨

2 算例

2.1 问题描述

假设某农业品生产加工厂在生产新产品的同时可收回废旧包装物,通常情况下废旧包装物有6%需进行无害化处理,有5%可进行再循环处理。以下表格给出其他相关数据。

2.2 网络优化求解

根据目标函数(1)及约束条件(2)~(21)结合表1~8提供的数据,运用Lingo软件求解,可得如下数据:

其余变量均为0。

2.3 结果分析及网络重建

2.3.1 构建优化逆向物流网络

根据模型优化最终结果,在假设(1)网络结构中删去m2及n2,重新构建优化后的逆向物流网络(图2)。在优化的网络中仅新建m1和m3作为回收中心/配送中心、n1和n3作为生产厂。

2.3.2 物流量分配

(1)消费区域L1产生的废旧包装物有2 632吨被运往回收中心m1,有168吨被运到环保厂S1;消费区域L2产生的废旧包装物有2 463吨被运往回收中心m1,有180吨被运到环保厂S1;消费区域L3产生的废旧包装物有1 880吨被运往回收中心m3,有120吨被运到环保厂S1;消费区域L4产生的废旧包装物有1 405吨被运往回收中心m3,有132吨被运到环保厂S1。

(2)回收中心/配送中心M1有6 175吨的经过处理可再利用的包装物被运往生产厂N1得到重复利用,有325吨被运到再循环处理中心O1再循环利用;回收中心/配送中心M3有325吨的经过处理可再利用的包装物被运往生产厂N1得到重复利用,有1 800吨的经过处理可再利用的包装物被运往生产厂N3得到重复利用,有112吨被运到再循环处理中心O2再循环利用。

(3)生产厂N1把650 000吨的新的农业加工品运往回收中心/配送中心M1,M1把200 000吨的新产品运往消费区域L1、把250 000吨的新产品运往消费区域L2、把200 000吨的新产品运往消费区域L4;生产厂N3把180 000吨的新的农业加工品全部运往回收中心/配送中心M3,M3把全部的180 000吨的新的农业加工品全部运往L3。

(4)总成本是66 680 900元。

3 结论

包装等废弃物逆向物流网络并非单独的网络,它通常是与正向物流网络共享的。为此,废弃物逆向物流网络的优化问题,不能仅从废弃物逆向物流单一角度考虑,必须同时考虑产品正向物流。在优化中,其实质是设计一个既考虑产品正向物流成本最小,又顾及废弃物逆向物流成本最小的网络结构。至于对模型的求解可以采用不同的方法,但由于物流网络设计中设计的约束条件重多,利用混合整数线性规划方法更为便捷、有效。

在物流网络优化中不仅要考虑成本,效率(快捷)也是一个十分重要的问题。在优化时究竟以谁为主,要根据企业的性质、企业的经营目标确定。通常作为物流企业可能效率更为重要,那么在模型构建中要更多的考虑距离和运输工具的问题。作为产品生产企业在实行物流外包时,成本是其首先要考虑的。

不论是产品正向物流还是废弃物逆向物流都是一个动态的,其流量都是在不断变化中的,但是在物流网络优化设计中通常采用静态分析。因为在物流网络结构中的各节点(工厂、配送中心、废弃物处理厂等)必须是固定的,它不可能随着物流量的变动而经常变动。为此,在网络优化设计中可通过选用各项数据的时间序列平均值并结合其发生的概率计算,以克服物流量动态变化的影响。

摘要：为了适应低碳经济的要求,必须重视废弃物的回收与再利用,废弃物逆向物流网络的优化显得更加重要。由于废弃物逆向物流网络优化限制条件众多,为此采用混合整数线性规划方法。在优化中将废弃物逆向物流与产品正向物流综合考虑,所得的优化模型集成了产品正向物流与废弃包装物逆向物流的各方因素,优化后的网络更有效、实用和便捷。

关键词：逆向物流,混合整数线性规划,网络设计,优化

参考文献

[1]Louwers D,Kip BJ,Peters E,et al.A Facility Location Allocation Model for Re-using Carpet and Industrial Engineering,1999,36(4):1-15.

[2]Tung-Lai Hu,Jiuh-Biing Sheu,Kuan-Hsiung Huang.A reverse logistics cost Minimization model for the treatment of hazardous wastes[J].Transportation Research Part E,2002,38:457-473.

[3]何波,杨超,张华,等.固体废弃物逆向物流网络优化设计[J].系统工程,2006(8):38-41.

[4]张华歆.逆向物流的网络结构和设计[J].上海海事大学学报,2004(12):42-46.

[5]Marin A,Pelegrin B.The return plant location problem:modelling and resolution[J].European Journal of Operational Re-search,1998,104:375-392.

物流配送网络优化 第8篇

快递网络是快递配送服务的基础,其网路结构直接关系到快递企业的运营成本与服务水平,建立满足时效要求的低成本快递网络对快递企业提升核心竞争力具有重要意义。学术界对快递配送网络构建的问题上有了一定深度的研究,并取得了一定的成果。文献[1]、文献[2]、文献[3]、文献[4]建构了无容量约束的枢纽选址模型,分别采用禁忌搜索算法、贪婪算法、蚁群算法和模拟退火算法进行求解。文献[5]、文献[6]、文献[7]建立带容量约束的枢纽选址模型,并采用启发式算法进行求解。文献[8]、文献[9]、文献[10]、文献[11]构建了考虑有时间约束的枢纽选址模型,并探讨了服务水平对配送成本的影响。

上述对快递网络优化的研究主要基于轴辐式网络理论,先确定若干枢纽节点,然后以一定的规则将非枢纽节点分配给枢纽节点。本文基于配送时间和节点最大流量约束,构建以快递网络总配送成本最小化的网络优化模型,并设计从全连通网络逐渐删除网络边至总配送成本最小的网络为止的算法进行求解,以期在全连通网络和树形结构网络的拓扑空间中找出成本最优的网络拓扑。

2 快递网络节点与连接关系

快递网络是由节点和边构成的网络,节点由各级快递转运中心和末端配送点组成,边为连接节点的公路、铁路、航空等线路。用G(V,E,W )来表示快递网络,其节点集合为V={v1,v2,…,vn},节点个数|V|=n;E={e1,e2,…,em}为快递网络中邻接边的集合,邻接边个数|E|=m;W为边权矩阵,W中元素wij表示边{vi,vj}的距离,如果,则令wij=∞;如果i=j,则wij=0。图1是8个节点的快递网络,其中(a)为全连通网络,(b)为单枢纽纯轴辐式网络,(c)为多枢纽纯轴辐式网络,(d)为多枢纽混合轴辐式网络。

2.1 全连通快递网络

全连通快递网络中任意两个节点间都有边连接,当网络节点规模为n时,任何节点的度为n-1,快递网络中总的连接边数为n(n-1)/2,如图1(a)所示,节点规模为8的全连通快递网络中总的连接边数为n(n-1)/2=28条。全连通快递网络任何节点间可以直接运输,无需中转。全连通快递网络中任何一条边的失效或节点失效都不影响整个网络的连通,点对点配送时间较短,具有可靠性高和低延时的优点。

2.2 纯轴辐式快递网络

纯轴辐式快递网络是一种树形结构的网络,节点规模为n的纯轴辐式网络中连接边的数量为n-1。纯轴辐式网络是一种基于大型物流枢纽中心站集中运输的系统,网络节点由辐节点(spoke)和轴节点(hub)组成,货物从一个辐节点到达另外一个辐节点,必须通过枢纽节点进行中转。[12]纯轴辐式快递网络按照枢纽节点数量分为单轴辐式快递网络和多轴辐式快递网络,如图1(b)和图1(c)。轴辐式快递网络优点是能够集中运输流量,实现运输过程的规模经济,降低单位运输成本;轴辐式快递网络缺点是增加了中转次数,增加了中转过程的装卸、分拣、存储等成本,同时由于需要绕道运输,增加了运输距离和运输时间。

2.3 混合轴辐式快递网络

树形结构网络和全连通网络是连通网络的两个极端,在实际网络建设中很少采用,在两者之间存在着巨大的网络拓扑空间。[13]在实际的快递网络中,常常出现辐节点之间直接相连的情况,即混合轴辐式网络,如图1(d)所示,在树形结构网络和全连通网络之间找出最优的网络拓扑是本文的目标。

3 快递配送服务时间分析

快递配送服务时间是快递服务质量的一个关键指标,快递服务时间是指快递公司从寄件客户手中接收快递的时刻t1起至快递公司将快递送到收件客户并签收的时刻t2为止。快递配送服务总时间由三部分组成,一为途中运输时间,二为中转节点停留时间,三为源节点与目标节点处理时间。由于源节点与目标节点处理时间不受其网络结构的影响,所以,为了分析问题的简便,在计算配送服务时间时,不加入该部分。

3.1 途中运输时间

快递途中运输时间t运输与运输距离s和运输速度v有关,快递途中运输时间与运输距离成正比,与运输速度成反比,即t运输=s/v.

(1)运输距离

在快递网路不拥塞的情况下,车辆选择两点间的最短距离作为运输路线成本最低。[14]用dij表示节点vi到vj的最短距离,最短距离dij可以通过Floyd算法求出。Floyd算法求最短路径的基本思想是:对于n个节点的网络,先设置一个n×n带距离权的邻接距离矩阵D0,然后在带距离权邻接距离矩阵D0中逐渐插入节点v1,v2,…,vn作为中间节点的方法。如果插入节点vk后,得到经过节点vk的距离比原来的最短路径长度变短了,即dik+dkj<dij,则用dik+dkj替换dij。递推依次构造n个矩阵D1,D2,…,Dn,经过n次迭代后,递推出来的Dn即为最短距离矩阵。具体步骤如下:

步骤1:输入边权矩阵W .wij表示边{vi,vj}的距离,如果,则令wij=∞;如果i=j,则wij=0。

步骤2:对所有i,j,令dij=wij,k=1。

步骤3:更新dij.对所有i,j,如果dik+dkj<dij,则令dij=dik+dkj.

步骤4:更新k,k=k+1。

步骤5:如果k=n,算法停止;如果k<n,转到步骤3。

(2)运输速度

运输速度与运输方式的选择有关,现代运输方式有铁路运输、公路运输、水路运输、航空运输和管道运输等。目前我国大部分快递公司货物远距离运输基本上采用航空运输,近距离采用公路运输。

3.2 中转节点停留时间

中转节点停留时间与单个节点处理快递时间和中转停留次数有关。

(1)平均单个节点处理快递的时间

定义节点处理快递时间为从节点接收某一个快递起至该快递离开该节点为止的时间,用NPT来表示。节点处理快递时间NPT大小与节点机械化程度、发车密度、拥塞程度等有关。笔者在2014年7月17日~2014年8月14日以面谈或电话形式对广西某快递公司的201名员工进行调研,有9名员工认为节点处理快递时间为0~2小时,有53名员工认为节点处理快递时间为2~4小时,有86名员工认为节点处理快递时间为4~6 小时,有47 名员工认为节点处理快递时间为6~8小时,有6名员工认为节点处理快递时间为8~10小时,如图2所示。

平均单个节点处理快递的时间为:

(2)快递中转次数

用Lij表示快递从节点vi到vj经过的中转次数,可以通过Floyd算法求出快递需要中转次数。用Floyd算法求最短路径经过的中转节点的基本思想是:在建立带权的距离矩阵D0同时建立路径矩阵R0,并令路径矩阵R0中的元素rij=j,递推依次构造n个路径矩阵R1,R2,…,Rn.在第k次迭代中,在插入节点vk后,如果经过节点vk的路径比原来的最短路径长度更短,即dik+dkj<dij,则用dik+dkj替换dij,同时令rij=k,否则rij不变。经过n次迭代后,递推出来的Rn为最短距离的路径矩阵。具体步骤如下:

步骤1:输入边权矩阵W .wij表示边{vi,vj}的距离,如果,则令wij=∞;如果i=j,则wij=0。

步骤2:对所有i,j,令dij=wij,rij=j,k=1。

步骤3:更新dij和rij.对所有i,j,如果dik+dkj<dij,则令dij=dik+dkj,rij=k.

步骤4:更新k,令k=k+1。

步骤5:如果k=n,算法停止;如果k<n,转到步骤3。

经过n次迭代求出最短距离的路径矩阵Rn,然后可以通过路径矩阵查找路径。如果路径矩阵Rn中的元素rij=a,说明是节点va是节点vi到vj的中间节点,然后用同样方法从va向节点vi和节点vj两个方向追溯查找,即可查找出所有需要的中转节点。

4 快递网络成本分析

4.1 运输成本

运输成本与单位运输成本、运输量和运输里程有关,即运输成本Ct=单位运输成本μt×运输量Qt×运输里程Dt.

(1)单位运输成本

在T时间段内经过网络某条边同一方向的货物流量越多,由于规模经济效应使得该条边的单位运输成本就越低。本文采用不同的运输流量分段对应不同折扣成本,设定快递公司有3t、8t、15t、25t、35t五种运输车辆,车辆固定成本分别为FC3t、FC8t、FC15t、FC25t、FC35t,车辆单位距离变动运输成本都为VC,用μt来表示单位运输成本,并规定货物流量大于35t的单位运输成本与35t相同。

其中,q(ei)为通过边ei的货物流量。

(2)边货物流量

边介数(Edge Betweenness)是指快递网络中最短路径通过某条边的数量[15],用B(ei)表示通过边ei的介数。在T时间段内,如果快递网络任意两点间的货物流量相等为 ω,则通过边的货物流量为 ωB(ei)。

如果在T时间段内,快递网络任意两点间的货物流量qst不相同,可以通过Dijkstra算法算出节点vs到vt的最短路径pst,然后采取对边介数加权的算法对任何边的货物流量进行计算,具体计算方法如下:

步骤1:用Dijkstra算法算出节点vs到vt的最短路径pst.

步骤2:判断路径pst是否通过边ei,如果通过边ei,令X(s,i,t)=1;如果不通过边ei,则令X(s,i,t)=0。

步骤3:通过边ei货物流量为

其中,q(ei)为通过边ei的货物流量。

每一条边的不同方向货物流量是不一样,计算边的运输成本时需要分别计算正向和反向的运输成本。

4.2 中转货物分拣成本

中转货物分拣成本与单位分拣成本和中转分拣量有关,中转货物分拣成本Cs=单位分拣成本μs×中转分拣量Qs.

节点的快递中转量与该节点介数(Node Betweenness)有关,vi节点介数是指是指网络中最短路径通过节点vi的数量,用B(vi)表示节点vi的介数。如果快递网络任意两点间的货物流量相等为 ω,则通过节点v的货物中转量为 ωB(vi),然后对每个节点的货物中转量求和即可得到快递网络中总的中转快递量。

如果在T时间段内,快递网络供应节点vs到目标节点vt的货物流量qst不相同,可以采取加权的算法对任何节点的货物中转量进行计算,具体计算方法如下:

步骤1:用Dijkstra算法算出节点vs到vt的最短路径pst.

步骤2:判断路径pst是否通过节点vi,如果通过vi,令Y(s,i,t)=1;如果不通过节点vi,则令Y(s,i,t)=0。

步骤3:通过节点vi货物流中转量为

步骤4:对网络中所有节点中转量求和

4.3 中转货物存储成本

中转货物存储成本与单位存储成本与平均存储时间和中转货物存储量有关,即中转货物存储成本Cw= 单位存储成本μw×存储时间tw×中转货物存储量Qw.

其中,存储时间tw=平均节点处理时间;中转货物存储量Qw与中转货物分拣量Qs相等。

5 优化模型建立及算法设计

5.1 优化模型

优化后的快递网络,在满足配送时间约束和节点最大处理量的约束的前提下,使网络中的总配送成本最小。

式(5)表示快递网络中总配送成本最低。其中第一项和第二项为途中运输成本,μt为单位运输成本,q(ei+)表示通过边ei正向的货物流量,q(ei-)表示通过边ei反向的货物流量,l(ei)为边ei的距离;第三项为分拣成本,μs为单位分拣成本,Qs为所有中转节点需要分拣的总量;第四项为存储成本,μw为单位存储成本,为快递平均在每个节点停留的时间,Qw为所有中转节点需要存储的总量。式(6)为时间约束,第一项为途中运输时间,dij为节点vi到vj最短路径的距离,v为车辆速度;第二项为快递在中转节点停留时间,Lij为快递网络中节点vi到vj最短路径经过的中转节点次数。式(7)表示节点中转容量约束,避免超过节点货物流量过大造成节点拥塞,q(vi)为在vi节点中转的快递量。

5.2 模型求解算法设计

算法设计从初始的n个节点的全连通快递网络G开始,独立重复20 次随机删除快递网络中的一条边,并从20个网络中寻找满足下列三个条件的网络。

①配送时间max(T)≤T*;

②最大节点流量max(q(vi))≤q*;

③删除边后的网络总配送成本C′≤删除边前的网络总配送成本C.

从满足条件的网络中选择成本最小的快递网络替代原来快递网络,继续删除边,直到删除边后不能满足上述三个条件或者网络变为树形结构(边数为n-1)为止。具体步骤如下:

步骤1:设置初始快递网络G为n个节点的全连通网络,m=n(n-1)/2,计算出网路中总的配送成本C0,并C=C0.

步骤2:令m=m-1。

步骤3:独立20次随机删除快递网络G中的一条边,记为G1,G2,…,G20,分别算出G1,G2,…,G20快递网路中总的配送成本C1,C2,…,C20,最大节点流量max(q1(vi)),max(q2(vi)),…,max(q20(vi)),两点间的最大配送时间max(T1),max(T2),…,max(T20)。

步骤4:寻找满足max(qi)≤q*且max(Ti)≤T*且Ci≤C的网络(i=1,2,…,20),如果有满足条件的网络,在所有满足条件的网络中找出最小值min(Ci),并令G=Gi,C=Ci;如果找不到满足条件的网络,结束算法跳转至步骤6。

步骤5:判断是否满足m=n-1,如果条件满足,表明网络为树形结构,结束删除边。如果m≠n-1,则跳转至步骤2。

步骤6:输出结果G、C.

5.3 算法时间复杂度分析

求某一固定节点到其他节点最短路径Dijkstra算法的时间复杂度为O(n2),求所有节点到任意节点最短路径的Dijkstra算法的时间复杂度则为O(n3),Floyd算法时间复杂度是O(n3),所以式(5)求快递网络总配送成本的时间复杂度为O(n3)。从n(n-1)/2条边的全连通快递网络采用逐渐删除网络边的方法寻找配送成本最低的网络结构,最多需要删除n(n-1)/2-(n-1)次(当边为n-1时为树形结构),即最多需要计算n(n-1)/2-(n-1)次快递网络配送成本,所以该算法时间复杂度为O(n5)。规模为100个节点的快递网络,每秒计算能力为1000万次的电脑需要计算1005÷10000000=1000秒=16.67分钟;如果规模为1000个节点的快递网络,同样计算能力的电脑则需要计算3.17年。

快递网络节点规模较大,如果直接进行优化计算,其计算量非常庞大。但由于快递网络是分层级的网络,可以采取分级优化,先对一级枢纽节点组成的主干网络进行优化,然后对一级枢纽节点范围内的二级节点优化,直至末端配送节点。

6 算例分析

该快递公司在广西区内均采用公路运输,运输车辆有3t、8t、15t、25t、35t五种运输车辆,运输车辆固定成本FC3t=3.3元/公里、FC8t=5.6元/公里、FC15t=7.5元/公里,FC25t=10元/公里,FC35t=12.25元/公里,各种运输车辆变动成本均为VC3t=0.1元/(吨 · 公里);车辆运行速度v=80 公里/小时;单位存储成本μw=0.5 元/(吨 · 小时);单位分拣成本μs=10元/(吨·次)。

设定时间约束T*=24 小时,节点最大中转量q*=150吨,工作电脑为CPU主频2.1GHZ、内存2.0G的联想台式机,采用Matlab2012a编程进行计算,计算运行时间为0.24秒,总成本C=96618.08元,快递网络边连接如图3(a)所示。设定时间约束T*=18小时,保持最大中转量q*=150吨不变,通过计算得到总成本为C=97786.47元,快递网络边连接如图3(b)所示。将时间约束改变为T*=12小时,节点最大中转量约束不变,得出总成本为156221.47元,快递网络边连接如图3(c)所示。

通过算例进行计算与分析,该算法有效地在全连通网络和树形结构网络的网络拓扑空间中找出最优的网络拓扑。快递网络结构与节点间OD流量、空间距离、运输费率、单位分拣成本、单位存储成本、配送服务水平等因素有关。两点间的OD流量改变路径时不仅影响自身成本,还将影响原路径上其他货物的成本,因为原路径的货物运费率同时也发生了改变。改变路径是否有利于整个网络,需要从总体成本上考虑,不能仅仅考虑该OD流量选择另外路径时自身成本节约与增加成本的比较。配送服务时间越短,总配送成本越高,当时间约束变小时,部分节点间货物运输将改变中转节点或者采取直接运输,导致运输规模的不经济。

7 结论

本文首先采用Floyd算法和Dijkstra算法对快递网络的配送时间和配送成本进行预算,然后以快递网络总配送成本最小化为优化目标,构建带有配送时间约束和节点最大流量约束的快递网络优化模型,并设计从全连通网络逐渐删除边至总配送成本最小为止的算法进行求解,最后通过算例对模型和算法的有效性进行了验证。通过研究发现,快递网络结构与节点间OD流量、空间距离、运输费率、单位分拣成本、单位存储成本、配送服务水平等因素有关,在OD流量、空间距离等不变时,配送服务时间越短,总配送成本越高。

摘要：通过Floyd算法求出快递网络节点间的最短路径长度和需要中转的次数,根据节点间的最短路径和需要中转的次数算出配送时间;通过Dijkstra算法对边介数、节点介数进行加权求和得出快递网络边的货物流量和节点的货物中转量,根据运费率、边的货物流量和边的长度算出边的运输成本,根据节点货物中转量算出中转费用和存储费用;以快递网络总配送成本最小化为优化目标,构建带有配送时间约束和节点最大流量约束的快递网络优化模型,并设计从全连通网络逐渐删除网络边至总配送成本最小为止的算法进行求解,最后通过算例验证了模型和算法的有效性。

物流配送网络优化 第9篇

实践表明,危险废弃物(下文简称危废)回收处理流程及回收处理模式如图1和图2所示,可知危废物流网络主要由回收点、处理中心和处置点构成。本文研究一个开环、复杂、多周期和多层的危废物流网络优化模型,辛春林、张艳东[1]系统总结国内外关于一般场景和恐怖袭击威胁两种情况下危险品运输网络优化设计研究的主要模型和方法;曾佑新、李强[2]构建了基于物联网的电子废弃物逆向物流系统,以实现对电子废弃物逆向物流系统的优化;柴月珍[3]在混合整数线性规划方法的基础上建立了一种多产品、侧重回收、有能力限制的逆向物流网络优化设计模型;吕新福等[4]建立选址-路径规划模型,对固体废弃物中转站选址和运输路线优化;何波等[5]结合针对城市固体废弃物中转站和处理站的两级选址问题,建立了风险、成本和风险公平性的多目标规划模型。张敏、杨超等[6]在路网危险度等级瓶颈限制下构建选址-路线模型;Sibel和Bahar[7]提出了新的求解危险废弃物选址-路线的数学模型,考虑了设施的选址以及危废和处理技术之间的相容性;Funda Samanlioglu[8]构建危废物流选址-路线优化模型对处理设施和处置设施进行选址。可知已有研究大多站在不同角度对确定环境下的危废物流网络优化进行研究,且未考虑处置设施的多周期决策问题。本文在借鉴已有相关研究的基础上,对不确定环境下的危废物流网络优化进行研究。

1 模型构建

1.1 模型假设

用模糊变量描述回收数量和质量的不确定性,考虑处理技术选择不确定性以及时间对危废物流设施选址的影响。若当下选择启用最优的处置设施,日后当处置设施容量达到极限时,要耗费极大成本启用另一个处置设施,模型就是要避免这种现象,达到网络总体成本和风险最优。危废物流节点运营效果如图3所示,灰色圆圈表示危废产生区域。假设条件:①一个周期内产生的所有危废必须由收集转运站收集;②危废处理设施具有处理能力限制,最终处置设施有容量限制;③一个周期内,处理设施总处理能力能满足一个周期危废的最大产生量,且必须在该周期内处理完毕;④危废和处理技术间具有相容性,运输工具和危废相容,道路等级符合运输要求;⑤每个周期处理设施和处置设施的开设都有固定成本;⑥处理设施每采用一种处理技术,有处理技术设置成本;⑦使用处理技术处理危险废弃物具有运营成本,运营成本和危废的数量成线性关系。⑧运输成本和运输风险与运输数量和运输距离成线性关系,单位危废的单位距离运输成本和运输风险已知,且在一个周期内不变;⑨所有处置设施均采用一种处置技术,处置设施一旦启用,具有运营成本,运营成本和危废的数量成线性关系。

1.2 模型参数与决策变量

危废物流网络中物流量分布如图4所示。下标含义:N(v,a)为危废物流网络;G(1,2,…,g)为危废产生节点;Tr(1,2,…m)为候选处理设施;D(1,2,…,n)为候选最终处置设施;W(1,2,…,w)为危废种类;Q(1,2,…,q)为处理技术种类;C(1,2,…,I)为危废物流网络运营周期。模型参数:珘gtwi为节点i在第t周期产生的危废w的数量;mtwi为第t周期在节点i产生的危废w中可以再循环利用的比例;nwq为危废w采用处理技术q后重量比率;珘γtwq为第t周期危废w在处理中心经处理技术q处理后,所剩残余物中可循环利用的比率;ctwij为单位危废w周期t在路径(i,j)上的运输费用;cztij为单位危险残渣周期t在路径(i,j)上的运输费用;fqi为在候选点i启用处理技术q的费用;Trctqi为第t周期在处理中心i用处理技术q处理单位危废的费用;etwq为在第t周期危废w经过处理技术q处理后每单位可循环部分的价值;gewt为在危废产生节点的危废w中每单位可再利用部分的价值;Dcit为第t周期在最终处置中心i最终处置单位危废的费用;f Tri为运营期限内使用潜在处理中心i的固定费用;f Dit为周期t使用潜在处置中心i的固定费用;Trqi为处理中心i中,技术q的最大安全处理量;Trmqi为在处理中心i中启用处理技术的最小处理量标准;Di为处置设施i的最大安全容量;Cpqw为0~1变量,若为0表示处理技术q和危废w不相容,若为1则表示相容;rtwij为第t周期,危废w在路径(i,j)上的运输风险;frtqi为在处理中心i采用处理技术q在第t周期所造成的风险。决策变量:xtwij为第t周期时在路径(i,j)上运输的危废w的数量;ztij为第t周期在路径(i,j)上运输的残渣的数量;ytqwi为在处理中心i中第t周期用处理技术q处理的危废w的数量;utqwi为在处理中心i中经过危废w经过处理技术q处理后,可参与再循环的有价值产品的数量;为第t周期运到处置设施i的残渣数量;此外,sdit=1表示在周期t使用候选点i处的潜在处置设施,反之sdit=0表示不使用;stri=1表示使用候选点i处的处理设施,反之stri=0表示不使用;stqi=1表示在候选点i采用处理技术q,反之stqi=0表示不采用。

1.3 模糊规划模型

1)不考虑危废在物流设施中的仓储成本,周期运营费用;不考虑可再循环产品的运输费用,周期运输费用;回收点回收的危废数量具有一定的不确定性,用模糊变量来描述这种不确定性,周期收入。总费用是将各个周期的以上费用求和,再减去所获得剩余价值,最后加上设施的固定总投资和技术启用费用,设施的建设或启用有固定费用外,期数的启用同样具有一定的成本,故危废物流网络构建成本为:

2)危废物流网络运营风险A2包含运输风险和固定设施的暴露风险。运输风险采用人口暴露模型,是各个路径上运输不同种危废风险的累加。处理设施风险采用的是人口暴露风险。因此:

3)约束条件

①流量平衡约束

式(3)表示收集的危废中运往各个处理中心的危废和产生的危废的数量平衡;式(4)表示各个产生源运往处理中心的某种危废的数量和处理中心处理的该类危废的数量的平衡;式(5)表示处理后所得的残渣与运往各个处置设施的残渣数量平衡;式(6)表示处理所得的可再利用物质的流量平衡;式(7)表示运往处置设施的残渣和处置设施处理的残渣数量平衡。

②能力和容量约束

式(8)表示处理设施所启用的处理技术的能力约束,单项处理技术的处理能力是有限的;式(9)表示处理后的残渣只能运往运行中的处置设施,处置设施如果没有开启,则相应的dit都为0;式(10)表示所有周期运到处置设施处理的危废总量不超过处置设施容量;式(11)表示处理设施启用一项处理技术的处理量下限;式(12)表示保证没有使用的处理中心无法启用任何处理技术。

③技术相容性和危废相容性约束

表示处理中心处理的危废种类和处理技术相容性约束,若不相容Cpqw=0,导致任意ytqwi=0。M为足够大的常数,Cpqw=1即危废种类和处理技术相容,对处理中心采用这种技术的危废数量ytqwi无约束。

④其他约束

式(14)表示非负约束;式(15)表示变量为0~1变量。

所建模型为在满足上述约束条件的情况下,使得A1和A2最优。

1.4 模型清晰等价形式转换

现有模糊变量ξ的隶属度函数为μ,同时函数gj(x,ξ)具备gi(x,ξ)=h(x)-ξ的形式,则Pos{gi(x,ξ)≤0}≥α当且仅当h(x)≤Kα,其中Kα=sup{K K=μ-1(α)}。将通过转换成适合处理成清晰等价模型的形式[9]。设危废的回收量和回收质量为梯形模糊,分别为。对于梯形模糊变量,得以下引理[9,10]。引理1:设梯形模糊量,当且仅当(1-α)r1+αr2≤z;引理2:设梯形模糊量,当且仅当z≤(1-α)r4+αr3;引理3:设梯形模糊量,当且仅当(1-α)r1+αr2≤z且z≤(1-α)r4+αr3;引理1~3证明过程略。根据以上引理,将模糊机会规划中的约束条件转换为引理中的等价形式。

取置信水平β,目标函数(1)转化为机会约束(16)(珔A1代表对目标函数的约束宽松后的函数值),由引理1,得约束(17);取置信水平α,约束条件(3)转化为机会约束(18),由引理3,得约束(19)和(20);取置信水平α,约束条件(5)转化为机会约束(21),由引理3,得约束(22)和(23);取置信水平α,约束条件(6)转化为机会约束(24),由引理3,得约束(25)和(26)。

这样整个模糊规划转化为了一般多目标规划,可用遗传算法进行求解。算法设计过程略,且用Matlab软件进行求解。

2 算例分析

设危废回收网络中有6个危废产生节点(G1,G2,G3,G4,G5,G6),其中3个节点可建设处理中心(Tr1,Tr2,Tr3),3个节点可建设处置中心(D1,D2,D3),运营周期为三,危废两种,每个候选处理中心可用处理技术两种。决策者对两个目标决策偏好参数,危废回收量如表1,其他相关数据略。分析置信水平均为0.8,0.9,0.95的情况。

①处理中心选址分析。处理中心选址基本没变,均选择处理中心1,决定处理中心选址的是危废的运输距离和残渣的运输距离。

②处置中心选址分析。由于容量限制,运营期内三个处置中心都被选中。不同的置信水平对处置中心启用的顺序不一样,置信水平为0.8时,处置中心的启用顺序和其他两种置信水平下存在差别,如图5所示。处置中心启用顺序不同是由于其每个周期费率的增长和运输风险率增长出现的不同。可知三种置信水平下没有处置中心连续两个周期运营,这是因为处置中心每年的运营固定费用相对于运输费用较为可观。

③处理中心处理技术选择。三种置信水平下对处理技术的选择一致,金属废物采用固化技术,石化产品采用热处理技术。尽管固化技术可产生一定价值的产品,但是其重量比率1.3的特性,导致运输成本和风险增加,故石化产品均选择热处理技术。

④总成本和风险分析。当整体达到最优,不同置信水平下风险和成本如表2所示。可知随着决策者要求的置信水平提高,成本和风险未表现出明显规律,但总成本在增加,这是由于数据的特征导致的,在预测数据不变的情况下,置信水平越高,需要预期产生量取值较大。随着危废产生量预期产量的增加,成本(风险)的增长幅度大于收益的增长。

⑤敏感性分析。不同置信水平时综合最优的风险和成本如表3,不同置信水平下的成本和风险如图6、7所示。可知置信水平越高,风险和成本越高,决策者应根据自身情况,量力而行。当置信水平比较接近时,该规律不明显。不同置信水平下处理中心选址决策一直没变,各处置中心各周期的选址决策也基本没变,优化的物流网络抗干扰能力强,稳定性较好。

3 结论

1)模型用模糊变量描述回收数量和质量的不确定性,考虑处理技术选择不确定性以及时间对危废物流设施选址的影响,并将模糊规划模型转化为一般多目标规划模型进行求解。结果表明,不同置信水平下处置中心启用顺序不同,且没有处置中心连续两个周期运营。

2)从不同置信水平导致的优化结果不同可知,由于不确定性对物流网络的设计留有一定的容错空间,对设施、设备和人力资源造成浪费。

物流配送网络优化 第10篇

关键词：BP神经网络,茶叶物流,物流金融,B样条函数插值

1引言

当前,我国的农产品/农村物流金融业发展十分迅速,迫切需要相关理论和实践经验作为指导。通过查阅相关研究文献和实地调研相关企业,发现物流金融运行机制的研究是实际业务操作的重要理论依据,当前关于农产品/农村物流金融发展中非常缺乏相关理论支持。茶叶产业一直是我国的优势产业,然而却没有形成规模大、效益好、品牌价值高的企业,其中主要的原因是缺乏物流金融的支持。当前国内外关于物流金融的相关理论研究还停留在演绎分析阶段,特别是对各运行模式运行绩效和系统可靠性缺乏实证分析,这方面的缺乏也直接影响了物流金融业务的拓展。

在19世纪之前,茶叶是我国对外贸易顺差的主要来源。现在,我国茶叶种植面积和产量都居世界第一。然而,我国茶叶种植加工企业规模小、数量多,缺乏技术和人才,未能形成强势品牌,茶叶产业体系运营举步维艰。究其原因,缺乏有效的物流和金融支持是重要原因之一。现代茶叶物流金融是面向茶叶产业物流运营过程,通过金融机构(如银行业、担保业)应用和开发各种面向茶叶产业的金融衍生产品,有效地组织和调剂茶叶物流领域中的货币资金运动。根据茶叶物流金融“融资、结算、分散风险”的职能及其运行模式,科学地设计正处于萌芽或探索状态的茶叶物流金融产品以及第三方支付类与融资类物流金融产品,设计和优化各运行模式是积极探索发展茶叶产业的有效途径。

2 BP网络模型

在上世纪80年代中期,美国学者Rumeiliart、McCelland和他们的同事洞察到ANN信息处理的重要性,发展了反向传播(Back-Propagation)网络学习算法,创立了反向传播神经网络(Back-Propagation Artificial Neural Network,以下简称BP网络),实现了多层网络的设想。目前,在ANN的实际应用中,绝大部分的神经网络模型采用BP网络和它的变化形式,体现了ANN最精华的部分。它主要包括以下特点:

①多层网络结构。多层ANN网络结构一般由一个输入层,若干个隐层(但通常一个隐层就够了)和一个输出层所构成。

②神经元传递函数。神经元信息通过传递函数进行相互传递,传递函数一般选择取值在[0,1]之间的Sigmoid函数。形式为:

undefined (1)

③误差性能函数。BP网络的学习过程是由误差性能函数控制的,对第p个样本误差计算公式为:

undefined (2)

其中,tpi和Opi分别为期望输出和网络输出。

BP网络学习公式推导的指导思想是对网络权值(wij,Tij)的修正与阈值(θ)的修正,使误差函数(E)沿梯度方向下降。本文以最常用的3层BP网络为例,介绍它的学习算法:假设BP网络的三层节点表示为:输入节点xj,隐节点yi和输出节点Oi。输入节点与隐节点间的网络权值为wij,隐节点与输出节点间的网络权值为Tij。当输出节点的期望输出为tl时,BP模型的计算公式为:

对输出节点:δl=(tl-Ol)f′(netl)

权值修正:Tli(k+1)=Tli(k)+ΔTli=Tli(k)+η′δlyi

对隐节点:undefined

权值修正:wli(k+1)=wli(k)+Δwli=wli(k)+η′δ′lxi

其中,隐节点误差δ′l中的undefined,表示输出层节点l的误差δl通过权值Tli向隐节点i反向传播(误差δl乘权值Tli再累加)成为隐节点的误差。

传递函数f(x)存在关系:f′(x)=f(x)[1-f(x)]

则:f′(netl)=f(netl)[1-f(netl)]

对输出节点:Ol=f(netl);f′(netl)=f(Ol)[1-f(Ol)]

对隐节点:yi=f(neti);f′(neti)=yi[1-f(yi)]

3仿真试验设计

3.1 实验参与方与博弈选择

模拟试验的参与方是:茶农、茶叶加工企业、物流企业、金融机构、民间资本或境外资本、地方政府。根据多个参与方各自的利益,设计符合各参与方实际的利益函数。根据绿色农产品物流金融的运行规律,建立绩效评价体系,对实验结果进行测评。模拟实验的基本运行模式如图1所示。

由茶农提供不同档次的绿色化农产品(可初步分为三个等级LP1,LP2,LP3);茶叶物流企业承担农户的物流活动来获取相应的报酬,考虑茶叶物流企业所需要的资金情况,将其分成四种类型:短期资金短缺,中长期资金短缺,硬件投入资金短缺和软件投入资金短缺(S,SL,HW,SW);而茶叶物流企业的运营风险等级分为三级:较低风险,一般风险,较高风险(RL1,RL2,RL3)。金融机构通过对产业物流企业提供金融支持服务获取利益,考虑茶叶物流企业的经营情况和风险等级来设定不同的费率水平,假定费率水平为五个等级,且依次提高(B1,B2,B3,B4,B5)。政府通过财政政策和税收政策营造良好的茶叶物流金融发展环境,假定环境分为四个等级且依次提高(G1,G2,G3,G4),政府的利益为全社会福利最大化。

通过将模拟实验各参与方的初始条件及相关利益函数放入MatLab/Simulink模拟实验平台,并根据不同的茶叶物流金融运行机制来修改各参与方的参与条件,计算得到不同的社会总福利结果。采用本研究建立的茶叶物流金融绩效评价模型,针对各种条件下的利益函数值结果来评估其绩效,得到不同参数组合条件下的绩效结果。根据绩效结果来分析各种条件组合下的绩效优劣,从而能够判断各茶叶物流金融运行机制的合理性。

3.2 基于MatLab/Simulink的系统仿真

Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包,它提供了一种图形化的交互环境,依托MATLAB提供的丰富资源,其开放式结构允许用户扩展仿真环境。本文使用的MatLab7.0/Simulin.k提供的集成仿真环境包括设计、分析、编制系统模型,编写仿真程序,创建仿真模型,运行控制,观察仿真实验,记录仿真数据,分析仿真结果,检验仿真模型等。除此之外,它还提供方便的操作界面、环境,因此目前它被广泛地应用到诸多领域之中:如各种工程与非工程系统。

训练后的ANN模型必需转化为Simulink框图的形式才能实现仿真功能,为了实现这种转化,采用以下方法:Simulink提供了ANN仿真模型库,在此模型库中,调用其中的模块——包括传输函数(Transfer Function)模块、网络输入Net Input Functions)函数模块、权值函数(Weight Functions)模块和控制系统(Control Systems)模块,就可以构成复杂的ANN模型的Simulink框图,将它与系统其他部分联系在一起,构成一个完整的可持续发展系统的Simuhnk仿真框图。

3.3 基于B样条函数插值的训练样本的构建

构建ANN模型需要大量的学习和训练样本,样本数量越多,构建的ANN模型就越精确,泛化能力也越强。在实际研究中,由调查或实验所得到的数据总是有限的,由于数据的限制,用插值的方法来构建学习样本。对于ANN模型而言,它具有强大的学习性和鲁棒性,它不要求精确无误的学习样本,它对学习的样本具有强大的纠错识别能力,只要插值样本能够大体反映实际样本的规律和发展趋势即可。

B样条曲线是工程上最常用的样条曲线,它可以给出非常光滑的插值曲线,它在数值逼近、常微分方程求解以及工程计算中应用均相当广泛。B-样条曲线的定义是:己知n+1个控制点Pi,i=O,1,2,…,n,称为特征多边形的顶点,则把n次参数曲线段叫做B样条曲线段。

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一般地讲,由空间的n+1个控制点生成的k阶B样条曲线是由L段B样条曲线逼近而形成的,每个曲线段的形状由点列中k个顺序排列的点所控制;由不同节点向量构成的均匀B样本函数所描绘的形状相同,可以看成是同一个B样条函数的简单平移。B样条曲线的导数可用其低阶B样条基函数和顶点向量的差商的线性组合求出,这也是k阶B样条曲线段之间达到k-2次的连续性的原因。为了提高插值的精度,本文选用3次B样条曲线来对历史数据进行非线性插值。现将3次B样条曲线的插值原理简要叙述如下:

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写成矩阵形式:

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当t=0时,undefined

当t=1时,undefined

对(7)式求导数,得到:

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当t=0时,undefined

当t=1时,undefined

对(7)式求二次导数,得到:

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当t=0时,P″(0)=P0-2P1+P2

当t=1时,P″(1)=P1-2P2+P3

如果B特征多边形添加一个顶点P4,则P0、P1、P2、P3决定下一段3次B样条曲线段。前一曲线段终点的位置、一阶、二阶导向量和下一曲线段始点的位置、一阶、二阶导向量仅与P1、P2、P3有关,且都分别相等,这说明3次B样条曲线是二阶连续的。本文利用3次B样条函数在离散的数据点内进行插值,将这些离散的点变成一条平滑的插值曲线,利用这条曲线上充足的插值点和实际节点一起作为ANN模型构建的训练样本。

4仿真结果

由于ANN网络模型的构建需要大量的学习样本,若仅以能够观测到的数据作为学习样本的话,显然不能够满足构建ANN模型的要求,因此我们观测到的8年的数据作为插值节点,利用3次B一样条函数进行插值,用B一样条曲线来将这8年数据整合起来。在ANN样条插值工具箱中,函数spapi()可以用来以插值的方式生成B一样条函数。然后在节点外生成大量的插值点,用生成的B一样条函数来预测这些点处的值,从而达到利用插值构建ANN网络学习样本的目的。

a)网络输入矩阵行的最小值和最大值:即输入范围,本文设置为[-1,1]。

b)设置网络层的数目及各层中神经元的个数、神经元间的传递函数:输入层神经元的个数与输入变量的个数相等且为9,输出层神经元的个数是由网络输出变量的个数决定,故为1;输出层神经元传递函数使用线性的Purelin型,隐层神经元传递函数使用Sigmoid型的Tansig型。

c)设置训练函数及训练参数:网络的训练是成功创建模型的关键,选择恰当的训练函数至关重要。然而如何确定神经网络的结构和结构内部的参数,迄今为止仍没有一个科学的理论彻底地解决这个问题,它取决与问题的复杂程度和建模者的经验,通过试错法来构建网络的规模和参数。由于本文使用了基于Bayesian框架的训练函数Trainbr作为训练函数,因此不需要事先确定网络的规模。通过反复训练与测试,得到网络的最佳规模是一个包含1个输入层,1个隐层和1个输出层的3层网络结构,它们的神经元个数分别为:8,121,1。

d)设置学习函数和性能函数:网络权值和阂值学习函数使用learngdm,性能函数使用msereg函数,它的意义是网络输出和期望输出的均方误差,训练的结果是使它不超过设定的误差范围,本文设置的这个范围是不超过goal=10-10,其他的网络属性均使用默认值。

网络通过不断更新自身的权值和闭值,使自身不断适应输入-输出之间的变化规律,直到网络的输出和实际值之间达到设定的误差为止。如果经训练后的神经网络模型能够稳健地预测各个测试样本点处的第二产业总产值增长率的值,并与实际值的误差很小,通过统计检验,我们就可以说训练后的网络模型已经“学习和掌握”了茶农P、农产品物流企业L、金融机构B、政府G数据之间高度复杂的非线性关系,将测试样本点的值代入训练后的网络中,得到输出结果(X),并将网络输出与标准化后的实际测量值(Y:,也叫理想输出)在MatLab7.0中作回归分析图,从图中可以看出训练后的网络具有非常好的泛化性能。

由121个神经元所构成隐层的BP网络,经过12000次的反复学习后,网络最终收敛,此时网络的结构,以及网络隐层与输入层之间,隐层与输出层之间的连接权值和闭值就构成了一个成功地学习了茶农P、农产品物流企业L、金融机构B、政府G之间高度非线性映射关系的BP网络模型。它并不是传统意义上的函数模型,而是一种智能的仿真模型。通过优化,最终将在茶农(LP3)、茶叶物流企业(HW),茶叶物流企业运营风险(RL2),金融机构费率水平(B2),政府环境(G4)上达到社会福利最大化。

5结论

基于BP神经网络的茶叶物流金融运作模式优化模型,将影响茶叶物流金融运作效果的主要因素进行整合,对参与各方可选择的途径进行B样条函数插值的训练样本构建,通过神经网络反映了合作模式优化方向,从而指明了茶叶物流金融运作模式优化路径。经实证表面:BP神经网络具有精度较高的智能学习能力,对测试样本的仿真效果理想。

参考文献

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苏宁易购物流配送的优化方案设计 第11篇

关键词：苏宁易购；配送；优化

中图分类号：F274文献标识码：A文章编号：1671-864X（2016）09-0277-02

一、苏宁易购简介

苏宁易购是苏宁云商集团旗下的新一代B2C网上综合购物平台，主营商品包括3C 电器、传统家电、日用百货、服饰鞋帽等种类。苏宁易购通过“实体店+线上”的模式，自成立起，仅3年就获得了中国家电网购市场超过20%的市场份额，目前在中国B2C市场的份额位居前三强。2011年，苏宁易购进一步强化实体店面与虚拟网络的同步发展步伐，网络市场份额迅速提升。目前，苏宁易购已经覆盖全国30多个省，拥有3000多个售后服务网点以及1000个配送点。2015年，苏宁易购的线上平台商品交易总规模达到502.75亿元，同比增长了94.93%。苏宁易购凭借苏宁仓储配送规模，不断完善物流配送，努力降低成本，维持低价优势，打造线上与线下零售结合的新型电商模式。

二、苏宁易购物流配送体系现状

（一）苏宁易购物流配送系统。

苏宁易购配送流程将营销、采购和物流统一在同一平台下，它与IBM公司合作开发了SAP 系统，采用此系统来统计分析顾客，然后产生最佳配送方案，继而快速准确地安排物流人员，统一进行配送，这样就解决了苏宁易购配送需求的扩散性。

由于网购商品种类繁多，规格各异，针对这一特点，苏宁易购在发展原物流基发展的基础上，努力满足订单增多、库存需求大的要求，积极建设第四代物流基地、第五代自动化仓库以及城市自营快递体系，以实现小件商品在远距离上的快速配送响应。现阶段，苏宁易购主打“百城半日达”服务，为了更好地实现这项便利服务，苏宁易购在全国各地投入资金建设自己的物流基地。近几年，苏宁几乎将募集的全部资金都投入了物流建设，比如购买土地、建立仓储、建设团队，不断优化管理手段和运营体系。截至今天，苏宁在北京、上海、成都、南京、武汉、广州、西安以及沈阳8个城市建立了全国物流枢纽，拥有49个区域物流中心，1700个O2O物流仓，实现195门店出货极速达（2小时以内），在55个城市，152个区县做到了“半日达”，部分区域还开通了“一日三送”的服务。苏宁易购为了满足自身对物流服务需求的增加，努力转型为成功的物流企业，苏宁在北京、上海、南京等地正逐渐展开二期自动化仓库项目，使物流基地的自动化物流系统实现全面升级。

（二）苏宁易购物流配送的模式。

苏宁的竞争对手淘宝选择了第三方物流模式，京东采用了自建物流模式，鉴于此，苏宁易购将物流配送体系分为了两部分，对于小件商品采用自己的仓库，对于较大的货物，苏宁易购则选择自己的实体门店进行配送。对于大家电的仓储方面，苏宁在全国设立了60个区域配送中心，真正做到大件电器从配送中心直接运送至顾客家门口。

1.采用自营配送模式。

自营配送模式是指电子商务企业根据自身的规模、企业战略、商品的配送量以及网点布局等多种因素，通过自己建设网络体系，在合适的地区建造配送中心，从事本企业物流配送业务，这种模式的核心是建设集物流商流信息流于一体的现代化物流中心。

1.配送中心模式。苏宁易购采用的是实体+网销的模式，网上的销售需要依靠线下的连锁经营来实现，由于苏宁易购面对着来自全国的客户，因此应选择最佳的物流配送模式。每个配送中心根据用户订单和预计销售来进行规模化的采购和保管，再根据订单中显示的商品及数量，在规定的时间内送达用户。

2.速递队伍。除了大型货车外，苏宁易购还有一支配送小分队也在逐渐壮大，这些分队每天满载商品，往返于城市街道之间，这是苏宁易购的毛细物流配送体系——速递队伍，它成立于2010年6月份，这些配送车辆统一设计、统一形象，并配备了GPS全球定位系统，使消费者购买的商品都能安全及时地送货上门。

2.第三方物流配送模式。

第三方物流配送模式是指当企业在配送方面没有足够的实力，或者采用自建物流成本过高时，选择将部分或全部配送业务交给专业的物流公司进行。由于在二三线城市，订单密度相对较低，自建物流中心的成本过高，利用率不够，因此在小型包裹的配送上选择与当地的快递公司合作，当货物到达二三线城市时，由合作的第三方完成配送任务。

（三）苏宁易购物流体系中存在的问题。

1.第三方物流发展滞后。

苏宁易购的物流系统的硬件设备尚不发达，服务网络的建设力度不够强，管理手段也不是很先进，致使苏宁易购的物流配送很难形成市场化，从而其物流配送的效率和准确程度大打折扣。主要表现缺乏专业化和标准化程度高的物流配送体系，对于国际物流企业的运作方式并没有深入了解，因此无法真正做到“第三方物流”。

2.物流基础设施落后。

苏宁易购虽然有发展物流的硬件条件，拥有自动化立体仓库，但是物流设施和物流信息管理手段急需改进。一方面物流配送的需求大，而另一方面交通运输设备落后，缺少高效专用的运输车辆，多以中型汽油车为主，效率低，能耗大，无法满足配送需求；配送终端网点过分依赖于门店，整体布局不完善，没有建立一个独立的配送终端站点，很多本应建立快递点去覆盖周围的地方因为区域范围没有苏宁的门店而没有建设快递点，依靠零配车辆专门从中心送出，影响到配送时效和配送成本，导致交付时间延长，成本增加.

3.物流中心选址存在问题。

在选择配送中心方面，苏宁易购科学方法通常只考虑仓库租金的高低，很少将配送成本、配送效率和服务质量考虑在内，缺少科学确定配送中心位置的方法。通常租金少的仓库就比较偏远，交通状况不佳，送货路途长，因此送货成本高，而对单车月均送货量小的承运方而言，为了保证车辆合理的收益，就会提高配送运价，从而配送的效率就大打折扣，商品送到顾客手中的时间进而延迟。

4.缺乏专业的物流技术和管理人才。

苏宁易购缺乏完善的物流人才培训体系，在配送人才的教育上比较落后，导致缺乏专业的物流人才，物流配送人员教育水平大都不高，服务意识不强，缺乏开拓市场的主动性。缺乏了解现代物流配送运作及管理，从而高效实施物流配送的复合型专业人才制约了苏宁易购物流配送的发展。

三、苏宁易购物流配送的优化方案

（一）配送信息系统优化。

电子商务的发展离不开物流信息系统，必须注重对各种物流信息技术的开发和应用，比如电子订货系统、二维码的应用、电子数据交换、企业资源开发和客户的及时应急系统等，从而能够在物流配送的每个作业系统之间，建立稳定的信息渠道，实现各作业系统之间的紧密配合以及有效的客户信息反馈，从而提高自身市场化程度；苏宁易购需要应用科学高效的物流配送管理软件，构建完善的物流管理信息系统；与业务往来多的客户建立友好关系，推动成立物流联盟，从而实现物流规模效应。

（二）物流基础设施优化。

努力使物流术语标准、物流设施设备标准以及传输标准符合国际要求，需要行业协会组织以及政府相关部门做好相关基础工作，同时为了合理规划城市物流配送中心，合理分布高速公路网络以及合理设计配送中心网络，政府不仅要承担主体建设者责任，也应当努力建设良好的外部环境，建设物流公共平台；针对自身的配送模式，苏宁易购应当建立合理的交通运输设施。在商品比较贵重，并且有较长的运输距离时，苏宁易购可以选择使用航空运输，从而减少中间环节的资源浪费；加强物流的标准化建设，使物流各个环节衔接顺畅。依据国家物流的标准要求，制定统一合理的物流运行标准，譬如在托盘使用上的统一要求等。

（三）物流配送中心优化。

苏宁易购应该科学选择物流配送中心地址，在选择配送中心时，应当考虑多方面因素。1.自然环境因素。包括地质条件、气象条件、水文条件、地形条件等。选择地势较高、较平坦的地点，避开风口的地方，以减少露天堆放货物的风化损害，还要避开地下土质较疏松、容易泛滥的河川等。2.经营环境因素。包括商品特性、物流费用、经营环境。在劳动力数量充足且素质较高的地方，可以考虑建立配送中心，另外选择时还应考虑商品特性的不同，当然也要把物流费用作为选址时必须重点考虑的因素之一。3.交通条件因素。配送中心必须选择交通运输条件良好的地方，最好靠近交通枢纽进行布局，以便能够快速及时的进行配送。4.公共设施状况。配送中心首先必须有充足的电、水、热、燃气资源，同时城市的道路、通信设施也要配备齐全，而且场区周围需要有处理污水和废弃物品的能力。

（四）配送人员队伍优化。

为了提高物流服务水平，苏宁易购必须将物流人才的培养作为战略的重要方面。一是要加强校企人才培养合作，加强学生对苏宁易购相关物流知识的学习，使学生在学校就接触苏宁易购各个方面的情况，培养一批懂仓储、配送等各个环节的综合人才。二是对物流岗位的现有员工也要加强培训，组织定期培训计划，使物流人员掌握最新的物流技术，从而提高配送效率，增加顾客满意度。

（五）探索新的物流配送方式。

1.以自营模式为主导的多元化配送。

由于苏宁易购销售的均为其他品牌的商品，并不是自己的品牌，所以可以说完全是在销售它的服务，如果完全摒弃自营物流，转而投向第三方物流配送，那样苏宁就将很难提升自身的服务水平。

由于苏宁的长远目标是云商时代即实现线上、线下的完美融合，因此对于苏宁云商时代的物流配送模式就应该根据目前企业的物流现状进行重新的调整与优化。而且自营配送模式能完全服务于本企业的经营战略，企业可以对其物流各个环节进行监控和管理，又有利于保证良好的服务水平，但与企业发展的步伐相滞后，另外忙闲不均会引起资源浪费。通过以上的分析得出，苏宁必须以现有的自营物流为主导，结合其他配送模式，采用多元化的配送模式才适合苏宁长远的发展。

2.配送到便利店顾客自提。

对于物流企业而言，快递员的流动性较大，成本比较高，发展自提可以节省许多资金。然而对于便利店而言，只有给市民带来的信息量越大，叠加服务越多，才可以不断稳定和增加客户组群。

现在苏宁的配送方式通常是分两种，一种是客户直接去苏宁门店选取适合自己的商品，然后在门店完成从选购到付款的整个购物流程，当场在店内提走所购买的商品。第二种是顾客选择从网上的苏宁易购商城在线购买自己所需要的商品，在线完成付款，最后等待苏宁工作人员安排上门配送，但由于从苏宁易购网上商城下单购物的人员多为上班族，这些人员的下班时间多不固定，如果遇上工作加班那样就不能赶上上门的快递配送人员，针对这种消费群体，我们就要制定出一套适合上班族人员的配送方式。由此我们可以联想到24小时营业的便利店，苏宁配送人员可以将顾客的商品包裹配送到与其业务合作的辖区便利店，在便利店寄存，那样对于下班较晚的上班族无论何时下班都可以前往24小时便利店提取自己的包裹。

3.校园代理门店配送

当代大学生是网购能力非常强大的一个群体，可以通过拓宽高校群体的消费市场，把苏宁易购的区域代理分化。例如在各大校园里招聘代理，将适度权利下放给代理，这样一来便可以减轻基层物流配送的压力，节省一大部分开支，同时还可以提高校园物流的配送率，进一步赢得大学生们的青睐。

校园代理点的建设可以使商家的配送更加集体化，商家根据用户下单将各高校的订单包裹集中收拢到一起，然后，商家可以根据不同地域进行集中配送，这样可以极大的增加快递送货速度，采用大型运输工具的方式也降低了送货成本，同时，满足了客户对配送时间方面的要求。

4.智能收件箱寄存

在超市遍布各处的今天，我们也可以借助超市的临时储物柜模式来寄存我们的快递，买家在购物时选择距离自己最近的智能收件箱点，此区域的快递员可以将所有客户的包裹按照序号，分别放置到不同的智能收件箱中，然后将收件人的身份信息输入到密码锁中，当客户来到智能收件箱时，通过使用自己的身份证，密码机器自动识别身份，然后将智能收件箱打开，取走自己的包裹，接着智能收件箱会自动将个人信息清除，在下一个快递送来后可以重新输入新的用户的信息。这样客户既不用担心自己的信息被泄露，保证货物签收的安全性，同时能够解决地域问题对工作人员配送的限制，这样配送工作人员就可以利用更短的时间，安排投递尽可能多的包裹放置到智能收件箱中，同时全程采用的无纸化相对节约资源。

四、结论

如今，购物方式逐渐改变，网络购物的方式迅速兴起，苏宁易购若能更好地建立配送中心，改善自营配送模式及第三方物流配送模式，积极开拓新的配送方式，在高速、高效、低成本之中权衡达到最优方案，将在日益增多的网购平台中占据更大份额。同时，研究苏宁易购的物流配送模式对电商企业在更深层次和更广范围内、实现突破性的发展也具有重要意义。

参考文献：

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[2]任丽丽，苏宁易购的物流配送模式探究，价值工程，2012年16期

[3]李军亮，浅析现代物流配送存在的问题及发展对策，中国市场，2011年49期

物流配送网络优化 第12篇

近年来, 逆向物流业务呈现快速增长的态势, 越来越多的企业意识到逆向物流己成为市场竞争的一个有力武器。通用汽车、IBM、惠普等知名企业纷纷制定了逆向物流战略, 将其作为强化竞争优势、提高供应链整体绩效的重要手段。随着公众环保意识的增强、环保法规约束力度的加大以及逆向物流经济价值的逐步显现, 逆向物流将在企业经营战略中发挥越来越重要的作用[1]。

逆向物流网络的构建是逆向物流系统运作的基础, 其设计是否合理, 从根本上决定了逆向物流系统运作的效率与效益, 因此, 逆向物流网络设计的研究备受关注。从现有研究成果来看, 大多数文献都是基于单产品、单周期以及静态的观点来建立模型[2,3], 理论参考滞后于逆向物流网络发展的实际需要。一个企业不可能只生产一种产品, 企业设计的逆向物流网络应考虑同时回收多种废旧品, 对于第三方逆向物流服务提供商尤是如此。另外, 逆向物流网络系统所处的外部环境 (即系统输入的相关参数, 如废旧品回收量、运输费用等) 并不是静止不变的, 其内部结构 (即网络节点的数量、位置) 也会随时间而变化, 逆向物流网络设计应该基于多个周期, 并充分考虑其外部环境和内部结构在各周期的动态变化。因此, 多产品、多周期、动态性的逆向物流网络规划设计值得深入研究[4]。岳辉、高阳等[5,6]建立了回收多种废旧品的单周期的逆向物流网络模型, 模型考虑了不同废旧品在回收量、运输费用等方面的差异。狄卫民、胡培等[7]考虑到物流系统不同时间段设计参数的差异, 建立了物流网络优化设计的多周期、有能力限制的混合整数非线性规划模型。伍星华、王旭等[8]考虑到闭环物流系统中不同周期内各消费区域的产品需求数量、回收产品质量的不确定性, 建立了多周期的混合整数规划模型, 模型求解后不仅能确定物流中心的数量、位置以及网络节点间的物流量, 还能确定物流中心的设施规模。文献[7-8]虽是基于多个周期, 但是都只考虑了单产品。钟学燕、岳辉[9]以废旧包装为回收对象, 基于多个运营周期和多种产品, 考虑各种包装在运输、处理费用的不同以及各周期之间的仓储问题, 建立了多产品多周期的再利用逆向物流网络。文献[7-9]建立的逆向物流网络模型都是基于多个周期的, 并考虑了环境的动态变化, 但都没有考虑物流中心的动态选址, 忽视了逆向物流网络内部结构的动态性。狄卫民[10]考虑资金时间价值建立了多周期的动态选址模型, 但仅假设回收一种产品。

因此, 本文拟在现有研究的基础上, 基于多个周期和回收多种废旧品, 允许物流中心在各周期进行动态选址, 构建包括回收点、回收中心和再制造中心的多层逆向物流网络优化模型, 并用算例验证模型的有效性。

1 模型构建

本文拟建立一个独立的再制造逆向物流网络, 包括再制造中心、回收中心、回收点、废弃处理点等设施, 对废弃产品采用再制造和废弃处理两种方式。废旧品由回收点负责回收, 并运往回收中心, 进行拆解、检测和分类, 对于有可再制造价值的废旧品运往再制造中心, 其余的运往废弃处理点, 经再制造中心处理后的再制造品运往客户企业, 产生的废弃物运往废弃处理点。其主要流程如图一所示。

1.1 建模假设

(1) 回收点和客户企业的位置已知确定;废弃处理点由政府部门建立, 故不考虑建设费用, 位置已知确定;回收中心和再制造中心的备选地址已知, 从中选择合适的地点建设回收中心和再制造中心。

(2) 逆向物流网络的构建和运营都基于多个周期, 允许物流中心 (回收中心/再制造中心) 在各周期的动态选址, 系统输入的相关参数 (如废旧品回收量、运输费用等) 随所处周期的不同而动态变化。

(3) 网络将同时回收多种废旧品, 各种废旧品在回收量、废弃率、运输费用等方面均有所区别, 并按废旧品类别单独考虑处理能力。

(4) 废旧品回收量、废弃率、单位运输价格、物流中心的修建费用、设施的维护费用等都是确定已知的实数;废旧品在各环节的处理费用会影响到逆向物流运作管理的总成本, 但与物流中心的数量、位置以及物流量无关, 不影响到逆向物流网络的规划设计, 故不考虑废旧品的处理费用。

1.2 符号说明

1.2.1 下标

i∈{1, 2, 3, …, I}为各回收点;i∈{1, 2, 3, …, J}为各备选回收中心;k∈{1, 2, 3, …, K}为各备选再制造中心;h∈{1, 2, 3, …, H}为客户企业;p∈{1, 2, 3, …, P}为废旧产品种类;t∈{1, 2, 3, …, T}为物流网络的周期。

1.2.2 决策变量

xcrijpt为第t周期回收点i运往回收中心j的第p种废旧品的数量;xrmjkpt为第t周期回收中心j运往再制造中心k的第p种废旧品的数量;xmekhpt为第t周期再制造中心k运往客户企业h的第p种再制造品的数量;Yrjt为0-1变量, 第t周期在备选点j建立回收中心时等于1, 否则等于0;Ymkt为0-1变量, 第t周期在备选点k建立再制造中心时等于1, 否则等于0。

1.2.3 参数

qipt为第t周期在回收点i的第p种废旧品回收量;arpt为第t周期第p种废旧品在回收中心的废弃率;ampt为第t周期第p种废旧品在再制造中心的废弃率;Cpt为第t周期第p种废旧品的单位运输费用;lijcr、ljkrm、lkhme分别为回收点i与回收中心j、回收中心j与再制造中心k、制造中心k与客户企业h之间的距离;ljrd、lkmd分别为回收中心j、再制造中心k与废弃处理点之间的距离;f rjt为第t周期在备选地j建立回收中心的固定费用;f mkt为第t周期在备选地k建立再制造中心的固定费用;Wr为回收中心的物流设施每使用一个周期的维护费用;Wm为再制造中心的物流设施每使用一个周期的维护费用;Vr为回收中心的物流设施关闭时的剩余价值;Vm为再制造中心的物流设施关闭时的剩余价值;Dpr为一个周期内回收中心对第p种废旧产品的最大处理能力;Dpm为一个周期内再制造中心对第p种废旧产品的最大处理能力。

1.3 模型建立

在上述假设的基础上, 建立再制造逆向物流网络的多产品多周期优化设计模型如下:

其中, 式 (1) 表示回收中心和再制造中心的固定设施费用, 若某一地点第t周期被选中, t+1周期也被选中, 则不必重建设施, 只需对原有实施投入设备维护费;若某一地点第t周期被选中, t+1周期未被选中, 则考虑设施的剩余价值;式 (2) 表示各种废旧产品在各物流设施之间的运输费用;式 (3) 表示固定设施费用、运输费用之和, 即目标函数;式 (4) 、 (5) 、 (6) 分别表示回收点、回收中心、再制造中心的流量平衡;式 (7) 、式 (8) 分别表示回收中心和再制造中心对各种废旧产品的最大处理能力限制;式 (9) 、式 (10) 分别表示变量的非零约束和0-1约束。

以上模型是一个混合整数非线性规划模型, 可以使用Lingo软件包对其进行求解。

2 算例

假设有8个回收点, 6个备选回收中心, 4个备选再制造中心, 2家客户企业, 3种废旧产品, 4个运营周期。回收中心的物流设施每使用一个周期的维护费用为30万元;再制造中心的物流设施每使用一个周期的维护费用为45万元;回收中心的物流设施关闭时的剩余价值为100万元;再制造中心的物流设施关闭时的剩余价值为200万元;一个周期内回收中心对第1种、第2种、第3种废旧产品的最大处理能力分别为40000件、45000件、40000件;一个周期内再制造中心对第1种、第2种、第3种废旧产品的最大处理能力分别为55000件、48000件、52000件;其他相关数据如表一至表六所示。

将以上数据代入目标函数及各约束中, 利用Lingo11.0软件包对模型求解, 求得最优解min Z=57908500元。决策变量中0-1变量Yrjt和Ymkt的取值见表六。

根据运算结果可知, 第1周期需要3个回收中心, 分别建立在回收中心备选点2、3、6;需要2个再制造中心, 分别建立在再制造中心备选地1和备选地3。第2周期需要3个回收中心, 回收中心备选地2和6的设施继续使用, 关闭备选地5的设施, 在备选地3新建一个回收中心;需要2个再制造中心, 再制造中心备选地1的设施继续使用, 关闭备选地3的设施, 在备选地4新建一个再制造中心。第3周期需要4个回收中心, 回收中心备选地2、3和6的实施继续使用, 在回收中心备选地1新建一个回收中心;需要3个再制造中心, 再制造中心备选地1和4的实施继续使用, 在再制造中心备选地4新建一个再制造中心。第4周期与第3周期建立的回收中心和再制造中心在数量和选址上都一样, 继续使用第3周期建立的设施。由于篇幅限制, 各周期各种设施之间的物流量分配不再列出。

3结束语

本文基于多个周期和回收多种废旧品, 允许物流中心在各周期间的动态选址, 建立了再制造逆向物流网络的混合整数规划模型。模型充分考虑了废旧品回收量、运输费用等参数在不同时间段的差异, 考虑了不同废旧品种类之间其回收量、废弃率等相关参数的差异。通过算例, 运用Lingo11.0软件对模型求解, 确定了物流中心在不同周期的数量、位置以及网络节点间的物流量, 验证了模型的有效性。

摘要：本文基于多个周期和回收多种废旧品, 允许物流中心在各周期间的动态选址, 建立了再制造逆向物流网络的混合整数规划模型。模型以总成本最小为目标, 考虑了废旧品回收量、运输费用等参数在不同时间段的差异, 考虑了不同废旧品种类之间回收量、废弃率等相关参数的差异。通过模型求解, 可以确定物流中心在各周期的数量、位置以及网络节点间的物流量。最后, 用算例验证了模型的有效性。

关键词：逆向物流网络,多周期,动态优化设计

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