品骏快递苏州地区配送路径优化研究

摘要: 近年,物流的发展推动了社会经济的巨大进步。但持续增长的物流需求和不规范的物流系统导致运输成本的日益增加。配送是物流运输系统中极为重要的部分,合理的配送模式对于提高车辆的载重率,降低运输成本有着重大的意义。而路径优化则是配送的关键。因

  摘要:近年,物流的发展推动了社会经济的巨大进步。但持续增长的物流需求和不规范的物流系统导致运输成本的日益增加。配送是物流运输系统中极为重要的部分,合理的配送模式对于提高车辆的载重率,降低运输成本有着重大的意义。而路径优化则是配送的关键。因此,以降低物流成本、提高配送效率为目的,最大限度地利用车辆的使用空间,合理制定配送路线来进行路径优化。
  本篇以苏州地区品骏快递为研究背景,对目前配送中心配送现状及存在的问题加以分析,选择节约里程法科学模型,对配送路线以及车辆调度等问题进行综合分析研究;以提高配送整体的一个作业效率,提高车辆的装载率为目标并提出最终的优化方案,从而降低物流运输成本,增加企业的整体效益。
  关键词:品骏快递;节约里程法;运输;路径优化

  一、绪论

  (一)研究背景、目的与意义

  1.研究背景
  目前,物流作为第三方产业,在国民经济发展中占了越来越大的比重,越来越受到人们的关注。在近几年的发展中,物流不仅满足了现代商业发展的要求,而且推动了社会经济地进步。在物流系统中,运输是物流的重要环节。然而随着物流企业的快速发展,持续增加的物流需求、不完善的物流配送系统也导致运输费用相对占物流总成本的50%以上。对于物流企业,配送路径的优化问题,则是物流系统优化的关键。因此,如何更好地安排运输车辆的配送问题,降低物流中的运输成本,则成为目前物流企业首要解决的问题。
  2.研究目的与意义
  本篇以品骏快递为例,主要研究其在苏州地区的配送线路的优化。品骏快递近年来秉承着“快速、创新”理念,坚持快速、高效的配送模式,但随着物流网点的大面积覆盖,物流配送区域的大面积增加,在配送中车辆运输成本也日益增加。因此,为了达到提高车辆的载重率,提高物流项目利润的目的,在配送中需要合理安排运输路线。对于品骏快递苏州地区来说,运用节约里程法来进行路径优化,从而对提高其客户满意度、提升其服务质量和降低其物流运营成本具有重要的意义。

  (二)国内外研究综述

  1.国外研究现状
  在2012年,ChangTS&YenHM在城市快递的配送路径问题中,建立了带有时间窗的非线性规划模型,使得配送总距离与非平衡负载率达到最小;同一时期,KunkelM&SchwindM就快递配送中可能发生的包裹交接问题,研究了快递整数规划模型的可行性;2014年,ChoyKL发现订单的产生与取消会影响城市快递的配送,随着时间的改变,配送线路及计划也在不断变化,从不确定因素对路径问题的影响中研究了路径配送的动态规划问题。
  2.国内研究现状
  在我国,关于车辆路径优化问题虽然较外国相对落后,但近几年在专家学者们的研究下,成果显著。2015年,艾小玲发表的《基于节约里程法的南通市烟草物流中心配送优化研究》发现,运用节约里程法,可以降低物流运营成本,提高配送效率;2016年,陈华于《基于节约里程法的物流配送路线选择》文中讨论了节约里程法在运输企业中的优缺点,及如何进一步地优化运输线路;同年,《基于节约里程法的耐克中国物流中心配送路线优化研究》的作者陶颖研究并分析了通过创新利用节约里程法进行物流配送中心自营配送。同时在2016年王咪、杨孔雨在《物流技术》发表的《基于2-Opt免疫遗传算法的冷链配送路径优化问题研究》基于遗传算法研究对于生鲜等产品的配送成本的影响;而何小虎在《基于改进蚁群算法在粮食物流配送路径优化的应用研究》文中,研究了蚁群算法在粮食配送中的路径优化。
  3.国内外研究评述
  车辆路径优化问题的研究自1959年以来,国外的专家持续进行研究并已系统提出其相关理论及相关算法,发展已相当成熟;我国虽起步较晚,但国内的专家以国外先进的理论依据为基础,以我国物流运输企业为实例,以不断优化企业配送线路、降低企业运输成本为目标,不断研究,不断探讨,成果日益显著。

  二、品骏快递苏州地区配送现状及存在问题

  (一)品骏快递公司简介

  品骏控股有限公司,成立于2013年12月9日,主营业务包括快递、干线运输、落地配服务、航空运输、仓储管理等业务。公司目前配送范围已覆盖中国大陆31个省级行政区,包括新疆、西藏、内蒙古等偏远地区,并大力拓展法国、美国等地区的跨国配送业务。品骏现已建立华东、华南、西南、华中和华北五大配送仓储中心,总面积超220平米,有自建直营网点2600多个,员工20000余名,年投送包裹量达2.8亿。作为上市公司唯品会的自建物流,依靠唯品会强有力的品牌依托,除已经包揽唯品会85%以上的物流配送业务,同时阶段性的拓展社会化业务,并着力于打造集干线、仓储、航空一体化的运输配送体系,预计2017年下半年达到公司业务的40%。自2013至今,品骏公司一直以“简单、快速、创新、协作”为核心价值观,与时俱进,追求品质、真诚服务每一位会员,励志成为全球最信赖、可靠的快递公司。

  (二)品骏快递苏州地区的配送现状

  1.品骏快递苏州地区配送网点分布
  经过短短4年的发展,品骏在苏州市区以及县乡区已建立60个直营站点。现根据各站点每日快递件投放量,选出15个具有代表性的站点、一个配送中心,下文图表为苏州品骏主要站点的分布情况。具体见表1:
品骏快递苏州地区配送路径优化研究
  2.配送中心与各网点的之间的距离
  通过高德地图软件和谷歌查询,可以查询出苏州品骏配送中心距离各个站点以及各个站点间的距离,编制成品骏苏州地区的站点距离表。如表2:
品骏快递苏州地区配送路径优化研究
  3.品骏苏州地区各站点投放量及配送路线分析
  1、各站点日投放量。由于品骏快递苏州地区站点每天投放量不稳定,所以本文选取的是15个站点去年的日投放量,如表3
品骏快递苏州地区配送路径优化研究
  品骏快递苏州地区15个站点目前配置的车辆为:2辆4t、4辆5t,共需要6个司机。
  2、配送路线分析。根据各站点每天的投放量,得出品骏快递苏州地区现共有6条配送线路,具体下表4:
品骏快递苏州地区配送路径优化研究
  (1)第一条路线:0-I-J-O,总运输里程为148km,总载量2.8t,装载率70%;
  (2)第二条路线:O-G-L-O,总运输里程为154km,总载量2.9t,装载率72%;
  (3)第三条路线:0-N-K-O,总运输里程为91km,总载量2.9t,装载率58%;
  (4)第四条路线:O-B-F-E-O,总运输里程为92km,总载量3.8t,装载率76%;
  (5)第五条路线:O-C-M-H-0,总运输里程为2O8km,总载量3.8t,装载率76%;
  (6)第六条路线:O-A-D-0,总运输里程为25km,总载量3.3t,装载率66%。
  品骏快递苏州地区目前物流配送路径如下图1所示:
品骏快递苏州地区配送路径优化研究
  4.品骏快递苏州地区配送存在的问题
  (1)装载率低。通过市场调查与数据搜集、分析,在配送过程中,车辆从配送中心装箱,并将快递件分给几个站点之后返回配送中心,其中车载率是现阶段急需改善的一个问题。根据每日配送中心、站点的数据统计,6条配送线路中,车辆的平均装载率只有70%,最低的车辆装载率仅为58%,充分说明了在配送过程中,配送中心车辆的装载空间并未达到最大空间使用率,车辆配送路线及站点分配安排也不合理,仍然需要进一步的改善。
  (2)配送路线不合理。品骏快递在苏州地区是以地理区域划分来安排配送线路,而一个配送中心需要将每日的快递分配给14个站点,6条配送路线,共需要6辆车。在实际配送中,对于偏远的站点并未单独分配车辆派送,派送距离较远,时间较长,运输费用较高;而相互的两条配送路线存在着交叉的情况,导致了车辆绕路、走重复路的现象;并且由于交通路况拥堵、道路施工等限制,站点之间的货物运输距离并非最短距离,进而增加了配送里程与物流运输成本。
  因此,通过节约里程法对品骏快递苏州地区配送进行路径优化,以提高车辆装载率,缩短运输总距离,降低运输成本为目的,提出品骏快递苏州地区的配送车辆的最优的路径优化方案。

  三、基于节约里程法的品骏快递苏州地区的路径优化

  (一)节约里程法的基本思想

  节约里程法,是通过将两个路线回路合并为一个闭回路,解决在配送过程中车辆数量不一致、使配送路径优化最优的一个VRP问题的算法,使合并后的总行驶距离减少最大,且不超过车辆的总载重量。
  具体如下:
品骏快递苏州地区配送路径优化研究
  假设O点是配送中心,A、B是两个站点。已知O到站点A的距离为c,O到站点B的距离为b,A到B的距离为a,并已知以下两种配送方法:
  方法一:从O分别向站点A、站点B进行配送,总的距离是2b+2c,如图3
  方法二:从O出发,对站点A、站点B进行配送并返回至O,总的距离是:c+a+b,如图4
 品骏快递苏州地区配送路径优化研究
  利用三角形几何性质,两边和大于第三边,所以选择方法二,节约得里程为a+b-c。

  (二)节约里程法的约束条件

  节约里程法是考虑配送中心对某一地区内所有站点的配送量,通过计算配送中心到站点的距离,站点之间的最短距离来得出并进行配送的优化。其约束条件如下:
  1.站点每日均投放量与站点位置;
  2.在每条运输路线上,各个站点投放量之和不得超过车辆配送量;

  (三)节约里程法的步骤

  具体步骤如下:
  1.计算各站点之间的最短距离;
  2.算出节约里程。
  3.编制节约里程排序表。
  4.合并新的路线回路。
  5.对比分析优化方案,最终得出一套最优的方案。

  (四)节约里程法在品骏快递苏州地区配送线路优化的应用

  1.节约里程法对于品骏快递苏州地区配送路线的优化
  第一步:得出各站点之间的最短距离。
  第二步:算出各站点之间的节约里程数。里程数若为负,则用0来代替。以苏州常熟站点和苏州昆山站点为例,节约里程为4+39-13=30km,依次计算出各个站点的节约里程。如表5所示:
 品骏快递苏州地区配送路径优化研究
  第三步:按照表5,将得出的品骏快递苏州地区各站点的节约里程数,依次排序,从大到小,见表6:
品骏快递苏州地区配送路径优化研究
  第四步:依据表6编制出以下配送路线。操作如下:
  首先,通过表6选出节约里程数最大的路线C-G,接着选出稍次的G-L,由于苏州唯亭站(C)日投放量1.4t,苏州吴中站(G)的日投放量1.3t,苏州太仓站(L)的日投放量1.6t,所以1.4t+1.3t+1.6t=4.3t,因为品骏快递苏州地区配送车辆只有4t和5t的,基于车辆载重的限制,同时依据表3,无法再增加一个站点,所以这条线路就可以先确定。即得出一条O-C-G-L的闭合回路。节约里程数为88+84=172km。接着,在节约里程排序表里,按照站点间里程大小,对其他站点分别进行路径选择和优化,并确定以下几条优化的配送路线,具体如下:
  (1)第一条线路:物流中心O-苏州唯亭站C-苏州吴中站G-苏州太仓站L-物流中心O,载运量为1.4t+1.3t+1.6t=4.3t,总路程为53+32+35+52=172km。
  (2)第二条线路:物流中心O-苏州吴江站F-苏州相城站H-苏州花桥站K-物流中心O,载运量为1.5t+1.3t+1.4t=4.2t,总路程为14+43+20+31=108km。
  (3)第三条线路:物流中心O-苏州昆山站B-苏州常熟站A-苏州姑苏站D-物流中心O,载运量为1.1t+1.6t+1.7t=4.4t,总路程为39+13+5+16=73km。
  (4)第四条线路:物流中心O-苏州港区站J-苏州张家港站I-苏州湖东站N-物流中心O,载运量为1.2t+1.6t+1.5t=4.3t,总路程为59+48+60+36=203km。
  (5)第五条线路:物流中心O-苏州园区站E-苏州古里站M-物流中心O,载运量为1.2t+1.1t=2.3t,总路程为12+49+43=104km。
  如表7所示:
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  2.优化结果分析
  在之前的配送中,品骏快递苏州地区物流中心需要6名司机,2辆4t的车和4辆5t的车,配送总里程为718km,利用节约里程法,优化之后,总里程为172+108+73+203+104=660km。对路径优化前后对比分析,配送总里程缩短了58km,减少了8%;同时车辆装载率提高了14%,并且优化后的路径只需5辆车和5个司机,极大地降低了物流运输中的成本。如下表8所示:
品骏快递苏州地区配送路径优化研究
  通过前后表格分析,可以发现节约里程法在品骏快递苏州地区的应用,能够明显地缩短配送总里程,提高配送车辆的空间利用率,并且降低了人力和物资的物流成本。但是,在对本文品骏快递苏州地区的配送路线进行优化时,发现运用节约里程法,对于路径优化存在着一些不可避免的局限性的限制因素,主要是以下方面:
  (1)在本篇中,品骏快递苏州地区各站点的日均投放量是相对固定的,但实际上,各站点每日投放量依据每日实际销售量是不可能保持一定数量的。所以当某一个站点的当天投放量有所变动时,对应的那条配送线路也会出现车辆利用空间不足,或是当天总的快递投放量大于车辆的载运量。
  (2)在配送中,不同的货物重量和外形特征也不同,包装的种类与体积也不同,而文中仅仅考虑了货物重量的问题,配送货物的种类与体积问题并没有考虑。
  (3)本文着重于对配送距离的优化,实际配送中道路施工、车流量、车辆到达时间等因素对配送过程也有着不可忽视的影响。
  (4)除完成每日派送任务量,对于配送中心应急物资配送没有考虑。
  因此,在对品骏快递苏州地区配送路径优化时,应综合考虑,如配送车辆配送时间、配送货物种类特征、城镇路段交通状况等其他限制因素。那么,参照上述情况,本篇应考虑,并增加几点作出改变:
  (1)对不同种类、不同包装的货物,应调配车辆分别配送,以保证商品货物质量,以防造成货物损坏。
  (2)发生不可避免的交通事故或是在上下班高峰期,需要临时增调配送车辆;或选择另一条可行配送线路以保证及时配送并分配给站点。

  四、结论与展望

  (一)结论

  本文通过对品骏快递苏州地区配送路径的优化研究,并选取15个代表性的苏州市区及周边城镇的站点,在日投放量和车辆这两个限制条件下,利用节约里程法对车辆配送路径进行优化,使得配送总距离和物流成本均有所降低,不仅提高了配送车辆的装载率,而且提高了公司收入和增加了客户的满意度。

  (二)展望

  本篇论文研究只是考虑到在物流配送路径优化中,通过节约里程法来减少配送里程数和降低总的物流成本,同时还有交通路段情况、货物特征、种类、车辆派送时间等不确定的因素并未在研究中考虑到。节约里程法计算出的也并非最优解,同时也应该综合运用蚁群算法、遗传算法求解路径优化,,今后需对这几个方面进一步地研究。
  参考文献:
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