“最后一公里”新型配送模式分析——以安徽理工大學近鄰寶智能提取柜為例

孫 輝，王向前，李慧宗，何葉榮

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“最后一公里”新型配送模式分析——以安徽理工大學近鄰寶智能提取柜為例

孫 輝，王向前，李慧宗，何葉榮

(安徽理工大學經(jīng)濟與管理學院，安徽淮南 232001)

傳統(tǒng)的快遞終端配送模式中“最后一公里”逐步成了制約快遞行業(yè)高效發(fā)展的瓶頸，在此情形下智能快遞提取柜孕育而生。智能快遞提取柜在互聯(lián)網(wǎng)與信息技術的雙重融合下，通過自助服務把以往“等快遞”轉向了“取快遞”的發(fā)展模式。通過問卷調(diào)查的方式利用SPSS中的回歸分析，對智能快遞柜在取件節(jié)約時間方面做了一般線性回歸分析。之后利用信息熵模型計算顧客對寄件相關指標的關注權重并提出解決案。

最后一公里；自助服務模式；智能快遞柜；回歸分析；信息熵

在剛剛過去的2016年雙十一購物狂歡節(jié)中，僅雙十一當天全網(wǎng)總銷售額高達1770.4億，郵寄包裹突破10.7億個創(chuàng)下歷史新高[1]。然而在巨大的網(wǎng)絡購物經(jīng)濟面前，傳統(tǒng)快遞終端配送模式卻面臨著配送脫節(jié)、包裹積壓甚至爆倉等一系列棘手問題[2]。傳統(tǒng)的電子商務配送模式中“最后一公里”階段是直接需要面對客戶的最后環(huán)節(jié)，也是決定最后配送成功的關鍵一步[3]。據(jù)相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，傳統(tǒng)的商業(yè)配送中“最后一公里”配送成本約占整個運輸成本的30%，最終的終端配送效率則有80%取決于該環(huán)節(jié)[4]、[5]。目前國內(nèi)的相關文獻也從低碳配送視角、電子商務下的配送研究、基于客戶視角下的模式研究以及在人道救援運輸時的配送問題探討等方面，來對傳統(tǒng)的配送終端“最后一公里”進行分析，進而分析如何更好地改善傳統(tǒng)配送終端所存在的配送問題[6]、[7]。毋庸置疑“最后一公里”配送問題已經(jīng)成為制約快遞行業(yè)健康發(fā)展的重要瓶頸之一，改善快遞終端配送模式勢在必行也迫在眉睫[8]。

一、國內(nèi)外智能快遞柜的發(fā)展狀況

(一)國外智能快遞柜的發(fā)展

西方發(fā)達國家對于配送終端的“最后一公里”問題的研究在2001年就開始進行了。具有代表性的是亞馬遜推出的智能快遞柜“Amazon-locker”和德國DHL公司的“Packstation”業(yè)務。實現(xiàn)了全天24小時自助包裹取件的模式。例如在亞馬遜的“Amazon-locker”服務，當消費者在身邊的便利店進行購物時，會收到亞馬遜的一份包含PIN碼的電子郵件，在到達指定提取位置后輸入PIN碼進行取件。而德國的DHL公司的“Packstation”業(yè)務只需用戶注冊自己的賬戶后便可得到一張Goldcard卡和PIN碼，用戶便可以在收到電子郵件或者短信后進行取件操作。隨后在Kamarainen和Punakivid等人的研究下發(fā)現(xiàn)“集中交付點”(Collection and Delivery Point,CDP)模式下無人值守式CDP比有人值守式CDP最高可以降低三份之一的配送成本[9]。Hanu Yrjl 等人對“無人交付接收盒”在成本效益、投資產(chǎn)出、配送時間等進行模擬分析，也證實了Kamarainen和Punakivid等人之前的研究結論，這為智能快遞提取柜的發(fā)展奠定了一定的市場經(jīng)濟基礎。

(二)國內(nèi)智能快遞柜的發(fā)展

針對國內(nèi)電商企業(yè)的迅猛發(fā)展以及快遞行業(yè)在“最后一公里”終端配送的瓶頸現(xiàn)象，對的智能快遞柜研究也逐漸發(fā)展起來。比較有代表性有施路和康善招研究的網(wǎng)點配送模式以及彭香玲和梁新強對智能快遞柜在工作原理和技術改進等方面的優(yōu)化設計介紹。目前國內(nèi)的智能快遞柜大致可以分為三種類型[10]：第一種為電商企業(yè)的自建自用模式，如2012年京東商城在北京地鐵站里開通了自助快遞業(yè)務開啟了國內(nèi)智能快遞柜運用的先河。第二種為快遞企業(yè)自建如順豐速運、速遞易等。第三種為第三方公用平臺，如北京中科富創(chuàng)公司旗下的近鄰寶智能快遞業(yè)務。目前國內(nèi)的智能快遞柜的覆蓋范圍還只是集中在高檔住宅區(qū)、CBD商業(yè)區(qū)、高檔寫字樓和部分合作高校，說明智能提取柜的使用還未真正在國內(nèi)推廣。

二、安徽理工大學近鄰寶使用現(xiàn)狀調(diào)查研究

在傳統(tǒng)模式下高校快遞的配送通常分為兩種類型，即固定配送點和流動配送點如圖1所示。

在傳統(tǒng)的高?？爝f配送模式，配送終端的固定點和顧客能否第一時間取件是制約快遞行業(yè)高效與經(jīng)濟運行的關鍵因素。而近鄰寶智能快遞提取柜可以實現(xiàn)24小時不間斷等待，可以解決上述傳統(tǒng)配送終端所存在的問題。

(一)近鄰寶智能提取柜在現(xiàn)有功能下的調(diào)查數(shù)據(jù)研究

在對智能快遞提取柜的使用研究發(fā)現(xiàn)，相對于傳統(tǒng)的排隊報號模式浪費了大量時間，基于調(diào)查發(fā)現(xiàn)近鄰寶可以節(jié)約取件1—5分鐘的認同比例高達86.40%。

圖1 傳統(tǒng)模式下高校快遞末端配送模式

圖2 傳統(tǒng)取件模式與近鄰寶取件模式

圖2可以看出相對于智能取件的便捷性，傳統(tǒng)的叫號排隊取件的時間很大程度上浪費在了排隊等待以及配送人員識別信息效率上。而智能快遞很好的解決了這一瓶頸，顧客可以在不接觸配送人員的情況下直接驗證信息。如果假設233位受訪者在雙十一每人購買一件物品來計算則根據(jù)上述統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以得出近鄰寶相比傳統(tǒng)取件僅一天就可以節(jié)約3.88至19.42個小時的配送時間，這對于時間日益成為稀缺資源的傳統(tǒng)配送終端來說具有十分重要的現(xiàn)實意義。在收集的樣本數(shù)據(jù)中對于之前是否使用過近鄰寶智能柜與取件節(jié)約時間上是否存在明顯差異作了分析。在進行方差齊性的檢驗時得到F=0.036，sig.=0.849>0.05故可以認為方差齊性，而t=-0.122情況下sig.=0.903>0.05，即假設使用過近鄰寶智能柜更能節(jié)約取件時間是不成立的，可以認為智能柜具有良好的使用性。

(二)近鄰寶智能柜在取件方式上打破了傳統(tǒng)模式單一的束縛

智能取件方式中，手動界面取件作為智能快遞提取柜本身就具有的取件功能，而通過關注近鄰寶微信公眾號進行取件，更能體現(xiàn)出智能快遞柜科技與信息技術方面的創(chuàng)新，圖3展示了微信公眾號取件的流程圖。從圖3中可以看出，用戶只需進入近鄰寶微信公眾號取件即可，而中間的取件服務和菜單選擇等繁瑣的輔助功能可以通過近鄰寶的信息系統(tǒng)自動解決。之后在調(diào)查問卷中將取件方式與取件節(jié)約時間和進行交叉表分析，檢驗兩者之間是否獨立?？ǚ綑z驗結果各項雙側顯著性水平都小于0.05，故可以說明近鄰寶的取件方式與取件的節(jié)約時間方面不是相互獨立的。

(三)近鄰寶智能提取柜貨柜取件節(jié)約時間的模型分析

在傳統(tǒng)的條件下配送人員對于快遞的分類大多是粗放式，當遇到配送終端貨物積壓時更是降低了配送效率，所以進行快遞包裹以及箱柜的合理化分類很有必要[11]。在隨機的調(diào)查問卷中進行有關智能提取柜定位和分類評分，并結合近鄰寶使用情況以及取件方式評分建立近鄰寶取件節(jié)約時間模型。

圖3 基于微信公眾號平臺近鄰寶取件流程圖

表1與表2分別給出了模型匯總表和線性回歸的相關系數(shù)表，得出近鄰寶取件的節(jié)約時間模型：

Y=-5.895+0.024X1+0.485X2+0.062X3+0.629X4

其中Y為節(jié)約取件時間，X1為使用情況，X2為貨柜定位評分，X3為貨柜分類評分，X4為取件方式評分。用來解釋線性回歸關系密切程度的復相關系數(shù)R為0.89說明線性相關程度較高，而判斷系數(shù)R2為0.79，即回歸方程解釋了整個因變量變異程度的79%。通過標準系數(shù)可知在對取件時間影響最大的因素為貨柜的定位評分上，其次便是貨柜的分類評分以及取件方式評分，而使用情況對于取件節(jié)約的時間并沒有太大的影響作用。

表1 模型匯總表

a預測變量：(常量)近鄰寶使用情況，貨柜定位評分，取件方式評分，貨柜分類評分。

表2 相關系數(shù)ɑ

a.因變量：節(jié)約時間

三、基于信息熵的智能柜評價指標權重確定

根據(jù)所研究的實際問題建立m×n評價矩陣Q，選取問卷中的自助寄件模式、寄件模式輔助功能、物品特點下寄件貨柜分類以及貨柜寄件利用改進進行評價。其中評價矩陣中的任意Xi表示第i個評價對象對第j個指標，則評價矩陣Q為：

Q =

首先對評價矩陣Q進行歸一化處理得到計算矩陣Yij：

Yij=(i=1,2,3 j=1,2,3,4) (1)

其中minX.j，`X.j，max X.j，分別表示評價矩陣中第j列的最小值，平均數(shù)和最大值。因為對于評價矩陣的歸一化處理并不會影響其后的權重評價作用，只是代表信息的多寡程度問題，并沒有減少評價矩陣中數(shù)據(jù)的信息量。

其次根據(jù)評價矩陣確定每個評價指標的熵值大小，第j個指標的熵值為Hj，

Hj=lnXij(i=1,2,3 j=1,2,3,4) (2)

最后確定權重指標Wj

Wj=(i=1,2,3 j=1,2,3,4) (3)

利用公式(1)對表3進行數(shù)據(jù)的歸一化處理得到計算矩陣Z

再利用公式(2)和(3)計算出指標熵值H，權重W

H=(0.9051 0.8938 0.7931 0.9136)

權重W

W=(0.2116 0.2368 0.4613 0.0903)

根據(jù)以上的計算結果可以看出，權重大小依次為：空間利用率、寄件模式、輔助寄件功能以及貨柜分類。

四、結論

本文以安徽理工大學為例，通過調(diào)查問卷的方式對“最后一公里”新型配送模式進行了一定探討和研究。通過相關指標對智能快遞柜在取件時間方面進行了回歸分析，得出了影響取件節(jié)約時間模型，并通過標準系數(shù)得到對取件時間影響最大的因素為貨柜的定位評分。針對近鄰寶智能柜目前還沒有完善顧客自助寄件功能方面，利用信息熵模型對相關指標進行定量分析。得到箱柜的空間利用率權重最大，其次是寄件投遞方式，最后是寄件時應該添加的輔助功能方面，而貨柜的特點分類權重最小?；谏鲜龇治觯谕晟平弻毤募δ軙r可以將節(jié)約箱柜空間放在首位，如箱柜動態(tài)移動設計來節(jié)約空間；采取更加便捷的寄件方式，如箱柜智能寄件方式；添加寄件環(huán)節(jié)的輔助功能，如價格計算單元、稱重設計單元以及預計物件到達時間單元等優(yōu)化寄件功能。

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(責任編校：李延軍)

10.15916/j.issn1674-327x.2017.04.014

F724

A

1674-327X (2017)04-0049-04

2017-03-25

孫輝(1993-)，男，安徽淮南人，碩士生。

網(wǎng)絡出版時間：2017-06-27 14:21；

http://kns.cnki.net/kcms/detail/21.1415.C.20170627.1421.014.html