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    智慧物流下快遞配送效能的優(yōu)化

    2020-03-31 11:09:56鄭雨婷金文宇
    物流技術(shù) 2020年2期
    關(guān)鍵詞:評價

    鄭雨婷,鄒 浩,金文宇

    (湖南財政經(jīng)濟學(xué)院,湖南 長沙 410205)

    1 引言

    網(wǎng)絡(luò)購物的迅猛發(fā)展給我國快遞業(yè)帶來了前所未有的發(fā)展契機,而日益激烈的行業(yè)競爭,不斷增加的客戶要求,促使快遞企業(yè)在提高服務(wù)水平的同時關(guān)注運作效率與成本。伴隨網(wǎng)購發(fā)展而得以壯大的快遞物流業(yè),除了快件業(yè)務(wù)量猛烈增多之外,收貨人的特征、運送物品的內(nèi)容等都發(fā)生了變化,對快遞行業(yè)的發(fā)展也提出了新的挑戰(zhàn)。

    針對快遞配送問題,國內(nèi)外對此展開了一系列研究。Boyer[1]等提出“最后一公里”概念的應(yīng)用領(lǐng)域主要包括城市貨物配送、電子商務(wù)及便利店配送等,發(fā)展涵蓋了電子商務(wù)物流及其快遞配送的各個方面;Gevaers[2]主要從B2C電子商務(wù)物流的角度闡述了快遞配送可能涉及的一系列活動及過程,指出快遞配送是整個物流環(huán)節(jié)的末端環(huán)節(jié),在該階段,需要將商品配送到最終收件人的家中、指定的地址或提貨點;鄭書淵[3]、詹瑤瑤[4]、鄧素美[5]提出可視化配送、設(shè)物流點與便利店、郵政公司合作、無人機配送等模式來解決快遞配送的問題;丁雪峰[6]提出了拆分裝載策略建立配送模型;王淵博[7]通過整合縣鄉(xiāng)物流網(wǎng)點的資源和快遞承運人力交通資源,搭建互聯(lián)網(wǎng)快遞配送信息服務(wù)平臺,并采用Spring+SpringMVC+MyBatis技術(shù)架構(gòu),提出了“農(nóng)村快遞配送+增值服務(wù)”的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)構(gòu)建方法;王凌霄[8]針對農(nóng)村“最后一公里”配送速度慢、成本高等問題提出用無人機代替快遞員,實現(xiàn)快遞配送的無人化和智能化。

    已有的對于快遞配送模式的研究大體可分為整合現(xiàn)有資源、使用現(xiàn)代科技技術(shù)、搭建信息平臺三類,缺乏對快遞配送過程中信息有效預(yù)處理問題的研究。本文構(gòu)建了一套快遞需求參數(shù)機制,該機制從多個維度方面分析配送需求的特征,并以之為基礎(chǔ),利用三維矢量評價模型對快遞業(yè)務(wù)的重要程度進行預(yù)排序,以作為快遞實際配送調(diào)度的信息基礎(chǔ),從而提高快遞配送效能。

    2 快遞配送現(xiàn)狀及存在的問題

    目前,我國快遞業(yè)務(wù)量已經(jīng)連續(xù)4年位居世界第一,對全球包裹快遞量的增長貢獻率超過了50%??爝f業(yè)務(wù)量從上世紀80年代的153萬件提升到2018年的507.1 億件,30 年年均增速高達41.5%,在2019年中國快遞業(yè)務(wù)量有望突破600億件,具體如圖1。

    圖1 2014-2018年中國快遞服務(wù)企業(yè)業(yè)務(wù)量及增長速度(單位:億件,%)

    隨著城市化進程的加快,如何科學(xué)完成城市快遞“最后一公里”配送已成為快遞行業(yè)急需解決的問題。網(wǎng)絡(luò)購物的飛速發(fā)展與物流配送仍存在不匹配現(xiàn)象,快遞配送效能不高已成為物流發(fā)展過程中一個較大的瓶頸,主要存在以下幾個問題:

    (1)客戶要求高,快遞派送量大。隨著網(wǎng)購的快速壯大,快遞量越來越大。2018 年我國快遞業(yè)務(wù)量達到507.1 億件。巨量的快件對于快遞物流企業(yè)形成了較大的派送壓力。因為精力和時間有限,快遞員難以在滿足客戶要求的同時增加快遞派送量。

    (2)配送時間錯位,導(dǎo)致二次配送。如今網(wǎng)購群體多為上班族,快遞員上班時間與上班族上班時間重合。傳統(tǒng)投遞模式使得投遞與取件時間錯位,不能精準(zhǔn)派件,不但增加了快遞員的等待時間,降低了配送效率,而且還產(chǎn)生了二次配送,增加了運輸成本和時間成本。

    (3)小批量、高頻次配送,配送成本高。日益激烈的行業(yè)競爭,不斷增加的客戶要求,促使快遞企業(yè)在提高服務(wù)水平的同時關(guān)注運作效率與成本。由于地區(qū)內(nèi)的配送中顧客對及時性的要求不斷提高,物流公司為了更好地服務(wù)客戶、滿足客戶需求,只能進行小批量、高頻次的配送,從而使得地區(qū)內(nèi)配送成本居高不下。另外網(wǎng)上購物客戶群體對物流費用的敏感度較高,使得成本不易向下游轉(zhuǎn)移。

    3 基于智能信息處理的快遞配送效能優(yōu)化方案

    本文針對快遞配送過程中客戶要求高、快件派送量大、二次配送情況多、配送成本高等問題,構(gòu)建了一套快遞需求參數(shù)機制。該機制從多個維度方面分析配送需求的特征,并以之為基礎(chǔ),利用三維矢量評價模型對快遞業(yè)務(wù)的重要程度進行預(yù)排序,以作為快遞實際配送調(diào)度的信息基礎(chǔ),并通過本文所構(gòu)建的綜合指標(biāo)隊列來提升配送的有效性,增加配送業(yè)務(wù)的整體水平,達到精準(zhǔn)派件、減少二次配送、提高顧客滿意度、降低配送成本的目的。

    3.1 智能處理機制多維參數(shù)的構(gòu)建

    3.1.1 多維參數(shù)構(gòu)建的必要性。在大數(shù)據(jù)時代,依托網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)手段,通過網(wǎng)絡(luò)平臺來收集快件信息和客戶行為數(shù)據(jù),應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等分析和挖掘快件信息和客戶行為特征。從快件時效性、貨物重要程度、取貨時間、顧客屬性這四個方面來構(gòu)建多維參數(shù)。對快件時效性、貨物重要程度、取貨時間、顧客屬性參數(shù)進行提取和排序,快遞員能夠明確貨物與客戶對配送時間的需求。基于此,合理安排配送時間,準(zhǔn)時把貨物送到客戶手中,最大限度的避免二次配送問題,提高快遞配送效能,并為不同客戶群體提供專業(yè)化、差異化、個性化的服務(wù),提高配送過程中的顧客滿意度。

    3.1.2 多維參數(shù)構(gòu)建的內(nèi)容

    (1)取貨時間指標(biāo)(I1)??蛻羧∝洉r間主要由客戶需求決定,客戶取貨時間的不確定性嚴重影響快遞員的配送效率。若快遞員按照客戶自定的取貨時間對貨物進行配送,可以最大限度的避免二次配送,客戶自定的取貨時間用I1表示。

    (2)時效性指標(biāo)(I2)。時效性是貨物與客戶對配送時間需求的統(tǒng)一,同一貨物在不同時間,對客戶具有不同方面的差異。通過權(quán)衡時效性的影響因素,比較客戶對貨物的體驗感隨時間推移的變化情況,根據(jù)貨物時效性等指標(biāo)對貨物進行排序,合理安排配送時間。影響貨物時效性的主要因素是貨物的“保質(zhì)期”,即當(dāng)前貨物的配送期限,用Q表示。一方面是食品的食用期限,主要考慮水果、農(nóng)副產(chǎn)品和普通食品;另一方面是物品的客戶要求期限,主要考慮散單藥品、文件和其他貨物,貨物根據(jù)保質(zhì)期權(quán)衡的時效性遞減排序為:文件>散單藥品>農(nóng)副產(chǎn)品>水果>普通食品>其他。貨物時效性用I2表示,若I2值越大說明貨物越緊急,其優(yōu)先配送級別越高。

    (3)貨物相對重要程度指標(biāo)(I3)。貨物相對重要程度是指該貨物在客戶心中的地位,客戶對該貨物的看重程度。對貨物的重要性參數(shù)進行賦權(quán)計算得出的貨物相對重要程度用I3表示,I3值越大說明此貨物在該客戶心中的相對重要程度越高。貨物相對重要程度受多種因素的影響,具體影響見表1。

    表1 貨物重要程度影響因素表

    貨物相對重要程度計算公式如下(其中Bi(i=1,2,3)為貨物相對重要程度指標(biāo)中各影響因素的權(quán)重,且B1+B2+B3=1):

    (4)客戶屬性指標(biāo)(I4)??蛻魧傩允侵缚蛻魧ω浳锏却目扇棠投纫约翱蛻魞r值,通過整合客戶群體信息,根據(jù)客戶屬性特征將客戶劃分為不同群體,協(xié)調(diào)快遞員與客戶間的信息不匹配問題,在客戶可接受的范圍內(nèi),對配送進行調(diào)整以滿足配送需求,在保證快遞員派送效率的前提下,為不同客戶群體提供專業(yè)化、差異化、個性化服務(wù),以此提高客戶滿意度。I4值越大說明這個顧客對貨物等待時間忍耐度越低,優(yōu)先派送級別越高。以下分析客戶屬性的三個影響因素:

    ①客戶快遞服務(wù)反饋頻率(P2)。即客戶對本公司提供的快遞服務(wù)反饋頻率。其中n2為客戶對本公司快遞服務(wù)反饋次數(shù),N2為本公司為該客戶提供快遞服務(wù)總數(shù)。

    ②客戶快遞服務(wù)差評率(P3)。即客戶對本公司提供的快遞服務(wù)差評頻率。其中n3為該客戶對本公司快遞服務(wù)的差評次數(shù)。

    客戶屬性指標(biāo)計算公式如下(其中Di(i=1,2,3)為各指標(biāo)的權(quán)重,且D1+D2+D3=1):

    3.2 綜合指標(biāo)隊列的構(gòu)建

    目前配送中心依據(jù)貨物先進先出的原則進行配送,雖然減少了部分貨物的滯留積壓時間,但存在二次派送、資源浪費、成本過高、客戶滿意度難以提高等問題。本文構(gòu)建的智能處理機制隊列依據(jù)時效性、貨物相對重要程度、取貨時間和客戶屬性四個指標(biāo),通過不同的條件約束與數(shù)據(jù)挖掘,對比傳統(tǒng)先進先出隊列,建立了綜合指標(biāo)隊列。

    3.2.1 先進先出隊列。在計算機中,先入先出隊列是一種傳統(tǒng)的按序執(zhí)行方式,先進入的指令先完成并引退,跟著才執(zhí)行第二條指令。當(dāng)CPU 在某一時段來不及響應(yīng)所有的指令時,指令就會被安排在FIFO 隊列中,比如0 號指令先進入隊列,接著是1 號指令……當(dāng)CPU完成當(dāng)前指令以后就會從隊列中取出0 號指令先行執(zhí)行,此時1 號指令就會接替0 號指令的位置,同樣,2號指令……都會向前挪一個位置。

    目前,配送中心基于先進先出原則對貨物進行配送,即先到達配送中心的貨物優(yōu)先配送,后到的貨物晚配送。如圖2所示,配送中心根據(jù)先后順序先將貨物A 派送完,接著派送貨物B、貨物C……以此類推,直到貨物派送完為止,而快遞員根據(jù)配送中心給定的貨物清單進行配送。

    圖2 先進先出隊列流程

    當(dāng)前配送中心根據(jù)先進先出原則對貨物進行多批次、小批量配送,實際配送過程中由于快遞員和客戶時間的錯位,出現(xiàn)了二次配送、貨物積壓等問題,導(dǎo)致配送成本上升,存在嚴重的資源浪費現(xiàn)象。先進先出隊列貨量分布如圖3所示。

    圖3 先進先出隊列貨量分布圖

    如圖3所示,快遞員根據(jù)配送中心給定的配送清單在時間段1配送貨物A、B、C、D,由于貨物D的收貨人無法準(zhǔn)時簽收貨物,快遞員只能將貨物D 帶回配送中心,在時間段2連同貨物E、F一起配送,此時,由于快遞員與客戶時間的錯位,導(dǎo)致了貨物的二次配送問題;快遞員在時間段2 接收到的配送清單只有E、F 和上一時間段累積的貨物D,此時配送需求較低,快遞員處于配送相對空閑期,快遞配送能力未充分利用,存在人力資源浪費現(xiàn)象;快遞員在最后一個時間段3接收到貨物G、H、I、J、K、L的配送清單,此時的配送需求遠遠大于快遞員的配送能力,快遞員無法準(zhǔn)時完成配送任務(wù),導(dǎo)致出現(xiàn)貨物積壓的現(xiàn)象。

    3.2.2 綜合指標(biāo)隊列。綜合指標(biāo)隊列用于對配送中心的貨物進行優(yōu)先配送排序。本文基于貨物時效性、貨物相對重要程度、客戶屬性三個指標(biāo),建立由貨物屬性、客戶屬性、緊急程度為三維矢量的綜合指標(biāo)貨物評價模型,分析不同貨物的緊急程度,以此進行貨物排序,決定貨物的配送順序。其原理是在直角坐標(biāo)系統(tǒng)中建立簡易的三維矢量綜合評價簡化模型,將各評價指標(biāo)采用矢量的形式加以表征,然后按照矢量的運算法則獲得最終的綜合評價向量及其對應(yīng)的評價值,并以此作為參數(shù)選擇的依據(jù)。

    (1)三維矢量評價模型的構(gòu)建(其中α3=1,α1+α2=1)。三維矢量指標(biāo)見表2。

    表2 三維矢量指標(biāo)表

    (2)三維矢量評價模型建模的步驟。首先確立工作空間。由控制圓弧和控制向量組成,工作空間的建立是為綜合評價指標(biāo)體系搭建平臺,保證在不同條件下各項指標(biāo)的單一性和可比性。該模型選取灰色預(yù)測模型中某一時間段所有貨物的貨物屬性(y軸)和客戶屬性(x軸)作為二維矢量計算平臺,計算出貨物的綜合評價分數(shù),判斷出貨物的緊急程度,并以此進行排序,再將排序情況反映到緊急程度屬性(z軸)上,形成綜合指標(biāo)隊列。

    其次選擇評價指標(biāo)矢量?;谇拔膶Χ嗑S度貨物綜合指標(biāo)的理論研究,評價指標(biāo)矢量分別選取某一時間段客戶屬性(x軸)、貨物屬性(y軸)和緊急程度(z軸)。

    最后進行數(shù)據(jù)處理。歐式距離(euclidean metric)在m維空間中指兩個點之間的真實距離,或者向量的自然長度(即該點到原點的距離)。在二維和三維空間中的歐氏距離就是兩點之間的實際距離。本文根據(jù)客戶屬性和貨物屬性兩個評價指標(biāo)對貨物采用矢量的形式加以表征,得到相應(yīng)的X 和Y 值,而貨物在二維坐標(biāo)系的坐標(biāo)與原點O之間的距離為貨物的重要程度。設(shè)點M(x,y)為貨物在二維坐標(biāo)系的坐標(biāo),線段OM 的長度表示該貨物的緊急程度,OM 值越大,該貨物緊急程度越高。

    不同貨物根據(jù)其客戶屬性和貨物屬性指標(biāo)得到的二維坐標(biāo)不同,再按照運算法則計算獲得的貨物緊急程度值也不同,將某一時間段的所有貨物進行三維矢量評價,可得到一個某時間段的三維矢量圖,如圖4 所示,貨物坐標(biāo)離原點越遠,其貨物重要程度越高。

    圖4 三維矢量圖

    4 案例分析

    針對快遞配送問題,在實際操作中采用三維矢量評價模型對貨物的各項指標(biāo)參數(shù)進行評價打分,得到各個貨物的緊急程度,并將其合理地歸類到相應(yīng)合適的取貨時間段。根據(jù)調(diào)查與研究,本文假設(shè)十二個貨物的相應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)和相關(guān)權(quán)重分別見表3、表4。

    表3 客戶相關(guān)指標(biāo)表

    表4 客戶相關(guān)指標(biāo)表

    配送中心采用綜合指標(biāo)隊列,先對所有貨物依據(jù)取貨時間指標(biāo)進行分類,見表5。

    表5 貨物時間歸類表

    然后得到不同時間段需要配送的貨物,如圖5所示。

    圖5 貨物配送時間歸類圖

    如圖5所示,配送中心根據(jù)取貨時間指標(biāo)對貨物進行時間段歸類,時間段1需要配送貨物C、D、H、L,時間段2 需要配送貨物B、J,時間段3 需要配送貨物A、E、F、G、I、K。將三個時間段的貨物量進行比較,時間段1的配送需求較正常,時間段2的配送需求較少,時間段3 的配送需求較多,存在配送需求不均衡的現(xiàn)象。假設(shè)快遞員的配送能力僅可以完成時間段1 和時間段2 的貨物配送任務(wù),而時間段3 的配送需求遠大于快遞員配送能力,快遞員無法完成時間段3的配送任務(wù),因此導(dǎo)致容易出現(xiàn)貨物積壓問題。

    針對以上問題,可將配送需求遠遠大于配送能力時間段的貨物依據(jù)貨物時效性、客戶取貨時間和客戶屬性三個指標(biāo)進行分析,將一部分貨物安排到合適的時間段配送。如圖5所示,對時間段3的貨物A、E、F、G、I、K進行分析。根據(jù)表3中的指標(biāo)數(shù)據(jù),利用式(2)—式(5)計算這些貨物的時效性和對應(yīng)客戶的客戶屬性指標(biāo),結(jié)果見表6。

    表6 時間段3貨物配送順序表

    表6 中,比較貨物A、E、F、G、I、K 的時效性指標(biāo)和客戶屬性指標(biāo),其中貨物G和貨物K的時效性指標(biāo)和客戶屬性指標(biāo)比較高,適合安排到時間段2進行配送,且時間段3剩下的貨物按照I、A、E、F的順序進行配送,對貨物時間歸類圖進行相應(yīng)調(diào)整,結(jié)果如圖6所示。

    圖6 貨物配送時間歸類改進圖

    將其他時間段的貨物根據(jù)客戶屬性和貨物屬性進行矢量運算,得到時間段1、2 的貨物配送順序,見表7。

    表7 時間段1、2貨物配送順序表

    最后整合整個時間段的貨物配送順序,見表8。

    得到各時間段快遞員需要配送的排序貨物清單,如圖7所示。

    表8 各時間段貨物排序表

    圖7 綜合隊列貨物配送排序圖

    5 結(jié)語

    本文針對快遞配送量大、快遞配送效能較低、配送成本高等問題,提出了構(gòu)建多維參數(shù)與綜合指標(biāo)隊列的方案,并通過三維矢量評價模型得到貨物的緊急程度,確定了貨物配送的優(yōu)先級別,提高了貨物精準(zhǔn)配送程度。通過該智能處理機制合理規(guī)劃貨物配送時間,從而減少二次配送、降低配送成本、提高配送業(yè)務(wù)的整體水平。本文所構(gòu)建的參數(shù)雖然具有代表性,但沒有考慮不同配送方式下的效能優(yōu)化問題,這將成為未來進一步研究的方向。

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