基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角的智能周轉(zhuǎn)箱綠色配送模式設(shè)計(jì)

張 建 李 誠 張衛(wèi)東 尹健康 羅 良 袁國旺 陶 林

(1.西南科技大學(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院 四川綿陽 621010;2.四川省煙草公司阿壩州公司 四川汶川縣 623000；3.西南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 四川綿陽 621010;4.四川省煙草公司成都市公司 成都 610014)

某市煙草銷售配送采用常規(guī)周轉(zhuǎn)箱，年使用30萬次，單個周轉(zhuǎn)箱循環(huán)一次排放8.3 kg CO2，屬于高碳排放的物流配送模式。為了實(shí)現(xiàn)低碳節(jié)能的綠色物流，需要綜合考慮周轉(zhuǎn)箱使用頻率、經(jīng)濟(jì)持有量、疊垛模型、車輛裝載率、裝卸便利性、使用持久性、交接便利性等多種因素。周轉(zhuǎn)箱使用過程中存在多個因素相互影響，例如：增加周轉(zhuǎn)箱強(qiáng)度，可提升使用周期，降低卷煙運(yùn)輸破損率，但是會增加制造成本，增加箱體重量，從而增加油耗；強(qiáng)度不夠，會導(dǎo)致疊垛層數(shù)不夠，卷煙損耗增加。為解決多個因素相互影響的現(xiàn)象，筆者擬基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角進(jìn)行智能周轉(zhuǎn)箱的綠色配送模式設(shè)計(jì)。

關(guān)于周轉(zhuǎn)箱設(shè)計(jì)、綠色配送模式、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)等問題，前人已有一些值得借鑒的研究成果。

在周轉(zhuǎn)箱方面：Aoki[1]對條碼技術(shù)和射頻識別技術(shù)進(jìn)行了對比，分析了條碼技術(shù)和射頻識別技術(shù)在周轉(zhuǎn)箱智能化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用特點(diǎn)；文獻(xiàn)[2]將射頻識別技術(shù)應(yīng)用到周轉(zhuǎn)箱的系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對周轉(zhuǎn)箱的監(jiān)控，提高了物流效率；于彥斌[3]將傳感器、條碼識別等信息技術(shù)應(yīng)用到周轉(zhuǎn)箱的智能設(shè)計(jì)之中，對物流運(yùn)輸過程進(jìn)行控制，降低物流運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)；要學(xué)瑋等[4]以北京卷煙市場為背景，結(jié)合卷煙分揀的實(shí)際條件，以感知技術(shù)應(yīng)用為基礎(chǔ)，提出了一套適應(yīng)性強(qiáng)、準(zhǔn)確率高、可實(shí)施性強(qiáng)的卷煙分揀信息化系統(tǒng)解決方案，實(shí)現(xiàn)卷煙分揀作業(yè)痕跡化和智能化水平的“雙提升”。綜上所述，周轉(zhuǎn)箱的智能化應(yīng)用是智慧物流實(shí)現(xiàn)的基本條件。

在綠色配送模式方面：王長瓊[5]認(rèn)為綠色物流的終極目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)利益、社會利益和環(huán)境利益的統(tǒng)一；馬燕[6]認(rèn)為開展供應(yīng)鏈綠色物流管理能夠提高客戶滿意度，提高企業(yè)競爭力，提升企業(yè)形象，節(jié)約社會資源，降低供應(yīng)鏈各成員企業(yè)成本。

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究方面：孫璽菁等[7]采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來研究現(xiàn)實(shí)世界中的各種大型復(fù)雜系統(tǒng)，其中熱點(diǎn)問題是復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)功能之間的關(guān)系；統(tǒng)計(jì)物理的許多概念和方法也已成功地用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的建模和計(jì)算[8]；王偉明[9]以關(guān)系網(wǎng)絡(luò)為切入點(diǎn)，給出了一種指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法，提出一種新的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角下的大規(guī)模群體DEMATEL決策方法；張東輝[10]采用問卷調(diào)查的方式對風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生頻率指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行系統(tǒng)性分析，得到信息風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)兩者內(nèi)部以及兩者之間都存在著較強(qiáng)的傳遞性和耦合性結(jié)論；胡軍[11]以全球航班信息為基礎(chǔ),借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對全球航空網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析表明,全球航空網(wǎng)絡(luò)具有明顯的區(qū)域聚集效應(yīng)。

在物流領(lǐng)域：王軍進(jìn)[12]以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角研究供應(yīng)鏈企業(yè)合作關(guān)系，結(jié)合鏈路預(yù)測中相似性分析構(gòu)建了供應(yīng)鏈企業(yè)合作伙伴關(guān)系預(yù)測模型，并驗(yàn)證了預(yù)測模型的有效性；薛亮[13]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和區(qū)域物流的理論基礎(chǔ)對貴州省茶葉物流運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析得到需要重點(diǎn)建設(shè)和維護(hù)茶葉物流運(yùn)輸網(wǎng)的中心節(jié)點(diǎn)的結(jié)論；羅娟娟[14]構(gòu)建了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)模型，研究了冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)中新節(jié)點(diǎn)的選擇、點(diǎn)邊連接關(guān)系及對點(diǎn)邊關(guān)系的調(diào)整。

在網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)方面：通過研究關(guān)鍵詞搜索趨勢能夠洞察網(wǎng)民興趣和需求、監(jiān)測輿情動向、定位受眾特征。林楓等[15]基于百度指數(shù)對北京地區(qū)兒童過敏性鼻炎的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與真實(shí)就診量及花粉指數(shù)進(jìn)行了相關(guān)性分析，表明關(guān)注度與門診量、花粉過敏氣象指數(shù)相關(guān)；韓鋒[16]通過搜索指數(shù)時(shí)間序列,應(yīng)用向量自回歸模型,分析了林產(chǎn)品與百度搜索指數(shù)之間的動態(tài)關(guān)系。

綜上所述，目前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)普遍應(yīng)用于權(quán)重與關(guān)系分析，能夠通過節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性分析出整體網(wǎng)絡(luò)的特性及各個節(jié)點(diǎn)的重要程度，而復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的度、平均路徑和網(wǎng)絡(luò)全局效率方面的研究有所欠缺。如何利用社會調(diào)研來源大數(shù)據(jù)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)為各行業(yè)服務(wù)以降低碳排放水平，實(shí)現(xiàn)更好的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益，有待進(jìn)一步研究。本文以煙草銷售配送過程為研究對象，采用搜索指數(shù)和問卷調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，篩選出周轉(zhuǎn)箱設(shè)計(jì)、使用過程中各因子的優(yōu)化順序排名，確定在配送環(huán)節(jié)對減排方面最具影響力的因子，并通過Flexsim仿真軟件模擬智能周轉(zhuǎn)箱實(shí)際物流作業(yè)系統(tǒng)運(yùn)行狀況，進(jìn)一步改善物流配送模式，實(shí)現(xiàn)綠色配送。

1 優(yōu)化因子的選取

首先對物流優(yōu)化因素進(jìn)行調(diào)研。對某煙草公司近幾年周轉(zhuǎn)箱配送中的經(jīng)驗(yàn)和問題進(jìn)行了調(diào)研(發(fā)放問卷并回收141份)，將周轉(zhuǎn)箱綠色物流優(yōu)化因素分為倉儲、加工、配送、結(jié)算、回收5個環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)的影響因素如圖1所示。

圖1 周轉(zhuǎn)箱綠色物流優(yōu)化因素Fig.1 Optimization factors of green logistics of turnover box

根據(jù)以上因素進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索，采用ROST Content Mining文本分析軟件對提取到的網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵詞進(jìn)行概念化處理和分詞處理，并進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，得到初始高頻詞目錄，然后剔除其中的無實(shí)際意義或無明顯指向的詞語，得到90個高頻詞。按照邏輯關(guān)系與相關(guān)關(guān)系對同類屬性的詞語進(jìn)行歸類，這些高頻詞涉及某煙草公司周轉(zhuǎn)箱配送過程的倉儲、加工、配送、結(jié)算、回收環(huán)節(jié)。

高頻詞權(quán)重采用TF-IDF加權(quán)方法，公式為:

tfidfi,j=tfi,j×idfi,j

(1)

詞頻TF是指詞條在文檔中出現(xiàn)的頻率，公式為：

(2)

其中ni,j為特征詞ti在文本dj中出現(xiàn)的次數(shù)，是文本dj中所有特征詞的個數(shù)。計(jì)算的結(jié)果即為某個特征詞的詞頻。

IDF為逆向文件頻率,是一個詞語普遍重要性的度量，公式為：

(3)

通過對高頻詞權(quán)重分析，得到排名前20位的高頻詞如表1所示。

表1 排名前20位的高頻詞 Table 1 Top 20 high frequency words

2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析

按照邏輯關(guān)系與相關(guān)關(guān)系對同類屬性的詞語進(jìn)行歸納，并持續(xù)性地進(jìn)行范疇化實(shí)驗(yàn)，從而將每個詞語一次性納入到各個范疇之中。經(jīng)過分析，可將90個高頻詞分為14個范疇，反映周轉(zhuǎn)箱的14個待優(yōu)化的因子(I1，I2，…I14)。

2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與仿真

語義網(wǎng)絡(luò)圖能直觀地呈現(xiàn)高頻詞之間的關(guān)聯(lián)邏輯關(guān)系。使用分析軟件MATLAB對14個待優(yōu)化因子進(jìn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，調(diào)用graph繪制出高頻詞語義網(wǎng)絡(luò)圖如圖2所示。

圖2 高頻詞語義網(wǎng)絡(luò)圖Fig.2 Semantic network diagram of high-frequency words

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中，節(jié)點(diǎn)的度、平均路徑和網(wǎng)絡(luò)全局效率分別從網(wǎng)絡(luò)的局部屬性、傳播屬性和全局屬性刻畫了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性。其中，節(jié)點(diǎn)的度用于表示節(jié)點(diǎn)與相鄰節(jié)點(diǎn)的連邊數(shù)，一定程度上體現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的直接影響力。平均路徑則用于描述節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中操縱信息流通的重要程度，與通過節(jié)點(diǎn)的最短路徑息息相關(guān)。因此，本次研究基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，將每個因子作為網(wǎng)絡(luò)中的一個節(jié)點(diǎn)，將節(jié)點(diǎn)的度、平均路徑和網(wǎng)絡(luò)全局效率作為因子重要性的依據(jù)。

設(shè)在一個無向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中Node={Node1，Node2，…NodeN}表示網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的集合，對于節(jié)點(diǎn)Nodei，度、平均路徑和網(wǎng)絡(luò)全局效率的定義如下：

度：表明該節(jié)點(diǎn)的重要性。從網(wǎng)絡(luò)局部屬性來看，度值越大，則與在網(wǎng)絡(luò)中該節(jié)點(diǎn)直接通過邊相連的節(jié)點(diǎn)越多。設(shè)與節(jié)點(diǎn)Nodei直接相連的節(jié)點(diǎn)數(shù)為Numi，則稱Numi為Nodei的度，這里1≤i≤N，Numi≤N-1。歸一化處理后，可得節(jié)點(diǎn)Nodei的度為：

(4)

(5)

其中N為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)。網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度也稱為網(wǎng)絡(luò)的特征路徑長度，它表明網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間的分離程度，反映了網(wǎng)絡(luò)的全局特性。

“城市驛站不僅給居民提供服務(wù)，也是解決城市管理問題的站點(diǎn)，更為城市管理者、環(huán)衛(wèi)工人提供了休息吃飯的地方，冬天還可以用微波爐加熱食物。”負(fù)責(zé)黨群城市服務(wù)驛站管理者永濟(jì)市住建局黨建辦副主任王雷說。

網(wǎng)絡(luò)全局效率：網(wǎng)絡(luò)中的信息流是在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的路徑上進(jìn)行傳播的，現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)網(wǎng)絡(luò)里的信息流可以包括交通運(yùn)輸網(wǎng)的貨物、航空網(wǎng)絡(luò)的乘客、郵件網(wǎng)絡(luò)的電子郵件等。在信息量一定的情況下，網(wǎng)絡(luò)信息流的傳輸效率與網(wǎng)絡(luò)路徑長度相關(guān)，且滿足以下關(guān)系：

(6)

其中：εij表示由節(jié)點(diǎn)i流向節(jié)點(diǎn)j的信息流傳輸效率；dij表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j間的最短距離。當(dāng)節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間沒有路徑時(shí)，dij趨于無窮大，則其信息傳輸效率εij=0。

2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)屬性計(jì)算結(jié)果

節(jié)點(diǎn)度：通過計(jì)算得到的語義網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)平均度大小為62.29，其點(diǎn)度分布如圖3所示。

圖3 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度統(tǒng)計(jì)圖Fig.3 Statistics diagram of network node degree

各節(jié)點(diǎn)的平均路徑：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)共14個待優(yōu)化的因子，按照因子的序號每次刪除一個節(jié)點(diǎn)，使節(jié)點(diǎn)和邊被移除，再觀察剩余網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度，通過網(wǎng)絡(luò)平均路徑長度的變化得出影響程度大的因子。通過計(jì)算得出該網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度為3.14，因此該網(wǎng)絡(luò)具有小世界網(wǎng)絡(luò)的特征，各個因子之間的距離較近，是一個連通性強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)。由此可見選取的周轉(zhuǎn)箱待優(yōu)化因子之間的聯(lián)系十分緊密。在對因子進(jìn)行評價(jià)時(shí)，如果忽略因子間的關(guān)聯(lián)作用，將會得到有偏的評價(jià)結(jié)果。

網(wǎng)絡(luò)全局效率：越重要的節(jié)點(diǎn)被移除，網(wǎng)絡(luò)全局效率越低。重要節(jié)點(diǎn)對其他節(jié)點(diǎn)的影響很大，節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的因子是使用周轉(zhuǎn)箱時(shí)的重要改進(jìn)因子。經(jīng)過計(jì)算，初始網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的效率為0.189 9，通過觀察移除各個節(jié)點(diǎn)后整體網(wǎng)絡(luò)全局效率的變化，可找到因子的內(nèi)在聯(lián)系。移除某節(jié)點(diǎn)后網(wǎng)絡(luò)全局效率如表2所示。

表2 移除節(jié)點(diǎn)后網(wǎng)絡(luò)全局效率統(tǒng)計(jì)表Table 2 Statistics table of network global efficiency after removing nodes

2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)果分析

通過分析該復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的屬性，得出在周轉(zhuǎn)箱使用過程中重要的因子有：循環(huán)利用性低、安全運(yùn)輸、操作舒適性等。針對待優(yōu)化的因子進(jìn)行歸納總結(jié)，結(jié)果如表3所示。

表3 待優(yōu)化因子屬性歸納表Table 3 Attribute summary table of factor to be optimized

3 智能周轉(zhuǎn)箱及配送模式設(shè)計(jì)

3.1 智能周轉(zhuǎn)箱設(shè)計(jì)

工藝結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)：采用優(yōu)質(zhì)的納米改性聚丙烯PP材料，中空瓦楞三維結(jié)構(gòu)，使周轉(zhuǎn)箱在重量減少100 g的前提下，最大承重提升70 kg。對于操作舒適度方面，改進(jìn)智能周轉(zhuǎn)箱的加工工藝，要求其符合人因工程設(shè)計(jì)要求；封邊加工光滑無毛刺，增加強(qiáng)度，保護(hù)操作人員；箱體連接采用無縫一體焊接，焊接強(qiáng)度高，增加使用壽命。

配件設(shè)計(jì)：為了進(jìn)一步減少碳排放，采用了魔術(shù)貼以減少透明膠帶的使用，減少對環(huán)境的污染；加入電子標(biāo)簽，建立“云邊端”一體化解決方案的硬件前提；為了提高清除紙標(biāo)簽速度和防滑，加入磨砂片，提高了回收周轉(zhuǎn)箱效率，進(jìn)一步降本增效。

標(biāo)識設(shè)計(jì)：從成本、安全性、技術(shù)成熟度、使用便捷性、標(biāo)簽抗污性和標(biāo)簽數(shù)據(jù)可更改性等6個方面對RFID，NFC，一維碼和二維碼4種識別方式進(jìn)行綜合比較，二維碼綁碼正確性高，雙芯片可提高可靠性；智能周轉(zhuǎn)箱配置1個二維碼以及2個RFID芯片。

3.2 配送流程設(shè)計(jì)與仿真

傳統(tǒng)周轉(zhuǎn)箱在配送流程中主要采用手工管理，“找、管、維”的問題無法解決。為解決以上問題，本文對周轉(zhuǎn)箱配送使用業(yè)務(wù)流程進(jìn)行改善設(shè)計(jì)。

給每一個周轉(zhuǎn)箱設(shè)定“身份號”，實(shí)現(xiàn)“二維碼”“RFID”雙芯管理，將三者采用感光識讀的方式，通過數(shù)據(jù)的傳遞、共享進(jìn)行周轉(zhuǎn)箱流轉(zhuǎn)管理。在配送環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)如下功能：在分揀流水線實(shí)現(xiàn)香煙及周轉(zhuǎn)箱精確綁碼；在周轉(zhuǎn)箱配送以及回收環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)零售戶配送周轉(zhuǎn)箱的信息準(zhǔn)確查詢；周轉(zhuǎn)箱追溯照片展示以及周轉(zhuǎn)箱的配送及回收確認(rèn)；流轉(zhuǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)顯示周轉(zhuǎn)箱流轉(zhuǎn)狀態(tài)。

改善前后周轉(zhuǎn)箱使用業(yè)務(wù)流程對比如表4所示。

表4 改善前后周轉(zhuǎn)箱使用業(yè)務(wù)流程對比表Table 4 Comparison table of business process of using turnover box before and after improvement

Flexsim仿真軟件可模擬實(shí)際物流作業(yè)系統(tǒng)運(yùn)行狀況，統(tǒng)計(jì)和分析模擬結(jié)果，用以指導(dǎo)實(shí)際物流作業(yè)系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)與運(yùn)作管理。如圖4所示，在分揀環(huán)節(jié)中，將人工手持掃描改為機(jī)器自動掃描完成智能周轉(zhuǎn)箱回收過程，工人利用率從98% 降低到85%，降低了工人勞動強(qiáng)度，減少了一個人工崗位。在貨物交接環(huán)節(jié)，定點(diǎn)取貨方式的單戶交接平均時(shí)長5.76 min/戶，可下降到1.9 min/戶；送貨到戶方式的單戶交接平均時(shí)長3.22 min/戶，可下降到1.8 min/戶。

圖4 智能周轉(zhuǎn)箱分揀環(huán)節(jié)Flexsim仿真Fig.4 Flexsim simulation of intelligent turnover box sorting

4 智能周轉(zhuǎn)箱及配送模式實(shí)證研究

4.1 智能周轉(zhuǎn)箱及配送模式運(yùn)行情況

智能周轉(zhuǎn)箱循環(huán)化利用，通過在某市實(shí)踐，形成了《周轉(zhuǎn)箱二維碼識讀軟件操作手冊》、《商零周轉(zhuǎn)箱循環(huán)利用操作規(guī)程》、《周轉(zhuǎn)箱管理平臺操作手冊》等應(yīng)用流程、作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。如使用SOP分析流程，將卷煙分揀和配送工作進(jìn)行流程標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)，形成了依托智能管理平臺實(shí)現(xiàn)按戶裝箱的配送模式，卷煙分揀效率由146件/h提升至177件/h，平均送貨響應(yīng)時(shí)間由2018年下半年的73.68 h縮短至2021年6月上半年的55.56 h，相比周轉(zhuǎn)箱循環(huán)利用前縮短18.12 h，優(yōu)于省內(nèi)同類高原山區(qū)。

4.2 碳排放計(jì)算

碳排放具體計(jì)算方法參考文獻(xiàn)[17-18]。

4.2.1 傳統(tǒng)周轉(zhuǎn)箱碳排放計(jì)算

(1)使用周轉(zhuǎn)箱產(chǎn)生的碳排放。2016年至2017年所用周轉(zhuǎn)箱數(shù)目為17 800個，單個周轉(zhuǎn)箱生產(chǎn)碳排放為0.005 1 t/個，2016年至2017年周轉(zhuǎn)箱平均產(chǎn)生碳排放為90.78 t/年。

(2)周轉(zhuǎn)箱物流運(yùn)輸產(chǎn)生碳排放。2016年至2017年物流運(yùn)輸車，柴油使用年總量為698 947.2 L，汽油年使用總量：278 964.0 L，每升柴油排放CO2質(zhì)量是2.68 kg，每升汽油排放CO2質(zhì)量是 2.25 kg，2016年至2017年物流平均產(chǎn)生碳排放為2 500.85 t/年。

(3)包裝中心年耗電產(chǎn)生碳排放。2016年至2017年包裝中心耗電總量為17 800 kWh，電力排放因子(以CO2計(jì))為0.714 kg/kWh，2016年至2017年包裝中心碳排放為12.71 t/年。

4.2.2 智能周轉(zhuǎn)箱碳排放計(jì)算

(1)使用周轉(zhuǎn)箱產(chǎn)生的碳排放。2019年至2021年之間智能周轉(zhuǎn)箱使用個數(shù)為10 596個，單個生產(chǎn)智能周轉(zhuǎn)箱碳排放為0.005 2 t/個，2019年至2021年平均產(chǎn)生碳排放為55.10 t/年。

(2)物流運(yùn)輸產(chǎn)生碳排放。2019年至2021年之間柴油使用年總量為498 430.0 L，汽油年使用總量為334 625.6 L，每升柴油排放CO2質(zhì)量是2.68 kg，每升汽油排放CO2質(zhì)量是2.25 kg，2016年至2017年物流平均產(chǎn)生碳排放為2 088.7 t/年。

(3)包裝中心年耗電碳排放。裝載速率提高、周轉(zhuǎn)箱需求量減少，工作時(shí)長縮短，計(jì)算得出耗電碳排放為6.4 t/年。

4.2.3 智能周轉(zhuǎn)箱減少碳排放量

通過2019年至2021年實(shí)際運(yùn)行，對比分析傳統(tǒng)周轉(zhuǎn)箱碳排放和智能周轉(zhuǎn)箱年消耗數(shù)量、汽車總里程、單位油耗、分揀耗電等數(shù)據(jù)，智能周轉(zhuǎn)箱通過提升單箱強(qiáng)度、增加箱體壽命、智能化設(shè)計(jì)、提升單次裝箱利用率、降低分揀工位工人人數(shù)、降低工作強(qiáng)度、減少總體配送時(shí)間等措施，每次使用能減少碳排放0.11 kg，減少幅度達(dá)15%，社會效益和經(jīng)濟(jì)效益顯著。碳排放情況對比如表5所示。

表5 傳統(tǒng)周轉(zhuǎn)箱與智能周轉(zhuǎn)箱碳排放情況對比Table 5 Comparison of carbon emissions between traditional turnover boxes and intelligent turnover boxes

4 結(jié)論

某市煙草公司積極響應(yīng)國務(wù)院關(guān)于加快建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系的指導(dǎo)意見，自主設(shè)計(jì)、探索“低碳、環(huán)保、可回收”的智能周轉(zhuǎn)箱及其配送模式。在數(shù)據(jù)收集階段，采用了百度指數(shù)和問卷調(diào)查收集并整理出物流配送中的90個高頻詞，采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)，將處理后的優(yōu)化因子變?yōu)橹苻D(zhuǎn)箱設(shè)計(jì)、周轉(zhuǎn)箱溯源、回收模式等可設(shè)計(jì)因素，對這些設(shè)計(jì)因素采用智能設(shè)計(jì)制造和Flex物流仿真，改善配送過程流程，實(shí)現(xiàn)了“低碳、環(huán)保、可回收”智能周轉(zhuǎn)箱綠色配送模式。實(shí)際運(yùn)行結(jié)果顯示，相對于傳統(tǒng)周轉(zhuǎn)箱，每次使用智能周轉(zhuǎn)箱能減少碳排放0.11 kg，減少幅度達(dá)15%，社會效益和經(jīng)濟(jì)效益顯著。