基于系統(tǒng)動力學(xué)的無接觸配送仿真優(yōu)化研究

胡鐘駿，周芳芳，張 豪

(中國航空綜合技術(shù)研究所國家市場監(jiān)管總局質(zhì)量基礎(chǔ)設(shè)施效能研究重點實驗室，北京 100028)

1 引言

2019年末突如其來的新冠肺炎疫情不僅對我國經(jīng)濟社會發(fā)展造成重大沖擊，也對社會公共衛(wèi)生與健康安全提出挑戰(zhàn)。城鄉(xiāng)居民的居家隔離是阻斷病毒傳播的有效防控手段，而居民的生活服務(wù)剛性需求與健康安全基本需求共同催生了“無接觸式服務(wù)”。2020年3月10日，國內(nèi)首個無接觸服務(wù)領(lǐng)域的團體標(biāo)準(zhǔn)《無接觸配送服務(wù)規(guī)范》[1](T/CCPITCSC 042—2020)由中國貿(mào)促會商業(yè)行業(yè)委員會發(fā)布并實施，進一步規(guī)范無接觸配送服務(wù)場景。雖然無接觸配送保障了疫情期間用戶的安全消費，也提高了騎手的配送效率，然而，通過新聞報道[2]與實地走訪了解到，因缺少“當(dāng)面收餐”環(huán)節(jié)，無接觸配送訂單丟失概率大大提高，而現(xiàn)有無接觸配送模式中對訂單丟失后的賠償主體、賠償方式、賠償金額等內(nèi)容均未明確[3]，一般只能由騎手承擔(dān)賠償損失。

不少學(xué)者對無接觸配送進行了研究?；艟皷|[4]等人認為無接觸服務(wù)有望成為疫情結(jié)束后推進消費升級與行業(yè)變革的重要動能，并從發(fā)展背景與主要模式方面進行了分析，并提出了無接觸配送服務(wù)的推廣建議。田穎[5]以“無接觸式配送”模式下智能快遞柜的發(fā)展為背景，針對當(dāng)前智能快遞柜存在的問題，提出相關(guān)優(yōu)化對策。韋星宇[6]則以煙草的無接觸配送為研究對象，從建設(shè)思路、管理架構(gòu)和組織流程方面研究了基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的卷煙無接觸配送模式。陳順達[7]等人在方艙醫(yī)院使用無人車開展藥品調(diào)劑及藥品無接觸配送，通過人工智能技術(shù)操作無人車實現(xiàn)無接觸藥品調(diào)劑，節(jié)約了醫(yī)療防護物資，實現(xiàn)了醫(yī)務(wù)人員零感染。

盡管專家學(xué)者圍繞無接觸配送已經(jīng)展開了大量工作，但已有研究仍以理論探討、靜態(tài)分析居多，且大多以新聞報道、定性分析為主，缺少量化分析。事實上，無接觸配送過程是一個復(fù)雜、非線性的動態(tài)系統(tǒng)，具有明顯的反饋動力學(xué)特征。針對以上不足，本文以無接觸配送過程中的丟單問題為研究對象，從系統(tǒng)動力學(xué)角度分析無接觸配送系統(tǒng)中各個要素的相互影響機制，并根據(jù)仿真優(yōu)化了無接觸配送模式，為其推廣提供參考。

2 系統(tǒng)動力學(xué)仿真

2.1 系統(tǒng)描述

根據(jù)《無接觸配送服務(wù)規(guī)范》，提取關(guān)鍵節(jié)點，構(gòu)建無接觸配送系統(tǒng)(圖1)。

圖1 無接觸配送系統(tǒng)環(huán)節(jié)

圖2 系統(tǒng)因果關(guān)系圖

圖3 無接觸配送系統(tǒng)流圖

2.2 因果關(guān)系圖

通過深入剖析無接觸配送系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的運行機制，分析外賣平臺、商家、騎手、消費者等子系統(tǒng)中各要素間的正負反饋關(guān)系，采用Vensim軟件[12]構(gòu)建因果關(guān)系圖，具體如圖2所示。

2.3 模型構(gòu)建

基于系統(tǒng)因果關(guān)系回路，分別從平臺子系統(tǒng)、商家子系統(tǒng)、騎手子系統(tǒng)、消費者子系統(tǒng)等方面，建立無接觸配送系統(tǒng)流圖，如圖3所示。

2.4 模型方程式

模型主要涉及的方程式：

1) 平臺收入=傭金比例*商家收入

2) 平臺支出=騎手收入+平臺賠償金額

3) 平臺收益=INTEG(平臺每日收入—平臺每日支出， 0)

4) 平臺賠償金額=丟失率*訂單量*訂單均價*平臺賠償倍率

5) 商家收入=訂單量*訂單均價*毛利率

6) 商家支出=平臺收入+商家賠償金額

7) 商家收益=INTEG(商家每日收入—商家每日支出， 0)

8) 商家賠償金額=丟失率*訂單量*訂單均價*商家賠償倍率

9) 騎手收入=訂單量*配送提成比例

10)騎手支出=騎手賠償金額

11)騎手收益=INTEG(騎手每日收入—騎手每日支出， 0)

12)騎手賠償金額=丟失率*訂單量*訂單均價*騎手賠償倍率

13) 騎手數(shù)量=INTEG(-騎手轉(zhuǎn)業(yè)率， 50)

14) 騎手轉(zhuǎn)業(yè)率=IF THEN ELSE(Time>10：AND：騎手單人收益<=90， 0.2， 0)

15) 消費者收益=平臺賠償金額+商家賠償金額+騎手賠償金額—丟失率*訂單量*訂單均價—時間成本

16)消費者滿意度=INTEG(消費者滿意度增量， 0.5)

17)消費者滿意度增量=0.5*收益-滿意度影響+0.5*延遲配送影響

18)收益-滿意度影響=IF THEN ELSE(消費者收益<-22.5，-0.1，IF THEN ELSE(消費者收益>=-22.5：AND：消費者收益<0，-0.05， IF THEN ELSE(消費者收益=0， 0， 0.1 )))

19)延遲配送影響=IF THEN ELSE(延遲訂單量占比<0， 0.1， IF THEN ELSE(延遲訂單量占比=0，0， IF THEN ELSE(延遲訂單量占比>0：AND：延遲訂單量占比<=1/4，-0.1， IF THEN ELSE(延遲訂單量占比>1/4：AND：延遲訂單量占比<=1/2，-0.2， IF THEN ELSE(延遲訂單量占比>1/2：AND：延遲訂單量占比<3/4，-0.3，-0.4 ) )) ))

20)消費者日訂單量=MAX(平臺用戶人數(shù)*消費者滿意度， 0 )

21)超時懲罰金額=每單超時懲罰成本*總超時訂單量

22)總超時訂單量=訂單量—騎手數(shù)量*每日最高配送量—騎手數(shù)量*無接觸配送因子。

注：無接觸配送因子：無接觸配送條件下騎手每日提高的配送量。

3 仿真結(jié)果分析

本文利用Vensim軟件分別對不同丟失率情況下的無接觸配送系統(tǒng)及改進后的系統(tǒng)進行仿真模擬，仿真周期為1000天，步長為1天，仿真結(jié)果如下。

3.1 低丟失率

當(dāng)丟失率較低(丟失率<=0.037)時，兩種情況下消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益、延遲訂單占比等指標(biāo)的仿真結(jié)果如圖4。

圖4 仿真結(jié)果1

由圖4可知，當(dāng)丟失率較低時，無接觸配送在消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益等方面均高于有接觸配送，且延遲訂單占比遠低于有接觸配送。仿真結(jié)果表明：雖然丟失率會導(dǎo)致消費者滿意度下降，且會帶來丟失賠償損失，但無接觸配送帶來的配送效率提高也會相應(yīng)地提高消費者滿意度，那么當(dāng)丟失率較低時，無接觸配送帶來的正向影響要強于負向影響。

3.2 中丟失率

當(dāng)丟失率提高，處于(0.037，0.045)區(qū)間時，兩種情況下消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益、延遲訂單占比、騎手數(shù)量等指標(biāo)的仿真結(jié)果如圖5。

由圖5可知，當(dāng)丟失率處于(0.037，0.045)區(qū)間時，無接觸配送的消費者滿意度、商家收益、平臺收益、延遲訂單量占比均優(yōu)于有接觸配送，但騎手收益低于有接觸配送，原因在于訂單丟失主要由騎手賠償，丟失率增加導(dǎo)致騎手收益下降。同時，從騎手數(shù)量看，無接觸配送模式下未出現(xiàn)下降，說明雖然騎手損失增加，但每日收益尚在騎手可接受范圍。

3.3 高丟失率

當(dāng)丟失率較高(丟失率>=0.045)時，兩種情況下消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益、騎手數(shù)量等指標(biāo)的仿真結(jié)果如圖6。

由圖6可知，當(dāng)丟失率較高時，無接觸配送的消費者滿

圖5 仿真結(jié)果2

圖6 仿真結(jié)果3

意度、商家收益、平臺收益、騎手收益均低于有接觸配送。從騎手數(shù)量看，因訂單丟失由騎手賠償，導(dǎo)致騎手收益大幅下降，騎手數(shù)量在10天的延遲期后開始下降，配送效率也相應(yīng)降低，訂單延遲數(shù)量增加，延遲懲罰增加，進一步給騎手帶來損失，形成負反饋循環(huán)，并最終導(dǎo)致各方收益均下降。

3.4 系統(tǒng)改進

基于以上建模仿真結(jié)果，立足于無接觸配送系統(tǒng)現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)主體，從分攤丟失賠償、提高賠償倍率兩方面對無接觸配送模式進行完善，并仿真驗證。

1) 分攤丟失賠償

當(dāng)前訂單丟失大多由騎手賠償，考慮由商家、平臺、騎手共同承擔(dān)損失，減輕騎手壓力，最終實現(xiàn)三方共贏。

當(dāng)丟失率較低、處于[0， 0.045)區(qū)間時，若三方采用分攤丟失賠償，仿真結(jié)果顯示：雖然騎手收益有所提高，但是商家收益、平臺收益、消費者滿意度沒有得到改善，未能實現(xiàn)多方共贏。這是因為，在較低丟失率的情況下，騎手損失在其可承受范圍內(nèi)，騎手數(shù)量不會減少。

當(dāng)丟失率較高、處于[0.045， 0.15)區(qū)間時，進行分攤丟失賠償，消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益、騎手數(shù)量等仿真結(jié)果如圖7(設(shè)置丟失率為0.11)。

由圖7可知，分攤丟失賠償后，消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益等均高于有接觸配送和不分攤無接觸配送。

當(dāng)丟失率過高、處于[0.15， 1]區(qū)間時，由于訂單丟失造成的損失過大，即便采取分攤丟失賠償措施，無接觸配送的各項收益指標(biāo)均低于有接觸配送，分攤丟失賠償建議無效。

2)提高賠償倍率

調(diào)研顯示，騎手通常以丟失訂單原價賠償消費者，而未涵蓋消費者

圖7 仿真結(jié)果4

的時間成本。因此考慮分攤丟失賠償，同時提高賠償倍率，從而使消費者滿意度提高。

修改模型參數(shù)，對三種情況進行仿真：有接觸配送、分攤丟失賠償無接觸配送(商家賠償倍率=0.6，平臺賠償倍率=0.15，騎手賠償倍率=0.25)、高倍率分攤丟失賠償無接觸配送(商家賠償倍率=0.8，平臺賠償倍率=0.2，騎手賠償倍率=0.25)。

當(dāng)丟失率處于[0， 0.15)時，消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益等仿真結(jié)果如圖8(設(shè)置丟失率為0.13)。

圖8 仿真結(jié)果5

由圖8可知，在消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益等方面，高倍率分攤賠償優(yōu)于低倍率分攤賠償，同時二者也均優(yōu)于有接觸配送。因此，提高賠償倍率在丟失率<0.15時可優(yōu)化無接觸配送系統(tǒng)。

當(dāng)丟失率高于0.15時，訂單丟失造成的損失過大，無法通過系統(tǒng)內(nèi)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化實現(xiàn)共贏，需借助系統(tǒng)外部力量(如政府監(jiān)管、智能柜)來降低丟失率，從而使系統(tǒng)獲益。

綜上，匯總改進建議的有效性見表1。

表1 改進建議的有效性

4 結(jié)論

本文以無接觸配送為研究對象，并采用Vensim軟件仿真模擬了三種丟失率下的無接觸配送模式與有接觸配送模式。研究結(jié)果表明：

1)在丟失率較低的情況下(丟失率<0.037)，無接觸配送能提高配送效率，增加商家、平臺、騎手、消費者等各方收益，比有接觸配送模式具有更高效能。

2)當(dāng)丟失率逐漸增加(0.037<=丟失率<=0.15)后，無接觸配送的適用性降低，但分攤丟失賠償、提高賠償倍率等系統(tǒng)改進措施，使無標(biāo)準(zhǔn)配送模式得到完善，依然具有較高的推廣應(yīng)用價值。

3)在丟失率較高的情況下(丟失率>0.15)，現(xiàn)有無接觸配送系統(tǒng)的優(yōu)勢不再，各項指標(biāo)均次于有接觸配送，若要繼續(xù)采取無接觸配送模式，需考慮引入其他主體如政府的加入，以使系統(tǒng)優(yōu)化共贏。