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    卷煙企業(yè)網(wǎng)格化物流配送線(xiàn)路優(yōu)化模型研究

    2023-03-12 11:40:50張國(guó)華武帥范虹宇陳楠梅斌
    中國(guó)儲(chǔ)運(yùn) 2023年2期
    關(guān)鍵詞:運(yùn)輸網(wǎng)格線(xiàn)路

    文/張國(guó)華 武帥 范虹宇 陳楠 梅斌

    引言

    卷煙配送期間,配送成本與運(yùn)輸成本總和之比為60%。為控制運(yùn)輸成本,案例單位從2021年6月開(kāi)始,建立全新的網(wǎng)格配送體系,以此控制配送里程數(shù),減少車(chē)輛運(yùn)輸能耗,合理控制車(chē)輛磨損。里程總數(shù)優(yōu)控期間,案例單位創(chuàng)建了智能調(diào)配物品的模型,準(zhǔn)確獲取中轉(zhuǎn)站、直送部的服務(wù)區(qū)域,給出最短的運(yùn)輸路線(xiàn),降低運(yùn)輸能耗,保證運(yùn)輸成本的可控性。

    1.網(wǎng)格式配送線(xiàn)路優(yōu)選模型的創(chuàng)建思路

    1.1 高效經(jīng)濟(jì),智能優(yōu)選路徑。在配送路徑優(yōu)選前期,采取人工整理形式,梳理各項(xiàng)配送路徑,以Excel表格形成進(jìn)行匯總。配送路徑匯總完成,選出相近運(yùn)輸路徑,進(jìn)行配送線(xiàn)路拆分處理。在大數(shù)據(jù)技術(shù)支持、線(xiàn)路優(yōu)選戰(zhàn)略下,參照單日貨物裝載量、配送量、零售商地理位置等因素,自動(dòng)生成智能運(yùn)輸線(xiàn)路,保證配送方案的可用性、高效性、低成本等特點(diǎn),切實(shí)提高貨品裝載比例,減少運(yùn)輸車(chē)輛運(yùn)行。

    1.2 均衡銷(xiāo)量,提高勞動(dòng)分配合理性。智能均衡勞動(dòng)強(qiáng)度,加強(qiáng)銷(xiāo)量分配。案例卷煙單位的產(chǎn)品物流中心,創(chuàng)建靈活配置運(yùn)輸人員、優(yōu)選路徑的配送管理方法,以此增強(qiáng)物流配送的高效性。使用優(yōu)化算法,及時(shí)給出最優(yōu)的配送路徑,合理規(guī)劃配送時(shí)間,保證運(yùn)輸人員分配的優(yōu)化性,以此控制運(yùn)輸成本。

    1.3 動(dòng)態(tài)分析,增加作業(yè)靈活性。以?xún)?yōu)化政策為出發(fā)點(diǎn),優(yōu)選線(xiàn)路由熟悉配送線(xiàn)路的人員,在配送現(xiàn)場(chǎng),結(jié)合自身往期配送的積累經(jīng)驗(yàn)、各路況的實(shí)時(shí)狀態(tài)、各站點(diǎn)的配送要求等因素,進(jìn)行多次實(shí)踐,以此給出最優(yōu)的路徑方案。實(shí)踐中,對(duì)于客戶(hù)訂貨、運(yùn)輸車(chē)輛容載、配送時(shí)間各因素進(jìn)行全面分析,參照周期、動(dòng)態(tài)兩種優(yōu)化形式,案例單位可自行優(yōu)化配送方案,給出智能選路反饋。此種路徑優(yōu)選形式,能夠回避路徑選擇復(fù)雜問(wèn)題,減少人力與物力的消耗,保持運(yùn)輸服務(wù)、運(yùn)輸成本、運(yùn)輸時(shí)效之間的平衡性[1]。

    2.網(wǎng)格式配送線(xiàn)路優(yōu)選模型的技術(shù)構(gòu)想

    2.1 卷煙物流平臺(tái)的數(shù)據(jù)管理。使用三級(jí)物流技術(shù),搭建完善的物流管理系統(tǒng),設(shè)計(jì)物流生產(chǎn)、配送管理等功能,以此增強(qiáng)平臺(tái)數(shù)據(jù)交互效果,建成物流數(shù)據(jù)中心。利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)力量,從運(yùn)輸資源整合、運(yùn)輸流程簡(jiǎn)化、物流監(jiān)督、成本控制等多個(gè)方面,創(chuàng)建功能完整、多部門(mén)協(xié)同、智能性較強(qiáng)運(yùn)輸平臺(tái),創(chuàng)建人員、資金、貨物、業(yè)務(wù)各個(gè)考評(píng)指標(biāo),全面采集對(duì)標(biāo)數(shù)據(jù),自動(dòng)收集績(jī)效信息,智能分析對(duì)標(biāo)過(guò)程信息。創(chuàng)建管理目標(biāo)明確、量化處理能力優(yōu)異、分層次管理、指標(biāo)控制、自我完善的智能配送評(píng)價(jià)機(jī)制,以此增強(qiáng)物流管理質(zhì)量,提升對(duì)標(biāo)結(jié)果的準(zhǔn)確性。利用物流數(shù)據(jù)進(jìn)行全環(huán)節(jié)的配送質(zhì)控體系,保證數(shù)據(jù)監(jiān)控質(zhì)量,創(chuàng)建物流數(shù)據(jù)的追溯體系,使運(yùn)輸數(shù)據(jù)完整可用。有序交互物流運(yùn)輸數(shù)據(jù),全面采集配送數(shù)據(jù),建立高效的運(yùn)輸信息采集平臺(tái),使物流信息交互接口擁有數(shù)據(jù)處理規(guī)范性,建立規(guī)則全面、信息交互暢通的運(yùn)輸數(shù)據(jù)鏈路,以此增強(qiáng)物流信息平臺(tái)的技術(shù)能力。

    2.2 建立網(wǎng)格配送模型的技術(shù)方法

    2.2.1 優(yōu)化物流指標(biāo)。路徑優(yōu)選依據(jù)是:減少運(yùn)輸里程,控制運(yùn)輸能耗。案例卷煙物流單位給出了網(wǎng)格式配送方案,物流管轄全范圍的運(yùn)輸車(chē)輛,從初期的64臺(tái),優(yōu)化至54臺(tái)。配送任務(wù)從初期的66戶(hù)/日,增加至90戶(hù)/日,以此提高單輛運(yùn)輸車(chē)的配送率。送貨車(chē)輛每日配送量從初期的2506條,提升至4000條,配送量增長(zhǎng)了37%。

    2.2.2 技術(shù)支持。網(wǎng)格式貨物運(yùn)輸形式的有效使用,可達(dá)到資源配置的最優(yōu)管理目標(biāo)。建立功能完善、動(dòng)態(tài)管控的智能調(diào)度模型,提升物流調(diào)度、運(yùn)輸供應(yīng)鏈的對(duì)接質(zhì)量,創(chuàng)建智能調(diào)度的運(yùn)輸管理機(jī)制,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)準(zhǔn)確給出中轉(zhuǎn)站的服務(wù)區(qū)域,找出最優(yōu)的運(yùn)輸路徑,增加各環(huán)節(jié)資源調(diào)度的協(xié)同性,嘗試從單點(diǎn)調(diào)度模型,轉(zhuǎn)變成全鏈調(diào)度體系,逐步增強(qiáng)運(yùn)輸資源配置的高效性,達(dá)到智慧調(diào)度目標(biāo),給出網(wǎng)格式物流平臺(tái)功能優(yōu)化的技術(shù)支持。

    2.2.3 優(yōu)選配送路徑方法。利用多種算法創(chuàng)建模型,包括K-Means、遺傳、聚類(lèi)等,綜合考量各項(xiàng)干擾因素,全區(qū)域進(jìn)行選址優(yōu)化,利用算法編制訂貨周期,深度推進(jìn)各項(xiàng)網(wǎng)格配送工作。優(yōu)化配送路徑,是以“提質(zhì)增效”為優(yōu)化目標(biāo),給出更多可行的線(xiàn)路優(yōu)化方法,提升線(xiàn)路優(yōu)化的有效性。參照每日差異性的裝載量、配送量等信息,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行深層分析,給出可用的路徑優(yōu)化方案,準(zhǔn)確給出分揀訂單的區(qū)域劃分、配送路徑。迎合交通路況的實(shí)時(shí)信息,選出更有效的配送路徑,增加運(yùn)輸用工靈活性,提高配送裝配量,合理控制配送車(chē)輛數(shù)量。配送路徑優(yōu)選期間,從客戶(hù)訂單、車(chē)輛容載能力、配送時(shí)間各類(lèi)因素,開(kāi)展動(dòng)態(tài)分析,參照配送時(shí)間優(yōu)化、動(dòng)態(tài)優(yōu)化兩種形式,分別給出配送路徑[2]。

    3.網(wǎng)格式配送線(xiàn)路優(yōu)選模型的關(guān)鍵技術(shù)

    3.1 技術(shù)方案。創(chuàng)建功能完善的配送信息管理平臺(tái),達(dá)到物流信息共享目標(biāo),加強(qiáng)各類(lèi)技術(shù)的集成效果,給出完整的數(shù)據(jù)使用標(biāo)準(zhǔn),以SpringCloud為技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),創(chuàng)建多種交互型平臺(tái),高效運(yùn)行MySQL、DB2各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù),保證OLTP、OLAP的應(yīng)用質(zhì)量,支持較多的數(shù)據(jù)量,智能生成報(bào)表,提供配送路徑選擇的個(gè)性化服務(wù)。平臺(tái)預(yù)計(jì)達(dá)到的技術(shù)目標(biāo):自動(dòng)上報(bào)運(yùn)輸數(shù)據(jù),自行匯總,給出物流分析結(jié)果,以此縮短數(shù)據(jù)分析時(shí)間,系統(tǒng)運(yùn)行速度提升80%,數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性應(yīng)達(dá)到100%;里程優(yōu)化10%,有效節(jié)約5%的配送成本;智能整合運(yùn)輸車(chē)輛的各項(xiàng)信息,去除登記流程,提高數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)效率5%。配送路徑優(yōu)選平臺(tái)的功能目標(biāo):提高路徑優(yōu)化的效率,切實(shí)控制運(yùn)輸成本;縮短業(yè)務(wù)響應(yīng)時(shí)間,動(dòng)態(tài)優(yōu)化配送路徑;加強(qiáng)系統(tǒng)服務(wù)功能部署,增強(qiáng)系統(tǒng)容錯(cuò)能力,切實(shí)強(qiáng)化系統(tǒng)平穩(wěn)性;保障各平臺(tái)的可運(yùn)維能力,簡(jiǎn)化路徑優(yōu)選流程,降低系統(tǒng)復(fù)雜性。

    圖1 案例單位配送路徑優(yōu)選平臺(tái)的技術(shù)框架

    3.2 三級(jí)物流平臺(tái)

    利用三級(jí)物流技術(shù),融合行業(yè)運(yùn)輸管理流程,豐富平臺(tái)的物流管理功能,增強(qiáng)各平臺(tái)數(shù)據(jù)交互能效,創(chuàng)建物流大數(shù)據(jù)平臺(tái),利用數(shù)據(jù)形成智能動(dòng)力,提升物流信息的整合效果,加強(qiáng)路徑優(yōu)選過(guò)程的簡(jiǎn)化性,配置相應(yīng)的物流監(jiān)管、成本控制管理方法,創(chuàng)建運(yùn)行高效、信息協(xié)同性強(qiáng)、搭建智能決策的管理系統(tǒng),涵蓋企業(yè)人員、資金、物流各項(xiàng)資源,創(chuàng)建全面的配送考評(píng)體系,高效收集對(duì)標(biāo)數(shù)據(jù),提升績(jī)效管理客觀性,自動(dòng)掃查各項(xiàng)對(duì)標(biāo)數(shù)據(jù)[3]。

    3.3 先進(jìn)算法模型

    3.3.1 算法模型的使用思路。積極考量各類(lèi)運(yùn)輸干擾條件,比如車(chē)輛裝載量、配送用戶(hù)數(shù)量、車(chē)輛行駛平均值、運(yùn)輸時(shí)間、交貨時(shí)間等。配送中心、貨物交接位置的設(shè)計(jì),零售用戶(hù)地理位置、電子地圖、運(yùn)輸路徑規(guī)劃等因素,從客戶(hù)均衡、配送里程最小兩個(gè)方面,逐一找出最優(yōu)的配送路徑。

    3.3.2 聚類(lèi)規(guī)劃配送網(wǎng)格。原有的物流配送網(wǎng)格分區(qū)形式,大多選擇聚類(lèi)算法。此種算法在實(shí)際使用時(shí),無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際配送需求。如果各類(lèi)卷煙客戶(hù)的地理環(huán)境之間,存在河流、丘陵等障礙,聚類(lèi)分析無(wú)法考量此類(lèi)因素,會(huì)降低路徑優(yōu)選的合理性。為此,案例單位創(chuàng)建路徑優(yōu)選平臺(tái)時(shí),從實(shí)際車(chē)輛可行駛的運(yùn)輸距離為切入點(diǎn),符合路徑優(yōu)選的實(shí)際需求。選中高德地圖的API,實(shí)時(shí)獲取運(yùn)輸起點(diǎn)與終末點(diǎn)的間距,進(jìn)行聚類(lèi)分析。在原有聚類(lèi)算法基礎(chǔ)上,添加車(chē)輛裝載量、運(yùn)輸時(shí)間等約束條件,提升聚類(lèi)分析結(jié)果的可用性,獲取實(shí)用性較強(qiáng)的區(qū)域劃分方案。K-means算法的數(shù)據(jù)中心位置,主要是各數(shù)據(jù)簇的平均值,算法可能會(huì)忽略障礙物的大小,由此降低路徑規(guī)劃的可用性。為此,對(duì)K-means算法進(jìn)行改進(jìn),獲取K-means++優(yōu)化流程,以此解決障礙物分析存在的不當(dāng)問(wèn)題。路徑優(yōu)化期間,準(zhǔn)確獲取起點(diǎn)、終末兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的具體距離,相應(yīng)選取K值。K值獲取完成,選擇K起點(diǎn),在數(shù)據(jù)簇中合理劃分各點(diǎn),獲取初期簇。合理更新初期數(shù)據(jù)簇,找出最優(yōu)路徑。如果中心點(diǎn)有變動(dòng),需利用評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,準(zhǔn)確分析原中心點(diǎn)的去留。在中心點(diǎn)不發(fā)生變動(dòng)的情況下,輸出各簇?cái)?shù)據(jù)。卷煙零售點(diǎn)分布范圍較為寬廣,零售點(diǎn)數(shù)量較多,在優(yōu)選配送路徑時(shí),需加強(qiáng)區(qū)域劃分的有效性。網(wǎng)格區(qū)域的劃分宗旨:各分區(qū)運(yùn)輸路徑長(zhǎng)度最短;各網(wǎng)格配送路徑無(wú)重疊。網(wǎng)格劃分的限制條件:各網(wǎng)格區(qū)域的配送量,會(huì)直接決定網(wǎng)格分區(qū)內(nèi)的運(yùn)輸主動(dòng)性??剂扛鬟\(yùn)輸車(chē)輛裝載容量、配送需求的協(xié)調(diào)性,網(wǎng)格劃分的限制條件為:車(chē)輛裝載量限制,每個(gè)網(wǎng)格區(qū)域配置一臺(tái)車(chē)輛,客戶(hù)需求總數(shù)應(yīng)小于車(chē)輛裝載容量的最大值;客戶(hù)方位限制,區(qū)域內(nèi)各零售點(diǎn)間距應(yīng)盡量減小,使零售點(diǎn)處于集中分布狀態(tài),如有零散客戶(hù),必要時(shí)變更客戶(hù)的網(wǎng)格分區(qū);配送時(shí)間限制,各網(wǎng)格配送人員的工作時(shí)間,不可大于工作人員的在崗時(shí)間最大值[4]。

    3.4 路徑優(yōu)化分析。假設(shè)案例物流單位的各個(gè)網(wǎng)格配送區(qū),均有150戶(hù)/日至400戶(hù)/日的配送任務(wù)。選取某個(gè)配送日、某個(gè)網(wǎng)格區(qū)域、216戶(hù)/日、卷煙21132條的配送任務(wù),進(jìn)行路徑訓(xùn)練分析。路徑規(guī)劃時(shí),規(guī)劃各客戶(hù)地理位置的實(shí)際距離,查看各客戶(hù)的貨品需求時(shí)間。多數(shù)用戶(hù)配送時(shí)間選擇中午,時(shí)間點(diǎn)較為接近。結(jié)合客戶(hù)位置,進(jìn)行配送編碼。比如,1號(hào)客戶(hù)的需求量為23條卷煙產(chǎn)品,送貨時(shí)間是下午2點(diǎn)至6點(diǎn);2號(hào)用戶(hù)需求37條卷煙產(chǎn)品,送貨時(shí)間是上午10點(diǎn)至下午4點(diǎn)。配送方案:每輛車(chē)可裝載5000條產(chǎn)品,共配置6輛運(yùn)輸車(chē),給出6條運(yùn)輸路徑,配送詳情如表1所示。表1的車(chē)輛滿(mǎn)載率為71%,尚有優(yōu)化空間。對(duì)6條線(xiàn)路進(jìn)行配送優(yōu)化,優(yōu)化處理時(shí):將配送車(chē)輛改為4輛,提高車(chē)輛貨物倉(cāng)儲(chǔ)滿(mǎn)載率;對(duì)于時(shí)間重合、地點(diǎn)相近的客戶(hù)進(jìn)行集中配送;去除配送路線(xiàn)的重疊部分。優(yōu)化后,車(chē)輛滿(mǎn)載率優(yōu)化至96%,配送里程從96.4公里,優(yōu)化至55.43公里,可減少21%的運(yùn)輸成本,達(dá)到配送路徑優(yōu)化目標(biāo)。

    表1 路徑優(yōu)選后的配送詳情

    結(jié)論:

    實(shí)踐中,網(wǎng)格式配送路徑優(yōu)選模型運(yùn)行后,案例單位的日常產(chǎn)品配送線(xiàn)路數(shù)量,是優(yōu)化之前的0.94倍,配送時(shí)間是前期的0.973倍,配送里程是未優(yōu)化方案的0.717倍,每輛運(yùn)輸車(chē)的配送戶(hù)數(shù)增加了6.22%,每輛運(yùn)輸車(chē)的配送時(shí)間增加了0.48%,單個(gè)運(yùn)輸車(chē)輛的里程降低了12.86%,單個(gè)運(yùn)輸車(chē)的配送數(shù)量增加了6.34%,每輛運(yùn)輸?shù)漠a(chǎn)品裝載量提高了3.16%。由此發(fā)現(xiàn):網(wǎng)格式配送路徑優(yōu)選模型具有較強(qiáng)的技術(shù)優(yōu)勢(shì),可切實(shí)增強(qiáng)卷煙企業(yè)的配送能力。

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