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盒馬鮮生“最后一公里”配送路徑優(yōu)化研究——以深圳市3區(qū)為例

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1、廣東東軟學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(論文) 盒馬鮮生“最后一公里”配送路徑優(yōu)化研究——以深圳市3區(qū)為例 Research on Optimization of "Last Kilometer" Distribution Route for Hema——Take three districts of shenzhen as examples 內(nèi)容摘要 隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,電子商務(wù)在我國得到了飛躍性的發(fā)展,生鮮電商作為其中的一個分支,也得到了極大的發(fā)展,尤其在一線城市。深圳市是我國經(jīng)濟中心城市之一,屬于一線發(fā)達城市,生鮮電商在其中得到了迅速的發(fā)展。 本文以深圳

2、市的盒馬鮮生為研究對象,針對生鮮產(chǎn)品訂單小、批次多和顧客對物流配送時間要求嚴(yán)格的特點,選取南山區(qū)、寶安區(qū)和羅湖區(qū)的門店為研究對象。采用實地調(diào)研法、訪談分析法以及實證研究法對其門店“最后一公里”配送現(xiàn)狀、配送模式、配送服務(wù)進行調(diào)查研究,找出其在“最后一公里”配送過程中存在的問題,建立帶顧客滿意時間窗的配送路徑優(yōu)化模型,結(jié)合實際運用節(jié)約里程算法進行求解,并以盒馬鮮生配送員“最后一公里”實際配送單為例,在滿足客戶實際配送時間要求下,以節(jié)約訂單配送里程為優(yōu)化目標(biāo),選擇最優(yōu)配送路徑實現(xiàn)“最后一公里”配送路徑優(yōu)化。 關(guān)鍵詞: 生鮮電商 “最后一公里” 配送路徑優(yōu)化 Abstract W

3、ith the rapid development of economy in our country, the development of electronic commerce in our country got a leap, fresh produce electronic business as one of the branches, also got great development, especially in cities. Shenzhen is one of the economic center cities in our country and belongs

4、to a first-tier developed city, in which fresh e-commerce has developed rapidly. This article takes HEMA of Shenzhen City as the research object, and according to the characteristics of small fresh products orders, large batches, and strict customer requirements for logistics and distribution time,

5、 the stores in Nanshan District, Bao’an District and Luohu District are selected as research samples. By using the methods of field research, interview analysis and empirical research, this paper investigates the distribution status, distribution mode and distribution service of "last kilometer

6、" in HEMA store, finds out the problems existing in the distribution process of "last kilometer", establishes the distribution path optimization model with customer satisfaction time window, and solves them with mileage saving algorithm. Taking the "last kilometer" actual de

7、livery order of HEMA delivery staff as an example, under the condition of meeting the actual delivery time requirements of customers, taking saving the order delivery mileage as the optimization goal, the optimal distribution path is selected to realize the "last kilometer" distribution pa

8、th optimization. Key word:Fresh E-commerce “Last Kilometer” Distribution Route Optimization 廣東東軟學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(論文) 目 錄 1 引 言 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究目的與意義 2 1.2.1 研究目的 2 1.2.2 研究意義 2 1.3 研究內(nèi)容與方法 2 1.3.1 研究內(nèi)容 2 1.3.2 研究方法 3 2 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”相關(guān)概念界定和研究現(xiàn)狀 4 2.1 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送相關(guān)概念界定 4 2.1

9、.1 配送路徑優(yōu)化的含義 4 2.1.2 配送時間窗的要求 5 2.1.3 基于時間窗的“最后一公里”配送路徑優(yōu)化 5 2.2 國內(nèi)外生鮮電商“最后一公里”配送研究現(xiàn)狀 6 2.2.1 國內(nèi)外生鮮電商“最后一公里”配送研究現(xiàn)狀 6 2.2.2 文獻綜合評述 6 2.3 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送現(xiàn)狀 7 2.3.1 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送現(xiàn)狀 7 2.3.2 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送模式 9 2.3.3 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送業(yè)務(wù)流程 9 3 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送的問題分析 12 3.1 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送成本

10、12 3.2 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送時間 12 3.3 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送質(zhì)量 13 4 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送路徑優(yōu)化 14 4.1 基于時間窗的“最后一公里”配送路徑優(yōu)化模型建立 14 4.1.1 問題描述 14 4.1.2 建模假設(shè) 14 4.1.3 符號說明 14 4.1.4 模型建立 15 4.1.5 運算步驟 15 4.2 模型驗證與分析 16 5 結(jié)論與展望 24 5.1 結(jié)論 24 5.2 展望 25 6 結(jié)束語 26 參考文獻 27 附錄 29 致謝 30 1 引 言 1.1 研究背景 隨著

11、我國經(jīng)濟的快速發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)的迅速普及,電子商務(wù)在我國得到了飛躍性的發(fā)展,生鮮電商作為電子商務(wù)的一個分支,在近幾年也得到了極大的發(fā)展。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,2017年我國生鮮電商市場交易規(guī)模約為1391.3億元,同比增長59.7%。[1]觀研天下發(fā)布《2019年中國生鮮電商行業(yè)分析報告-行業(yè)深度調(diào)研與發(fā)展趨勢預(yù)測》的報告顯示,進入2018年我國生鮮電商行業(yè)市場交易規(guī)模突破2000億元,達到2103.2億元,并預(yù)測在2020年我國生鮮電商行業(yè)市場交易規(guī)模或?qū)⑦_到3470億元。[2]由此可見,生鮮電商在我國具有廣闊的市場前景,但由于生鮮產(chǎn)品保質(zhì)期短,品類多且雜,對溫控要求高等特點,在運輸配送途中極易

12、出現(xiàn)損毀現(xiàn)象。 從國務(wù)院辦公廳于2017年4月發(fā)布的《關(guān)于加快發(fā)展冷鏈物流保障食品安全促進消費升級的意見》;[3]商務(wù)部、公安部、交通運輸部等五部于2017年12月聯(lián)合印發(fā)的《城鄉(xiāng)高效配送專項行動計劃(2017-2020年)》[4]中可看出我國政府對生鮮電商物流配送環(huán)節(jié)十分重視;與此同時,我國生鮮電商行業(yè)競爭激烈,具有資金優(yōu)勢的巨頭企業(yè)開始收購生鮮產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè),如阿里系的盒馬鮮生、京東系的7Fresh、永輝的超級物種,他們發(fā)揮全渠道優(yōu)勢,加強對生鮮產(chǎn)品的供應(yīng)鏈整合,提升生鮮電商物流配送能力。國家政策支持與巨頭企業(yè)牽引,聯(lián)合解決了生鮮產(chǎn)品在運輸過程中存在的問題,為我國生鮮電商的配送發(fā)展提供

13、良性的環(huán)境。 基于一、二線城市居民的生活節(jié)奏較快,時間觀念強烈,對快速便捷購買到生鮮的需求更強,生鮮電商主要布局于一、二線城市。在新零售的背景下,生鮮電商企業(yè)在一、二線城市開設(shè)線下門店,在實體門店的基礎(chǔ)上,提升線上生鮮電商服務(wù)。他們依托自營生鮮門店作為線下實體零售終端,為消費者提供高品質(zhì)產(chǎn)品和優(yōu)質(zhì)體驗服務(wù)?!白詈笠还铩迸渌褪情T店為線上顧客提供產(chǎn)品服務(wù)的重要一環(huán),其直接與線上顧客接觸,也直接影響線上顧客的消費體驗。由于生鮮產(chǎn)品“最后一公里”配送訂單的產(chǎn)品數(shù)目規(guī)模小、顧客購買頻次高、顧客即時性的個性化需求強等特點,對線下門店“最后一公里”配送能力提出了更高的要求和挑戰(zhàn),而生鮮電商線下門店在“最

14、后一公里”的配送方式通常為“配送員+電動車”。為提升線下門店“最后一公里”配送服務(wù)能力,通常采用增加配送車輛和配送人員的方法,該方法一定程度增加了配送成本,不利于生鮮電商發(fā)展。因此,合理地調(diào)用現(xiàn)有的配送資源和對“最后一公里”配送路徑進行優(yōu)化成了線下門店控制“最后一公里”配送成本的關(guān)鍵。本文深圳市盒馬鮮生線下門店為研究對象,對其門店“最后一公里”配送路徑進行優(yōu)化。 1.2 研究目的與意義 1.2.1 研究目的 盒馬鮮生是一家新型生鮮電商企業(yè),屬新零售業(yè)態(tài),經(jīng)過短短幾年的發(fā)展,成為生鮮電商行業(yè)的巨頭,在國民中擁有極高的知名度,是國內(nèi)生鮮電商的極具代表性的生鮮電商企業(yè)。由于盒馬鮮生的門店大

15、多設(shè)立在一、二線城市,配送的貨物以生鮮為主,本文以深圳市南山區(qū)、寶安區(qū)和羅湖區(qū)的盒馬鮮生門店為例,通過分析盒馬鮮生線下門店在“最后一公里”配送中實際存在的問題,對盒馬鮮生“最后一公里”配送存在的問題進行分析,提出解決方案,在保證生鮮質(zhì)量和顧客滿意度的情況下,幫助盒馬鮮生降低運營成本;通過配送路徑優(yōu)化問題研究,提高盒馬鮮生門店配送資源的利用率,提高配送人員的配送效率,進而提升“最后一公里”配送服務(wù)質(zhì)量,增強盒馬鮮生在生鮮電商行業(yè)內(nèi)的競爭力。 1.2.2 研究意義 在理論意義方面,本文著眼于生鮮電商企業(yè)“最后一公里”配送問題,從優(yōu)化配送路徑出發(fā),豐富了電子商務(wù)物流“最后一公里”配送體系的內(nèi)容

16、。針對現(xiàn)今有關(guān)于生鮮電商企業(yè)“最后一公里”配送的研究內(nèi)容分散,尚未形成系統(tǒng)規(guī)模的情況,本文能夠充實生鮮電商行業(yè)“最后一公里”配送的相關(guān)研究內(nèi)容,為相應(yīng)的科學(xué)實踐提供理論依據(jù)和指導(dǎo)意見。 在實踐意義方面,針對城市居民生活節(jié)奏快、時間觀念強的特點,本文分析盒馬鮮生線下門店目前的配送現(xiàn)狀,在門店直接與線上消費顧客接觸的“最后一公里”重要配送環(huán)節(jié),提出帶顧客滿意時間窗的配送優(yōu)化模型,對“最后一公里”配送路徑進行優(yōu)化,同時在保證配送不超時的情況下,以節(jié)約配送里程為目標(biāo),合理調(diào)用門店現(xiàn)有資源,縮短配送時間,降低配送成本。 1.3 研究內(nèi)容與方法 1.3.1 研究內(nèi)容 本文通過調(diào)查深圳市盒馬鮮生

17、線下門店“最后一公里”的配送現(xiàn)狀,結(jié)合盒馬鮮生“線上+線下”運作流程及和運營特點,對其配送現(xiàn)狀、配送模式以及配送業(yè)務(wù)流程進行分析,指出配送服務(wù)過程中存在的問題,找出影響“最后一公里”配送成本、配送時間以及配送質(zhì)量的原因,進而根據(jù)深圳市盒馬鮮生門店的實際配送需求,結(jié)合配送員的實際配送訂單,在滿足顧客滿意時間窗的條件下,以配送總里程最小和配送時間用時最小為優(yōu)化目標(biāo),采用節(jié)約算法對門店“最后一公里”配送路徑進行優(yōu)化。 1.3.2 研究方法 本論文將采取理論分析與綜合研究相結(jié)合的方式,綜合運用多種理論和方法,研究深圳市盒馬鮮生門店目前“最后一公里”的配送現(xiàn)狀,對門店“最后一公里”配送模式、配送服

18、務(wù)、配送流程進行分析,對“最后一公里”配送路徑進行優(yōu)化。 (1)實地調(diào)研法 通過對深圳市盒馬鮮生門店“最后一公里”實際配送環(huán)節(jié)進行觀察,了解“最后一公里”的配送流程,從門店管理、配送人員、配送服務(wù)等方面分析配送環(huán)節(jié)。 (2)訪談分析法 通過對深圳市盒馬鮮生門店的配送負(fù)責(zé)人以及相關(guān)配送人員進行訪問,了解影響深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送的因素,同時從影響因素深入了解深圳市盒馬鮮生“最后一公里”現(xiàn)狀。 (3)模型構(gòu)建法 建立顧客滿意時間窗,采用節(jié)約算法對盒馬鮮生門店“最后一公里”配送路徑進行優(yōu)化,減少不必要的配送里程,縮短配送時間,降低配送成本,提升盒馬鮮生線上用戶的生鮮購物滿意度,

19、提高線下配送服務(wù)質(zhì)量。 2 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”相關(guān)概念界定和研究現(xiàn)狀 盒馬鮮生是一家新型生鮮電商企業(yè),屬新零售業(yè)態(tài),經(jīng)過短短幾年的發(fā)展,成為生鮮電商行業(yè)的巨頭,在國民中擁有極高的知名度,是國內(nèi)生鮮電商的極具代表性的生鮮電商企業(yè)。它以數(shù)據(jù)和技術(shù)驅(qū)動為核心力量,集零售電商、零售超市和餐飲三業(yè)態(tài)為一體;在結(jié)構(gòu)上呈現(xiàn)前店后倉的特點,每個門店都是一個中小型的倉儲配送中心,用以滿足“最后一公里”配送需求。與傳統(tǒng)生鮮電商相比,“盒馬鮮生”門店大多設(shè)立于一、二線城市,分布在人流較為密集的地方或商圈地帶,服務(wù)對象定位于中高收入人群。此類人群為城市居民,一、二線城市的生活節(jié)奏快速,城市顧客在快節(jié)奏

20、的生活環(huán)境下,對時間準(zhǔn)時度的要求比三、四線城市的顧客更為嚴(yán)格。 “最后一公里”配送是指顧客通過在網(wǎng)絡(luò)上購物,購買商品從商家倉庫經(jīng)過層層配送,由末端配送員把商品交到顧客手中的最終物流活動。“最后一公里”并不是數(shù)字意義上的一公里,而是物品從配送網(wǎng)點最終交付給顧客的距離,這是與最終用戶親密接觸的環(huán)節(jié)。[5]即“最后一公里”并不真正的一公里,而是泛指末端配送環(huán)節(jié)商品到達顧客手中的最終配送距離。由于末端配送環(huán)節(jié)屬于短距離配送,俗稱“最后一公里”配送。電商物流的"最后一公里"是唯一一個電商與客戶直接聯(lián)系的環(huán)節(jié),對電商的發(fā)展有著重要意義物流。[6]盒馬鮮生本質(zhì)屬于生鮮電商,在“最后一

21、公里”物流配送上有著許多與電商物流相同的特點,說明該環(huán)節(jié)對盒馬鮮生的發(fā)展具有極大的影響。 2.1 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送相關(guān)概念界定 2.1.1 配送路徑優(yōu)化的含義 隨著物流行業(yè)的迅速發(fā)展,物流配送路徑優(yōu)化問題在現(xiàn)今是物流學(xué)者研究的熱點問題。學(xué)者吳競鴻認(rèn)為,合理的配送路徑選擇規(guī)劃是提升零售企業(yè)的配送作業(yè)效益與服務(wù)水平的關(guān)鍵因素,對物流配送路徑優(yōu)化問題的研究具有現(xiàn)實意義。[7]物流配送路徑優(yōu)化問題可以描述為有一個物流配送中心,從配送中心出發(fā),用若干輛汽車向多個客戶配送貨物,最后再返回配送中心。配送中心的位置和每個客戶的位置、需求量一定,每輛汽車的載重一定,要求每條路線的客戶需

22、求量之和不能超過車輛的最大載重,而且每個客戶點的配送必須且只能有一個車輛來完成原則上一個客戶的需求量不會大于車輛的最大載重,通過合理配送路線,使總運行距離最短或總成本最低。[8] 2.1.2 配送時間窗的要求 配送時間窗基于顧客期望的配送時間而設(shè)定,假若貨物送達顧客的時間在顧客期望的配送時間內(nèi),這個時候的顧客滿意度最高。為保證顧客最大的滿意度,配送員在配送時,需將商品在顧客期望的服務(wù)時間內(nèi)送達,當(dāng)商品送達的時間提前或延后,都會導(dǎo)致顧客不滿意,使其產(chǎn)生不滿意感。本文采用硬時間窗約束,要求配送員必須在顧客期望的時間窗內(nèi)將貨物送達顧客手中,否則拒絕服務(wù)。影響顧客滿意度的因素許多,但本文只基于配

23、送準(zhǔn)時性來設(shè)立顧客滿意時間窗,t表示配送員將配送商品送達顧客的時間,當(dāng)?shù)竭_的時間t超出了時間窗[E,L],說明顧客滿意度最低,當(dāng)?shù)竭_的時間t在時間窗[E,L]內(nèi),說明顧客滿意度最高。例如,顧客1期望的配送時間為10:00~10:30,顧客的配送時間窗就為[10.00,10.50],配送員在這個時間內(nèi)將貨物送達顧客手中,顧客滿意度最高,假若在10:00之前或者在10:30分之后到,顧客滿意度最低,拒絕服務(wù)。 2.1.3 基于時間窗的“最后一公里”配送路徑優(yōu)化 帶時間窗的物流配送路徑優(yōu)化問題,是一般物流配送路徑問題的拓展,其表述一般可為:用于服務(wù)的若干車輛從站點出發(fā),為處在不同地理位置、具有

24、不同貨物需求和不同服務(wù)時間窗要求的所有顧客提供服務(wù),然后返回站點,其中為每個顧客僅提供一次服務(wù)。其目標(biāo)是在時間窗內(nèi)為顧客提供服務(wù)時,使車輛的行駛時間和等待時間之和最短。[9] 盒馬鮮生“最后一公里”配送服務(wù)存在時間約束,配送員在對配送訂單進行配送時。在對其“最后一公里”配送路徑進行優(yōu)化時,需建立配送時間約束,顧客期望的服務(wù)時間即配送約束時間。在現(xiàn)實配送中,配送員每到達一個配送地點,除去配送途中產(chǎn)生的行駛時間,還會產(chǎn)生對每個顧客提供相應(yīng)的服務(wù)時間。在對“最后一公里”配送路徑優(yōu)化時,配送員的配送行駛時間與給顧客提供的時間都要算入其中,在滿足時間窗要求的條件下,采用節(jié)約里程法進行配送路徑優(yōu)化。

25、節(jié)約里程法又稱節(jié)約法,用來解決運輸路線較多且車輛數(shù)目不確定問題的方法,是最有名的啟發(fā)式算法。節(jié)約法核心思想是逐步把配送運輸問題中的兩個回路合并成一個回路, 使得每次合并后總的運輸距離可以達到最大限度的減幅。 當(dāng)一輛車達到滿載或者達到里程限制時,再對下一輛車進行優(yōu)化。[10] 在滿足約束的情況下,節(jié)約里程的原理如圖1所示,節(jié)約的距離為(2a+2b)-(a+b+c)=a+b-c。 圖1:節(jié)約里程原理圖 2.2 國內(nèi)外生鮮電商“最后一公里”配送研究現(xiàn)狀 2.2.1 國內(nèi)外生鮮電商“最后一公里”配送研究現(xiàn)狀 對相關(guān)的文獻進行分析,了解生鮮電商行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、生鮮電商企業(yè)的配送模式、“

26、最后一公里”配送存在的問題以及配送路徑優(yōu)化的方式與模型搭建。國外學(xué)者對生鮮電商“最后一公里”配送問題做了研究,Victor Pillac等人描述了動態(tài)路徑選擇,從信息質(zhì)量和演化的視角對路徑問題進行了分類,針對目前研究并沒有為動態(tài)問題提供通用模型的研究現(xiàn)狀,提出了一般通用模型[11]。Aized等建立電商物流配送網(wǎng)絡(luò)的層次構(gòu)模型,并利用Petri網(wǎng)路方法對模型求解,提出在交通擁擠情況下的配送路線規(guī)劃方法[12]。Hiassat等人考慮易腐品特性,建立配送中心庫存配送路徑問題的優(yōu)化模型,并用遺傳算法和局部搜索啟發(fā)法求解[13]。 國內(nèi)學(xué)者王樂對盒馬鮮生公司末端配送路徑優(yōu)化進行了研究,分析盒馬鮮生

27、的末端配送現(xiàn)狀,確定顧客滿意度模型,構(gòu)建配送路徑優(yōu)化模型,并利用遺傳算法對模型進行求解[14]。陳耀庭和黃和亮對我國生鮮電商“最后一公里”眾包配送模式可能存在的問題進行研究和分析,提出可行的解決方案[15]。張曉雯等人研究分析了以眾包物流為主的配送模式對解決生鮮電商"最后一公里"配送的優(yōu)勢和風(fēng)險[16]。單懿昕站在新零售的角度上,對生鮮企業(yè)的配送成本、配送時間、配送質(zhì)量三個問題進行了優(yōu)化分析,針對性的提出了提升訂單密度的方法和使用循環(huán)配送袋模式[17]。邰曉紅、李璐在節(jié)約法的基礎(chǔ)上加入了客戶對時間的約束,對節(jié)約法提出改進,在滿足關(guān)于時間約束的情況下有效的節(jié)約配送時間,縮短配

28、送距離,進而節(jié)約成本,優(yōu)化了之前的路徑優(yōu)化方法,使之更具有現(xiàn)實意義[18]。 2.2.2 文獻綜合評述 綜上所述,國內(nèi)外研究學(xué)者對生鮮電商“最后一公里”配送模式、配送路徑優(yōu)化問題等相關(guān)領(lǐng)域進行深入研究,大大豐富了生鮮電商“最后一公里”配送環(huán)節(jié)相關(guān)領(lǐng)域的理論和方法,給研究學(xué)者提供了大量的研究依據(jù)。國外學(xué)者對生鮮電商“最后一公里”配送問題研究從路徑優(yōu)化模型出發(fā),針對生鮮產(chǎn)品的特性進行算法創(chuàng)新與應(yīng)用。國內(nèi)學(xué)者則是對生鮮電商企業(yè)的配送運營模式,通過分析配送模式、配送成本、客戶需求等問題搭建“最后一公里”配送路徑優(yōu)化模型,結(jié)合實際改進算法。目前,對生鮮電商“最后一公里”配送路徑優(yōu)化仍然是國內(nèi)學(xué)者研

29、究的熱點。就目前的研究現(xiàn)狀而言,我國對生鮮電商企業(yè)“最后一公里”配送路徑優(yōu)化仍舊存在一些不足。不足之處表現(xiàn)在研究學(xué)者對生鮮電商“最后一公里”配送路徑優(yōu)化的研究較少,以實際生鮮電商企業(yè)為研究對象,針對生鮮電商企業(yè)實際配送特點進行配送路徑優(yōu)化的研究也不多;對小范圍、短時限的配送問題研究少,現(xiàn)有研究多針對配送范圍大的配送問題研究,極少涉及對分配訂單的路徑優(yōu)化研究。 2.3 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送現(xiàn)狀 2.3.1 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送現(xiàn)狀 通過資料查詢法與對深圳市寶安區(qū)、南山區(qū)與羅湖區(qū)的門店進行實地調(diào)研與對相關(guān)人員進行訪談,可從訂單情況、配送環(huán)節(jié)、配送人員、配送管理四個

30、方面了解盒馬鮮生的配送現(xiàn)狀。 (1)訂單情況 經(jīng)了解,深圳市盒馬門店的營業(yè)時間一般在7:00到22:00之間,訂單的高峰期出現(xiàn)在11:00~13:00和17:00~20:00,低峰期出現(xiàn)在7:00~11:00、13:00~17:00和20:00~22:00,高峰配送總時長為5小時,低峰時長為10小時。在11:00~13:00和17:00~20:00出現(xiàn)訂單高峰時段,是因為正值顧客做飯時段,人們對生鮮食材的需求集中在這個時段,這個時段的顧客購買的多為果蔬肉類;7:00~11:00是一天訂單中最少的時段,人們也會在這個時段購買食材,但此時的訂單量遠(yuǎn)不如11:00~13:00和17:00~20:

31、00這兩個時段;13:00~17:00這個時段的訂單量比7:00~11:00和20:00~22:00的高,但又比11:00~13:00和17:00~20:00的低,這個時候的顧客購買商品品類比較雜,但大多以水果、零食為主。20:00~22:00這個時段訂單量比7:00~11:00點的多,顧客傾向于在這個時段購買熟食和半成制品。顧客在不同時段購買的主要商品如表1所示。 表1:顧客在不同時段購買的主要商品 時段 主要購買商品 備注 7:00~11:00 乳制品 早餐 11:00~13:00、17:00~20:00 果蔬、肉類 午飯、晚飯高峰期 13:00~17:00 水果、

32、零食 —— 20:00~22:00 熟食、半成制品 夜宵 (2)配送環(huán)節(jié) 門店對配送環(huán)節(jié)的管理主要分為兩大塊,一個是配貨環(huán)節(jié),一個是送貨環(huán)節(jié)。 a)配貨環(huán)節(jié) 配貨過程分揀貨與打包兩個環(huán)節(jié)。揀貨員與打包員在入職之后,門店會給每一個工作人員開設(shè)ERP賬號,揀貨員與打包員每次上崗工作前,需要登錄個人ERP賬號。揀貨員使用的揀貨工具是RF掃描槍。RF掃描槍是用來進行掃描的一款手持設(shè)備,主要通過設(shè)備自身帶的激光頭、紅外頭、自感應(yīng)設(shè)備等來對條碼或者專門的芯片進行識別的設(shè)備。揀貨員通過在RF掃描槍領(lǐng)取揀貨任務(wù),根據(jù)領(lǐng)取的揀貨任務(wù)內(nèi)容進行作業(yè),再根據(jù)揀貨任務(wù)中顯示的所需商品,找到商品所在的位置

33、,使用RF掃描槍的紅外線掃描功能對商品條形碼或企業(yè)內(nèi)部條形碼進行掃描,如果貨物信息與RF掃描槍上顯示的一致,則說明揀取的商品正確,輸入需要的商品件數(shù),隨后將商品下架,確認(rèn)該商品揀貨完成后,系統(tǒng)自動跳轉(zhuǎn)到下一個揀取的商品,直至揀貨任務(wù)結(jié)束。當(dāng)揀貨員揀選商品出錯時,該商品條碼掃描出來的貨物信息與揀貨任務(wù)的信息無法對應(yīng)。這種揀貨方式大大降低了配貨環(huán)節(jié)的出錯率,提高配送商品的準(zhǔn)確性。打包員需要對揀貨員揀取的商品進行檢查,同時需要根據(jù)商品的特性,選擇合適的打包材料,根據(jù)盒馬的打包標(biāo)準(zhǔn)對商品進行打包,如易碎物品需要使用氣柱袋、冷凍食品需放置冰袋、嚴(yán)格遵照“重不壓輕”、“大不壓小”等原則。門店打包的保溫箱內(nèi)

34、設(shè)置隔板,對不同性質(zhì)的商品進行隔離,保證配送產(chǎn)品新鮮度,以降低商品在運輸途中出現(xiàn)生鮮產(chǎn)品變質(zhì)毀損的概率。 b)送貨環(huán)節(jié) 深圳市盒馬鮮生門店統(tǒng)一使用同型號的兩輪電動車,送貨員在入職時,門店配備送貨工具和送貨防護裝備,如頭盔、手套、面巾等。送貨員在“盒馬駕到”APP上注冊賬號,并在該APP上領(lǐng)取送貨訂單。送貨員可以通過門店的指派訂單模式和搶單模式領(lǐng)取送貨任務(wù),在成功領(lǐng)取送貨任務(wù)后,送貨員到送貨區(qū)領(lǐng)取打包好的保溫箱,通過掃描二維碼的方式確認(rèn)已打包的保溫箱是否與送貨任務(wù)匹配,當(dāng)信息匹配時,送貨員還應(yīng)打開保溫箱,對照訂單商品條目大致檢查箱內(nèi)商品的準(zhǔn)確性與完好度。當(dāng)一切確認(rèn)無誤后,送貨員開始根據(jù)訂單送

35、貨地點,依據(jù)自己的經(jīng)驗來規(guī)劃送貨路線。送貨員到達訂單送貨點后,根據(jù)該地點的訂單信息,打開保溫箱將訂單所需的商品揀取出來,并揀取出來的貨物進行裝袋,該過程即為二次分揀。二次分揀結(jié)束并對商品信息檢查無誤后,送貨員最終將商品送達顧客手中;接著送貨員抵達下一個訂單送貨地點,將商品送達顧客手中,直至整個送貨任務(wù)結(jié)束。 (3)配送人員 經(jīng)了解,深圳市盒馬門店自有配送員一般不低于50人,該處描述的配送員特指送貨員,配送人員數(shù)量與門店線上訂單數(shù)量相匹配。在對多名配送人員的訪問中,筆者得知大多數(shù)的配送員為非深戶籍人員,其中不乏非廣東籍人員。他們學(xué)歷大多在初中、高中水平,年齡大多在20~38周歲。近三成配送人

36、員的入職時間低于3個月,約五成配送員入職時間在3月~1年,剩下兩成入職時間高于1年。在訂單量充足的情況下,一般配送員單次配送訂單量一般為4~5單。 (4)配送管理 門店配送管理包括對配送環(huán)節(jié)、配送人員、數(shù)據(jù)監(jiān)控三個方面。針對配送環(huán)節(jié)的管理有具體的操作標(biāo)準(zhǔn),實行精細(xì)化管理,盡可能將整個配送環(huán)節(jié)流暢連接,并將操作標(biāo)準(zhǔn)盡可能落實到揀貨、打包與送貨環(huán)節(jié);針對配送人員管理,門店管理員對配送人員進行培訓(xùn),要求并監(jiān)督他們按照盒馬鮮生門店的配送標(biāo)準(zhǔn)來進行操作作業(yè),實行獎懲制度,對業(yè)績突出的優(yōu)秀員工予以金錢或物質(zhì)嘉獎,對業(yè)績低下者進行懲罰。在數(shù)據(jù)監(jiān)控方面,門店使用ERP系統(tǒng),在ERP系統(tǒng)中實現(xiàn)對門店不同時段

37、的線上訂單量監(jiān)控,以便更合理地制定配送計劃和安排配送人員,還要對每個配送人員的工作效率進行監(jiān)控。 2.3.2 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送模式 與傳統(tǒng)的生鮮電商相比,深圳市盒馬鮮生門店在配送環(huán)節(jié)除具訂單顧客地點分散、訂單商品單次配送數(shù)量少、生鮮配送品類雜和配送頻次多的特點,還具有單一門店配送范圍小、訂單配送時限短的特點。基于這些特點,深圳市盒馬鮮生門店需組建一個較大規(guī)模的配送團隊,并且有計劃性的制定配送計劃,合理利用門店現(xiàn)有的物流配送人力和資源來進行“最后一公里”配送。經(jīng)了解,深圳市盒馬鮮生門店的配送模式為“自營+第三方”,即自建配送團隊和第三方配送團隊相結(jié)合,共通完成線上訂單配送。

38、若門店的配送模式只以自建物流團隊來進行“最后一公里”配送,相比于“自營+第三方模式”模式,門店能更好地對配送團隊進行管理,把控服務(wù)質(zhì)量,但這需要門店在配送隊伍搭建上投入更多的資產(chǎn)。若單一采用第三方配送模式,雖然可以減少深圳市盒馬鮮生門店正式在職的配送員數(shù)量,但門店難以把控第三方物流的配送員的工作效率和配送服務(wù)質(zhì)量,給“最后一公里”配送服務(wù)帶來較大的不確定性,影響線上顧客購物體驗,不利于盒馬鮮生的發(fā)展。在采用“自營+第三方”模式時,深圳市盒馬鮮生門店應(yīng)建立完善的考核機制,從門店業(yè)務(wù)要求方面考核和監(jiān)督配送員,以保證配送該服務(wù)質(zhì)量。 2.3.3 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送業(yè)務(wù)流程 深圳市

39、盒馬鮮生線下門店的配送業(yè)務(wù)需在線上顧客訂單的驅(qū)動下開啟。如圖2所示,盒馬鮮生的配送業(yè)務(wù)流程可分為兩大模塊,第一個模塊是系統(tǒng)操作下的配送訂單集合與任務(wù)分配,第二個模塊是配送員操作下配送訂單履約與配送。 (1)系統(tǒng)操作 盒馬物流使用智能履約集單算法則,基于線路、時序、客戶需求、溫層、區(qū)塊以及整個POI的智能履約集單算法則實現(xiàn)了最優(yōu)的訂單履約成本,并在該算法指導(dǎo)下,系統(tǒng)把訂單串聯(lián)起來,并且保證串聯(lián)出最優(yōu)的配送批次,實現(xiàn)多單配送[19]。在生成配送集合單之后,系統(tǒng)將配送集合單以任務(wù)的形式分配至配送員操作環(huán)節(jié)。 (2)配送員操作 配送操作過程中不同環(huán)節(jié)的配送員,如揀貨員、打包員、送貨員,他們根據(jù)

40、配送訂單的信息來進行該工作崗位相應(yīng)的工作內(nèi)容與要求來操作。從配送訂單揀貨、打包完成到送貨員領(lǐng)取包裹送貨出庫,再到顧客簽收包裹,在該過程中,任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題,都會導(dǎo)致包裹無法正常出庫。 圖2:盒馬鮮生配送業(yè)務(wù)流程圖 3 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送的問題分析 3.1 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送成本 配送成本是指配送過程中所支付的費用總和。根據(jù)配送流程及配送環(huán)節(jié),配送成本實際上是含配送運輸費用、分揀費用、配裝及流通加工費用等全過程。盒馬鮮生線下門店開設(shè)大多開設(shè)在經(jīng)濟較為發(fā)達的一、二線城市,相比于經(jīng)濟較為普通的三、四線城市,一、二線城市的門店租金水平與工作人員的薪資水平

41、都會比三、四線城市高,但又由于一、二線城市的整體消費水平較高,可以保證門店的日常銷量,通過密集的訂單數(shù)量來保證門店的盈利。訂單數(shù)量的上升對門店的配送環(huán)節(jié)影響最大,這意味著盒馬鮮生線下門店需要建立強大的配送團隊來支撐訂單的履約與配送,說明盒馬鮮生線下門店需要招募大量的配送員。配送員的數(shù)目增多,便會導(dǎo)致盒馬鮮生線下門店的員工成本支出上升。想要控制“最后一公里”配送環(huán)節(jié)的員工成本支出,需要對“最后一公里”配送路徑進行優(yōu)化,盡可能在現(xiàn)有配送團隊的基礎(chǔ)上,有計劃地、合理地安排和使用門店現(xiàn)有的配送資源,從減少不必要的配送里程入手,縮短配送時間,提高配送員的送單速度與能力,提升配送效率。 3.2 深圳市

42、盒馬鮮生“最后一公里”配送時間 由于生鮮產(chǎn)品易腐易損的的特性與城市居民對時間精確度把握的要求,配送響應(yīng)速度的快慢影響著生鮮電商顧客的消費體驗度,同時影響著生鮮電商企業(yè)的發(fā)展。響應(yīng)速度的快慢體現(xiàn)在配送時間上,“最后一公里”配送員在顧客需求的時間內(nèi)將商品送達顧客手中,既能保證了生鮮產(chǎn)品的新鮮度,又能讓顧客擁有良好的消費體驗。為保證配送時效性,盒馬鮮生線下門店對“最后一公里”配送范圍和配送時間都做了相應(yīng)的規(guī)定,如圖3所示,它以線下門店為中心點,對距離門店大約三公里的小區(qū)與住所進行相應(yīng)配送,即門店是圓心,半徑為三公里的區(qū)域是,呈輻射性配送。同時,門店還對配送員的配送效率進行監(jiān)控。但因為現(xiàn)實運營中,配

43、送員在領(lǐng)取到配送的訂單之后,根據(jù)自己的經(jīng)驗進行配送路線規(guī)劃,這種方式增加了配送時間的不確定性,一旦配送員判斷失誤,容易造成配送超時的情況。 圖3:盒馬鮮生線下門店“最后一公里”配送范圍圖 3.3 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送質(zhì)量 顧客對生鮮電商企業(yè)配送服務(wù)質(zhì)量的評定一般從生鮮產(chǎn)品的完好程度、配送商品的準(zhǔn)確度、配送時間準(zhǔn)、配送人員服務(wù)態(tài)度好等方面進行。顧客滿意度的高低影響著門店的長遠(yuǎn)發(fā)展。盒馬鮮生線下門店的經(jīng)營主旨是為了滿足顧客對優(yōu)質(zhì)服務(wù)和優(yōu)質(zhì)消費體驗體驗的需求。對線上顧客而言,“最后一公里”配送服務(wù)質(zhì)量的高低直接影響顧客消費體驗?!白詈笠还铩迸渌头?wù)直面線上顧客,顧客滿意度太

44、低容易導(dǎo)致盒馬鮮生喪失消費者,高效優(yōu)質(zhì)的配送服務(wù)方可提高顧客復(fù)購可能性。提高配送服務(wù)質(zhì)量可從“最后一公里”配送路徑優(yōu)化入手,有效的路徑優(yōu)化有助于減少配送員在“最后一公里”配送過程中不必要的行駛時間,縮短“最后一公里”配送時間,提升“最后一公里”配送的準(zhǔn)時性,滿足線上顧客的消費需求和體驗的同時,提高“最后一公里”配送服務(wù)質(zhì)量。 4 深圳市盒馬鮮生“最后一公里”配送路徑優(yōu)化 4.1 基于時間窗的“最后一公里”配送路徑優(yōu)化模型建立 4.1.1 問題描述 本文研究的是盒馬鮮生線下門店“最后一公里”服務(wù)過程,對“最后一公里”配送路徑進行優(yōu)化。該配送問題可以描述為:盒馬門店通過對顧客訂單信息

45、進行分析,對一輛配送車輛或多輛車行駛路線進行合理規(guī)劃,并合理分配配送員送貨任務(wù),在滿足門店需求以及一定的約束條件下,依據(jù)顧客對產(chǎn)品送達時間的要求將產(chǎn)品從配送門店送至配送地點,實現(xiàn)門店配送總里程最小的目標(biāo)。 4.1.2 建模假設(shè) 基于構(gòu)建數(shù)學(xué)模型的方便性考慮,本文對盒馬鮮生線下門店“最后一公里”配送路徑優(yōu)化問題進行簡化處理,做出如下假設(shè)。 ① 所有車輛均從一個配送門店出發(fā),僅考慮單向物流配送,不考慮退貨物流; ② 已知各客戶點之間的距離及各點到配送公司的距離; ③ 已知每個客戶的需求量; ④ 門店供應(yīng)充足,不考慮缺貨情況,滿足顧客需求; ⑤ 已知顧客配送時間要求; ⑥ 滿足顧客

46、配送時間要求; ⑦ 假設(shè)配送員為顧客提供的服務(wù)時長為固定值; ⑧ 車輛只能從配送公司出發(fā),并返回到配送公司; ⑨ 一輛車可以為多個客戶送貨; ⑩ 已知每車的最大承載量; ? 配送車輛的裝載量小于該車輛的最大容量; ? 每個客戶只能在適當(dāng)?shù)臅r間范圍內(nèi)接受一次服務(wù); ? 假設(shè)道路狀況良好,每輛車在運輸過程中速度恒定不變,不考慮交通擁堵等特殊情況; 4.1.3 符號說明 Pi——配送節(jié)點集,P0表示配送門店,i=1,2,……n; dij——顧客點i到顧客點j的距離; bjk——車輛k對顧客j開始送貨的時間; Q——車輛的最大載重量; ETi——顧客i最開始接收貨物的時間;

47、 LTi——顧客i最晚接收貨物的時間; UTi——顧客i的服務(wù)時間; RTi——車輛到達顧客i的時間,ETi≤RTi≤LTi; tij——車輛從顧客i到顧客j的配送時間; V——所有配送車輛; xijk——如果車輛k從顧客i到顧客j,且i≠j,則值為1,否則為0; oi——顧客i的貨物重量; R——配送員單次送單最大量 4.1.4 模型建立 目標(biāo)函數(shù):min∑(k∈V)∑(i∈N)∑(j∈N)dijxijk 約束條件: ∑(k∈V)∑(i∈N)xijk=1 ?j∈N\0 (1) ∑(k∈V)∑(j∈N)xij

48、k=1 ?i∈N\0 (2) ∑(i∈N)oi∑(j∈N)xijk≤Q ?k∈V (3) ∑(i∈N)xilk∑(j∈N)xljk=0 ?l∈N\0,k∈V (4) ∑(j∈N0)x0jk=1 ?k∈V (5) ∑(i∈N0)xi0k =1 ?k∈V

49、 (6) (bik+tij+UTi)xijk≤bjk ?i∈N,?j∈N,?k∈V (7) ETi≤RTi≤LTi ?i∈N\0 (8) ∑(i∈N)xik≤R ?i∈N\0,k∈V (9) xijk∈0 ?i∈N,?j∈N,?k∈V (10) 該模型優(yōu)化的目標(biāo)是配送總里程最小。約束條件中,式子(1)表示車輛k來自顧客i,顧客j只能接受來自客戶i貨物一次,且客戶j不能是配送起點

50、;式子(2)表示車輛k只能從顧客i到顧客j,且顧客i不是配送起點;式子(3)表示顧客配送貨物的重量不能超過車輛的最大載重量;式子(4)表示每個顧客點都不能當(dāng)作配送起點與終點;式子(5)表示車輛只能從配送門店出發(fā),顧客點不能當(dāng)作配送起點;式子(6)表示車輛完成配送任務(wù)后返回到配送門店;式子(7)表示最遲到達顧客j的車輛時間應(yīng)在約束時間范圍中;式子(8)表示車輛到達顧客的時間滿足時間窗約束;式子(9)表示每輛配送車輛單次配送的訂單數(shù)不超過配送訂單要求數(shù)上限;式子(10)表示xijk的值為0或1。 4.1.5 運算步驟 (1)時間約束 在連接點i與j之前,我們用已知點i、j之間的距離和配送車

51、輛的行駛速度,求出點i和j之間的行駛時間tij,用車輛到達i的時間bik加上行駛時間tij和車輛在i點的服務(wù)時間UTi,車輛到達點j的時間為RTj=(bik+tij+UTi),若RTj處于顧客點j的配送時間約束內(nèi),則點i與點j可以連接。若RTj不處于顧客點j的配送時間約束內(nèi),則點i與點j不可以連接,接著根據(jù)時間窗先后順序選擇下一個顧客點。 (2)配送車輛載重量約束 在連接點i和點j之前,我們預(yù)先計算點i到點j的貨物重量,當(dāng)i點累計貨物重量加上點j所需的貨物重量oj小于配送車輛最大載重量時,即qi+oj≤Q時,可以直接連接點i與點j,否則不可以連接。車輛最大載重量不僅僅是計算兩個顧客點所需的

52、貨物量,而是需要累計路徑上所經(jīng)過的客戶需求貨物量,使得配送路徑上的不同顧客點之間累計貨物重量q≤Q。 (3)配送車輛單次服務(wù)顧客最大量約束 在對顧客點進行配送時,當(dāng)服務(wù)顧客的個數(shù)累計到達規(guī)定的最大上限R,該車輛立即停止配送,同時返回配送門店。 第一步:通過調(diào)研分析,獲得并分析原配送路線的基本數(shù)據(jù),整理得出各點之間的距離; 第二步:利用節(jié)約里程公式,計算每個配送點的節(jié)約里程數(shù),并進行降序排序,整理成節(jié)約里程排序表; 第三步:按照節(jié)約里程數(shù)的降序排序,依次對回路進行合并,并根據(jù)各項約束,在滿足約束的情況下,對配送路線不斷修正,直到達到極限,從而獲得最優(yōu)配送路徑方案。 4.2 模型驗證

53、與分析 對深圳市盒馬鮮生某門店的配送訂單進行分析,門店配送工具與配送人員充足。已知門店配送車輛的平均行駛速度為20km/小時,每位配送員每次配送最多只能帶6位顧客的訂單,即在滿足各項條件約束下,一個配送員可為6名顧客提供配送服務(wù),車輛最大載重量為25kg。配送員對每個顧客服務(wù)的時間均為2分鐘。P0表示配送門店。配送員從門店出發(fā),以配送路徑中第一個顧客點的配送時間為出發(fā)時間。假設(shè)第一個顧客的期望配送時間為17:15~17:45,即配送員從17:15分從門店出發(fā),開始為該條路徑的不同顧客進行配送。 顧客訂單信息如表2所示,已知顧客配送地點,配送時間要求,以及訂單配送重量,通過高德地圖,對收集到

54、配送地點進行測距,以兩輪電車在不同地點之間的實際行駛距離為研究依據(jù),得出結(jié)果如圖4所示,圖4表示配送門店與訂單配送地點以及不同配送地點的距離。通過計算得出不同點之間節(jié)約的里程量,節(jié)約里程量如圖5所示,由于對實際配送路程進行測距,有些顧客節(jié)點之間不符合節(jié)約里程的算法,于是記得出節(jié)約里程數(shù)為負(fù)數(shù)的節(jié)點為的節(jié)約里程量為0,說明該兩點之間沒有節(jié)約里程。對節(jié)約量進行修正得到圖6。根據(jù)時間約束,對顧客先后服務(wù)時間進行排序,排序結(jié)果如表3所示;各點之間節(jié)約里程量進行排序如圖7所示。 表2:顧客訂單信息 標(biāo)號 顧客最早接受服務(wù)時間 顧客最晚接受服務(wù)時間 地點 訂單所需貨物重量 P1 17:15

55、 17:45 天驕?zhǔn)兰? 1.82kg P2 17:15 17:45 中糧瀾山 5kg P3 17:15 17:45 鴻雅苑 2.14kg P4 17:00 17:30 弘雅花園1期 3.5kg P5 17:00 17:30 百花苑 2.43kg P6 17:15 17:45 裕安花園 1.18kg P7 17:15 17:45 恒安花園 6.11kg P8 17:00 17:30 怡合花園 4.53kg P9 17:00 17:30 寶民花園 2.81kg P10 17:15 17:45 嘉華花園東區(qū)

56、 1.45kg P11 17:15 17:45 弘雅花園2期 1.92kg P12 17:30 18:00 上合花園 3kg P13 17:00 17:30 冠城世家 2.38kg P14 17:00 17:30 甲岸花園 1.71kg P15 17:00 17:30 寶湖居花園 2kg P16 17:15 17:45 華聯(lián)城市全景 3.53kg P17 17:15 17:45 上合花園 1.91kg P18 17:00 17:30 頤合花園 8.08kg P19 17:15 17:45 鳴樂花園 4.

57、67kg P20 17:15 17:45 鴻昌花園 2.92kg P21 17:15 17:45 泰華錦繡城 1.32kg 圖4:配送門店與配送地點之間的距離 圖5:各配送點間節(jié)約的里程圖 圖6:修正后各配送點間節(jié)約的里程圖 表3:顧客服務(wù)時間先后順序排序表 地點 時間 配送點到各點距離/米 重量/千克 P9 17:00 1000 2.81 P5 17:00 1500 2.43 P4 17:00 1500 3.5 P8 17:00 1800 4.53 P15 17:00 2400 2 P13 17:00

58、 2400 2.38 P14 17:00 3400 1.71 P18 17:00 3700 8.08 P1 17:15 1000 1.82 P17 17:15 1100 1.91 P10 17:15 1600 1.45 P11 17:15 1800 1.92 P16 17:15 1900 3.53 P6 17:15 2200 1.18 P20 17:15 2300 2.92 P21 17:15 2600 1.32 P19 17:15 2900 4.67 P2 17:15 2900 5 P3

59、17:15 3000 2.14 P7 17:15 3000 6.11 P12 17:30 1100 3 圖7:各點之間節(jié)約里程量排序 對照節(jié)約里程表,找到節(jié)約里程數(shù)最大的連接節(jié)點P13-P14與P14-P15,再查看顧客配送服務(wù)先后順序表,該處相同節(jié)約里程的節(jié)點均屬于17:00~17:30的配送服務(wù)時間窗,則構(gòu)建回路P0-P13-P4-P0與回路P0-P14-P15-P0,由于出現(xiàn)兩個回路,需進行比較兩條回路的各項約束差異,擇優(yōu)選取。通過計算得出這兩個回路的配送總里程均為6000m,到達最后一個配送顧客點的時間也相同,花費時間為12.8分鐘,轉(zhuǎn)化的時間是17:12:

60、48,滿足兩條回路中顧客點P14與P15對17:00~17:30的配送時間約束;P0-P13-P14-P0回路的配送車輛載重為4.09KG,P0-P14-P15-P0回路的配送車輛載重為3.71kg,考慮配送車輛的滿載程度,選擇P0-P13-P14-P0為第一條配送路徑,基于此回路結(jié)合各項約束條件進行優(yōu)化,直至到達約束上限,方才結(jié)束對該路徑進行優(yōu)化。 由于P0-P13-P14-P0并沒有達到約束上限,還可以對其進行線路合并,重復(fù)對照配送里程節(jié)約量表,將P15納入該回路,計算各項約束,得出車輛到P15共花費的時間18.4分鐘,轉(zhuǎn)化為時間是17:18:24,滿足P15對17:00~17:30的配

61、送時間約束,P0-P13-P14-P15-P0回路的配送車輛載重為6.09KG,滿足顧客累計貨物重量小于配送車輛最大裝載量約束條件,可形成P0-P13-P14-P15-P0回路。 由于約束條件未達到上限,可重復(fù)以上步驟,不斷合并滿足約束條件的回路,直至該線路不能再合并。剔除已經(jīng)合并的顧客點,結(jié)合節(jié)約里程法和時間約束等約束條件,用以上方法將所有顧客配送點納入配送路線中,并不斷修正配送路線,從而得出較為優(yōu)化的配送路徑。優(yōu)化后的配送路徑如表5所示。計算原配送路徑,得出配送總里程為64461m,優(yōu)化過后的配送里程為49010m,與原配送路線進行比較分析,在滿足各項約束的條件下,可知使用基于時間窗的節(jié)

62、約里程法一共優(yōu)化了15451m,平均每個顧客點約可節(jié)約735米;以平均速度20km/小時計算,該方案可節(jié)約時間約0.77個小時,約等于46.5分鐘。假若門店一天配送訂單客戶為5000單,則配送總里程約可節(jié)約3675km。門店若能合理規(guī)劃使用配送工具與安排配送人員,較少配送員在配送過程中不必要浪費的配送里程,門店的配送效率會有所提高,同時相應(yīng)的配送成本會有減少。 表5:原配送路徑與優(yōu)化路徑 原配送路徑 優(yōu)化后的配送路徑 P0-P18-P14-P0 P0-P13-P14-P15-P8-P7-P6-P0 P0-P4-P21-P19-P0 P0-P18-P2-P3-P10-P12-P0

63、 P0-P8-P2-P1-P0 P0-P4-P5-P9-P11-P20-P21-P0 P0-P13-P5-P11-P10-P12-P0 P0-P17-P16-P19-P0 P0-P9-P3-P20-P0 P0-P1-P0 P0-P15-P17-P0  — P0-P6-P7-P16-P0  — 29 5 結(jié)論與展望 5.1 結(jié)論 本文通過研究深圳市盒馬鮮生線下門店的配送服務(wù)過程,對配送服務(wù)現(xiàn)狀進行分析,找出其在“最后一公里”配送過程中存在的問題,針對不合理的配送現(xiàn)象提出解決辦法,主要通過帶顧客滿意時間窗約束的車輛配送路徑優(yōu)化模型,建立配送里程最短的函數(shù)模型,運用

64、節(jié)約里程算法,來對盒馬鮮生“最后一公里”配送路徑進行優(yōu)化,并以配送員的實際配送訂單為例,驗證模型的實用性。實證分析證明該模型對盒馬鮮生“最后一公里”配送路徑優(yōu)化有一定優(yōu)化作用。 (1)從配送成本上看,配送路徑優(yōu)化可以減少配送員在配送途中不必要的行駛里程,節(jié)約兩輪電動車的電量,減少兩輪電動車充電的次數(shù),延長兩輪電動車電池的使用壽命,盡可能降低門店在配送車輛折舊與耗損上支出的費用。同時配送路徑優(yōu)化可以提高配送人員的配送效率,提升配送員的配送訂單能力,降低對配送人員的支出成本。假若門店不對配送路徑進行優(yōu)化,原本只需安排一名配送員的配送路線,有可能會安排兩名配送員進行配送,當(dāng)門店迎來訂單高峰期時,不

65、合理的配送路線安排極有可能出現(xiàn)訂單無人配送的現(xiàn)象。當(dāng)這一現(xiàn)象出現(xiàn),門店更多的是招聘配送員與添置配送工具,增加了配送成本。 (2)從配送時間上看,配送路徑優(yōu)化可以減少配送員在配送途中不必要的行駛時間,縮短在途的配送時間。節(jié)約的里程可以轉(zhuǎn)化為節(jié)約的時間,配送車輛在完成配送任務(wù)之后,回到門店等待領(lǐng)取新配送任務(wù),提高了配送車輛的周轉(zhuǎn)使用次數(shù),便于門店對配送車輛資源的整合與運力安排。同時還能激發(fā)配送員的工作熱情與工作滿意度,由于配送員的薪資除固定底薪外,額外部分以多勞多得計算,在途配送時間的縮短,增加了他們領(lǐng)取更多配送訂單的可能性,這在無形中提高配送員的積極性。 (3)從配送質(zhì)量上看,配送路徑優(yōu)化可

66、以縮短配送時間,一定程度上提高了配送的準(zhǔn)時性。配送質(zhì)量的優(yōu)劣一部分體現(xiàn)在配送的準(zhǔn)時性上,尤其在生活節(jié)奏快速的一線城市,人們的時間觀念感強,對配送準(zhǔn)時性的要求高,配送準(zhǔn)時性會成為影響線上消費顧客滿意度的重要因素之一,而顧客滿意度的高低會直接影響門店的訂單量。盒馬鮮生門店運營的營業(yè)額超50%來自線上用戶,因為配送不準(zhǔn)時而造成顧客滿意度低,不僅會影響門店配送質(zhì)量,造成客源流失,還不利于門店的長遠(yuǎn)發(fā)展。配送路徑優(yōu)化能夠提升門店的配送服務(wù)質(zhì)量,降低配送不準(zhǔn)時性帶來的線上用戶流失風(fēng)險。 5.2 展望 本文是基于對生鮮電商實體門店的調(diào)查研究,具有一定的針對性。但本文的建模假設(shè)過于理想化,且只從節(jié)約里程、最短配送里程、顧客服務(wù)時間窗約束幾個方面進行路徑規(guī)劃。真正的生鮮電商企業(yè)在“最后一公里”配送過程中,往往會出現(xiàn)各種各樣的問題,例如城市對兩輪電動車的交通管制、門店配送人員的配送業(yè)務(wù)水平高低、門店自身配送運力等等,問題十分復(fù)雜,本文并沒有將不確定因素納入模型,存在著很多不足之處。在后續(xù)的研究中需要深入不確定因素給生鮮電商企業(yè)“最后一公里”配送帶來的影響,將其納入配送路徑優(yōu)化模型,提升模型的適用性。 6 結(jié)束語 我國生鮮電商行業(yè)發(fā)展迅速,經(jīng)歷了不同階段的發(fā)展,但由于生鮮產(chǎn)品的特性,生鮮電商在“最后一公里”物流配送環(huán)節(jié)中存在諸多問題

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