社區(qū)物流共同配送案例分析,物流論文

社區(qū)物流共同配送案例分析,物流論文本篇論文目錄導(dǎo)航：【題目】【第一章】【第二章】【第三章】【第四章】【第五章】社區(qū)物流共同配送案例分析【總結(jié)/以下為參考文獻(xiàn)】第5章案例分析5.1社區(qū)物流需求預(yù)測(cè)案例。以長春市南關(guān)區(qū)某社區(qū)為例。該社區(qū)位于長春市南關(guān)區(qū)。該社區(qū)總面積2.34km,社區(qū)內(nèi)常駐總?cè)丝?348人，2020年該社區(qū)內(nèi)居民人均可支配收入為23089元，社區(qū)內(nèi)道路交通情況良好[41].該社區(qū)屬于人口密集地區(qū)，社區(qū)內(nèi)的生活物資主要依靠外部供應(yīng)，因而在該社區(qū)內(nèi)考慮構(gòu)建社區(qū)物流共同配送形式。5.1.1一般日用品需求預(yù)測(cè)。由上表中各項(xiàng)相對(duì)誤差進(jìn)行加權(quán)平均得到平均相對(duì)誤差為1.07%,模型精度較高符合要求。利用預(yù)測(cè)模型求得后三個(gè)月的生鮮消費(fèi)需求分別為：5.17t,5.24t,5.29t.5.1.3郵政快遞業(yè)務(wù)需求預(yù)測(cè)。利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型對(duì)該社區(qū)將來九個(gè)月內(nèi)的郵政快遞需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)，詳細(xì)步驟如下。1.參數(shù)確定及模型方程。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中，構(gòu)造起著決定性的作用，模型的行為形式與結(jié)果主要取決于模型構(gòu)造而不完全依靠于數(shù)據(jù)，對(duì)模型參數(shù)的準(zhǔn)確度應(yīng)有恰當(dāng)?shù)囊?，即只要能知足建模的要求就行。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)確實(shí)定方式方法有觀察法、經(jīng)歷體驗(yàn)法、估計(jì)法、擬合法、試驗(yàn)尋優(yōu)法等。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中參數(shù)的種類包括常變量、表函數(shù)和初始值。主要從(中國物流統(tǒng)計(jì)年鑒〕、(中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒〕、(吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒〕、(長春市統(tǒng)計(jì)年鑒〕、(中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒〕、(中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒〕、中國網(wǎng)絡(luò)購物市場(chǎng)研究報(bào)告、快遞行業(yè)監(jiān)管報(bào)告、等獲得第一手?jǐn)?shù)據(jù)資料[42-48],對(duì)于個(gè)別年度缺少的數(shù)據(jù)采用中間值法、線性差值、擬合等方式方法進(jìn)行合理推算，對(duì)于難于確定的參數(shù)則是根據(jù)系統(tǒng)構(gòu)造和實(shí)際情況進(jìn)行了合理的假設(shè)。參數(shù)取值及方程如下：T社區(qū)增長率數(shù)據(jù)表=WITHLOOKUP〔Time,數(shù)組〕R增長系數(shù)=增長率數(shù)據(jù)表〔Time〕〔無量綱〕A社區(qū)增長=社區(qū)?增長系數(shù)〔億元〕A社區(qū)阻礙=社區(qū)?快遞物流供應(yīng)短缺因子〔億元〕C快遞物流供應(yīng)短缺因子=1%L社區(qū)水平=INTEG〔社區(qū)增長-社區(qū)阻礙〕，4〕〔億元〕T人口出生率數(shù)據(jù)表=WITHLOOKUP〔Time,數(shù)組〕T人口出生率數(shù)據(jù)表=WITHLOOKUP〔Time,數(shù)組〕R人口出生率=人口出生率數(shù)據(jù)表〔Time〕〔無量綱〕R人口死亡率=人口死亡率數(shù)據(jù)表〔Time〕〔無量綱〕L月末人口總數(shù)=INTEG〔人口出生率-人口死亡率〕，5348〕〔人〕A社區(qū)交通投資增加=社區(qū)交通投資額？增長系數(shù)〔千萬〕C投資增長系數(shù)=增長率數(shù)據(jù)表〔Time〕A社區(qū)交通投資阻礙=社區(qū)交通投資額？投資阻礙系數(shù)〔千萬〕C投資阻礙系數(shù)=0.8%L社區(qū)交通系統(tǒng)投資=INTEG〔社區(qū)交通投資增加-社區(qū)交通投資阻礙，7〕〔千萬〕A電商企業(yè)交易增長=電商企業(yè)交易規(guī)模？增長率〔千萬〕C交易增長率=40%A電商企業(yè)交易阻礙=電商企業(yè)交易規(guī)模？交易阻礙率〔千萬〕C交易阻礙率=0.3%L電商交易規(guī)模=INTEG〔電商企業(yè)交易增長-電商企業(yè)交易阻礙，2〕〔千萬〕A人均網(wǎng)購消費(fèi)水平=社區(qū)經(jīng)濟(jì)水平？網(wǎng)購轉(zhuǎn)換因子〔元〕C網(wǎng)購轉(zhuǎn)換因子=5%A社區(qū)網(wǎng)民消費(fèi)總量=社區(qū)網(wǎng)民數(shù)量？人均網(wǎng)購消費(fèi)水平〔元〕L社區(qū)網(wǎng)民數(shù)量=INTEG〔網(wǎng)民增加，4546〕〔假設(shè)人口85%是網(wǎng)民〕〔人〕A網(wǎng)民增加=網(wǎng)民數(shù)量？網(wǎng)民增長率〔人〕T網(wǎng)民增長率=增長率數(shù)據(jù)表〔Time〕A物流能力損耗=快遞物流供應(yīng)？損耗系數(shù)〔元〕C損耗系數(shù)=5%A快遞物流供應(yīng)增加=〔DELAYFIXED〔公共物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，投資延遲，0〕+DELAYFIXED〔快遞產(chǎn)業(yè)投資，產(chǎn)業(yè)投資延遲，0〕〕/投資轉(zhuǎn)換因子〔千萬元〕C投資轉(zhuǎn)換因子=3%L快遞物流供應(yīng)=INTEG〔快遞物流供應(yīng)增加-物流能力損耗，2〕〔千萬元〕A公共物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)=IFTHENELSE〔快遞物流短缺程度0,社區(qū)經(jīng)濟(jì)水平？投資系數(shù)，0〕A快遞物流短缺程度=快遞需求未知足量/快遞需求知足量〔無量綱〕T投資系數(shù)=投資系數(shù)數(shù)據(jù)表〔Time〕〔無量綱〕A社區(qū)快遞物流需求=電子零售交易規(guī)模物流轉(zhuǎn)換因子〔千萬元〕C物流轉(zhuǎn)換因子=90%A快遞需求知足量=快遞物流需求-快遞物流需求未知足量〔千萬元〕A快遞物流需求未知足量=IFTHENELSE〔快遞物流需求快遞物流供應(yīng)，社區(qū)快遞物流需求-社區(qū)快遞物流供應(yīng)，0〕〔千萬元〕A快遞產(chǎn)業(yè)投資=IFTHENELSE〔快遞物流短缺程度0,快遞行業(yè)產(chǎn)值？產(chǎn)業(yè)投資系數(shù)，0〕A快遞行業(yè)產(chǎn)值=快遞需求知足量？快遞服務(wù)價(jià)格〔千萬元〕T產(chǎn)業(yè)投資系數(shù)=產(chǎn)業(yè)投資系數(shù)數(shù)據(jù)表〔Time〕式中：T表示表函數(shù)，為外部輸入量；A為輔助函數(shù)，多用來表示中間變量；C為賦值常數(shù)；R為速率方程，速率方程無統(tǒng)一格式，能夠反映狀態(tài)變量的累積速度；L為狀態(tài)變量方程，反映的是對(duì)輸入變量或輸出變量積累。華而不實(shí)，T,C是為模型提供參數(shù)值的，在一次模擬中保持不變。2.模型驗(yàn)證及仿真分析。①有效性檢驗(yàn)。為了驗(yàn)證系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型能否較好地反響社區(qū)物流快遞需求的實(shí)際情況，筆者以長春市某社區(qū)2021年10月至2021年3月的快遞歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為樣本，仿真步長1〔月〕，仿真結(jié)果如表5.3:從仿真結(jié)果能夠看出，仿真值與實(shí)際值誤差在8%以內(nèi)，平均誤差4.9%,與實(shí)際值較為接近。由于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)預(yù)測(cè)模型是基于系統(tǒng)不同部分之間的構(gòu)造關(guān)系構(gòu)建，對(duì)外界影響因素的變化反響更為靈敏，因而預(yù)測(cè)值與實(shí)際更為接近。②長春市某社區(qū)快遞需求預(yù)測(cè)。驗(yàn)證了模型的有效性后，根據(jù)參數(shù)設(shè)置，對(duì)長春市該社區(qū)的2021年4月至2021年12月快遞運(yùn)輸需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。5.2客戶自取型社區(qū)物流共同配送案例。5.2.1共同配送服務(wù)范圍確實(shí)定。一般而言，由于生活用品和郵政快遞類商品其保存周期較長，客戶有較長的時(shí)間到配送中心取貨，因而對(duì)這兩種產(chǎn)品采用客戶自取的形式；對(duì)于生鮮類產(chǎn)品對(duì)產(chǎn)品的鮮活度要求較高，因而采用直接配送到顧客手中的形式。利用5.1所預(yù)測(cè)出的社區(qū)一般日用品和郵政快遞的物流需求量，根據(jù)4.3中的客戶自取服務(wù)范圍模型，計(jì)算出該區(qū)域的共同配送節(jié)點(diǎn)的服務(wù)范圍，進(jìn)而構(gòu)建社區(qū)內(nèi)的共同配送形式。當(dāng)前社周邊快遞分布情況、營業(yè)形式、時(shí)間等。在對(duì)調(diào)研數(shù)據(jù)分析處理的基礎(chǔ)上，基于客戶自取的配送范圍確定步驟如下：〔1〕需求密度.根據(jù)5.1預(yù)測(cè)結(jié)果，社區(qū)內(nèi)一個(gè)月的物流需求量為28871件，社區(qū)常駐人口為5348人。計(jì)算出該社區(qū)天天物流需求密度=962件?！?〕固定成本投入1C.固定成本的投入包括一些基礎(chǔ)設(shè)施的購置，其價(jià)值為9800元。〔3〕單件日變動(dòng)費(fèi)用2C.對(duì)當(dāng)前社區(qū)各快遞公司的日收發(fā)件數(shù)量總和j為1324件，快遞員總數(shù)H為15人，基本工資g為1400元/月，門店面積約為10,月租金在3000~4500元之間，取3C為3500元，計(jì)算得到日均變動(dòng)成本2C為0.62元。修正以后的配送中心服務(wù)范圍R?〔0.94,1.07〕，則共同配送中心服務(wù)區(qū)域的面積s=〔2.77,3.59〕。該社區(qū)的總占地面積為2.342km,因而該社區(qū)內(nèi)只需設(shè)置一個(gè)配送中心即可知足其物流需求。隨著需求量的變化，可以根據(jù)社區(qū)的地理位置、交通條件等特征，適當(dāng)?shù)脑黾游锪髋渌椭行臄?shù)目以知足社區(qū)物流需求。5.3送貨上門型社區(qū)物流共同配送案例。5.3.1數(shù)據(jù)收集及參數(shù)標(biāo)定。利用送貨上門的配送形式對(duì)社區(qū)內(nèi)具有生鮮配送需求的商戶和客戶進(jìn)行物流配送服務(wù)。通過調(diào)研得到社區(qū)內(nèi)商戶基本情況，考慮從一個(gè)配送中心向9個(gè)商戶進(jìn)行配送，將配送中心和商戶根據(jù)1~10進(jìn)行標(biāo)號(hào)。根據(jù)實(shí)地調(diào)研情況，得到配送中心和各商戶及各商戶之間的位置如表5.7所示。假設(shè)送貨車輛在路段上以25km/h的速度勻速行駛，則各個(gè)需求點(diǎn)之間的行駛時(shí)間。5.3.2送貨上門配送模型求解。根據(jù)參數(shù)標(biāo)定內(nèi)容及4.4.2中的送貨上門配送模型，運(yùn)用數(shù)學(xué)軟件LINGO進(jìn)行求解。求解步驟包括設(shè)定參數(shù)、參數(shù)賦值及模型代碼三部分組成。1.設(shè)定參數(shù)根據(jù)4.4.2中建立模型所需參數(shù)，在LINGO對(duì)參數(shù)進(jìn)行設(shè)定如下：sets:xuqiu/k0k11/:time1,time2,fuwu,q,T;veh/veh1veh2/;drive〔xuqiu,xuqiu〕：time,distance;plan〔xuqiu,xuqiu,veh〕：x;endsets華而不實(shí)：xuqiu表示配送中心和需要送貨上門的商家及它們各自所具有的時(shí)間窗、服務(wù)時(shí)間、配送需求量及車輛到達(dá)時(shí)間；veh表示派遣兩輛車完成此次配送活動(dòng)；drive表示兩個(gè)配送節(jié)點(diǎn)之間的距離及行駛時(shí)間；plan〔I,J,K〕表示從節(jié)點(diǎn)I到J派遣第K車完成配送活動(dòng)。2.參數(shù)賦值根據(jù)5.2.1中參數(shù)標(biāo)定結(jié)果，對(duì)模型中所用參數(shù)進(jìn)行賦值如下：代碼所表示的約束條件依次為：線路上行駛車輛約束；每個(gè)節(jié)點(diǎn)都保證服務(wù)一次；車輛保證從配送中心出發(fā)并且完成配送活動(dòng)后返回配送中心；保證車輛只介入一次配送活動(dòng)；每個(gè)商戶