邯运集团物流配送中心优化方案Word文档格式.docx
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邯运集团风险管理的问题包括其所有的业务,货运行业、电力/钢铁行业、家电行业和服装行业。
通过相关案例的材料和相关调查,我们对识别出的邯运集团当前的风险主要分为以下五类:
市场风险、价格风险、质量风险、安全风险、资金风险。
市场风险的来源主要是随着越来越多物流公司的出现以及个体车辆的加入,大量的客户被抢占,邯运需要为自身揽得更多业务以谋求长久发展。
价格风险的来源很明显,案例材料中已提到当前飞马快运的报价偏高,这使得邯运在签订合同时处于相当不利的位置。
质量风险是所有提供服务的公司需要高度关注的问题,好的服务质量是公司吸引和留住顾客最好的保证。
安全风险主要源于货物运输途中意外事故的发生,这是从事物流业务不可回避的风险。
资金风险对邯运来说主要体现在为电力/钢铁企业提前采购煤炭和铁矿石上,因为这样需要积压大量的资金,而价格的波动更是加剧了这一风险。
2.邯运集团的物流运输与配送
2.1物流运输与配送分析
现阶段邯运集团的货运业务主要是采用班线运输,也就是每固定周期发车一次,其中邯运集团进行运输配送业务的主要是飞马快运,使用班线运输的两个重要特点是沿途停靠固定站点,固定时间发车和到达。
根据邯运目前的做法,当某站点发车前,会首先和沿途经过的其他站点进行联系,确定这些站点中哪些是需要进行货物搭载的,继而安排相应的计划。
当车辆抵达目的地后,目的地站点一般会当天安排车辆沿着反向线路运输货物回到原来发车的站点形成对流运输。
目前邯运的运输配送主要包括家电生产商美的的配送以及快运和普通包裹的业务。
其中在家电配送业务中,对运输价格比较敏感,而邯运也希望借此开发偏远地区骨头线路的配送。
针对邯运当前的状况,应该是在每一个市区,邯运都要建立自己的中转站或区域配送中心,扩大其在整个河北网点。
在运输配送业务中需要解决的问题主要包括:
(1)如何合理安排车辆,能够最大程度的利用每一辆货车并且顺利地装载订单货物并在时间规定内送达;
(2)如何选择线路以及在区域内如何安排运输路径,使运输路径最小,从而使物流成本得以下降。
综上所述,运输配送业务流程的优化主要包括车辆调度和路径优化两个方面。
2.2物流运输配送优化设计
2.2.1车辆调度与路径优化设计
2.2.1.1优化思路
车辆调度和路径优化二者联系紧密,只有清楚车辆行驶路径才能相应地根据订单信息进行车辆货物配载,而车辆的选择及车上货物对应的订单要求又反过来会改变车辆最优路径的选择,因此需要对车辆调度和路径优化进行联合改进。
根据启发式算法中的节约值法进行路径优化,确定路线和经过各站点的顺序,使所有车辆行驶的总里程最短,并进而为所有站点提供服务的卡车数量最少,最后根据车辆载重量限制来确定所需车辆数目及每辆车负责的区域,就可以求得结果。
但实际的情况可能比优化过程要更复杂,在实际情况中还需结合交通情况等其他不确定状况来合理改变部分线路甚至选择其他线路。
2.2.1.2算法与模型抽象
节约法就是由克拉克(clarke)和怀特(wright)提出的启发式算法中最具有代表性的SavingMethod算法(C-W算法)。
节约法可以同时确定路线和经过各站点的顺序,并且能使所有车辆行驶的总里程最短,进而为所有站点提供服务的卡车数量最少。
算法及其模型说明如下:
(1)节约值算法
节约算法的基本思想是首先把各点单独与源点0相连,计算将点i和j连接在一条线路上费用的“节约值”:
S(i,j),S(i,j)越大,说明把i和j连接在一起时总路程减少越多。
首先假设每一个站点都有一辆虚拟的卡车提供服务,随后返回仓库,这时的路线里程是最长的。
S=d(O,A)+d(A,O)+d(O,B)+d(B,O)
下一步,将两个站点合并到同一条行车路线上,减少一辆运输车,相应地缩短路线里程。
S=d(OA)+d(AB)+d(BO)
节约值:
S=d(A,O)+d(O,B)−d(A,B)
具体算法如下:
1.计算节约值s(i,j),令集合S={s(i,j)|s(i,j)>
0};
2.对集合S中的元素按从大到小的顺序排序;
3.如果集合S=Φ,计算结束,否则对第一个元素
s(i,j),考查对应的(i,j),是否满足下列条件之一:
•点i和点j都不在已经构成的线路上;
•点i和点j中一点是已构成线路的外点,另一点不在线路上;
•点i和点j分别是已构成的两条线路的外点,其中一个是线路的起点,另一个是线路的终点(0→j→…→0、0→…→i→0,或0→i→…→0、0→…→j→0)。
转下步,否则转步骤5;
4.考查点i和点j连接后线路上总的货运量Q,如果Q≤q,转下步,否则转步骤6;
5.连接点i和点j到同一条线路上;
6.令S:
S-s(i,j),转步骤3。
(2)模型抽象
P0:
配送中心;
Pm:
m个用户分别是P1,P2,…,Pm;
di,j:
Pi和Pj之间的最短距离,且di,j已知(i,j=1,2,…,m);
S(i,j):
Pi和Pj之间的节约值,且S(i,j)=di,0+d0,j-di,j,S(i,j)越大,说明把i和j连接在一起时总路程减少越多;
qk:
可用车辆集合是[qk,k=1,…,m];
q:
车辆的最大载重量;
n:
运输任务数量(记为1,…,n,)要完成;
gi:
用户i的货运量(i=1,…,n),如果可以混装,则有maxgi<
q;
目标函数
(1)表示使用恰当数量货车进行配送并且使总里程最小;
约束
(2)表示每辆货车装载货物总重量不能超过其限重;
约束(3)表示每辆货车单次配送总行程应小于其单次最大行程;
约束(4)表示每辆货车单次配送客户点数目不大于该辆车单次最大访问客户点数目;
约束(5)车辆数目一定,能满足运输要求,完成任务;
约束(6)表示每个客户点只能由一辆货车配送,而所有客户点由N辆货车共同完成;
约束(7)表示每个客户点的货物能且仅能由一辆货车负责配送;
约束(8)表示每辆货车的运输路径形成一个闭环;
2.2.1.3数据获取及计算过程
(1)数据获取
以邯运和美的之间的家电配送业务来显示上述求解步骤,车辆调度和路径优化问题所需要的数据主要包括客户订单表和客户间距离表,其次网上查询得知美的挂式空调重量约为60kg,我们取整为60kg;
经查询第二届全国物流大赛用案例得到邯运用来配送美的空调的货车最大载重量为30吨。
然后,以河北省为例,根据第二届全国物流大赛用案例中“邯郸生产基地建成后第一年主要面向的销售商以及销售量分布表”提供的美的在河北省家电预计销量,并用Excel分配其从省内选出10个行政城市的产品需求,得到作为客户订单表,如表2-1所示。
最后,在google地图上查询得到配送中心邯郸市与各客户点城市之间的行驶距离以及各客户点城市之间的行驶距离,如表3-2所示。
通过以上思路,我们得到了车辆调度和路径优化求解流程所需的基本数据,在实际应用中,其他一些更具体的数据还需要进一步收集。
表2-1客户订单表
客户点
产品需求
邢台
衡水
保定
沧州
石家庄
廊坊
张家口
承德
秦皇岛
唐山
美的KFR-23GW/DR-*
42
67
0
76
73
84
52
美的KFR-51GW/DR-Q
63
53
45
64
美的KFR-26GW/DY-P
43
55
51
65
62
75
美的KFR-72LW/DY-*
71
72
54
合计
137
122
114
104
174
135
159
173
表3-2客户点距离表
邯郸
59
215
301
351
170
453
668
698
726
586
183
110
278
224
294
70
398
268
242
193
273
575
515
472
317
569
444
315
244
319
274
117
380
248
179
125
257
235
174
234
58
303
139
163
233
275
112
108
178
375
142
119
218
279
61
(2)计算过程
将上述表2-1和2-2简化,用数字0代表配送中心邯郸市;
用数字1,2,3,4,5,6,7,8,9,10分别代表10个客户点保定市、石家庄市、张家口市、唐山市、廊坊市、承德市、邢台市、秦皇岛市、衡水市、沧州市,得到简化后的客户订单表和客户间距离表,分别为表2-3和表2-4。
表2-3
用户
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
需求量
表2-4
配送中心0
用户1
用户2
用户3
用户4
用户5
用户6
用户7
用户8
用户9
用户10
根据节约值算法,算的各个用户点之间的节约值,并且按照从大到小的顺序排序,得
表2-5。
(i,j)
(7,9)
(9,10)
(8,9)
(7,10)
(6,9)
(6,8)
(8,10)
S(i,j)
1252
1251
1206
1137
1071
1039
1005
(7,8)
(4,9)
(6,10)
(3,7)
(6,7)
(4,8)
(3,9)
991
903
861
852
846
814
779
(4,7)
(5,9)
(5,8)
(4,10)
(4,6)
(3,10)
(1,7)
762
733
729
703
679
663
657
(3,8)
(2,7)
(5,6)
(5,7)
(5,10)
(1,9)
(2,9)
619
566
565
535
523
517
497
(2,10)
(3,6)
(3,4)
(1,10)
(1,8)
(2,8)
(4,5)
486
480
408
403
359
344
342
(1,3)
(2,3)
(1,6)
(2,6)
(3,5)
(1,4)
(1,2)
250
243
196
152
132
81
(1,5)
第一步,得出线路0—10—9—7—0,28.14吨;
下面凡是与7、9、10相连的都不连;
第二步,得出线路0—4—8—6—3—0,29.28吨;
第三步,得出线路0—2—1—5—0,22.38吨;
最后,得到最后的路线安排如下:
0—7—9—10—00—3—6—8—10—00—2—1—5—0
即调动3辆运货车进行配送,第一条线路为:
邯郸配送中心—邢台—衡水—沧州—邯郸配送中心;
第二条线路为:
邯郸配送中心—张家口—承德—秦皇岛—唐山—邯郸配送中心;
第三条路线为:
邯郸配送中心—石家庄—保定—廊坊—邯郸配送中心。
满足每条路线均只需一辆货车进行配送、每辆货车均不超载等上述约束条件,为最优车辆调度和路线安排。
2.2.1.4求解结果
求解结果把配送任务分为三条线路,各线路的直观视图和行驶路径结果分别如图2-6和表2-7所示。
表2-7
序号
路线
邯郸配送中心—邢台—衡水—沧州—邯郸配送中心
邯郸配送中心—张家口—承德—秦皇岛—唐山—邯郸配送中心
邯郸配送中心—石家庄—保定—廊坊—邯郸配送中心
图2-6
2.2.1.5编程
代码:
#include<
stdio.h>
stdlib.h>
#defineN_pos10
#defineN_Sij100
#defineN_road20
#defineW_uplimit30000
#defineW_single60
structSij
{
introw;
//索引i
intcol;
//索引j
intvalue;
//S(i,j)
structSij*next;
};
intinsert(structSij*head,structSij*pnode);
//在链表中按从大到小的顺序插入节点
structSij*cre(intvalue,inti,intj,structSij*pnode);
//创建节点
structSij*del(structSij**head);
voiddisp(structSij*head);
structSijgetTail(structSij*head);
intaddTail(structSij*head,structSij*pnode);
intaddHead(structSij*head,structSij*pnode);
voidinit(structSij*head);
voiddispRoad(structSij*head);
intgoods[11]={0,137,122,114,104,174,135,137,135,159,173};
//intgoods[N_pos+1];
intmain()
//读入表2-3,存在d[11][11]中
intd[N_pos+1][N_pos+1];
inti,j;
FILE*p;
p=fopen("
a.txt"
"
r"
);
intN_limit=W_uplimit/W_single;
/*for(intloop=1;
loop<
=N_pos;
loop++)
{
printf("
pleaseinputthenumberof%dthstation'
sgoodsquantity:
\n"
loop);
scanf("
%d"
&
goods[loop]);
}*/
if(NULL==p)
openerror!
else
for(i=0;
i<
N_pos+1;
i++)
{
for(j=0;
j<
j++)
{
if(i==j)
{
d[i][j]=0;
break;
}
elseif(i>
j)
fscanf(p,"
(d[i][j]));
}
}
//表2-3存入完毕
//计算S(i,j)
intS[N_pos+1][N_pos+1];
intS_n=0;
structSijs[N_Sij],road_s[N_Sij];
intflag_suc=0;
structSij*head=(structSij*)malloc(sizeof(structSij));
head->
next=NULL;
S[i][j]=d[i][0]+d[j][0]-d[i][j];
if(S[i][j]>
0&
&
i>
cre(S[i][j],i,j,&
s[S_n]);
insert(head,&
//printf("
s[%d][%d]=%d\n"
i,j,S[i][j]);
S_n++;
//统计S(i,j)>
0的数目
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