文/武改鳳 于子紅

A公司整車(chē)物流配送中心的選址研究

文/武改鳳 于子紅

目前汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)量的快速增長(zhǎng)給整車(chē)物流的儲(chǔ)運(yùn)工作帶來(lái)了前所未有的壓力與挑戰(zhàn)[1]。因此本文以汽車(chē)行業(yè)中某一有代表性的A汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)為實(shí)例研究對(duì)象，根據(jù)目前汽車(chē)行業(yè)的基本現(xiàn)狀進(jìn)行實(shí)踐調(diào)研和綜合分析，發(fā)現(xiàn)A汽車(chē)企業(yè)存在配送延時(shí)和庫(kù)存積壓的情況，所以決定通過(guò)建立整車(chē)物流配送中心解決該問(wèn)題，先采用灰色預(yù)測(cè)出未來(lái)銷(xiāo)量，再基于預(yù)測(cè)量選擇覆蓋法進(jìn)行選址，以最少數(shù)量的配送中心去覆蓋所有需求點(diǎn)，綜合分析選出配送中心最佳位置坐標(biāo)，其可以提高A企業(yè)總體的及時(shí)送達(dá)率和庫(kù)存容積，進(jìn)而在一定程度上提高物流效率和安全性。

整車(chē)物流配送中心；集合覆蓋；灰色預(yù)測(cè)

一、研究背景

本文對(duì)A汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)的發(fā)展情況進(jìn)行了實(shí)踐調(diào)研，發(fā)現(xiàn)其存在以下三大問(wèn)題。一是整車(chē)物流的銷(xiāo)售存在淡旺季，在銷(xiāo)售淡季，整車(chē)庫(kù)存經(jīng)常幾近飽和，甚至出現(xiàn)爆庫(kù)風(fēng)險(xiǎn)，而在銷(xiāo)售旺季，由于配送量大而且集中，很難保證運(yùn)輸?shù)臅r(shí)效性、及時(shí)性；二是產(chǎn)能擴(kuò)張急需建立新工廠(chǎng)，新舊工廠(chǎng)不在同一區(qū)域，無(wú)法實(shí)現(xiàn)庫(kù)存轉(zhuǎn)移，緩解庫(kù)存積壓現(xiàn)象；三是國(guó)家相關(guān)政策嚴(yán)格杜絕“三超”現(xiàn)象，導(dǎo)致整車(chē)運(yùn)輸價(jià)格提升、運(yùn)力緊張等問(wèn)題隨之產(chǎn)生。[2]

為走出這種困境，本文認(rèn)為通過(guò)在全國(guó)各地建立配送中心是一個(gè)較好的解決方案[3`5]，即在旺季的時(shí)候，根據(jù)各地需求量，提前將整車(chē)運(yùn)輸?shù)饺珖?guó)各個(gè)物流中心，既可以降低庫(kù)存積壓，又可以保證運(yùn)輸?shù)募皶r(shí)性。本文在基于現(xiàn)有銷(xiāo)售量的基礎(chǔ)上應(yīng)用灰色預(yù)測(cè)得到未來(lái)銷(xiāo)量，再基于預(yù)測(cè)量選擇集合覆蓋法進(jìn)行選址，達(dá)到以最少數(shù)量的配送中心去覆蓋所有需求點(diǎn)的目標(biāo)，并綜合給出配送中心最佳位置坐標(biāo)。從而提高 A企業(yè)總體的及時(shí)送達(dá)率和庫(kù)存容積，進(jìn)而在一定程度上提高物流效率和安全性。

二、A公司整車(chē)物流配送中心選址

1.選擇備選城市

該公司具有36個(gè)候選地點(diǎn)，根據(jù)各地需求量進(jìn)行匯總，最后劃分為7個(gè)大區(qū)，分別為華東、華南、華北、華中、東北、西南、西北地區(qū)。

為了從每個(gè)大區(qū)選取一個(gè)城市作為整車(chē)物流配送中心的備選地址，需通過(guò)加權(quán)因素評(píng)價(jià)表對(duì)其選址影響因素進(jìn)行權(quán)重分析，其中影響因素及權(quán)重為：產(chǎn)品銷(xiāo)量（5）、勞動(dòng)條件（4）、交通條件（3）、基礎(chǔ)設(shè)施（2）和成本因素（1）；然后通過(guò)實(shí)際調(diào)研對(duì)每個(gè)區(qū)備選城市進(jìn)行評(píng)分，各個(gè)備選城市所得總分為，五大因素的評(píng)分乘以權(quán)重再相加；最終得出結(jié)論為，華北-北京；華南-深圳；東北-沈陽(yáng)；華東-上海；華中-鄭州；西南-成都；西北-西安分別為各大區(qū)中主要城市。

2.灰色預(yù)測(cè)計(jì)算需求量

本文選取了A公司36個(gè)城市從2012～2016年的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，基于灰色預(yù)測(cè)模型，通過(guò)使用MATLAB編程對(duì)其需求進(jìn)行了預(yù)測(cè)?；疑Ｐ陀?jì)算步驟：

第一步，構(gòu)建累加生成序列X（1）k

第二步，構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣 和數(shù)據(jù)向量YN

第三步，計(jì)算

第四步，得出預(yù)測(cè)模型B

第五步，進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)

預(yù)測(cè)結(jié)果為（如表1）：

表1 2017年各大區(qū)預(yù)測(cè)需求量表

3.基于預(yù)測(cè)需求量進(jìn)行配送中心地址

集合覆蓋模型的目的是用最小數(shù)量的設(shè)施去覆蓋所有的需求點(diǎn)。根據(jù)A公司未來(lái)需求量，使用集合覆蓋模型，在7個(gè)備選城市中選出最佳配送中心。集合覆蓋模型計(jì)算步驟如下：

第一步：初始化。令所有YI=0，XJ=0 （已分配的整車(chē)物流配送中心），并確定集合A（j）和集合B（i）；

第二步：選擇下一個(gè)整車(chē)物流配送中心。在M中選擇XJ=0，且A（j）的規(guī)模為最大的點(diǎn)j′為整車(chē)物流配送中心備選點(diǎn)，即|A（j′）|=max{|A（j）|}，令Xj′=1，并在M集合中剔除節(jié)點(diǎn)j′，即M=M{j′}；

第三步：確定節(jié)點(diǎn)j′的覆蓋范圍。將A（j′）中的元素按B（i）的規(guī)模從大到小的順序指派給j′，直至j′的容量為Dj=0或A（j′）為空。其中對(duì)于A（j′），且Yi＜1，將i支配給j′的方法為：若，di（1-Yi）＜=Dj′則令Yij′=1-Yi，Dj′=Dj′-di（1-Yi），Yi=1，在A（j′）和N中剔除需求點(diǎn)i；

若：di（1-Yi）＞Dj′，則令Yij′= Yi+ Yij′， Dj′=0。

第四步：若N或M為空，停止；否則，更新集合A（j）和集合B（i），轉(zhuǎn)第二步。

將未來(lái)需求量及有關(guān)數(shù)據(jù)帶入模型進(jìn)行求解，最后選取北京、深圳、上海、鄭州作為最佳配送中心。

三、總結(jié)

本文創(chuàng)新地采用了灰色預(yù)測(cè)和覆蓋法相結(jié)合的方法，先通過(guò)灰色預(yù)測(cè)分析出未來(lái)需求量，再通過(guò)覆蓋法在滿(mǎn)足各需求點(diǎn)需求的基礎(chǔ)上求得最優(yōu)解，最終確定了該公司的配送中心選址方案。通過(guò)建立整車(chē)物流配送中心，庫(kù)存積壓降低、及時(shí)性提高。但是本文還有許多不足：配送中心的建立成本高；本文構(gòu)想的整車(chē)物流配送中心選址模型基于一定的假設(shè)。

（作者單位：北京物資學(xué)院）

[1]姜偉.M公司整車(chē)區(qū)域配送中心選址問(wèn)題研究[D].北京交通大學(xué)，2012.

[2]盛倩蓉，郭燕.我國(guó)整車(chē)物流發(fā)展現(xiàn)狀與發(fā)展策略[J].物流科技，2005（10）.

[3]龔延成，郭曉汾，蔡團(tuán)結(jié)，李衛(wèi)江.物流配送點(diǎn)選址模型及其算法研究[J].中國(guó)公路學(xué)報(bào)，2003，16（2）：123～125

[4]KuehnA，HamburgerM.A Heuristic Science，1963，（6）：643～666 for Location Warehouses.Management

[5]劉洪峰.A汽車(chē)制造公司入廠(chǎng)物流配送中心選址優(yōu)化研究[D].吉林學(xué)報(bào)，2014.