文/ 石振龍 高勇軒

1.北華大學(xué) ； 2.建華物流有限公司

一、引言

物流行業(yè)的十四五規(guī)劃提出，要推進物流降本增效[1]。作為物流行業(yè)的熱門領(lǐng)域，近年來建筑物流實現(xiàn)快速發(fā)展。由于建筑施工行業(yè)的規(guī)范性程度不高，使得與之相關(guān)的建筑物流行業(yè)也沒有形成規(guī)范的體系，且與智能化融合發(fā)展較差，多數(shù)建筑物流企業(yè)制定運輸方案計劃仍然是憑借經(jīng)驗，人工制定運輸方案與計劃效率低下且缺乏科學(xué)性與準(zhǔn)確性。國內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究大多是對物流配送路徑、成本和時效方面的優(yōu)化研究。張潛[2]等將客戶按照優(yōu)先級綜合聚類分析法進行分類，然后用改進遺傳算法求解多個目標(biāo)的車輛路徑優(yōu)化；謝天保[3]等為了降低物流成本，通過引入?yún)f(xié)同概念至供應(yīng)鏈物流網(wǎng)中再建立供應(yīng)鏈物流成本優(yōu)化模型；王超[4]等將系統(tǒng)動力學(xué)方法使用在物流企業(yè)運作中，通過仿真提出優(yōu)化建議；楊東援[5]等以3PL的視角研究了區(qū)域時效性物流運輸?shù)木W(wǎng)路結(jié)構(gòu)；孫林巖[6]等針對聯(lián)運物流方式，以時間和容量約束為條件，構(gòu)建了多式聯(lián)運方式選擇的0-1整數(shù)規(guī)劃模型。

針對建筑物流企業(yè)的運輸方案計劃研究還較少，文中以JH物流有限公司為例，梳理過往運輸案例中貨物屬性和運輸需求等因素作為特征屬性用XML形式表示，通過建立案例庫，將目標(biāo)案例與案例庫中案例進行相似度計算得到最相似有效的運輸方案，為決策者提供輔助決策。通過CBR技術(shù)避免了制定運輸方案完全憑借主觀因素判斷，并且能快速得出相似方案，協(xié)助相關(guān)人員做出判斷，更加科學(xué)準(zhǔn)確，同時也將節(jié)省人力與時間成本，幫助企業(yè)降本增效。

二、建筑物流企業(yè)現(xiàn)狀

國內(nèi)的多數(shù)建筑物流公司基本是大型建筑企業(yè)全資成立的物流子公司，為施工企業(yè)提供物資采購供應(yīng)服務(wù)[7]。這些建筑物流企業(yè)通常需要幫助施工企業(yè)采購施工相關(guān)的物資包括水泥、金屬等建材和相關(guān)施工設(shè)備，同時還要與材料供應(yīng)商、施工方等上下游相關(guān)人員接洽，來確定物資數(shù)量和運輸時間等問題。這個過程極為復(fù)雜，且隨著企業(yè)運營管理的多元化，上下游企業(yè)之間的合同制定也出現(xiàn)了多樣的形式，使得建筑物流企業(yè)并沒有形成一個規(guī)范化的體系流程。

JH物流有限公司是JH建材集團全資成立的子公司，主要從事管樁、預(yù)制板、樓梯和梁柱等PC建材和大宗商品的汽運與水運。2020年被中國物流與采購聯(lián)合會評為中國物流企業(yè)50強，中國民營物流企業(yè)排行前30名，2020年物流業(yè)務(wù)收入約為50億元。全國范圍內(nèi)員工超3000人，年貨運量超1億噸，當(dāng)前擁有運輸車輛2000余臺，可控外協(xié)車輛15000多輛[8]。JH物流有限公司物流運營部將人員崗位主要分為銷售、客服、運力和調(diào)度4類，其中銷售負(fù)責(zé)尋找運輸業(yè)務(wù)聯(lián)系客戶，客服負(fù)責(zé)在途跟蹤、聯(lián)系司機和匯款等內(nèi)容，運力負(fù)責(zé)保障運力資源，調(diào)度主要負(fù)責(zé)對運輸方案進行制定與安排車輛活動。通過實習(xí)和調(diào)研了解到，JH物流雖然有一套成熟的運營體系，但是在制定汽運運輸計劃環(huán)節(jié)中，全憑人工經(jīng)驗制定運輸方案和計劃。這個過程需要對客戶、貨物、以往相似案例等方面進行深入了解，還要考慮制定的運輸計劃合理性，這個過程占用了大量人員與時間成本，并且運輸方案受人為主導(dǎo)，并不利于企業(yè)的發(fā)展與進步。

三、基于CBR的運輸方案選擇

案例推理技術(shù)（Case-based Reasoning）是人工智能發(fā)展較為成熟的一個分支，它是一種基于過去的實際經(jīng)驗或經(jīng)歷的推理，CBR技術(shù)多用在應(yīng)急領(lǐng)域，解決應(yīng)急需求預(yù)測等問題，建立案例庫后可以在短時間生成解決方案，代替人工提高效率的同時避免了完全由主觀判斷。建筑物流領(lǐng)域運輸工程構(gòu)件需要高度的時效性，但是運輸企業(yè)通常都是接到運輸需求后由人工制定方案計劃。往往上游客戶發(fā)布物資運輸需求，在短時間內(nèi)下游施工方就需要這些物資進行下一項施工，這就要求運輸企業(yè)必須保證貨物能準(zhǔn)時到達(dá)。相關(guān)人員既要接洽上下游聯(lián)系人，又要在短時間做出決定，這對人員的要求非常高，并不利于管理。因此將CBR技術(shù)應(yīng)用在建筑物流運輸方案中，既能滿足建筑物流企業(yè)快速生成高效相似方案的要求，又能協(xié)助相關(guān)人員做出判斷，提高企業(yè)的運輸效率，節(jié)省人工成本，加強公司管理。

1.CBR技術(shù)

CBR是人工智能領(lǐng)域的一項重要的推理方法，其核心本質(zhì)為基于記憶的推理決策[9]。當(dāng)目標(biāo)問題出現(xiàn)時，決策者根據(jù)問題特點進行分類，通過回想之前發(fā)生的相似案例，依據(jù)之前解決相似問題的方法和教訓(xùn)運用在目標(biāo)問題上，來制定方案解決目標(biāo)問題。將CBR技術(shù)運用在建筑物流企業(yè)運輸計劃中，參照以往的運輸計劃生成目標(biāo)運輸計劃，具有一定的可行性。

CBR的流程主要包括信息的檢索、重用、修正和保存[10]，如圖1所示。

圖1 CBR技術(shù)流程

2.案例庫的構(gòu)建

建筑物流行業(yè)不同于傳統(tǒng)物流行業(yè)，往往運輸工程構(gòu)件等貨物都是整車運輸，且某些特定貨物需要工廠特定的托盤或固定裝置保障貨物不受損。在回程時這些輔助工具通常被要求帶回工廠，運輸車輛基本就很難在回程拉貨，為保證貨物的時效性和運輸次數(shù)返程基本上都是空載。JH物流擁有自有車輛2000多輛，協(xié)議車輛15000輛，與相關(guān)項目的本地車源也會有合作，通常情況下對車源的要求是能保證的。因此，在制定方案計劃時通常只需要考慮貨物的自身屬性和運輸需求等因素，如圖2。

圖2 運輸計劃影響因素

對于案例的選擇，由于運輸?shù)貐^(qū)、運輸距離不同，同一批貨物的運輸價格也不一定相同，且多數(shù)貨物每天的運輸價格也在波動。限于文章篇幅有限，因此選取JH物流有限公司2020年11月部分有代表性的運輸項目作為案例庫案例。

為了運輸案例能規(guī)范化表達(dá)，引入可擴展標(biāo)示語言（XML）。XML文檔能清晰地表達(dá)復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)，容易理解和便于數(shù)據(jù)傳輸[11]。XML文檔由起始標(biāo)簽、文本內(nèi)容和結(jié)束標(biāo)簽組成，對數(shù)據(jù)的描述是由文本內(nèi)容表示，其語法結(jié)構(gòu)為：“”表示。以年齡24歲為例，可表示為：。結(jié)合相關(guān)內(nèi)容可得基于XML的運輸計劃案例庫，見表1。Xi為影響運輸計劃的特征屬性編號，Yi為具體的運輸計劃配置。其中X1、X2、X6、X7、X8、Y1、Y5為枚舉型，見表2，X3、X4、X5、X9、Y1、Y2、Y3、Y4、Y6為數(shù)據(jù)型。其中Case1-Case11為不同的運輸計劃案例，分別為運輸氧化鋁、生鐵、DRCP、鋼棒、PC構(gòu)件、加氣塊、鋼結(jié)構(gòu)、樓梯模具、管模、輪胎、線材。

表1 基于XML的案例庫信息

表2 基于XML的枚舉型特征屬性信息

四、相似度計算

1.權(quán)重賦值

對于案例特征屬性權(quán)重的賦值是計算相似度的關(guān)鍵基礎(chǔ)，只有賦予了合理的權(quán)重值才能使相似度的計算結(jié)果更加準(zhǔn)確，接近源案例。層次分析法能按照因素之間的關(guān)聯(lián)性和隸屬關(guān)系將因素分為不同層次的聚集組合，最終能把問題歸結(jié)為相對重要的權(quán)重值排序[12]。因此，使用層次分析法來確定各個特征屬性的權(quán)重值。通過JH公司實地調(diào)研和相關(guān)專家給予意見后，對X1至X9兩兩比較得到判斷矩陣（1）。

對列向量進行歸一化處理，再求行向量和并作歸一化處理得到矩陣（2）。

由檢驗結(jié)果可知，計算結(jié)果有一定可行性，所以X1至X9的權(quán)重值為0.043、0.047、0.113、0.206、0.128、0.117、0.078、0.078、0.19。

2.案例相似度計算

對于枚舉型特征屬性的相似度計算，用XML層次結(jié)構(gòu)表示案例庫中案例與目標(biāo)案例。當(dāng)對應(yīng)的某個特征屬性值X、Y相同，相似度的值取1，否則取0。相似度計算公式如（3）。

對于數(shù)值型特征屬性的相似度計算，采用漢明距離反函數(shù)的方法。設(shè)案例庫中第n個特征屬性是數(shù)值型特征屬性，與目標(biāo)案例所對應(yīng)的數(shù)值型特征屬性值分別為X、Y。其相似度計算公式如（4）。其中Xmaxn與Xminn分別為第n個數(shù)值型特征屬性中數(shù)值最大值與最小值。

案例相似度的計算結(jié)果為各個特征屬性相似度的值與特征屬性權(quán)重值的乘積f，如公式（5）。為了鑒別案例是否具有參考價值，需要設(shè)定一個閥值來進行判斷，根據(jù)經(jīng)驗規(guī)律閥值θ選取0.75。當(dāng)案例相似度結(jié)果大于θ時，案例有參考借鑒意義。

經(jīng)計算案例相似度的結(jié)果見表3。

表3 相似度計算結(jié)果

根據(jù)實際情況而言，當(dāng)貨物的長、寬度大于選擇車輛時，方案是不可取的，且貨物高度與車輛后部高度相加大于國家限高4m，貨物重量嚴(yán)重超載等情況也是不能進行運輸作業(yè)的。所以相似案例出現(xiàn)上述情況時，應(yīng)將方案終止，選擇其他適合的方案。由相似度結(jié)果可知，本次目標(biāo)案例在車輛狀況、人員配置等條件相似的情況下可參照Case5的方案配置并結(jié)合本次目標(biāo)案例特點進行運輸計劃制定。選取長度13m、寬度2.5m、載重33噸、車箱要求為平板的車輛，一車裝載兩個此型號的pc構(gòu)件，根據(jù)上游客戶當(dāng)次的貨物數(shù)量，來決定車輛數(shù)量。通過Case5與上下游價格博弈的差值和市場行情，來制定本次運輸車輛價格。由于是短途運輸，在自有車輛不緊缺的情況下，選取企業(yè)自有車輛或協(xié)議車輛，將企業(yè)盈利最大化。在車輛計劃排滿時，可通過企業(yè)的無車承運平臺，發(fā)布該車型的需求，安排運輸計劃。若此項目貨物數(shù)量多且穩(wěn)定，則公司應(yīng)根據(jù)上述配置車輛尋找符合要求的承運商或自有車輛安排長期運輸任務(wù)。

五、結(jié)論

運用CBR技術(shù)在建筑物流運輸計劃中，將運輸上游客戶提供的貨物信息與實際運營情況中出現(xiàn)的因素作為案例的特征屬性，通過對比這些特征屬性的相似度，來判斷此項目與以往哪些項目有相似之處，以相似案例的運輸計劃作為參考，結(jié)合本次案例特點進行方案計劃配置，為相關(guān)人員提供輔助決策，提高了效率，節(jié)省了人員與時間成本，有助于企業(yè)降本增效，通過案例證明了該方法具有可行性。在企業(yè)與上游合作業(yè)務(wù)時，也可以利用已存儲的案例庫來展示企業(yè)豐富的經(jīng)驗、規(guī)范的管理模式與雄厚的實力，增加與上游企業(yè)的合作機會。

但是文章中仍存在不足之處，在特征屬性的選擇上并未將外部環(huán)境因素考慮在內(nèi)，例如天氣情況、路面狀況和不可抗力因素等。對于運輸線路的選擇也一起考慮在內(nèi)，當(dāng)然只局限于目的地與始發(fā)地。由于建筑物流企業(yè)通常以運輸價格作為判定運輸計劃好壞的標(biāo)準(zhǔn)，對于路線沒有特定要求，只需在規(guī)定時間內(nèi)完成運輸計劃，所以文中并未對運輸線路作為特征因素進行考慮。針對運輸方案中未涉及的其他問題可邀請專家做進一步的修正，確保案例庫實時更新，加強方案匹配的能力。

建筑物流企業(yè)的今后發(fā)展可以依托大數(shù)據(jù)，利用建筑信息模型建造技術(shù)等相關(guān)方法提高行業(yè)信息化水平。除了對貨車貨物的位置進行跟蹤，貨物的裝卸等方面還可以通過建模進行可視化管理，實時監(jiān)控運輸過程的每個環(huán)節(jié)，減少管理環(huán)節(jié)不必要的人員成本和及時發(fā)現(xiàn)異常，確保運輸方案計劃安全有效實施，為企業(yè)降本增效。