馮冰清，曹麗婷，王疏影

（北京聯(lián)合大學 城市軌道交通與物流學院，北京 100101）

0 引言

隨著我國對物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)關注和支持力度的顯著提高以及電商產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，物品信息的時效性成為了物流行業(yè)發(fā)展的重要因素[1]。雖然現(xiàn)今已有了可實時共享的物聯(lián)網(wǎng)信息管理系統(tǒng)，但其建設成本昂貴，未能在整個電商行業(yè)、物流行業(yè)中普及[2]。由于消費者對于個性化、時效性需求的提高，模塊化制造、延遲裝配以及前置倉模式隨之而生。當今供應鏈系統(tǒng)中，前置倉的倉儲成本和配送成本占比巨大，消費者對于商品更新速度的要求越來越高，商戶缺貨成本越來越大。

因此，如何降低前置倉的倉儲成本和配送成本、提升供貨反應速度、架構低成本的物聯(lián)網(wǎng)信息系統(tǒng)成為了優(yōu)化物流系統(tǒng)的重要方向。本文將優(yōu)化前置倉供貨策略來降低前置倉的倉儲成本與配送成本。

1 技術背景

1.1 tsS模型

存儲論從訂購方的角度出發(fā)，所研究的是訂貨時間、訂貨量與經(jīng)濟利益之間的聯(lián)系，通過確定合適的訂貨節(jié)點和訂貨量來降低倉儲成本、規(guī)避缺貨風險來提高經(jīng)濟效益。tsS模型是存儲論中一經(jīng)典模型，其中t為清點庫存的時間間隔，S為期望庫存，s為安全庫存，一旦庫存量低于安全庫存便需要進行訂貨，將貨量補充到期望庫存，此模型貼近生活，符合日常門店的訂貨規(guī)律[3]，其曲線表示大致如圖1所示。

圖1 tsS模型示意圖

圖中S（期望庫存）在數(shù)值上等于9，s（安全庫存）數(shù)值上等于2，每隔t時間進行一次存貨量檢測，如果低于s就發(fā)出訂貨信息，將貨量重新補到期望庫存。由于貨物補充需要一定的時間，故實際應用中往往達不到期望庫存。

本文所研究問題為前置倉供貨管理問題，故從供貨方的角度出發(fā)，以存儲論的理論公式作為基礎進行討論研究。

1.2 物聯(lián)網(wǎng)信息技術

物聯(lián)網(wǎng)是指通過信息傳感設備，按約定的協(xié)議，將任何物體與網(wǎng)絡相連接，物體通過信息傳播媒介進行信息交換和通信，以實現(xiàn)智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)管等功能，在現(xiàn)代物流中有廣泛的應用。

物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展將以往的物—人—物物流供應管理模式轉變?yōu)楦酉冗M的物—物供應管理模式，從而達到優(yōu)化物流管理流程的目的。模式的轉變和管理流程的優(yōu)化，最大限度地避免了人為失誤、信息延誤對物流供應鏈運行效率產(chǎn)生的影響，有效提升了信息傳遞的時效性與準確性。物聯(lián)網(wǎng)信息技術是物流環(huán)節(jié)掌握貨物信息的主要手段。當前物聯(lián)網(wǎng)智能物流供應鏈管理發(fā)展所要實現(xiàn)的最終目標是實現(xiàn)信息同步與共享。

在現(xiàn)代物流信息管理體系內(nèi)，提高物流管理的服務水平已經(jīng)成為物流產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要目標所在，而對于物流管理體系中十分關鍵的庫存管理，以物聯(lián)網(wǎng)技術為支撐搭建庫存管理系統(tǒng)已經(jīng)成為現(xiàn)實?；趯嶋H的商品庫存信息，在大數(shù)據(jù)分析基礎上掌握每種商品的需求模式。在及時針對倉儲情況進行補貨處理的同時搭建自動化的補貨系統(tǒng)，一方面降低倉儲管理的整體成本，另一方面提高倉儲管理的高效性與準確性，避免因倉儲管理混亂所致的客戶端服務質量較差問題[4]。

1.3 供應鏈

供應鏈是指生產(chǎn)及流通過程中，涉及將產(chǎn)品或服務提供給最終用戶活動的上游與下游企業(yè)所形成的網(wǎng)鏈結構。根據(jù)其驅動方式可分為拉動式供應鏈和推動式供應鏈。

拉動式供應鏈指的是以供應鏈下游為中心，根據(jù)下游的貨量需求進行生產(chǎn)和物流活動。推動式供應鏈指的是以供應鏈上游為中心，側重于供應鏈的規(guī)模效率，強調(diào)各個環(huán)節(jié)按照計劃穩(wěn)步進行[5]。拉動式供應鏈和推動式供應鏈各有利弊，大體可歸結為表1所示[6]：

表1 “推動”與“拉動”優(yōu)劣對比表

1.4 前置倉

前置倉是一種倉配模式，每一個前置倉都是一個中小型的倉儲配送中心，這使得總部中央大倉只需對前置倉供貨，便能夠覆蓋“最后一公里”。消費者下單后，商品從附近的前置倉發(fā)貨，而不是從遠在其他省份的中央大倉發(fā)貨[7]。前置倉的優(yōu)點非常突出，如離消費者的距離很短，能夠快速提供交付服務。但與此同時，前置倉也面臨諸多挑戰(zhàn)。最主要的兩個為前置倉的運營成本非常高以及前置倉的運營難度非常大[8]。

有些前置倉面對消費者，例如生鮮產(chǎn)品的前置倉，其主要目的是在消費者下單后1～2小時內(nèi)保質保鮮的將產(chǎn)品送到消費者手中。有些前置倉是面向線下門店，例如護膚產(chǎn)品的前置倉，其要做到的是給各大商場中的門店供貨，需要在一天內(nèi)完成貨物配送。本文所討論的前置倉為后者。

2 供貨優(yōu)化方案

2.1 優(yōu)化方向

tsS模型中的訂購信號只有在庫存量達到安全庫存時才會發(fā)出，前置倉無法做到實時掌控門店貨量信息，為了防止出現(xiàn)斷供，不得不提高前置倉自身貨物持有量，增加了高額的倉儲成本。

同時，不同門店的訂購信息存在時間上的差異，如果前置倉不及時響應，就會給門店帶來缺貨成本，不利于企業(yè)形象的建立，如果收到訂購信息前置倉就給門店進行供貨，則會有較高的空車率，會帶來高額的配送成本。

根據(jù)存儲論中年訂貨成本的式(1)，前置倉的運營成本可大體分為三個部分：租賃成本、存儲成本以及配送成本，可表示成式(2)所示：

其中YC為倉庫年運營成本，M為倉庫年租賃成本，與倉庫租賃面積成正比。A為倉庫年存儲成本，B為倉庫年配送成本。

M可表示為式(3)所示：

其中k為比例系數(shù)，與倉庫單位面積年租賃價格成正比，S0為倉庫期望容量。

A可表示為式(4)所示：

其中F為每件存貨的年保管費用占其價值百分比，P為貨物單價，S0為倉庫期望容量。

B可表示為式(5)所示：

其中R為年配送總量，S1為單次滿載配送量，l為單次平均配送距離，g為滿載率，為補償系數(shù)，介于0到1之間，隨滿載率的升高而升高，滿載率為1時ω取到最大值1。

將式2對其變量求導，可得式(6)～式(8):

由式(6)～式(8)可知，前置倉年運營成本與前置倉租賃面積成正比，與單次滿載配送量、滿載率成反比。故優(yōu)化方向為提高前置倉對于門店貨量信息的獲取時效、優(yōu)化配送策略以提高滿載率、降低前置倉租賃面積。

2.2 優(yōu)化方案

為解決2.1所提及問題，將物聯(lián)網(wǎng)技術與供應鏈、倉儲模式相結合，使供應鏈由拉動式供應鏈轉為新型推動式供應鏈，倉儲模式采用tsS模式以降低前置倉運營成本。新型供應鏈在物聯(lián)網(wǎng)技術的加持下，規(guī)避了推動式供應鏈信息接收不及時、響應速度慢、易造成生產(chǎn)冗余的缺點。其對比如表2所示：

表2 “推動”與“新型推動”優(yōu)劣對比表

將tsS模型進行分級處理，在S與s之間劃分出s1、s2、s3...sn等n個等級，劃分級數(shù)受門店S與s之間的差值影響，每個等級之間都相差固定值，即將期望庫存與安全庫存之間的存量進行分級處理。此固定值可由產(chǎn)品的產(chǎn)品的封裝情況來確定，如礦泉水，通常包裝為一件24瓶，固定值可定為24的倍數(shù)，信息反饋以件為單位，方便匯總。

貨量監(jiān)控上每隔t時間進行一次貨量清點，清點無需人工進行，可由程序代為執(zhí)行或將數(shù)據(jù)與云端共享。例如商店的貨量信息可通過收銀系統(tǒng)監(jiān)控統(tǒng)計，倉庫貨量信息可通過傳感器進行收集核驗，如壓力傳感器、RFID技術等。門店處理端將貨量信息與分級數(shù)據(jù)對比，如剩余貨量低于s、s1、s2、s3...sn則發(fā)送對應信息至前置倉。前置倉根據(jù)收到的信息計算出各門店缺貨程度。

前置倉可由此獲取各門店貨量信息，在某一家門店存貨量低于安全庫存或者各門店缺貨總量可達到配送車輛滿載配送時，便進行供貨配送，缺貨比例大的門店優(yōu)先配送。其運作邏輯如圖2所示。

圖2 運作邏輯圖

此策略可避免因信息不共享導致的貨物積壓或缺貨問題，能減少前置倉庫存量，規(guī)避供應鏈傳遞過程中的放大效應，降低前置倉倉儲成本。同時能夠提高滿載率，降低配送成本。

3 仿真模擬

為驗證本文設計模型對于倉儲成本及配送次數(shù)的降低效果，采用C語言編程來進行仿真模擬，仿真原型為某食品品牌在華北地區(qū)的前置倉，共涉及到4家線下門店及2個商場柜臺，線上電商內(nèi)容不做考量，各需求點初始庫存量都按照期望庫存量計算。

本次仿真模擬選用其經(jīng)營產(chǎn)品中銷量較大的一款，目標參數(shù)為該產(chǎn)品的前置倉期望庫存量及該產(chǎn)品的月配送次數(shù)。前置倉給需求點單次最大配送量為600件，總倉給前置倉的補貨周期為5到7天，此處取5天。故前置倉期望庫存按照5天內(nèi)所需要配送的最大貨量計算。

6個銷售點的日銷售情況及安全庫存如表3所示：

表3 銷售點貨量概述表

各門店日需求由程序隨機生成，運營模式A的供貨方式為傳統(tǒng)供貨方式，銷售點缺貨量達到允許最大缺貨量之后，發(fā)出補貨請求，前置倉按照銷售點允許最大缺貨量為其補貨。

運營模式B的供貨方式為本文所優(yōu)化的供貨方式，每天銷售點都統(tǒng)計缺貨情況并匯總至前置倉，前置倉在各銷售點缺貨總量達到單次最大配送量或者某一家缺貨量達允許最大缺貨量后安排補貨。

仿真模擬30天的運營情況，部分銷售數(shù)據(jù)如表4所示：

表4 仿真數(shù)據(jù)表

仿真結果如表5所示：

表5 仿真結果

重復上述仿真流程5次，將所得結果進行可視化處理以方便對比優(yōu)化前后的配送次數(shù)和期望庫存，對比結果如表6所示：

表6 仿真結果對比表

由仿真結果對比可知，相比于傳統(tǒng)供貨方式，本文所優(yōu)化供貨方式能降低期望庫存以降低倉儲成本，可減少配送次數(shù)降低配送成本。

優(yōu)化后模式代碼流程如圖3所示：

圖3 仿真流程圖

仿真模型生成門店需求的部分源碼如下：

4 結語

本文基于存儲論相關理論進行研究，由原本的訂貨方視角轉變?yōu)楣┴浄揭暯?，根?jù)運籌學中經(jīng)濟訂貨批量的推到方式提煉出前置倉運營成本的函數(shù)關系式，探究能降低前置倉運營成本的關鍵環(huán)節(jié)。將傳統(tǒng)的推動式供應鏈與物聯(lián)網(wǎng)技術結合來討論信息時代下的前置倉供貨管理模式。對tsS模型進行細分處理來降低供應鏈系統(tǒng)信息傳遞過程中的放大效應，得到新型供貨管理模式。

通過仿真對比、理論論證，本文所研究的前置倉供貨優(yōu)化方案可達到以下目標：

降低前置倉倉儲成本。

縮短供貨響應時間。

減少配送空車率。

避免產(chǎn)生缺貨成本。

然而，本文在研究過程中也存在著一些不足，比如對于配送成本的考量，沒有考慮配送距離問題及配送油耗，簡單的對比了一周期內(nèi)的配送次數(shù)。