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        基于人口聚集城區(qū)物流配送需求的細分及預測
        ——以青島為例

        2022-10-28 07:48:04聶聞聰楚龍娟劉永權(quán)
        物流技術(shù) 2022年9期
        關(guān)鍵詞:物流模型

        聶聞聰,向 楠,楚龍娟,劉永權(quán)

        (1.中建地下空間有限公司,四川 成都 610200;2.四川交投物流有限公司,四川 成都 610200)

        1 城市配送需求預測存在的問題

        國內(nèi)針對物流需求預測的研究先后經(jīng)歷了從區(qū)域物流、城市物流、第三方物流等宏觀層面,到冷鏈物流、港口物流、農(nóng)產(chǎn)品物流等針對某一細分領(lǐng)域的研究轉(zhuǎn)變,已經(jīng)由宏觀的體系化研究,轉(zhuǎn)變聚焦到更加貼合生活、工作的類似社區(qū)團購、外賣送餐、貨拉拉等專業(yè)化城市配送物流研究上。近年來,我國大型城市發(fā)展也逐步形成不同的人口聚集區(qū)域,住宅區(qū)域、辦公區(qū)域和商業(yè)區(qū)域的功能存在明顯的差異,從時效、品類等方面也形成了不同的物流需求特征。

        需要特別指出的是,物流需求不能等同于物流需求量,只有被滿足的物流需求才能叫做物流需求量。因此,物流需求與物流需求量是有區(qū)別的,本文是基于物流需求分析,暫未考慮逆向物流,其目的是為城市規(guī)劃、企業(yè)運營提供預測方法及數(shù)據(jù)參考。

        現(xiàn)有的物流需求預測研究強調(diào)特定方法在實際生產(chǎn)生活中的具體應(yīng)用,側(cè)重解決我國城市經(jīng)濟發(fā)展的實際問題,這也使得城市配送需求研究一直是目前國內(nèi)學者不斷探討的熱門主題。在物流需求預測方法方面,國內(nèi)外學者也主要集中于采用經(jīng)典的時間序列模型、模糊理論、回歸分析、指數(shù)平滑、灰色模型,求解方法從啟發(fā)式算法,再到人工智能、復雜網(wǎng)絡(luò)等,相關(guān)模型的應(yīng)用多樣,但基于城市配送基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)規(guī)律模型研究相對較少。

        在實際應(yīng)用中,通常是以統(tǒng)計數(shù)據(jù)中貨運量或貨物周轉(zhuǎn)量進行近似替代,或是根據(jù)經(jīng)驗值進行折算,將其中部分作為城市配送需求預測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),僅能得到趨勢性預測結(jié)論。雖然從貨物周轉(zhuǎn)量的角度,城市物流需求可以通過物流各個環(huán)節(jié)(如運輸、倉儲、配送、流通加工等)的支撐能力進行研究,但目前我國物流統(tǒng)計指標比較單一、粗放,各項預測基本只有依靠貨物運輸量和貨物運輸周轉(zhuǎn)量來進行比較籠統(tǒng)的換算,缺乏實際有效的數(shù)據(jù)支撐。因此在預測城市配送物流需求時存在較大偏差,主要原因如下:

        (1)官方對貨運量的粗放統(tǒng)計,與實際有效物流量需求存在結(jié)構(gòu)性差異。其中,官方貨運量統(tǒng)計同時包含了第一、二、三產(chǎn)業(yè)的物流量。由于城市分工和產(chǎn)業(yè)聚集,每一個城市所生產(chǎn)的農(nóng)產(chǎn)品以及大部分工業(yè)產(chǎn)品并不一定在本城市進行消費,導致官方粗放統(tǒng)計形成的數(shù)據(jù)基數(shù)往往偏大,同時,各產(chǎn)業(yè)的占比結(jié)構(gòu)不同,以常規(guī)產(chǎn)業(yè)占比作產(chǎn)業(yè)物流量的區(qū)分,將會影響預測數(shù)據(jù)的準確性。

        (2)同城內(nèi)部的配送暫未納入貨運量官方統(tǒng)計,導致同城配送量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計缺失。隨著物流的社會化發(fā)展,社區(qū)團購等新業(yè)態(tài)下,部分日用品和生鮮產(chǎn)品的銷售渠道轉(zhuǎn)移到了線上,即出現(xiàn)了以同城即時配送為代表的物流需求,包括送餐服務(wù)、社區(qū)團購、生鮮倉配等模式,這一部分物流量不適用基于貨運量的物流需求預測方法。

        (3)統(tǒng)計數(shù)據(jù)與實際值有一定的差距。官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)僅能描述宏觀經(jīng)濟的運行情況,由于統(tǒng)計調(diào)查方法、數(shù)據(jù)收集能力、調(diào)查范圍等限制以及我國現(xiàn)行統(tǒng)計制度不完善,導致統(tǒng)計數(shù)據(jù)不完備,與實際有一定出入。

        (4)城市配送系統(tǒng)是開放系統(tǒng),影響物流需求的因素眾多,量化處理難度大,且數(shù)據(jù)灰性大,一般又包含許多隨機性因素之間的相互作用,很多過程具有后效性,關(guān)系不確定性較強,因此,目前對于各項經(jīng)濟因子與物流需求規(guī)模間的關(guān)系還沒有建立確定的數(shù)學模型。

        然而,城市配送需求的準確性是影響城市規(guī)劃及新業(yè)態(tài)下城市物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的關(guān)鍵,也是物流企業(yè)運營最為關(guān)注的核心因素。其主要原因在于城市配送服務(wù)能力不可儲存,具有易逝性,一旦配送車輛駛出配送中心,在配送車輛還有額外裝載能力和行駛里程的情況下,這些未被利用的配送能力就會浪費,無法像實體產(chǎn)品那樣利用庫存等措施進行存儲。這也就導致當城市的物流基礎(chǔ)設(shè)施或企業(yè)的配送規(guī)劃出現(xiàn)偏差時,很難通過低成本策略進行改善。

        2 城市配送需求分析

        通過分析物流行業(yè)統(tǒng)計指標結(jié)構(gòu)以及7個大城市物流需求規(guī)律可知,城市化進程的加速以及電子商務(wù)活動的快速發(fā)展,部分商貿(mào)流通的物流需求轉(zhuǎn)化為網(wǎng)上購物形成的包裹快遞物流需求,特別是隨著城市快速發(fā)展,產(chǎn)生各類新需求新業(yè)態(tài)的同時,必然會有企業(yè)為滿足這種需求,調(diào)動必要的資源,進行新業(yè)務(wù)開發(fā)、運營和銷售。隨著消費趨勢和消費結(jié)構(gòu)的持續(xù)演變,城市配送需求規(guī)模也將受到一定影響。

        由于城市配送需求的預測復雜程度高,存在較多的影響因素,導致針對其進行估計的數(shù)據(jù)準確性不高。因此,要分析城市配送需求,首先需要對城市物流配送的層級結(jié)構(gòu)、居民支出結(jié)構(gòu)、物流設(shè)施以及主要的需求區(qū)域進行分析。

        考慮到統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲取的難度以及時間和成本的限制,無法對所有城市進行抽樣調(diào)查,需構(gòu)建一個基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的城市配送需求預測方法,初步分析城市配送的物流量以及主要品類。

        城市配送需求品類可分為三種:城市農(nóng)副食品配送需求、城市內(nèi)部產(chǎn)生的即時配送物流需求以及城市工業(yè)品配送需求,如圖1所示。

        圖1 城市配送需求分析框架

        2.1 城市農(nóng)副食品配送需求

        不同城市所處的地理位置不同,經(jīng)濟發(fā)展水平不同,因此食品消費習慣也存在差異。城市配送需求主要以服務(wù)消費者為目的,因此農(nóng)副食品物流需求預測與人口數(shù)量相關(guān),在一定時間內(nèi)人均農(nóng)副食品消費不會出現(xiàn)大幅的波動,城市農(nóng)副食品配送需求可通過國家統(tǒng)計局《統(tǒng)計年鑒》中不同地區(qū)的主要農(nóng)副食品消費量以及城市人口進行估算。

        2.2 即時配送需求

        城市內(nèi)部的即時配送主要集中在送餐業(yè)務(wù)、社區(qū)團購等同城短距離配送,由于該類物流需求具有非常強的互聯(lián)網(wǎng)粘性,目前已形成了以美團、阿里餓了么等為龍頭的寡頭市場。在市場競爭趨于平穩(wěn)時期,其每單成本差異不大,因此在預測該類需求時,可以參考以上兩家公司公開發(fā)布的年報進行測算:以2019年為例,美團外賣傭金為496.64億元,交易筆數(shù)25.05億單;餓了么外賣傭金為180.58億元,可粗略推算出,同城即時配送需求量為36.07億單。由于此類需求對城市配送需求的影響集中在特定時間段和短距離區(qū)域,其需求相對較為獨立,因此,本文僅對數(shù)據(jù)測算進行說明,不作深入探討。

        2.3 城市工業(yè)品配送需求

        城市工業(yè)品配送涉及耐用品、日用品這兩部分,對應(yīng)《統(tǒng)計年鑒》中的限額以上批發(fā)和零售業(yè)商品分類銷售額,其中包括了27大類(見表1)。

        3 物流量估計方法

        由于統(tǒng)計年鑒中的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)僅提供了銷售額數(shù)據(jù),沒有重量數(shù)據(jù)。因此需采用網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模調(diào)研的方式,取得對應(yīng)的平均重量,從而換算出較為準確的物流需求量。

        單位價格重量調(diào)研針對兩類物資,一類為批發(fā)物資,可以考慮以專業(yè)市場的定價為標準,通過批發(fā)市場價格表獲?。涣硪活悶榱闶垲愇镔Y,可以采用抽樣調(diào)查的方式獲取。以上兩種物資的調(diào)研,均存在樣本獲取難度大、花費時間長、成本高等問題,直接調(diào)研實施難度大,目前電子商務(wù)數(shù)據(jù)比較全面,數(shù)據(jù)真實有效,因此通過收集電商平臺數(shù)據(jù)進行調(diào)研,獲取該品類貨品的價格、重量數(shù)據(jù),通過聚類的方式得到相對準確的單位價格重量,通過以農(nóng)產(chǎn)品對標的誤差分析,將誤差彈性系數(shù)引入模型,從而將統(tǒng)計數(shù)據(jù)當中的金額轉(zhuǎn)化為物流需求重量。

        在完成對城市配送物流量的測算之后,可以根據(jù)不同年份的價格指數(shù),對單位價格重量均值進行年份還原,進而使用時間序列數(shù)據(jù)對城市物流配送量進行預測。

        城市內(nèi)部產(chǎn)生的同城配送物流需求量主要集中在幾個大型即時配送公司,可以通過其公布的年報測算出相應(yīng)的物流訂單數(shù)量,此部分物流需求預測可單獨進行。整體預測思路如圖2所示。

        圖2 預測城市配送物流需求思路

        3.1 預測步驟

        第一步:確定預測范圍。

        第二步:根據(jù)預測范圍及考查的物流需求細分類收集年鑒數(shù)據(jù),包括:GDP、第一產(chǎn)業(yè)值、第二產(chǎn)業(yè)值、第三產(chǎn)業(yè)值、人口規(guī)模、居民可支配收入、居民消費水平、地區(qū)消費品零售總額;批發(fā)和零售業(yè)商品分類銷售額;商品零售價格指數(shù);人均消費農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量。

        第三步:進行網(wǎng)絡(luò)調(diào)研,獲取分類單一產(chǎn)品銷售量、單價、毛重(注意獲取數(shù)據(jù)盡可能全面,網(wǎng)絡(luò)調(diào)研取數(shù)時間點與相應(yīng)年鑒年份一致)。

        第四步:對數(shù)據(jù)進行分析,進行數(shù)據(jù)清洗,確保數(shù)據(jù)的有效性,由于長尾效應(yīng),取前80%權(quán)重的數(shù)據(jù)集作為有效數(shù)據(jù)(注意異常數(shù)據(jù)、空值、虛假數(shù)值)。

        第五步:根據(jù)不同年份的價格指數(shù),對單位價格重量均值進行年份還原,得到預測數(shù)據(jù)集。

        第六步:以GM(1,1)或回歸預測模型進行預測,也可選取合適的時序預測方法,根據(jù)需要預測出預測范圍內(nèi)對應(yīng)年限城市配送需求。

        3.2 大品類分類

        根據(jù)統(tǒng)計年鑒中定期報表數(shù)據(jù),涉及物流的大品類分為27項,根據(jù)目前城市配送實際,需剔除工礦、原料、機電類,以及醫(yī)藥、汽車等有專門物流系統(tǒng)的品類,因此涉及到城市配送的有13項,見表1。

        表1 城市配送品類

        3.3 構(gòu)建預測模型

        根據(jù)預測思路及調(diào)研數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)學模型如下:

        Q:人均消費食品數(shù)量;

        :預測范圍內(nèi)人口總數(shù)。

        :第i個食品調(diào)查單品單公斤價格(元/kg);

        :第i個食品調(diào)查單品權(quán)重系數(shù);

        :食品調(diào)查單品總數(shù);

        :電商配送價格系數(shù);

        :第個食品調(diào)查單品銷售數(shù)量;

        :調(diào)查產(chǎn)品配送價格(元)。

        :根據(jù)調(diào)查估算的食品物流配送量;

        :食品批發(fā)零售銷售總額。

        :產(chǎn)品估算誤差系數(shù),一般小于5%,若大于5%,則返回查看調(diào)研數(shù)據(jù)是否存在異常,關(guān)鍵詞是否準確。

        w:第項品類根據(jù)調(diào)查估算的產(chǎn)品物流配送量(根據(jù)前述城市配送需求存在于13個大項中);

        C:第項品類批發(fā)零售銷售總額;

        s:總城市配送物流需求下限;

        s:總城市配送物流需求上限。

        由于調(diào)查數(shù)據(jù)是一個時間點上的數(shù)據(jù)集,因此需要對歷史數(shù)據(jù)進行折算,得出整個預測數(shù)據(jù)序列,補全方法如下:

        3.4 預測方法

        目前對于灰色關(guān)聯(lián)分析的理論已有較為詳細的闡述,通過實例分析可知組合預測方法的誤差值更小。如果灰色預測的精度達不到要求,就應(yīng)試探性采用多項式擬合、回歸預測方法等。因此,本文針對不同品類,采用灰色預測或線性擬合的預測方法,以達到更好的預測精度。

        (1)灰色預測。灰色GM(1,1)模型的研究對象是“部分信息已知,部分信息未知”的貧信息不確定系統(tǒng)。把預測數(shù)據(jù)序列看作隨時間序列數(shù)據(jù)序號變化的灰色量或灰色過程,適用于對單調(diào)非負光滑數(shù)據(jù)序列進行分析處理,此時的誤差較小,預測精度較高。

        (2)線性或多項式擬合。在GM(1,1)預測后驗差較大,達不到預測精度時,采用線性擬合或多項式擬合,取得預測數(shù)據(jù)。根據(jù)不同數(shù)據(jù)集的趨勢情況確定合理的預測方法,最終獲取各項分類的預測量,求和得出城市配送需求預測值。

        4 案例預測——以青島為例

        4.1 數(shù)據(jù)分析

        根據(jù)已獲取的電商數(shù)據(jù)集進行品類分析,共涉及1 373個品類、1 922萬條數(shù)據(jù)。

        為了對數(shù)據(jù)的有效性進行驗證,選取農(nóng)副食品品類,通過人均農(nóng)副食品消耗量測算,與調(diào)研數(shù)據(jù)進行對比校驗。

        對電商數(shù)據(jù)中的13萬條食品信息進行分析,經(jīng)過清洗處理,剔除重復、異常數(shù)據(jù)后,可得到農(nóng)副食品數(shù)據(jù)分布情況,如圖3所示,可以發(fā)現(xiàn)非常明顯的長尾效應(yīng),即大部分有價值(銷量更大,即權(quán)重更大)的信息集中在頭部,因此取置信區(qū)間80%的數(shù)據(jù)集作為分析依據(jù),舍棄尾部無價值信息。

        圖3 農(nóng)副食品數(shù)據(jù)長尾分布情況

        對于置信區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)分布進行進一步分析,縱坐標為價格(元),橫坐標為毛重(kg),氣泡大小為采購量(kg),如圖4所示,可以看出置信區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)相對比較集中,可以聚集出一個有效單位重量價格,以便換算出物流量。

        圖4 調(diào)查農(nóng)副食品價格重量分布

        4.2 物流量估計驗證

        以青島市數(shù)據(jù)進行測算,關(guān)鍵指標測算見表2,與調(diào)研數(shù)據(jù)對比,通過人口數(shù)據(jù)進行測算的人均農(nóng)副食品消耗量誤差在3.60%,說明根據(jù)通過調(diào)研獲取的數(shù)據(jù)能夠作出有效預測。

        表2 根據(jù)模型測算出的關(guān)鍵指標

        按照模型測算剩余13項品類數(shù)據(jù),結(jié)果見表3。

        表3 模型測算13項城配品類結(jié)果

        通過對歷年單位價格重量測算,采用GM(1,1)和線性擬合方式,對各項分量進行外推預測,預測至2025年,城市配送需求低值為1 947.75萬t,高值為2 087.54萬t,見表4、表5。

        表4 各品類2025年低線預測值及選取模型

        表5 各品類2025年高線預測值及選取模型

        預測至2025年,青島市城市配送需求在1 947萬t至2 087萬t之間。

        5 預測結(jié)果分析

        通過對需求模型的細化分類,可根據(jù)數(shù)據(jù)的特性選擇更優(yōu)的預測模型,將多個單一方法的預測結(jié)果進行有效組合,在一定條件下可以克服單一預測方法的局限性,提高物流需求的預測精度。如GM(1,1)模型在預測過程中會將不規(guī)則變動視為干擾,對波動變化明顯的序列而言,預測誤差相對較大,因此采用線性擬合模型進行預測,確保各分量模型精度均達到優(yōu)(C<0.35)。

        從預測結(jié)果可以看出,考慮經(jīng)銷商相互之間購買、配送的情況,青島市城市配送需求總量呈快速上升趨勢,其中糧油食品類、家用電器類為增長量最大的兩類。

        本文研究對于在政府主導下進行物流配送基建工作具有指導意義,結(jié)合當前市場供應(yīng)商的飽和度以及現(xiàn)存的配送物流業(yè)態(tài),可從規(guī)劃的角度避免區(qū)域內(nèi)同質(zhì)化競爭和不必要的浪費。

        6 結(jié)論與展望

        城市配送需求實際是一個隨著人口聚集區(qū)域的要素稟賦、需求結(jié)構(gòu)、技術(shù)進步而變化的供需優(yōu)化配置的過程。供需匹配程度越高,其資源配置效率就越高。本文從大數(shù)據(jù)調(diào)研的角度分類處理城市配送物流量,推導出相對準確的城市配送需求估計及預測方式。通過該方法可對城市配送需求進行細分類別預測,從而在規(guī)劃及資源配置時,考慮不同的類型和應(yīng)用場景。如通過某類城市配送量的預測,為該類城市配送企業(yè)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃提供參考,匹配相應(yīng)的分撥中心、城內(nèi)中轉(zhuǎn)物流節(jié)點、客戶收取點。在物流資源供給規(guī)劃方面,也可以為大型賣場、專業(yè)市場、綜合商業(yè)體等的規(guī)劃提供分類預測數(shù)據(jù)。

        然而模型仍然存在一些待解決的問題,一是調(diào)研取樣不夠全面,缺乏實地調(diào)研數(shù)據(jù)進行修正;二是當統(tǒng)計分類調(diào)整時,會造成相應(yīng)數(shù)據(jù)無法進行歷史數(shù)據(jù)還原。

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