梁力軍 王晨 袁苗苗

文章編號(hào)：1002-3100（2024）03-0050-05

摘? 要：前置倉作為生鮮電商企業(yè)滿足顧客多樣化需求的一種新型倉配模式，如選址不合理會(huì)導(dǎo)致配送成本過高、生鮮質(zhì)量降低和時(shí)效性不足。如何進(jìn)行合理選址和評(píng)估其各類成本收益，備受學(xué)術(shù)界關(guān)注。通過構(gòu)建中心倉、前置倉以及需求點(diǎn)的三級(jí)網(wǎng)絡(luò)模型，利用混合整數(shù)線性規(guī)劃，并考慮了運(yùn)輸成本、運(yùn)營成本、制冷成本以及貨損成本，構(gòu)建以綜合總成本最小為目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型，再結(jié)合0～1變量的參數(shù)約束，借助善于解決線性規(guī)劃問題的LINGO軟件解決網(wǎng)絡(luò)中前置倉的選址問題，并用鄭州市中牟縣的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析與計(jì)算。通過研究發(fā)現(xiàn)，前置倉建模中需要考慮的項(xiàng)目為運(yùn)輸成本和履約成本。期望為生鮮電商前置倉選址研究提供更優(yōu)的前置倉選址模型。

關(guān)鍵詞：前置倉選址；生鮮前置倉；生鮮電商；整數(shù)規(guī)劃；LINGO軟件

中圖分類號(hào)：F253? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.03.012

Abstract： As a new warehousing and distribution mode for fresh food e-commerce enterprises to meet the diversified needs of customers， unreasonable location selection will lead to high distribution costs， reduced fresh quality and insufficient timeliness. How to reasonably select a site and evaluate its various costs and benefits has attracted much attention from the academic community. By constructing a three-level network model of central warehouse， front warehouse and demand point， using mixed integer linear programming， and considering transportation cost， operating cost， refrigeration cost and cargo loss cost， a mathematical model with the minimum comprehensive total cost as the objective function is constructed， and then combined with the parameter constraint of 0～1 variables， the location problem of the front warehouse in the network is solved with the help of LINGO software， which is good at solving linear programming problems， and the relevant data of Zhongmu County in Zhengzhou City are used for case analysis and calculation. It is found that the items that need to be considered in the modeling of the front warehouse are transportation cost and performance cost.

Key words： front-end warehouse location; fresh front warehouse; fresh food e-commerce; integer programming; LINGO software

0? 引? 言

前置倉作為生鮮電商企業(yè)滿足顧客多樣化需求的一種新型倉配模式，是在生鮮貨物送往目的地前的最后一個(gè)倉庫和站點(diǎn)，也是最靠近消費(fèi)者的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，其服務(wù)半徑通常約為3～5公里，這種模式能夠大幅度縮短生鮮貨物的運(yùn)輸時(shí)間，盡可能保證商品的新鮮度，提升商品的品質(zhì)，目前已成為生鮮電商的主要運(yùn)營模式之一。但由于前置倉模式本質(zhì)上屬于重資產(chǎn)模式，隨著各大生鮮電商企業(yè)對(duì)前置倉的高速擴(kuò)張，選址如果不合理，將導(dǎo)致銷售業(yè)績下降、基礎(chǔ)運(yùn)營成本增加等問題頻發(fā)，并有可能導(dǎo)致一些生鮮電商企業(yè)面臨倒閉的風(fēng)險(xiǎn)。

另外生鮮電商前置倉的履約成本（包括倉庫租金、庫存成本以及履約配送成本等）一直居高不下，也成為制約前置倉模式下生鮮電商發(fā)展的主要瓶頸之一。履約成本是除商品成本以外最大支出項(xiàng)，主要包括外包騎手及人工工資、倉儲(chǔ)租金和商品從中心倉向前置倉的運(yùn)輸費(fèi)用以及其他成本等。據(jù)相關(guān)研究測(cè)算，日均單量800單的前置倉單票履約成本約13.3元，日均單量1 000單的前置倉單票履約成本約11.3元^[1]。另有數(shù)據(jù)顯示，前置倉模式的履約成本是傳統(tǒng)中心倉電商的3倍左右、平臺(tái)型電商的2倍左右、社區(qū)團(tuán)購的6倍左右^[2]。

由上可見，如何科學(xué)合理的為前置倉進(jìn)行選址問題成為十分重要的問題，通過合理的前置倉選址，可以有效降低生鮮電商前置倉的履約成本，為生鮮電商企業(yè)的發(fā)展提供新思路。因此，本研究針對(duì)前置倉運(yùn)營過程中的相關(guān)成本，構(gòu)建起以中心倉、前置倉以及需求點(diǎn)為主的三級(jí)物流網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)通過相關(guān)數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型的有效性，以期解決前置倉合理選址問題。

1? 文獻(xiàn)綜述

關(guān)于生鮮電商行業(yè)前置倉方面，學(xué)界主要從前置倉選址影響因素和選址構(gòu)建模型兩個(gè)方面展開研究，具體如下。

1.1? 前置倉選址影響因素分析

學(xué)者側(cè)重考慮的前置倉選址影響因素各不相同，其中多數(shù)學(xué)者都會(huì)考慮到基本運(yùn)輸成本和運(yùn)營成本。如學(xué)者衡歡樂^[3]、李佳潔^[4]等人考慮到懲罰成本對(duì)生鮮產(chǎn)品的影響研究冷鏈物流中前置倉選址問題；宋振波等^[5]為應(yīng)對(duì)當(dāng)前電商企業(yè)倉庫容量飽和現(xiàn)狀，以及客戶對(duì)配送時(shí)間的嚴(yán)格要求，考慮了退供成本；考慮到貨損成本的有董琦^[6]、沈紅霞^[7]主要基于貨損成本這一因素對(duì)生鮮電商企業(yè)中心倉和前置倉進(jìn)行選址研究；學(xué)者Li等^[8]在研究前置倉選址的過程中，還考慮到了非接觸配送中碳排放的優(yōu)化問題，并提出了配送成本和碳排放最小化的雙重目標(biāo)；朱鈴^[9]以生鮮電商前置倉為例，也將碳排放處理成本加入到了前置倉選址模型，為碳交易背景下生鮮電商物流設(shè)施節(jié)點(diǎn)選址提供了有益借鑒。

1.2? 前置倉選址模型構(gòu)建分析

在對(duì)數(shù)學(xué)模型構(gòu)建求解的過程中，學(xué)者運(yùn)用多種多樣的方法對(duì)模型進(jìn)行求解。如對(duì)需求點(diǎn)進(jìn)行聚類分析的時(shí)候，大多數(shù)學(xué)者采取K-means聚類算法，如學(xué)者趙振強(qiáng)^[10]、趙琨^[11]、周曉曄^[12]；楊雨蕾^[13]采用模糊聚類篩選法針對(duì)初始優(yōu)化階段的最優(yōu)解集篩選出合適的最優(yōu)方案，該聚類方法相較于帕累托更有利于決策人員迅速選擇出實(shí)施方案。

又如孔成龍^[14]、解妮妮^[15]、楊雨蕾^[13]、夏連超^[16]等針對(duì)前置倉選址問題，使用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解或者驗(yàn)證算法的有效性，并對(duì)求解結(jié)果進(jìn)行分析；Dou^[17]還運(yùn)用了一種免疫狼群混合算法進(jìn)行求解；郭放^[18]用基于節(jié)約算法與自適應(yīng)大鄰域搜索的混合啟發(fā)式算法CWIGALNS對(duì)前置倉選址、車輛服務(wù)路徑以及補(bǔ)貨策略使得物流企業(yè)整體運(yùn)營成本最低的問題進(jìn)行求解，并同時(shí)使用CPLEX12.6對(duì)模型求解驗(yàn)證模型的有效性。

在案例實(shí)證方面，李金嬌^[19]以柳州26個(gè)社區(qū)為目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行前置倉選址，并用winQSB進(jìn)行求解，在對(duì)配送中心的選址問題上，用重心法進(jìn)行求解，最終得出具體配送中心和前置倉選址位置；黃紀(jì)凱^[20]、劉宸宇^[21]等針對(duì)求解目標(biāo)之間存在矛盾或沖突，采用基于精英集的多目標(biāo)模擬退火算法對(duì)前置倉選址模型進(jìn)行求解，具有較強(qiáng)的適用性和精確性；莊峻^[22]則通過Benders分解算法并結(jié)合SAA方法能夠有效地求解不確定環(huán)境下的生鮮電商前置倉選址及訂單履約問題，可以保證模型解的質(zhì)量并高效的求解模型。

除上述方法外，學(xué)者宋振波^[5]、吳競(jìng)鴻^[23]、楊振宇等^[24]使用LINGO軟件對(duì)前置倉選址的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行最優(yōu)解分析，最終得出結(jié)果，事實(shí)證明LINGO軟件具有適用性和能夠快速得出結(jié)果的優(yōu)勢(shì)。

2? 生鮮電商前置倉選址問題描述及模型構(gòu)建

在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，除了考慮生鮮電商前置倉實(shí)際運(yùn)營狀況，本研究以總成本最低為目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建了混合整數(shù)規(guī)劃模型。由于LINGO在解決線性規(guī)劃問題上具有顯著優(yōu)勢(shì)，可以快速準(zhǔn)確得出路徑求解結(jié)果，故在研究中主要使用LINGO軟件進(jìn)行編程求解。

2.1? 問題描述與假設(shè)

前置倉作為一種新型倉配模式，被廣泛應(yīng)用于生鮮電商領(lǐng)域，基于對(duì)文獻(xiàn)^{[14，23，24]}的整理，本研究將生鮮電商的中心倉、前置倉，以及客戶需求點(diǎn)進(jìn)行整合，構(gòu)建前置倉模式下的生鮮電商物流三級(jí)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

本研究的生鮮前置倉選址問題可描述為：在由中心倉庫、前置倉、顧客需求點(diǎn)構(gòu)成的三級(jí)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，通過對(duì)鄭州中牟地區(qū)的興趣點(diǎn)進(jìn)行搜集，并通過K-means聚類分析得到顧客需求點(diǎn)位置，將需求點(diǎn)位置作為前置倉選址備選地點(diǎn)，在滿足運(yùn)輸成本、前置倉運(yùn)營成本、制冷成本以及貨損成本最小的情況下，從前置倉備選點(diǎn)中選出建設(shè)前置倉的數(shù)量以及及具體位置。

為提升研究的準(zhǔn)確性，現(xiàn)對(duì)生鮮電商前置倉選址模型做出如下假設(shè)：

假設(shè)1：當(dāng)從中心倉庫到前置倉、前置倉到顧客需求地點(diǎn)以相應(yīng)的運(yùn)輸方式進(jìn)行運(yùn)輸時(shí)，存在新鮮度損耗現(xiàn)象，新鮮度損耗與配送的距離呈正相關(guān)，且所有生鮮的損耗程度一致，同時(shí)及時(shí)到達(dá)前置倉的貨物全部被派送出去，滯留成本忽略不計(jì)；

假設(shè)2：配送成本與運(yùn)輸距離成正比，所有生鮮貨物的單位距離運(yùn)輸成本相同，且擁有足夠運(yùn)力進(jìn)行運(yùn)輸，不考慮競(jìng)爭因素；

假設(shè)3：所研究的生鮮產(chǎn)品視為同一類單一品種；

假設(shè)4：本研究假設(shè)只有一個(gè)中心倉庫，所以前置倉都只接受一個(gè)中心倉的供貨；

假設(shè)5：物流方向只考慮從中心倉到前置倉候選點(diǎn)和前置倉候選點(diǎn)到終端需求地點(diǎn)；

假設(shè)6：本研究以一個(gè)月30天為計(jì)算周期。

2.2? 前置倉選址模型構(gòu)建

2.2.1? 模型相關(guān)參數(shù)設(shè)定

本研究構(gòu)建的前置倉選址模型，主要參數(shù)包括需求點(diǎn)數(shù)量、中心倉向前置倉運(yùn)貨的單位運(yùn)費(fèi)、前置倉向需求點(diǎn)運(yùn)貨的單位運(yùn)費(fèi)、生鮮成本平均價(jià)值等。具體如表1所示。

2.2.2? 模型變量及表征構(gòu)造

本研究構(gòu)建的選址模型，主要包括以下變量：一是，運(yùn)輸成本，包括中心倉到前置倉以及前置倉到需求點(diǎn)的運(yùn)輸成本；二是，建設(shè)前置倉時(shí)涉及到的運(yùn)營成本，包括租金、人工等；三是，在生鮮貨物運(yùn)輸過程中從中心倉庫到前置倉，前置倉到需求點(diǎn)的貨物損失成本；四是，由于生鮮電商在配送過程中需要耗費(fèi)更多的能源來保持產(chǎn)品的新鮮度，而根據(jù)前置倉的特征，前置倉距離目標(biāo)需求點(diǎn)較近，只需要考慮中心倉庫到前置倉這一段路程的制冷成本，具體數(shù)學(xué)模型表征如下：

模型中約束條件解釋如下：

式（6）表示只有當(dāng)需求點(diǎn)i被選為前置倉的時(shí)候，中心倉庫才會(huì)對(duì)其運(yùn)輸貨物；式（7）表示只有當(dāng)需求點(diǎn)i被選為前置倉時(shí)，才能向其他需求點(diǎn)運(yùn)輸貨物；式（8）表示被選中的前置倉只能向周圍三公里內(nèi)的需求點(diǎn)運(yùn)輸貨物；式（9）表示貨運(yùn)平衡，即對(duì)于每個(gè)點(diǎn)來說其輸入貨運(yùn)量和輸出貨運(yùn)量之差等于其需求量。

3? 案例實(shí)證——以河南中牟縣物流園區(qū)為例

3.1? 背景介紹

由于一個(gè)前置倉的覆蓋半徑較小，若以整個(gè)城市為例，則需求點(diǎn)與前置倉的數(shù)量較多，計(jì)算數(shù)據(jù)過于龐大，鄭州市中牟縣作為河南省直轄縣，交通密度，縣級(jí)地域河南第一，同時(shí)中牟縣附近的物流園區(qū)共83個(gè)，萬邦農(nóng)產(chǎn)品物流園區(qū)交易量位居全國第一，同時(shí)還有眾多的水果、蔬菜以及鮮肉等大型批發(fā)市場(chǎng)，故本研究選取鄭州市中牟縣為例進(jìn)行研究。

3.2? 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

3.2.1? 興趣點(diǎn)與需求點(diǎn)數(shù)量

在中國IT社區(qū)（CSDN）上對(duì)中牟縣2023年1月的興趣點(diǎn)進(jìn)行POI需求點(diǎn)搜索，共得到322條數(shù)據(jù)，因?yàn)楦叩翽OI數(shù)據(jù)不完整，在同一時(shí)間段對(duì)安居客上的住房信息整理得到356條住房信息，通過去重、篩選，最終得到該區(qū)域145條數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件中，進(jìn)行K-means聚類分析，共聚出了12個(gè)類，選中類中心作為12個(gè)需求點(diǎn)的位置，并將這12個(gè)點(diǎn)作為前置倉預(yù)選地點(diǎn)。

3.2.2? 前置倉預(yù)選地點(diǎn)位圖

通過《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2021》，全國居民主要食品消費(fèi)量中，對(duì)生鮮產(chǎn)品進(jìn)行歸類，并進(jìn)行歸一化處理得出人均月消費(fèi)量。一個(gè)小區(qū)通過百度地圖和網(wǎng)上查詢約1 000人，再根據(jù)聚類族數(shù)量，可得出族中心的需求量。選取生鮮銷售額居全國第一的中牟縣萬邦生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流園區(qū)作為中心倉位置（34.695 526°，113.956 077°），前置倉的經(jīng)緯度、族數(shù)量、需求量以及根據(jù)地理坐標(biāo)相對(duì)位置得出備選前置倉地點(diǎn)到中心倉之間的距離如表2所示，前置倉預(yù)選地點(diǎn)的坐標(biāo)圖如圖2所示，其中五角星點(diǎn)表示中心倉庫位置，圓點(diǎn)表示12個(gè)前置倉預(yù)選點(diǎn)位置。

3.2.3? 各前置倉之間的距離

在SPSS相關(guān)性分析結(jié)果頁面有12個(gè)前置倉之間的相對(duì)距離，但因SPSS結(jié)果頁面的距離為歐式距離，本研究所需單位為千米，其單位不統(tǒng)一，故將得到的結(jié)果導(dǎo)入EXCEL表格中，進(jìn)行單位換算，最終得出前置倉庫之間的相對(duì)距離如表3所示，接著通過繪制地圖軟件，根據(jù)K-means聚類分析分析結(jié)果頁面的結(jié)果，將最終聚類中心的經(jīng)緯度結(jié)果批量導(dǎo)入繪制地圖軟件，得到前置倉預(yù)選地點(diǎn)的地理位置圖如圖3所示。

3.2.4? 其他相關(guān)數(shù)據(jù)

3.3? 模型驗(yàn)證

LINGO作為最優(yōu)化問題的一種建模語言，包括許多常用的函數(shù)可供使用者建立優(yōu)化模型時(shí)調(diào)用，并提供與其他數(shù)據(jù)文件的接口，易于方便的輸入、求解和分析大規(guī)模最優(yōu)化問題。LINGO軟件對(duì)于求解線性、非線性及整數(shù)最優(yōu)化模型非常實(shí)用，具有方便靈活、執(zhí)行速度快的優(yōu)勢(shì)，是求解最優(yōu)化模型的良好選擇^[5]。

使用LINGO軟件求解目標(biāo)函數(shù)Z的最小值，以及從前置倉備選地點(diǎn)選取的前置倉位置及所需要建立前置倉的數(shù)量，根據(jù)LINGO軟件編碼原則將模型語言轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)語言，將上述所有數(shù)據(jù)帶入LINGO軟件中，讓軟件運(yùn)行起來，得出結(jié)果：總成本最低為85 676.89元，如圖4所示。

圖5為各個(gè)成本結(jié)果以及前置倉建立地點(diǎn)，備選前置倉在圖5中表示為X，若X=1則表示被選中作為前置倉，若X=0則表示不被選為前置倉，由圖5可知選擇建立前置倉的地點(diǎn)為前置倉8、11。此時(shí)的運(yùn)輸成本為50 150.45元，運(yùn)營成本為30 800.00元；貨損成本為2 681.320元；制冷成本為2 045.114元。

由圖5可知，經(jīng)過LINGO軟件的求解，得出在前置倉的各項(xiàng)成本，在前置倉的各項(xiàng)成本中，運(yùn)輸成本所占的比重最大為58.53%，運(yùn)營成本占比第二為35.95%，貨損成本占比第三為3.12%，最后是制冷成本占比2.39%。管理人員可以根據(jù)其在成本中所占的比重，針對(duì)性的對(duì)前置倉各項(xiàng)成本進(jìn)行管理，并提出相應(yīng)的解決方案，降低前置倉的履約成本，從而幫助生鮮電商企業(yè)更好地進(jìn)行成本控制，從而突破生鮮電商前置倉發(fā)展瓶頸，實(shí)現(xiàn)更好的盈利。

4? 結(jié)論與展望

經(jīng)過研究，相關(guān)結(jié)論如下：一是，本文運(yùn)用LINGO軟件，以生鮮電商企業(yè)的前置倉選址問題為研究對(duì)象，對(duì)涉及多個(gè)變量的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解，最終得到前置倉的數(shù)量、具體位置以及最小化成本，實(shí)現(xiàn)生鮮電商企業(yè)成本最小化，企業(yè)利潤最大化，可見，LINGO對(duì)構(gòu)建解決多變量的數(shù)學(xué)模型而言具有良好優(yōu)勢(shì)。二是，生鮮電商行業(yè)的前置倉履約成本是除了商品成本之外的第二大開支，而履約成本中主要包含運(yùn)輸成本、配送成本、運(yùn)營成本等，根據(jù)各項(xiàng)成本所占的比例不同，合理的對(duì)其進(jìn)行成本管控十分有必要。

除了以上研究外，仍有一些未考慮的相關(guān)因素，如時(shí)間因素、配送服務(wù)可靠度、客戶滿意度等，另外，在進(jìn)行模型計(jì)算時(shí)還可以考慮運(yùn)用一些非線性軟件進(jìn)行求解和分析，以更好地驗(yàn)證多重因素之間的相互作用關(guān)系，以及對(duì)選址決策的影響。

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收稿日期：2023-03-11

基金項(xiàng)目：北京市社科基金項(xiàng)目“北京市互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)畫像與風(fēng)險(xiǎn)圖譜構(gòu)建研究”（19YJB015）

作者簡介：梁力軍（1974—），男，河北石家莊人，北京信息科技大學(xué)信息管理學(xué)院，副教授，管理學(xué)博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理、審計(jì)理論與實(shí)務(wù)、金融風(fēng)險(xiǎn)管理；王? 晨（1999—），女，河南周口人，北京信息科技大學(xué)信息管理學(xué)院物流工程與管理系22級(jí)碩士研究生，研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理；袁苗苗（1998—），女，山東聊城人，北京信息科技大學(xué)信息管理學(xué)院物流工程與管理系21級(jí)碩士研究生，研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理。

引文格式：梁力軍，王晨，袁苗苗. 生鮮電商前置倉選址因素分析與模型構(gòu)建研究[J]. 物流科技，2024，47（3）：50-54.