基于互联网平台的协同物流系统研究

尹小勇

（东莞理工学院工商管理学院，广东 东莞 523808）

0 引言

加入WTO后，我国对外资进入物流产业的限制逐步去除，国际物流巨头纷纷抢滩中国市场，而这些巨头在我国物流市场抢占份额的主要方式一是并购我国的一些优质物流企业；另一种主要方式是追随其原先的跨国公司伙伴而来到中国物流市场。另外经济的快速发展给中国的消费市场带来了重大变化，包括市场需求的多样性和多变性。在市场需求导向下，整个供应链也发生了重大的改变：生产企业从传统的事先规模生产转为JIT方式的敏捷制造，分销渠道模式更多的是直销、邮购等直供模式，作为生产和分销的重要支持环节-物流也要随之发生改变，更多的是小批量、多批次的物流服务；而对我国物流企业来说更要命的是一边是油价的不断攀升，一边却是由于供需信息的不对称带来的高企不下的空载率。面对着产业内外的种种压力，我国物流产业必须通过运作模式的创新来应对挑战。在我国，数量占大多数的中小物流企业可以在现代信息技术的帮助下，尝试走一条合作发展之路。

1 基于互联网的协同物流信息平台模型及其网格化管理

按照中国工商局的最新统计，目前我国注册的物流企业中，80%为中小物流企业[1]。对于这些资金实力和规模有限、管理能力低下的中小企业而言，采用非股权安排的联盟作为其合作方式相较股权式的重组更具有现实性[2]。

1.1 基于互联网的协同物流管理信息平台

信息的不对称性是物流企业的资源得不到充分利用的重要原因，而且即使在发达国家的市场经济氛围中，也始终会存在“信息不对称”问题，所以物流信息平台的构建是整个物流联盟运行环境的核心，一方面通过平台实现了联盟企业物流资源的共享，另一方面由于服务产品的生产和消费是在供需双方的互动过程中完成的，所以物流服务需求方也会使用信息平台，包括基于平台的服务需求提交和对服务产品的监控等。由于互联网的普及，基于互联网的物流联盟信息平台是一个理想的选择。根据平台主导方的不同，目前有两种基于互联网的物流联盟信息平台组织形式：

（1）由政府或行业协会组织的非盈利公用信息平台

物流业是我国十大产业振兴规划中唯一的服务产业，很多城市和地区都已进行或正在进行公用物流信息平台的规划和建设，此类型的信息平台结构如图1：

就像网络购物的C2C平台一样，众多物流企业都可以在这个共同的信息平台上发布自己的资源信息（包括资源的状况和使用的价格），这里面就有可能出现一些物流企业为了招揽到业务，而提供一些虚假信息；对于服务需求方而言，客户可以自己在这个信息平台上进行资源的搜索并和资源拥有者分别进行谈判，这样显然增大了客户获得物流服务的成本，另外这种平台模式最大的问题是没有对平台上的物流资源进行有效整合，来统一的面对客户提供服务，这样就根本谈不上资源的协同使用，最多只是一个网上的集散市场而已。

（2）由企业主导的物流协同信息平台

这种平台模式是一种方案集成商模式[3]，由一个领头的企业（盟主）进行信息平台建设，并对纳入平台体系的物流资源统一进行协调配置。此种类型的平台结构如图2：

图1 非盈利公用信息平台

图2 企业主导的商业化物流协同信息平台

此种模式类似于网络购物的B2C平台，客户确定好自己的需求后，直接向B2C平台的“B”下单就可以了，由于只和“盟主”接触，客户的“一站式”服务体验更好，而且最关键的是盟主对物流资源和所获得的任务需求进行了统筹匹配，使得每个物流需求在该系统范围内得到了最优的服务。此种平台模式是本文要详细讨论的。

1.2 协同物流网格化管理

协同系统一方面要面对随机的、可能是零散的物流需求，另一方面要能管理动态、实时的物流服务商的物流资源，而且这些物流需求方和服务方的信息系统很可能结构异同，这就需要一个解决异构系统间信息共享与资源协作的机制，网格技术的出现可以较好地解决这些问题。根据网格计算之父—美国Ian Foster教授的定义，网格就是在动态的、多机构的虚拟组织中协调资源共享和问题求解。而物流网格是通过网络将地理上分散的物流硬件设施、软件以及物流信息等资源进行封装和集成，将资源的异构性和地理分布性屏蔽掉，以透明的方式为客户提供各类物流服务(网格服务)，最终实现各种物流资源的集成和优化分配。本文提出了一个三层结构的协同物流网格化管理平台框架，见图3。

（1）应 用层：是物流业务中各用户使用管理平台的入口，用户根据自身的权限登录到平台并进行相关的使用。该层主要提供用户登录、资源发布、资源协同请求以及协同优化信息的结果呈递等功能。

（2）业务层：是管理平台的业务逻辑实现层，对上接受用户的信息输入并进行相关处理，对下进行数据的查询、注册、更新等操作。

（3）数据层：为平台提供必要的数据支持。该层的资源注册库保存了物流资源的网格服务形式的关键信息，以便提供查询的相关信息，帮助用户找到资源并实现资源绑定与调用；资源QoS库是资源注册库中资源对应的QoS信息，便于实现资源的动态信息的更新以及实现资源的QoS择优。

图3 物流网格化管理平台框架

该协同物流网格体系把各种物流企业及资源设计成基于互联网络相连的一个一个的节点，每个节点通过网格系统的资源管理机制有机结合起来，彼此协同，由网格计算出最优的系统资源配置方案后，部分网格节点在一定的时间内为完成一定的物流任务达成彼此共识，临时组建成虚拟的物流企业小联盟。最终的结果可能是一段时间内，一个物流服务商同时为多个客户提供服务，而同一客户也可能有多个物流服务商。当任务完成后，小联盟自动解体，释放资源，为以后的物流任务提供资源潜力。所以只要客户通过互联网向物流网格提交服务请求后，就会由网格系统自动生成物流解决方案，并且多个物流企业的协同作业将成为后台作业，从而真正实现“一站式”上网，而不用客户自己访问和比较各个物流企业的网站。

2 协同物流系统要回答的几个关键问题

2.1 谁是“盟主”

在图2的方案集成商模式中，物流整合商主要包括2类企业，一类是物流信息服务商，这些企业不直接参与物流的实操运作，而是通过互联网络、通信、无线射频等现代技术对联盟成员的物流资源统筹管理，以实现与客户的需求达到系统最优匹配，这些企业往往具有物流规划咨询和供应链系统集成的功能，也就是所谓的第四方物流；第二类物流系统整合商是具有某些物流实操功能（比如运输、仓储等）的规模较大的第三方物流企业，比如云南的浩宏物流和脱胎于TCL物流部门的速必达，考虑到对自身物流资源的利益追逐，这些“盟主”企业在进行协同系统的资源配置时有可能会有失公允，所以这些物流整合企业有时被称之为“准第四方物流”。目前来看,真正能够将物流协同推向社会化、集约化方向发展的更有可能是充当着纯粹“裁判员”角色的第一类物流整合商，即第四方物流。

联盟的建立有赖于盟主的号召力，而最好的号召力就是盟主自身的影响能够带来稳定的服务需求。比如我国最大的网购平台淘宝基于物流资源整合的初衷推出了“物流宝”系统，而淘宝的强大客户流量吸引了包括星晨急便、五洲在线、深圳华强等快递公司进驻“物流宝”集成平台。目前“物流宝”只是建立了一个物流配送环节的协同系统，离全面的社会物流资源系统化整合还有相当距离，这也是其他第四方物流企业还有机会的原因。

2.2 哪些企业可以成为联盟成员

既然是社会物流系统的全面整合，参与协同系统的物流企业既应该包括业务功能互为补充的企业也应该包括相同、相似业务功能的企业。根据哈佛商学院教授迈克尔·波特的新“价值链”观点，在分析合作成员对“价值链”的贡献时，合作策略可以分为基于互补性合作和基于相似性合作[4]。互补性合作指合作的伙伴具有不同核心能力，通过优势互补来完成合作项目的价值链活动，实现价值链的优化；而相似性合作指合作伙伴具有相似的核心能力或资源，完成相同的价值链活动，这样在短时间内可以形成规模经济，从而达到分担风险，降低成本的目的。所以各种类型的物流企业、甚至包括非物流企业比如一个车队都可以以自身拥有的物流资源加入联盟系统，当然协同系统的组织者即“盟主”必须对加盟企业进行可信性认证，具体可通过资源可信性认证和企业可信性认证相结合的方法来进行[5]。

2.3 如何对加盟的物流资源进行监管

在图3的三层结构物流网格管理体系中，各种类型的物流资源信息通过“注册录入中心”抽象为统一的语义实体。这里物流资源需要注册的信息包括服务资源的各种能力信息，比如仓储服务商所能提供的仓储服务种类、仓库位置、最大存储能力、有效时间等信息，而运输服务商需要提供有效运输资源的种类、型号、最大运输能力、服务距离与时间、有效运输工具当前的地理位置等信息。很明显各种物流资源的有效注册是实现物流资源监管的关键。而所谓的资源“注册”决不能采用效率低下且通常非理性的人工方式，必须通过自动化、智能化的方式实现。比如在车辆和货物上贴上RFID（射频识别）电子标签，并在货车上配备GPS接收机和GSM信息终端。发货时，将车辆和货物的基本信息通过RFID读写器存入运输调度中心的信息数据库中，在运输途中，RFID标签阅读器每隔一段固定时间就以一定的频率自动无线扫描车辆和货物的RFID电子标签，并将扫描的信息存入车载GSM信息终端，同时，将通过GPS技术获得的车辆位置信息也存入车载GSM信息终端[6]，由GSM信息终端将车、货的实时状态信息无线发送给企业的信息数据库，而物流企业的信息数据库（包括运输调度中心的信息数据库）接入到了协同物流网格体系中，从而实现了协同系统对加盟物流资源的有效监管，当然这些物流服务的状态信息同样可以被客户通过互联网自主获取。

3 一个简化的协同系统运输优化决策模型

考虑到物流服务的主要内容是“运输”和“仓储”两个部分，仓储决策相对静态、确定，而运输决策则具有动态和复杂性，所以这里讨论一个“运输”的优化决策问题，该决策模型构造成一个网络图，用G=[V,A，C]表示，其中V={v1,v2,v3,…vi}为点集，表示经过聚类整合的物流任务[7]的起始地、目的地、和中转地；A={a12(1),a12(2),…aij(k)—i≠j}为弧集，表示协同模式下运输车辆可能通过的线路段集合，aij(k)表示第i、j城市间的第k个物流供应商承担的运输线路（两个城市间往往有多个物流供应商），C={cij—(i,j)∈A}为费用矩阵，cij表示协同运输车辆在对应运输线路（弧段）(i,j)上的费用，该费用定义为多维权(C，T，P)，其中C为运费价格信息；T为运输的时间信息，包括始发时间、在途时间和装卸时间；P为物流能力信息，包括运输载体的载重及尺寸。优化目标函数为Min Z费用=F(V,A)，约束条件为∑＞0，这里的约束条件既包括客户对物流服务的费用、时间和完成方式的要求也可以包括物流服务商对承接的服务任务提出要求。

在图4的有向网络图中，v1为起始地，v2，v3为中转地，v4为目的地；城市 v1、v2间，v1、v3间，v2、v4间，v3、v4间分别有 1个、2个、3个和4个物流供应商。每一条通路对应着一个可选的运输路径方案，这时候该模型的求解就是在有向图中找到总费用最小的汉密尔顿(Hamilton)回路，具体算法可以用基于非累计约束与累计约束剪枝的搜索方法（即分枝定界法）来求得最优解[8]。

模型中是简化的单向图，但我们知道实践中，很有可能出现的是双向的物流服务需求，比如除了模型中的单向运输需求还有逆向的运输需求，对于这种复杂的情况，我们可以在系统运输能力和客户要求间进行适当协调，即既非完全按照客户要求，也非完全考虑服务提供方的利益来安排运输任务，这时建立的模型可以在图4模型的基础上参照新的约束条件（主要是累计逆向运输量要小于车辆载量）建立[9]。而且当模型涉及的中转城市和第三方物流供应商很多时，类似的车辆路径规划问题（VRP）属于典型的NP问题，诸如分枝定界法、动态规划法的精确求解算法将不再胜任，而必须采用智能优化算法，如遗传算法（GA）[10]、蚁群算法(Ant colony algorithm,ACA)[11]和遗传神经网络方法等[12]。本文中对这些算法技术细节暂不讨论。

据研究，在一个涉及规模为7000条线路的物流任务中，一个设计良好的运输优化决策方案大约能节约600万美金。此外，在2006年的时候，美国已经有此类成熟的物流协同优化引擎，能够解决的问题规模如下[13]：

（1）16万物品（线路）

（2）30万特殊条件（包括物流服务需求方和物流服务提供方的）

（3）260万个报价（每个3PL都可以结合不同的物品或线路提出自己的物流服务价格）

可见此类的物流协同系统通过资源优化方案的实施可以节约巨大的成本，而这些节约的成本可以分配到物流服务需求方、物流服务提供方和协同平台提供方（作为协同系统的“盟主”,虽然不直接参与物流的实操运作，但可以考虑在对物流协同信息平台搭建和维护的成本收益分析的基础上，对每笔物流任务的最终收益按一定比例提取“佣金”）。这是一个多赢的结局，协同系统的价值显而易见。

图4 物流协同系统中的运输优化决策简化模型示例

4 结语

目前我国协同物流管理更多的是停留在理论研究阶段，一个切合实际的协同物流管理系统除了有赖于网络技术、信息技术、通信技术等技术的发展外，更重要的是要解决我国物流产业条块分割、地方保护主义等根本性的体制问题，这样才能最终实现节约资源、保护环境、改善交通拥阻的整个社会最优的和谐局面。

[1]中国物流产业网.不得不说的秘密——中小物流企业潜规则乱象调查.[EB/OL].http://www.xd56b.com:8080/zgwlcyw/mainnews/szyw_zw.jsp?NewsID=115318&Classid=2302.

[2]戴勇.虚拟物流企业联盟的构建与管理[D].上海海运学院博士学位论文，2002.

[3]孙永波，王道平.我国第四方物流运作模式及其发展趋势研究[J].北京工商大学学报（社会科学版），2007，（6）.

[4]迈克尔·波特著.竞争优势[M].陈小悦译.华夏出版社，1997.

[5]孙海洋.制造网格中的服务质量保障机制及关键技术研究[D].上海大学博士学位论文，2008.

[6]本刊编辑.Q&A:RFID与3G技术在货物运输防盗中的应用[J].中国电子商情，2009,（3）.

[7]叶晶晶.第四方逆向物流服务及其关键技术研究[D].华中科技大学硕士学位论文，2007.

[8]陈建清，刘文煌，李秀.第四方物流中决策支持及物流方案的优化[J].计算机工程，2004，（5）.

[9]曲春梅.城市车辆共同配送与反向物流整合的运输路径研究[D].长沙理工大学硕士学位论文，2007.

[10]刘琼，张超勇，叶晶晶，邵新宇.第四方逆向物流资源优化配置问题研究[J].工业工程与管理，2008，（4）.

[11]周永生，韦结余.基于蚁群算法的出租车零空载问题探讨[J].城市发展研究，2009，（9）.

[12]林小玲.基于遗传神经网络的车辆动态最短路径研究与实现[D].福州大学硕士研究生学位论文，2005.

[13]张海龙.在美国学习电子商务[J].电子商务，2008，（7）.