快递企业城市分拨中心规划布局研究——基于客户时效性的视角

吴竞鸿 吕能芳

（安徽商贸职业技术学院，安徽芜湖 241000）

快递企业城市分拨中心规划布局研究
——基于客户时效性的视角

吴竞鸿 吕能芳

（安徽商贸职业技术学院，安徽芜湖 241000）

在我国快递企业网络结构的过程中，城市分拨中心在三级网络结构中尤显重要。通过对城市分拨中心业务特点的总结，详细分析了影响城市分拨中心布局的五大类要素。在对城市分拨中心备选点定性分析的基础上，结合客户时效性及经济性目标，构建了快递城市分拨中心布局规划定量模型，通过模型求解得出包含城市分拨中心位置及所服务的快递网点数量在内的规划布局方案，为快递企业的城市分拨中心规划布局提供借鉴。

快递网络结构；城市分拨中心；规划模型；0-1变量

一、我国快递企业城市分拨中心网络布局结构特征

快递企业的网络布局从组织结构上呈现出层次性和中心辐射性，从网络结构上大致包含三个层级，其中快递分拨中心在快递企业三级网络结构中发挥着承上启下的功能（如图1所示）。

配送网络第一层级是区域配送中心。快递企业的区域配送中心不仅具备分拣配送功能，还兼具仓储功能。第一层级的效率主要体现在区域配送中心对区域内快件的配送仓储资源整合程度。

配送网络第二层级是各城市分拨中心。各城市分拨中心是快件配送网络中集成集散、运输、储存、装卸、衔接、物流信息处理、需求预测等功能的核心环节，城市分拨中心服务于城市内多个快递网点，快递网点的运作由城市分拨中心提供保障。第二层级的效率主要体现在城市分拨中心的选址布局合理程度[1]。

配送网络第三层级是城市内快递网点。快递网点是快递企业品牌的体现环节，每个对应多个客户，其业务主要是快件配送的速度性、方便性、安全性和及时性。第三层级的效率主要体现在第二层级城市配送中心与第三层级城市快递网点之间区域划分的合理性决定。

本文对于快递城市分拨中心规划布局的研究，主要针对快递三级网络结构中的第二层级与第三层级，包括快递城市分拨中心的合理选址以及不同城市分拨中心所服务的快递网点数量。

二、影响快递城市分拨中心布局的要素分析

快递行业的发展受到人口、区域经济、城市交通、商业、政策法规等众多因素的影响，它们对城市分拨中心网络布局也有着决定性作用。因政策法规的区域差异性较小，本文主要从交通与基础设施、人口、区域经济、产业结构及商业贸易这五大类因素进行分析，为城市分拨中心备选点及快递网点的初选提供分析依据。

图1 我国快递企业三级网络布局结构示意图

（一）交通与基础设施

交通与基础设施是在各类设施布局中均应考虑的因素，包含区域的交通状况以及基础设施状况两大指标。交通状况可以用该区域的道路密度、交通运输邮电量、货运量、综合交通运输网健全度等指标来衡量。基础设施状况可以用该区域的公共仓库数量、网络用户数量、固定资产投资额等指标来衡量。合理的快递城市分拨中心布局规划应首先充分了解所在区域的交通基础设施状况[2]。

（二）人口

人口因素包含区域的人口数量以及人口结构层次两大指标。人口数量为快递城市分拨中心运营提供劳动力来源，人口结构层次指该区域居民文化水平，可反映该区域快递消费者特征。两项指标影响城市分拨中心位置及快递网点布局密度。

（三）区域经济

区域经济因素是影响快递行业发展的宏观环境，包含区域的GDP以及居民收入两大指标。城市分拨中心及快递网点以居民消费品为主要货物类型，GDP与居民收入是居民购买力水平的体现。因而在规划布局时，应考虑区域GDP及居民收入水平，较为发达的区域经济才能为快递业务的拓展提供收入来源[3]。

（四）产业结构

产业结构因素决定着快递产业的供需，直接影响着快递行业的发展水平，包括三大产业增加值占比及三大产业增速两大指标。第二、三产业相对发达区域的快递需求量越大，同时伴随着第二、三产业的发展升级，快递供需水平也会提高。

（五）商业贸易

商业贸易因素是快递行业的利润来源，包括区域的商业企业类型、进出口贸易额以及社会消费品批发零售额三大指标。商业企业类型可反映区域内商业企业的经营模式，线上线下商业企业的快递需求量及需求项目有较大的差异性，影响所在区域的城市分拨中心及快递网点规划布局；区域进出口货物数量种类的增加，带动中高端商务快递业务量的增长；社会消费品批发零售额反映区域居民的消费意愿、消费习惯以及区域贸易的活跃程度。这两大指标同样影响着快递网点的分布密度以及城市分拨中心的业务处理量。

三、构建快递城市分拨中心选址规划模型及模型求解

（一）案例背景及参数条件设定

1．问题描述

圆通快递企业的网络布局结构遵循图1所示的三级网络图，如在华东区域选择上海建立区域配送中心，负责接收全国跨区域的快件并为华东区域内城市分拨中心转运快件；城市分拨中心是为该城市区域内的所有快递网点分拨转运快件。近几年电子商务网购市场业务量的高速增长，而华东区域作为网购市场的消费大区之一，圆通快递在该区域的现有城市分拨中心处理能力难以满足电商客户及电商消费者的需求，加之加盟快递网点的增减。因此，圆通快递不仅需要在现有城市分拨中心中选择若干个提升快递分拨转运作业的准确性与及时性，同时还需要重新规划区域内每个城市分拨中心所服务的快递网点数量，以便适应圆通快递在华东区域的业务发展需要。快递企业成本数据难以正常获取，因此本文采用模拟数据进行计算验证。利用第二部分总结分析的影响要素指标，通过对圆通快递华东区域现有的城市分拨中心进行评价分析，得到D1、D2、D3、D4、D55个城市分拨中心备选点。

2．建立模型的基本假设

（1）快件必须通过城市分拨中心与快递网点才能送达给客户；

（2）可依据历年派件量预测出该城市各快递网点的年快件派件量；

（3）城市分拨中心备选点之间不能进行二次转运；

（4）由区域配送中心到城市分拨中心备选点及城市分拨中心备选点到快递网点的运费为线性函数；

（5）城市分拨中心备选点的固定投资成本和固定管理费用已知；

（6）城市分拨中心备选点的快件处理量有上限且限制值已知；

（7）快件必须经由城市分拨中心才能分拨到快递网点；

（8）可根据经验估算出区域配送中心到城市分拨中心备选点及城市分拨中心备选点到快递网点的运输时间。

3．模型中的变量与参数说明

为了研究该问题，定义如下变量：

（1）Xi为区域配送中心到城市分拨中心i的快件转运量；

（2）Yij为从城市分拨中心i到快递网点j的快件分拨量；

（3）Wi为现有城市分拨中心i是否被选中的0-1决策变量；

（4）Ci为区域配送中心到城市分拨中心i的快件单位运费；

（5）Cij为城市分拨中心i到快递网点j的快件单位运费；

（6）Vi为城市分拨中心i处理快件的年单位可变费用；

（7）Zi为城市分拨中心i的快件实际处理量；

（8）Ri为维持城市分拨中心i运营期间的年平均固定管理费用；

（9）fi为城市分拨中心i的固定投资成本；

（10）Di为城市分拨中心i的年快件处理量上限；

（11）Dj为快递网点j的年快件派送量上限；

（12）Pij为0-1变量，若快件是从城市分拨中心i分拨至快递网点j时为1，否则为0。

（13）Ai为快件从区域配送中心到城市分拨中心i的转运时间；

（14）Bij为快件从城市分拨中心i到快递网点j的分拨时间；

（15）Tj为快递网点j对快件派送时间的限制。

（二）建立快递城市分拨中心选址规划模型

设F为城市分拨中心及快递网点规划布局方案的总成本，根据选址问题的相关概念，应使方案总成本最小化为目标，因而建立选址规划模型如下：

其中约束条件（1）～（5）分别表示：城市分拨中心i向快递网点j的快件分拨量应不多于快递网点j的派件量；区域配送中心向城市分拨中心i的快件转运量不超过城市分拨中心i的处理量上限；区域配送中心到城市分拨中心i的转运时间和城市分拨中心i到快递网点j的分拨时间之和应小于或等于快递网点j对快递派送时间限制；一个城市分拨中心可为多个快递网点提供分拨服务，但一个快递网点仅对应一个城市分拨中心；未被选中的快递城市分拨中心，经过它转运分拨的快件量为零。这是一个混合整数规划模型，需求解出其中的Wk值。

（三）选址模型求解

目前圆通快递在华东的城市分拨中心备选地址有五个，八个快递网点。但由于投资额有限，需从这五个备选地中选择若干个提升城市分拨中心处理能力，已知五个备选地的城市分拨中心提升其处理能力所需要投入的固定投资成本分别为fi=[38 000，20 000，10 000，47 000，60 000]（i=1，2，…，5）；城市分拨中心i处理快件的单位可变费用Vi=[700，1 000，1 500，500，200]（i=1，2，…，5）；城市分拨中心i的固定管理费用Ri=[1 125，750，250，1 500，1 875]（i=1，2，…，5）；区域配送中心到城市分拨中心备选地的单位运费见表1，城市分拨中心备选地处理能力上限和快递网点年派件量及其之间的单位运费见表2。

表1 区域配送中心到城市分拨中心备选地的单位运费（单位：元/百件）

表2 城市分拨中心处理能力上限和快递网点年派件量及其之间的单位运费（单位：元/百件）

区域配送中心到城市分拨中心备选地的运输时间见表3，城市分拨中心备选地到快递网点的分拨时间及快递网点对派送时间限制见表4。

表3 区域配送中心到城市分拨中心的转运时间（单位：小时）

表4 城市分拨中心备选点到快递网点的分拨时间及快递网点对派送时间限制（单位：小时）

利用快递网点派送时间限制约束条件：Ai+Bij≤Tj进行过滤，过滤后的规划模型中不再含0-1变量，得到如下四个可行的快递城市分拨中心网络规划方案：方案一为（0，0，1，0，1），它表示应提升城市分拨中心D3与D5的处理能力；方案二为（0，1，0，0，1），它表示应提升城市分拨中心D2与D5的处理能力；方案三为（0，1，1，0，0），它表示应提升城市分拨中心D2与D3的处理能力；方案四为（0，1，1，0，1），它表示应提升城市分拨中心D2、D3与D5的处理能力。

过滤后规划模型的目标函数包含可变费用项和固定投资成本项等非线形函数以及运输成本项等线性函数，对线形函数可利用运输规划法求出运输最优解后，再加上可变费用与固定投资成本等非线形函数可求得各备选规划方案的总成本。通过比较备选规划方案的总成本大小，选择总成本最低的备选方案为最终布局规划方案[4]。

以方案一的（0，0，1，0，1）组合为例，利用运输规划法求解城市分拨中心备选地到快递网点的成本，得到的具体的分拨方案如表5所示：

表5 城市分拨中心备选地到快递网点的分拨方案

计算得到的分拨成本为5 300，城市分拨中心的可变成本为：1 500×600+200×1 050=1 110 000。则方案一的总成本F1=29 500+1 110 000+70 000+2 125=1 211 625

对方案二的（0，1，0，0，1）组合，方案三的（0，1，1，0，0）组合以及方案四的（0，1，1，0，1）组合，均按以上方法求得F2，F3，F4。

表6 城市分拨中心备选方案总成本

因此，应选择备选方案一的（0，0，1，0，1）组合为最终城市分拨中心布局方案，即设置城市分拨中心D3与D5，同时D3为快递网点W1、W2及W4提供分拨服务，D5为W3、W5、W6、W7以及W8提供分拨服务。

[1]刘琼，俞杨.快递企业网点布局优化研究[J].科技经济市场，2011（1）：15-17.

[2]张蓉，等.宜昌市西陵区快递网点布局优化模型及应用[J].技术与方法，2014（7）：219-221.

[3]丛迪悦.快递企业服务网点布局优化研究[D].大连：大连海事大学，2014.

[4]隋崴崴，等.物流配送中心选址数学模型和算法问题研究[J].物流技术，2013（6）：157-159.

（责任编辑：于开红）

A Research on the Planning of City Express Distribution Center: The Perspective of Customer Timeliness

WU Jinghong LV Nengfang
(Anhui Business College of Technology,Wuhu,Anhui 241000)

Based on the analysis of network structure in the process of the express enterprises in our country, this paper points out the importance of city distribution center in the three-level network structure. Through summarizing the business characteristics of city distribution center, it analyzes the five influential elements of city distribution center. Based on the qualitative analysis of alternative points of city distribution center, and considering the customer timeliness and economy, it builds the quantitative planning model of express city distribution center, and through the model works out service delivery network with the city distribution center locations and the number considered. It can shed light on the planning of express enterprises of city distribution center.

express network structure; city distribution center; planning model; 0-1 variable

F253

A

1009-8135（2015）06-0062-04

2015-07-28

吴竞鸿（1987-），男，安徽安庆人，安徽商贸职业技术学院工商管理系助教，主要研究物流管理。

2013年安徽商贸职业技术学院院级课题“基于会计视阙下的我国慈善组织公信力研究”（2013KYR08）；2013年中国商业会计学会课题“中国碳税制度设计及配套机制研究”（2013KJ01）阶段性成果