北京社区移动菜店配送系统仿真设计与优化

唐秀丽，黄礼祥，王 蕊

（北京物资学院 物流学院，北京 101149）

北京社区移动菜店配送系统仿真设计与优化

唐秀丽，黄礼祥，王 蕊

（北京物资学院 物流学院，北京 101149）

结合北京市农产品需求特点，在对社区菜店研究的基础上提出了采用连锁经营、统一采购、统一流通渠道、统一配送的北京社区移动菜店配送模式；在此基础上设计了配送系统仿真模型，以北京为例进行仿真运行，通过对仿真结果分析，得出社区移动菜店配货时间较短且货车空闲率低、发货滞留率较低，配送效率高，即相对于传统蔬菜零售终端具有配送优势。

移动菜店；配送模式；配送系统；仿真设计；北京

1 引言

国外果蔬社区配送已很发达，欧洲集体订购和家庭订购量已占了40%，其余需求量一般由超市供应。在我国，家庭主要通过各种零售市场、超市购买蔬菜，社区配送还很弱，发展面向家庭需求的集中蔬菜配送是必然趋势。

北京是特大型消费城市，人口众多，一日三餐的蔬菜供应、价格、质量安全保障是市民最关注的问题。北京土地紧缺、地价高，随着北京疏解非首都核心功能，一些批发市场、农贸市场搬迁，蔬菜零售终端向社区化发展。北京本地产的蔬菜比重较小，90%来自外地，通过批发市场进入本市，通过各类超市、早市、集贸市场、社区菜市场进入消费者手中的比重达到90%[1]，蔬菜社区销售终端是实现便民的重要载体。超市购买不方便，传统社区小菜店又价格高、质量安全难保证。较多的流通环节，导致农产品价格高、货损率高、质量安全无法保证。

由于蔬菜等农产品的存储性较差及配送损耗率大，且社区菜店多分布于城区地价较高的地段，而蔬菜等农产品消费多集中在一定时间段内，本文通过研究社区移动菜店的配送模式、配送系统的仿真及应用，来探究北京市社区移动菜店的可行性。

2 北京社区移动菜店的配送模式

北京社区移动菜店配送模式是通过农社对接渠道和企业实体运作，构建社区移动菜店连锁配送体系，能够依据该地域的消费特征选择适宜的时间段，将蔬菜定时定点送到社区进行销售，根据社区类型、人口组成和比重，提供差异化农产品，在保证农产品品质的前提下，更大程度上地满足社区居民对日常农产品的需求。采用连锁经营、统一采购、统一流通渠道、统一配送的模式，如图1所示。通过建立完善、畅通、安全、有序[2]的蔬菜社区流通网络，保障了蔬菜供应和价格稳定，实现“便民、惠民、利民”。

图1 移动菜店的配送模式

其中各运营主体（政府、流通企业、物流企业、生产基地、农协）的分工与合作机制如下：

（1）政府：提供政策支持、准入审批、监督管理，一是解决移动菜店社区车位的管理、准入、通行证的问题，确保实施的有效性和可操作性；二是制定各实施企业的准入标准及认证机制，并进行监督管理，确保服务质量。

（2）企业：农产品流通企业、物流企业与社区达成长期合作协议，按照“统一采购、统一配送、统一价格、统一标识、统一服务”的原则，确保农产品质量，将农产品定时定点送到社区进行销售。

（3）生产基地、农协：通过和社区的对接，减少了传统的需经由一级批发市场、二级批发市场等物流环节，靠近消费者，可根据社区居民稳定的蔬菜购买量，给予农户科学的需求数据支持，指导种植农户种植蔬菜和收购蔬菜。

3 社区移动菜店配送系统仿真设计

3.1 仿真模型设计

社区移动菜店的配送作业建模与仿真模型设计主要分为以下步骤：

（1）仿真目标：与社区传统菜店比较其在配送流程上的优势，并得出车辆、设施设备等资源利用状况。

（2）元素定义：根据社区传统菜店和移动菜店配送流程上的不同，分别对其元素进行定义，见表1。

表1 仿真元素定义

（3）元素细节设置。由于两个仿真模型中TaskExecuter所承担的任务不同，传统菜店的货车只负责配送，而移动菜店的货车负责配送和销售，故在装卸货时间上会有所差异。设传统菜店的货车装车时间为10min，卸货时间5min，系统设置为：Load Time=600,Unload Time=300；移动菜店的货车装车时间为10min，卸货时间为2h，即蔬菜销售2h，系统设置为Load Time= 600,Unload Time=7 200。

仿真时间为4:00-18:00，传统菜店5点开始订单合并发货，故将合成器(Combiner)Setup Time设置为3 600，Process Time（组货时间）为10min，移动菜店一天配送两次，时间为早上7点和下午5点，将合成器Setup Time设置为10 800，Process Time（组货时间）为10min，具体设置如图2所示,并在Flow中设置Use Transport,指用货车配送蔬菜。

（4）仿真模型的显示。为了方便比较，将蔬菜供应商设定为4家，该社区有3家菜店，平均每家菜店的日进货量仿真数值取平均值为150kg，分两次进货；同时4辆移动菜店将蔬菜定时定点配送至该社区，每日配送两次，平均日配送量为500kg。

根据社区传统菜店和移动菜店不同的配送流程，将仿真模型分别设置如图3、图4所示。

图2 Combiner具体设置

3.2 仿真模型运行

仿真模型运行主要通过以下两步来进行：

（1）仿真运行参数设定：Flexsim系统默认的时间单位为1s，根据调研数据分析，将供应商的蔬菜到达批发市场均设置为指数分布exponential(0,75,0)保障供应。仿真时间为4:00-18:00，总共14h，43 200s，并假设整个配送的各环节连续进行。根据参数设定，运行仿真模型，并统计其输出结果。

（2）仿真模型的数据输出。仿真运行时，Flexsim中会将每个元素的输入输出量和实体停留时间进行统计，根据设定的仿真目标，选取两个仿真模型中的Combiner和TaskExecuter各个工作流程的时间进行统计，进行数据分析。

3.3 仿真输出结果分析

根据Flexsim仿真输出的数据进行比较，得到如下结果：

图3 社区菜店的配送系统仿真设计

图4 社区移动菜店的配送系统仿真设计

（1）移动菜店的配货时间较短且货车空闲率低。Combiner的统计时间有collecting、processing、waiting for transporter和set up，在本次仿真模型中分别表示蔬菜配货时间、蔬菜打包时间、等待装车时间和等待配送订单时间，如图5所示，可知移动菜店的配货时间小于菜店，是由于移动菜店的蔬菜是基地或者农村合作社对接，移动菜店的等待装车时间占比大于传统菜店，是由于移动菜店是将蔬菜配送至社区直接进行销售。也正是由于这种配送运营模式，降低了货车空车率（idle），如图6所示，同时也减少了店面租金水电等费用，大大降低了运营成本。

图5 社区菜店及移动菜店的配货时间比较

图6 社区菜店及移动菜店的货车工作时间统计

（2）移动菜店的发货滞留率较低，配送效率高。由于两组仿真的实体到达时间和仿真时间设置一致，即蔬菜供应量相同，根据实体的消耗量可计算发货的滞留率，将四个发货区（暂存区）的滞留率分别统计出来，如图7所示，对比可得出，移动菜店的滞留率较低，能普遍提高配送效率，降低由于蔬菜滞销带来的损耗。

图7 社区菜店及移动菜店的发货滞留率

4 结论

通过社区移动菜店的运营模式研究和配送流程仿真可知，移动菜店相比于传统社区菜店，能够缩短物流环节、降低物流成本，基于农社对接模式和面向社区家庭集中配送的销售方式，有效提高了农产品流通中的信息共享。在具体运营中，减少了设施租金成本，具有灵活性高和设施投入低的特点；在物流环节中，能够降低配货时间和减少损耗率，降低货车空车率，有效利用资源。且待社区移动菜店网络建成后，该网络可辅助政府市场监测和调控，遇到灾害性天气和突发事件时，可成为应急物资投放的主渠道，保障市场供应。

[1]徐振宇.国外鲜活农产品流通“经验”之再审视[J].经济与管理,2015,(3):85-90.

[2]于媛媛.蔬菜流通主要交易节点的微观经济分析[D].杭州:浙江大学,2013.

[3]黄国雄,宋丕丞.移动菜店的业态创新与实践—深圳中央大厨房案例分析[J].商场现代化,2013,(Z1):88-91.

[4]红德孜·再努拉.基于Flexsim的社区蔬菜直销配送服务流程仿真及外包方案研究[D].乌鲁木齐:新疆农业大学,2014.

[5]高特,李莉,钟莲,等.乌鲁木齐市社区蔬菜直销统一配送路径优化[J].物流技术,2014,(11):168-170.

Simulation,Design and Optimization of Distribution System of Community Mobile Greengrocers in Beijing

Tang Xiuli,Huang Lixiang,Wang Rui
(School of Logistics,Beijing Wuzi University,Beijing 101149,China)

In this paper,in connection with the characteristics of the agricultural product demand in Beijing and on the basis of a field research of the community greengrocers thereof,we proposed the distribution mode for them which consisted of chain operation,unified purchasing,circulation and distribution,then on such basis,designed the simulation model of the distribution system and at the end applied it in the empirical case of Beijing and analyzed the outcome obtained.

mobile greengrocer;distribution mode;distribution system;simulation design;Beijing

F326.6;TP391.9

A

1005-152X(2016)11-0072-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.11.016

2016-10-09

北京市科技新星计划（Z121106002512043）；北京市教育委员会社科计划面上项目（SM201310037001)；北京市哲学社会科学规划项目（12JGC107）；北京市优秀人才培养资助项目（2013D005009000001）

唐秀丽（1977-），通讯作者，女，河北石家庄人，北京物资学院物流学院副教授，主要研究方向：农产品物流、城市配送、物流规划等；黄礼祥（1991-），男，山东枣庄人，北京物资学院物流学院研究生；王蕊（1992-），女，辽宁铁岭人，北京物资学院物流学院研究生。