生鲜配送中心选址模型研究——以烟台樱桃配送中心为例

宋华岭,黄延萍,张 漪,姜 咪

(山东工商学院 a.半岛经济研究所;b.管理科学与工程学院,山东 烟台 264005)

一、引言

生鲜电子商务的出现带动了冷链物流行业,使得冷链物流成为学术界目前比较热门的研究新领域。根据中国物流与采购联合会数据显示,我国冷链物流未来年均增长率将达到25%,预计2017年市场规模将达到4 700亿元人民币[1]。冷链物流既有一般大宗产品物流发展存在的问题,同时由于自身独特性,比如由于冷链食品的易腐性以及季节性,冷链物流建设对于时间、技术、安全、固定设施的要求比一般供应链物流更为严格。要求严格意味着行业市场准入门槛高,这严重制约冷链物流行业的发展。本文在结合众多文献以及实事资讯基础上,选择了目前最为影响冷链行业发展的现实性问题——以成本(费用)为切入点研究配送中心的选址问题。配送中心作为连接生产制造者与零售商的桥梁,在生鲜冷链运输中更是必不可少。而且现代化配送中心除了运输货物基础功能之外,还承担着对产品进行二次加工、包装以及安排货物同区域集中配送等功能。新功能的开发在降低单位运输费用的同时延长了保鲜时间,也能为冷链物流行业带来更多附加价值。与此相关的文献也是不少,有基于时效性考虑建造运营费用和运输货损费用构建配送点位置规划的文献[2]。基于当下服务式消费以及“互联网+”的盛行,也有文献在前文基础上考虑了响应性因素对于配送成本的影响,使得配送中心选址更加符合未来发展趋势[3]。也有研究者独辟蹊径,结合集合覆盖模型理论从固定成本角度出发,在满足需求前提下最小化配送中心的建造数量[4]。自然、社会、市场的不确定性情况下使得设施选址不仅要立足当下,更要有长期适应性,这类问题研究统称为可靠性设施选址问题(RFLP)[5]。这类研究在我国也才刚起步,但是也有一些研究人员关注到这一点。有学者发现市场需求不确定使得彼此之间的相互转运愈加频繁,因此在选址上考虑了可变费用,增强了模型的应用广泛性[6-7]。也有研究者在选择评估预备点时考虑了固定设施的失效风险,这种风险成本也是有现实存在依据的和研究价值的[8-9]。目前关于冷链配送设施选址的研究非常之多,但是大部分文章为了追求理论研究价值,忽视了研究的现实实用性价值,建造的模型异常复杂,可操作性低,使得模型在一般配送中心应用度不高[10]。出于冷链在我国仍处于初级发展阶段以及企业资源有限的客观现实,模型的实用性与可操作性显得尤为重要。因此本文在构建设施选址的0-1混和整数规划成本模型时,充分考虑了生鲜冷链物流的设施建造费、配送费用、运输费用、损耗费用。因为其余费用虽然也会发生,比如转运费、缺货损失费,但是这些费用并不是一定会发生的,有的即使发生影响也小。在求解模型方面,介于Lingo作为一套用于求解线性和非线性规划以及整数问题的软件所具有的数据输入和输出简单、求解准确快速特点[11],本文采用Lingo求解程序得出生鲜配送中心的选址决策问题。

二、物流配送中心选址模型

1.问题描述

本文描述的是在满足所有需求地要求的前提条件下,在一个区域选取有限个物流配送中心,使得最终总成本最低的设施选址问题。通过相关文献了解到,农产品和普通生鲜果品大多以水路为主,所以运输时间比较长,途中的腐烂损耗成本一般是按运输时间和距离综合考虑计算的。除此之外对于生鲜易腐品,腐烂多发生在从配送中心到各个需求地的过程中。因此本文模型成本包括供应点到配送中心的运费总成本、配送中心到需求地运费总成本、从配送中心到需求地的腐烂损耗成本以及建设配送中心固定费用[12]。

2.问题变量

有关物流配送中选址问题需要明确以下几个要素和变量,数量为m的供货点,在L个备选点中初选出有限个适宜的配送中心向n个需求地供货。在约定的期限内,供货点需要向配送中心供货次数为n1,配送中心向需求地供货的次数为n2。

3.模型的构建

假设有m个供货点,货物通过L个候选配送中心向n个商品需求地实施货物配送,三地之间的供需关系和商品流通情况构成了整个物流配送系统的网络框架,如图1所示[13]。其中Ai表示供应点,Bj表示物流配送中心,Ck表示需求地。本模型不考虑运输车辆回程以及配送中心转运这两种情况,其中供货点和需求地的位置都是已知的。

图1 物流中心网点布局结构示意图

符号说明:m为供应点个数;L为物流中心的备选地点个数;n为需求地的个数;n1为供货点向配送中心的供应次数;n2为配送中心向需求地的供应次数;aij为从供货点到配送中心的单位运输成本;cjk为从配送中心到需求地的单位配送成本;xij为从第i个供货点到第j个配送中心的运输量;yjk为从第j个配送中心到第k个需求地的运输量;fj为建设物流配送中心j的固定费用;wjk为从配送中心到需求地的单位量腐烂损耗;Zj为在备选地j建设物流配送中心的选择变量;Ai为第i个供应商供应量;Dk为第k个需求地的需求量;Mj为第j个配送中心的最大容量。

目标函数

(1)

约束条件为:

(2)

(3)

(4)

(5)

xij≥0,yjk≥0,k=1,2,…,n;i=1,2,…,m;j=1,2,…,L,

(6)

Zj={0,1},j=0,1,…,L .

(7)

式(1)中n1aijxij表示供货中心到物流配送中心的运费总和;n2cjkyjk表示配送中心到需求地的物流费总和;zjwjkyjk表示物流配送中心到需求地的腐烂损耗;zjfj表示配送中心的固定费用。式(2)表示供货点发出货物的数量不能超过自身库存最大数量。式(3)表示配送中心向需求地配送货物的数量要满足需求地的需求量。式(4)表示配送中心进货数量与供货数量相等。式(5)表示供应点给各个配送中心供货的数量不能超过其自身的最大容量。式(6)表示模型中的变量必须大于或等于零。式(7)中表示Zj两种状态,Zj=0表示不在第j个备选地建立配送中心,Zj=1表示在第j个备选地建立配送中心。

三、烟台大樱桃物流配送中心选址规划模型的应用

1.烟台市樱桃市场现状

烟台由于日照条件充足,地处高山,种植的樱桃色泽艳丽、口感甜脆,享誉世界。借助于得天独厚的港口优势,其樱桃市场不仅遍布中国各地,也部分远销海外。尽管2016年烟台大樱桃产量在全国居于首位,但是由于烟台市自身冷链物流发展不健全,物流基础设施以及相应信息技术的缺乏使得大樱桃在运输过程中的损耗比较严重,所以在很大程度上限制了烟台樱桃的销售,错失了市场机会。因此建立烟台樱桃专项冷链物流体系是一个迫切需要解决的问题。樱桃属于生鲜易腐品,其自身价值沿着加速递减趋势发展。此外樱桃对温度、时间要求极高,所以在运输过程中对专业性、标准化有着很高的要求。基于目前短时间内技术、标准难以提高,因此从冷链物流管理角度出发降低损耗,节约成本。本文拟从烟台市三个区中选择六个具体位置给出相应的选址决策,以满足不同地区对烟台大樱桃的需求。

2.烟台大樱桃配送中心选址模型的描述

根据烟台大樱桃的产地分布密集程度,从芝罘区、开发区、莱山区中选出可以满足需求的区域来建设烟台果品的物流配送中心,借助烟台城市副中心发展的契机和“一带一路”的东风,打造适合烟台果品的特色冷链物流配送中心,以保证樱桃的“丝绸”之路更加顺畅。

(1)大樱桃供应点的选择(如表1所示)

表1 烟台各区大樱桃的种植面积和产量表

从表1中可以看出,福山区和栖霞市的大樱桃种植面积和总产值位居前二,同时考虑区域位置就近整合,以福山为主整合蓬莱、开发区的产量,以栖霞为主整合牟平、莱山的产量。选取福山和栖霞作为烟台大樱桃的供应点,其中将福山用A1表示,栖霞用A2表示。

(2)大樱桃需求地的选择

烟台大樱桃需求地很多,但大致可以归纳为省内需求、省外需求以及国外需求三类。这三类需求可以通过济南、青岛、潍坊、烟台港、威海这五个地方运送到目的地。其中,济南和青岛是国家级物流级物流配送中心,烟台港在整个烟台甚至山东省的地位比较突出,其他几个地方的地理位置和交通运输也比较发达。其中济南、青岛、潍坊、烟台港、威海用C1、C2、C3、C4、C5表示。

(3)大樱桃物流配送中心的选择

本文将栖霞和福山选为大樱桃的供货点,将济南、青岛、潍坊、烟台港、威海作为大樱桃的需求地。此外,本文结合实际在烟台市初步选择了6个配送中心,配送中心概况如表2所示。

表2 物流配送中心选址表

3.配送中心选址算例描述

用A1和A2表示福山和栖霞两个供货点,用C1、C2、C3、C4、C5分别表示五个需求地济南、青岛、潍坊、烟台港、威海,用B1、B2、B3、B4、B5、B6分别表示拟定的6个配送中心。本文希望选取的物流配送中心使得一年内的运费、腐烂费用和固定费用之和最小。其中,供货点到各个物流配送中心的单位运费见表3,配送中心到需求地的单位运费以及腐烂损耗、物流配送中心的固定费用见表4。

表3 供应点到配送中心运费表(千元/吨)

4.算例求解

本文利用lingo程序求解得到了三方面的结果。程序如下所示:

model:

sets:

gh/G1,G2/:R;

ps/P1..P6/:M,w,f,Z,L;

yh/Y1..Y5/:D;

linksgp(gh,ps):a,x;

linkspy(ps,yh):c,y;

endsets

data:

R=100 100;

M=100 110 120 90 125 110;

f=30000 20000 30000 25000 30000 40000;

D=10 15 12 15 10;

w=6 4 5 5 4;

a=25 19 15 30 40 30

30 45 25 30 25 35;

c=20 25 20 35 30

25 30 25 25 30

35 42 45 55 46

60 65 55 45 35

45 35 40 40 55

35 30 40 46 55;

enddata

@for(ps:@bin(Z));

@for(linksgp(I,J):

x(I,J)=@if(Z(J)#eq#O,O,x(I,J)));

@for(linkspy(I,J):

y(I,J)=@if(Z(I)#eq#O,O,y(I,J)));

@for(gh(I):

@sum(ps(J):x(I,J))<=R(I));

@for(yh(I):

@sum(ps(J):y(J,I))>=D(I));

@for(ps(I):

120*(@sum(gh(J):x(J,I)))=260*(@sum(yh(K):y(I,K))));

@for(ps(I):

L(I)=120*@sum(gh(J):x(J,I)));

@for(ps(I):

@sum(gh(J):x(J,I))<=Z(I)*M(I));

@sum(ps:Z)<=3;

T1=@sum(linksgp:120*a*x);

T2=@sum(linkspy:260*c*y);

T3=@sum(ps:Z*f);

T4=@sum(ps:w*f);

min=T1+T2+T3+T4;

end

表4 配送中心到需求地运费表(千元/吨)

根据程序首先求解出基于成本最小目标的樱桃冷链配送中心建设与运营成本。在此基础之上,还按照成本类型分别计算出配送中心建设费、损耗费以及A到B,B到C的运输费用的结果。其次,进一步得出了2个供货点A1和A2与B1、B2、B3、B4、B5、B6这6个配送中心的供货关系以及配送量的大小,6个配送中心与5个需求地的业务联系和服务量。

根据程序求解报告,我们得出了一系列费用发生的明细情况。程序报告显示,objective value与objective bound的值最优化之后的结果均为1 661 500,这也就是我们目标函数Z的最优值。也就是说,在满足所有需求的情况下,配送中心建设完成与运营顺畅至少需要花费1 661 500元。T1、T2、T3、T4分别按顺序表示目标函数Z的四个成本构成因素。其中T1=351 600,表示供应点到配送中心的运输费用为351 600元;T2=414 900表示物流配送中心到需求地的总运输费用414 900元;T3=50 000,表示物流配送中心到需求地的腐烂损耗为50 000元;T4=845 000表示物流配送中心的建设费用为845 000元。Zj表示取值为0或者1的选择变量,其中结果得到z(p1)=1,z(p2)=1,z(p3)=0,z(p4)=0,z(p5)=0,z(p6)=0,这就表明最终模型只需要建立两个樱桃配送中心,选址地点分别在B1与B2。

当程序运算到最小成本时,供货点与配送中心的业务往来运行结果为:X(G1,P1)=0,X(G1,P2)=100,X(G1,P3)=0,X(G1,P4)=0,X(G1,P5)=0,X(G1,P6)=0,X(G2,P1)=34.33333,X(G2,P2)=0,X(G2,P3)=0,X(G2,P4)=0,X(G2,P5)=0,X(G2,P6)=0。所以我们可以得到A1只向配送中心B2发送货物,运送量为100吨,A2负责向B1发送货物34.333 3吨。

配送中心与需求地之间配送关系可以从程序运行结果具体为:Y(P1,Y1)=0.524 305,Y(P1,Y2)=15,Y(P1,Y3)=0.321 849,Y(P1,Y4)=0,Y(P1,Y5)=0,Y(P2,Y1)=9.475 695,Y(P2,Y2)=0,Y(P2,Y3)=11.678 15,Y(P2,Y4)=15,Y(P2,Y5)=10,Y(P3,Y1)=0,Y(P3,Y2)=0,Y(P3,Y3)=0,Y(P3,Y4)=0,Y(P3,Y5)=0,Y(P4,Y1)=0,Y(P4,Y2)=0,Y(P4,Y3)=0,Y(P4,Y5)=0,Y(P5,Y1)=0,Y(P5,Y2)=0,Y(P5,Y3)=0,Y(P5,Y4)=0,Y(P5,Y5)=0,Y(P6,Y1)=0,Y(P6,Y2)=0,Y(P6,Y3)=0,Y(P6,Y4)=0,Y(P6,Y5)=0,Y(P6,Y6)=0。我们可以看出只有配送中心B1与B2进行配货业务,这与上文的结论是一致的。其中配送中心B1分别向需求地C1、C2、C3的供货0.52吨、15吨、0.32吨,不给C4、C5提供货物;配送中心B2分别向需求地C1、C3、C4、C5的供货9.48吨、11.68吨、15吨、10吨,不给C2提供货物。

5.案例总结

烟台市樱桃配送中心选择与配送路径如下。两个物流配送中心分别在福山区张格庄附近和栖霞市大杨家附近。其中,福山区张格庄配送中心负责向济南、潍坊、青岛供货;栖霞市大杨家配送中心负责向济南、潍坊、烟台港、威海供货。这两个樱桃物流配送中心建成以后,就成为烟台樱桃物流枢纽中心和转运站,不仅极大地满足当地人对生鲜果品的需求,也可以让同省份更多的消费者获取质量有保证、更加新鲜的樱桃。

四、结论

本文建立了基于成本最优的烟台市樱桃配送中心选址模型,并借助lingo软件确定了合适的樱桃配送中心位置。然而烟台市樱桃主产区,其生鲜农作物还包括栖霞苹果、莱阳梨等等。与樱桃相比,苹果、梨的易腐性稍弱,保鲜保质期更长,因此前文选取的樱桃物流枢纽中心还可以兼顾作为苹果、梨等水果生鲜的配送中心,使得原先单一樱桃物流枢纽中心逐步发展成为烟台市新型果品物流枢纽中心与中转站。此外,烟台市背靠港口,与韩国、日本紧靠,之后随着我国冷链规范与国际接轨,可以通过该配送中心将山东的水果输送到亚洲邻近国家,逐步打造出山东省生鲜果蔬国际品牌。本文在农产品物流选址模型的基础之上,建立了具有现实参考意义的生鲜现代化冷链物流配送中心选址模型,推进了生鲜果品物流节点选址方法的实用性进程,也促进了烟台市农产品的品牌化进程。然而,本文建立的模型并没有考虑到风险因素,比如配送中心供不应求时发生的转运。因此在选择备选点时,就需要考虑到转运可能带来的成本。因此未来生鲜物流设施选址研究应该注重到风险因素,提升模型延展性与适用性。

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