基于系统动力学的连锁超市配送效率优化研究

钟绍琴

（江西财经大学 信息管理学院，南昌 330013）

自1994年以来，中国的连锁超市数量不断增加，目前有一些发展得比较好的超市，如上海联华、华润万家等，但是同国外名气较大的超市对比尚有一定差距。很多的连锁企业在经历短期迅速发展阶段后又过早地衰败，而这些连锁企业的失败很大程度是由于物流管理不善造成的，如物流效率和效益低下，对物流成本和绩效缺乏精细化管理，导致资金周转失败，企业难以维持。因此对于连锁经营企业来说，对物流的效率、效益的分析至关重要。

系统动力学（System Dynamics，简写为“SD”）诞生于1956年。该方法由美国麻省理工学院Forrester教授创设，是一种研究大系统的计算机仿真方法，同时是一门了解系统问题和解决系统问题的复杂的交叉性、综合性学科。系统动力学从创立至今，已经在人口、环境、教育、物流等领域广泛应用。

一、国内外研究现状

国内外有许多学者对连锁超市的供应链以及配送中心等进行了研究。如Howard Smith等人对超市供应链的问题进行了研究，分析农民、加工商和连锁超市所享有的价格和利润的决定因素[1]；Guangshu Xu等人以超市的各门店为系统，对新鲜农产品的补货进行了分析研究，然后提出了横向补货策略，并运用战略思想解决了生鲜农产品的过剩或短缺问题[2]；吴鹏飞等人对连锁超市配送中心的逆向物流进行了研究，采取指数平衡法构建了连锁超市配送中心逆向物流量预测及其库存成本模型，对比了不同参数下的逆向物流的库存成本值，给出了降低超市配送中心逆向物流的成本方案[3]；朱丹等人研究分析了连锁超市的配送中心绩效，用定性和定量的方法建立了超市配送绩效的指标体系，结合案例对超市配送中心的绩效进行多方面的综合评价，根据评价结果，提出了改进意见[4]；张迪等人调查分析了多家连锁超市合作的供应商的配送模式，发现多数超市的供应商均采用直供模式来进行货品的配送[5]；黄蕾对大型连锁超市的生鲜农产品的物流配送系统进行研究，分析其存在的问题，并给出了新的配送建议[6]。也有学者对特定物品的配送效率及模式等进行分析[7]。由上述文献可知，目前国内外对连锁超市配送中心的研究相对较多，而对连锁超市配送系统效率的研究相对较少，因此深入研究连锁超市配送系统的效率很有必要。

二、连锁超市配送系统SD模型的建立

系统动力学的建模步骤为：（1）明确建模目的及系统边界，包括研究的问题确定、模型中关键变量确定、模型边界确定等。（2）构建系统的因果反馈模型，分析系统中各变量间的因果关系，然后绘制出系统的因果关系图。（3）建立系统动力学模型。根据之前的因果关系图，绘制出系统动力学的流程图，再建立相关的方程式，设定相应变量的初始值。（4）测试与仿真。测试包括稳定性分析等，在模型测试后是有效的，对所研究系统模型中的相关参数重新设定再次测试，反复进行仿真实验和计算，对仿真得出的结果进行分析，从而发现系统结构问题，指导如何对模型中的结构和参数做出新的调整或者优化，对实例进行有效指导。

（一）确定SD模型的边界

构建SD模型，首先是明确系统的边界。考虑到与连锁超市配送系统相关联的各种因素，确定超市一般物品的自营配送系统的组成结构图，如图1所示。

图1 超市配送系统结构图

图2 配送系统的因果关系图

结合配送系统结构图，连锁超市SD模型的边界包括：订货管理系统、库存调节系统、发货管理系统、配送成本系统。该模型的系统边界省略了次要和较难量化的内容及变量，比如配送系统中影响各分店销售率的外部环境等。

（二）构建SD模型的因果关系图

通过对超市的物流配送系统中各变量之间的因果关系进行分析，绘制出超市配送系统的因果关系图，如图2所示。

利用Causes Tree功能，分析延迟时间A的影响因素。影响因素是供应商与配送中心之间的信息共享度、订货信息系统使用率。因为这主要是对信息、技术的影响，所以可从信息技术方面去改变延迟时间A。同样，分析可知延迟时间B的主要影响因素有车队运输效率、配送中心选址、配送中心配货时间和配送路线规划，而这些因素受现代物流设备、信息技术等因素的影响，所以延迟时间B也受到现代设备、信息技术的影响。

（三）绘制SD模型的流程图

将H超市的两家门店也加入系统模型中，画出完好的超市配送系统的SD流程图，如图3所示。

由图3可知，H超市的配送中心根据一定时间内各门店的实际需求，向供应商发出订单需求，待物品到达配送中心后，再依据各门店要求将物品运送至各门店，以便满足超市各门店的日常消费需求。

图3 配送系统的SD流程图

（四）建立SD模型的主要方程体系

连锁超市配送系统的SD流程图中，主要有20个不同的变量，这些变量的主要方程体系表述如下：

（1）在途货物 A＝INTEG（配送中心订货率-配送中心收货率，0）；（2）在途货物 B＝INTEG（配送中心发货率-配送中心到货率，0）；（3）配送中心库存量=INTEG（配送中心收货率-配送中心发货率，配送中心库存初始值）；（4）门店库存量=INTEG（配送中心到货率-门店销售率，门店库存初始值）；（5）配送中心订货率=脉冲序列 （0，0，3，60）×（2×门店平均需求量+配送中心库存调节率）；（6）配送中心收货率=延迟函数（在途货物A，延迟时间A）；（7）配送中心发货率=门店订货量；（8）配送中心到货率=延迟函数（在途货物 B，延迟时间B）；（9）门店销售率=MIN（门店库存量+配送中心发货率，门店实际需求量）； （10）初始时间=0；（11）结束时间=60；（12）配送中心库存偏差=配送中心期望库存-配送中心库存量；（13）配送中心库存调节率=配送中心库存偏差/配送中心库存调节时间；（14）门店库存偏差=门店期望库存-门店库存量；（15）门店库存调节率=门店库存偏差/门店库存调节时间；（16）门店订货量=门店平均需求量+门店库存调节率；（17）门店实际需求量=门店平均需求量+随机函数 ；（18）SAVEPER （数据记录步长）=TIME STEP（仿真步长）；（19）随机函数=RANDOM UNIFORM（1，7，2）；（20） TIME STEP=0.5。

表1 案例研究数据

三、连锁超市配送系统的SD模型仿真

（一）案例模型仿真

以H超市在南昌地区的真实运行情况为例，将某箱装牛奶（3千克/箱）作为配送中心出入的物品，选择H超市的两家门店和一家配送中心，某一家奶制品公司作为供应商。仿真前设置相关时间参数，其 中 INITIAL TIME=0，FINAL TIME=60，TIME STEP=0.5，单位为天，每天保存一次模拟结果。

依据H超市实际数据，明确该模型中一些变量的初始值，为了该模型初始的稳定性，各个变量的数值都稍微作了一些改变，比如配送中心库存调节时间设置为2天，比实际时间要短；配送中心订货周期为3天，实际可能为一周。有些常量并未设定数值。各变量的初始值可以看作是理想值，如表1所示。

模型检查无误后进行仿真，模型中主要变量的模拟结果，如图4所示。

图4 DC的库存量

由图4可知，经过初始的扰动后，配送中心的库存量在750箱上下波动，且一直保持在0之上，能够担保任何时候都能满足超市门店的订单需求，配送效率较好。但是经过对数据分析后发现，配送中心库存量在675～952之间波动，平均库存量为746箱，波动还是较大，可以进一步缩小波动幅度，提高配送系统效率。

（二）改进策略仿真及结果分析

为了减小配送中心库存的波动，进一步提高系统的配送效率，通过对延迟时间A、B的参数以及配送中心的库存调节时间等参数进行调整，再次仿真。仿真结果如图5至图7所示。

图5 DC库存量对比图

图6 DC库存量对比图

维持其他变量数值不变，将延迟时间A分别设为2、4、7天，得到图5的结果，对比曲线1、2、3，库存量波动的大小、速率直接受延迟时间A的干扰。延迟时间为7天时，配送中心库存量的波动幅度及速率最大；4天时，库存的波动幅度及速率均相对减小；2天时，库存量最稳定，上下波动幅度小且速率较缓，系统最稳定。延迟时间越长，库存越难管理，因此适当地缩短供应商到配送中心的延迟时间A，其库存量会越来越稳定。

图7 门店一库存量对比图

由图6可知，其他变量的值不变，将库存的调节时间分别设为1、2、5天，比较库存量，可看出改变其调节时间，库存量曲线的波动也会随之变化。配送中心库存调节时间为5天，配送中心库存量一直减少，且在20天后出现负值，出现缺货现象；1天时，库存量不稳定且浮动较大；2天时，库存量趋于稳定且数值一直为正。因此库存的调节时间不是越短越好，合理选择库存的调节时间，配送中心的库存量才可能趋于稳定，不会出现缺货的情况。

如图7所示，曲线1、2分别为延迟时间B1设置为1天和0.25天的门店一库存量的曲线图，对比可知，延迟时间变长后，库存量的波动较大，同时出现缺货现象（曲线2实际并不是为0，只是与曲线1的纵轴值对比数值太小，实际稳定后的值趋于稳定且均大于0）。门店销售率变化不大时，适当地减少配送中心到门店的延迟时间B，门店库存会越来越稳定，且不会缺货。

四、改进措施

要提高系统配送效率，应该合理缩短供应商送货到配送中心的延迟时间，合理选择配送中心的库存调节时间，合理缩短配送中心运货到每个门店的延迟时间。结合之前对延迟时间影响因素的分析，提出以下具体改进措施：

（1）妥善选取配送中心的地点，规划一条最优送货路线。只有选定合适的配送中心位置，规划出合理的车辆配送路线，以及运用现代信息技术，三者优化组合，才能减少配送中心到各个超市门店的延迟时间。合适的位置，有益于配送中心从全局上谋划配送方案，合理调配配送资源，减少运力浪费；合理的配送路线能够缩短距离，提高配送时效；现代信息技术的应用能够提高响应速度，最终减少配送延迟，提升配送效率。

（2）适当运用现代信息技术及相关设备。随着互联网等新技术的不断发展，新技术在物流领域的运用也越来越频繁，物流配送过程中对这些现代信息技术及设备依赖性越来越高。实际上，整个配送流程的每个环节均可以合理使用现代化的技术及装备，这将极大地提高配送作业的效率和效益，增强物流配送中心的竞争力。

（3）增强对超市配送职员的指导，适当增加物流方面人才。现代技术和设备需要人来操作和控制才能体现它们的实用价值和优势，因此对专业人才的培训以及适当引进高素质的技术人才是很必要的。此外，对企业职员进行物流配送方面的培训，可以增强职员的执行能力和管理能力，节约相关成本，提高配送效率。

参考文献：

[1]Smith H， Thanassoulis J.Prices，profits，and pass-through of costs along a supermarket supply chain：bargaining and competition[J].Oxford Review of Economic Policy，2015（1）：322-324.

[2]Xu G S，Song Z L，Piao S J.Analysis research on the lateral replenishment strategy of the chain supermarket fresh agricultural products[J].Journal of Service Science and Management，2015（8）：619-630.

[3]吴鹏飞，邓爱民，杨葱葱，等.连锁超市配送中心逆向物流量及其库存成本模型研究 [J].中国管理科学，2016（10）：78-85.

[4]朱丹，张旭凤.连锁超市配送中心的配送绩效评价体系研究[J].物流技术，2012（2）：124-126.

[5]张迪，邬跃，陈雷.城市共同配送影响因素调查分析[J].物流技术，2012（5）：36-38.

[6]黄蕾.大型连锁超市生鲜农产品物流配送系统路径选择[J].商业时代，2013（36）：53-54.

[7]王东.胜利油田区域物资配送效率问题分析与解决[J].中国物流与采购，2009（1）：74-75.