X公司采购物流系统改进研究

文/史晓薇

1 研究意义

X 公司是一家中外合资汽车制造企业，在汽车领域已深耕多年，受汽车行业“微增长”形势的影响，X公司当前的诉求是降低生产成本，优化资源配置。其中采购物流环节中的浪费现象较为明显、零部件采购成本高是生产成本难以降低的直接原因。希望可以改进和完善X 公司现有的采购物流系统，提高采购物流系统效率，降低生产成本，提高竞争力。

2 X 公司采购物流系统现状

X 公司的零部件采购物流是表面上的JIT 模式，为了追求“零库存”管理，要求供应商将零部件直接运送到生产线。零部件的配送工作是供应商的责任，供应商使用自己的运输车辆或委托第三方物流完成物流活动。由于地理位置的原因，大多数供应商选择在整车厂附近建立自己的仓库或是租用第三方仓库，以满足整车厂按时交付的需求。再根据生产计划进行多次、少量配送。而现有信息系统无法支持如此庞大的零部件供应商群体的运转，信息平台的数据共享只能传达到供应商层面，导致零部件的运输和配送工作难以高效完成[1]。

2.1 X 公司现有采购物流系统存在的不足

X 公司现有采购物流系统出现如下四点不足：

2．1．1 物流工作节奏失调、效率低。协助零部件供应商为X 公司提供物流服务的公司有49 家，100 多辆运输车。X 公司物流部门负责配合零部件供应商或物流公司处理零部件接收、装卸等工作的员工多达44 人。物流工作节奏失调造成X 公司和供应商双方工作效率低下。

2．1．2 物流计划缺乏柔性。X 公司向各个零部件供应商发送生产要求，零部件供应商再将生产要求传达至各自的物流公司，物流公司无法直接看到整车厂的生产计划。

2．1．3 运输配送环节缺乏统一地有效管理，运输效率难以控制。分散的物流系统导致物流调度复杂，运输车辆装载率低，物流资源浪费，成本上升。

2．1．4 仓储资源利用不均衡且管理环节薄弱。零部件供应商在X 公司整车厂周围建造或租赁仓库以存储零部件。使用的仓库或物流公司不同，仓储资源不能共享，从而产生浪费。

本文对以上四点不足做了深层细致地剖析，不合理的原因可以总结为采购物流系统工作流程和配送路线不合理两方面。

3 基于循环取货模式的采购物流工作流程的改进

对于围绕在X 公司整车厂周边供货路径在20 公里内短途供货的零部件供应商，仅需配送功能，不需要租用仓库设置库存，将采用循环取货模式的采购物流系统。根据生产需求，统一调派运输车辆。每天的固定时刻运输车队根据事先规划好的配送路径从X公司装配车间出发，在指定时间按顺序到达供应商处并装载所需数量的零部件，最后返回到X 公司装配车间[2]。循环取货模式可以释放大量被占用的库存金额，充分利用运输车辆的剩余空间，提升车辆装载率，提高配送效率。

3.1 配送路线优化

3．1．1 X 公司VRPTW 问题的描述

本文构建的循环取货模式以X 公司附近的八家供应商为例进行设计，这八家供应商采用自营或第三方物流公司完成配送工作。基于循环取货模式的路线优化方案将规划每天需要多少运输车辆配送，每辆运输车辆前往哪些供应商收集零部件以及运输车辆的行车路线。因为要为整车厂生产线做配送，对时间要求较为严格，有时间窗口做约束，所以是VRPTW问题。

3．1．2 约束条件与符号定义

结合X 公司的自身情况和特点建立数学模型，有如下假设：

3．1．2．1 配送据点只有一个，每辆运输车辆的 行车路线是闭环，从装配车间外停车场出发，完成配送任务后回到出发地。

3．1．2．2 每个供应商的地理位置是固定且已知的，交付量已知，要求服务时间已知。

3．1．2．3 每辆运输车辆的负载能力是相同且已知的，不允许超重。

3．1．2．4 每辆运输车只服务一条运输路线。

3．1．2．5 每个供应商节点尽可能由一辆运输车服务且服务一次性完成，不允许有分车分次批配送的情况。

3．1．2．6 所有供应商节点必须全都服务完。

3．1．2．7 每辆运输车单次的行驶距离有限。

3．1．2．8 交通状况通 畅，没有堵车、道路维修等状况。

根据以上前提条件和约束条件，对每一个参数做详细解释和分析，如下所示：

z：目标函数；m：X 公司装配车间与供应商节点的集合（m=0，1，2，…，n），其中0 表示X 公司装配车间；k：代表运输车辆编码（k=1，2，…，k）；Q：运输车辆最大载重量；qi：表示供应商i 的交付量；h：完成全部配送任务需要h 辆运输车，其计算公式为：

d：运输车辆单次行驶最大距离；dij：表示从供应商i 到供应商j 的距离；d0i：表示从X 公司装配车间到供应商i的距离；[ai，bi]：表客户i的时间窗口，ai，bi分别表示最早和最晚服务时间；tik：表示运输车辆k到达供应商i 的时间；tijk：表示运输车辆k 完成供应商i 的服务并到达供应商j 的时间；t0：表示运输车辆从X公司装配车间出发的时间；sik：表示运输车辆k 为供应商i 提供服务的时间；ca：表示运输车辆在供应商指定的时间窗口之前到达，以及每单位时间产生的等待成本；cb：表示运输车辆在供应商指定的时间窗口之后到达，以及每单位时间产生的惩罚成本；cg：表示运输车辆的固定运输成本；ce：表示运输车辆的单位运输成本；

决策变量定义为：

3．1．3 数据收集及模型建立

目标函数为：

其中，式（3．3）目标函数是求配送成本的最小值；第一项是完成该次×配送任务启用运输车辆的固定运输成本；第二项是在配送过程中，使用运输车辆的可变运输成本；第三项和第四项是运输车辆未按时间到达，产生的惩罚费用；式（3．4）表示运输车辆最大载重限制；式（3．5）表示运输车辆行驶的距离不得超过单次行程的行驶最大距离；式（3．6）表示一台运输车辆向一个供应商提供服务，不允许分批分车进行配送；式（3．7）和式（3．8）表示只有一个运输车辆到达每个供应商节点；式（3．9）表示运输车辆从X 公司装配车间开始，在完成配送任务后返回始发地。式（3．10）表示从X 公司装配车间出发的时间从零开始；式（3．11）表示运输车辆到达供应商j 的时间是从到达供应商i的时间开始，并且在服务完成之后，行驶到供应商j；式（3．12）表示运输车辆到达供应商i 的时间大于零[3]。

X 公司装配车间编号为0，配送车辆每天从装配车间出发，前往X 公司周边的八家零部件供应商处收取零部件，零部件供应商编号为1，2，…，8。X 公司及各个节点的位置坐标图3．1 所示。

图3 .1 X 公司及各个节点位置坐标

地理位置坐标只能显示出各节点的地理位置和相互之间的直线距离。但在实际道路运输中，运输车辆并不能按照两点间的直线行驶，所以借助地图及GPS 定位各节点位置测算出正常交通状态下各节点间的行驶距离。

在精益生产为目标的循环取货模式下，服务时间是经过认真计算后安排的，延误其中一个环节，后续环节都会被影响。所以在送货时间上，需要运输车辆按照预先设计好的时间到达各个需求节点处。为便于模型求解，将8 点开始的时间视为0min。

3．1．4 模型求解及结果分析

在本文中，建立了具有软时间窗的车辆路径模型并使用遗传算法，借助MATLAB 对模型求解。首先对模型的基本参数进行设置：运输车辆单次最大行驶距离为50km，运输车辆载重量为14t，运输车辆固定成本为每次100 元，运输车辆的单位距离成本为12 元/km，早到惩罚每分钟1 元，迟到惩罚为1．5 元/min。对遗传算法参数设置：种群个体数量为50，遗传迭代次数200，交叉概率为90%，变异概率为10%，最终求得最优方案如图3．2 所示。

图3 .2 最优方案

根据模型结果显示：在一次配送中，使用3 台运输车可以满足这八家供应商的物流服务需求。采购物流系统改进前，供应商自行送货到X 公司，每次总配送费用为2247 元；采购物流系统改进后，X 公司运输车队将按照预先设计好的行车路线收取零部件，每次总配送成本为1729．8 元，单笔配送成本降低517．2 元。每次利用循环取货模式从供应商处收取的零部件可供X 公司装配线使用2h，完成一天的生产任务需要每辆送货车取货8 次，按一年250 天工作日计算，一年配送频率2000 次，配送费用为346 万元。较采购物流系统改进前的432 万元，一年可减少配送费用86 万元。

4 采购物流系统改进后的效果

循环取货模式通过物流信息平台，将整车厂、供应商、配送车队紧密关联起来，可以整合供应商的存储资源和运输资源，大大提高零部件采购物流效率。主要优势有以下四个方面：

4．1 提高整车厂物流部门的工作效率，稳定工作节奏。

4．2 柔性化物流计划管理。整合了分散的信息资源，使X 公司、各个供应商和配送车队成为一个整体，实现信息数据共享。

4．3 提高配送效率，增强运输配送环节可控性。通过采用循环取货模式集中管理物流资源，合理设计运输车辆路径，降低配送和运输成本，提高配送效率。

4．4 仓储资源有效整合使供应链降低成本。采用循环取货模式，不需要自建或租用仓库，提高仓储资源利用率。

5 结语

本文对X 公司重构采购物流系统、改进运作流程以及规划配送路径等问题具有积极的指导作用，但由于条件有限、自身水平不足，还存在以下问题：

5．1 对物流系统中仓储、排序、包装等环节未改善流程及作业，需要在后续的学习和研究中继续完善。

5．2 本次改进研究所给出的解决方案需要在具体的实施过程中去实践，是否会遇到其他一些问题还需要在实践过程中逐步摸索并对本次的解决方案进一步验证和改进。

希望本文的研究可以为其他汽车制造商或类似企业带来一定的参考作用。