班轮企业合并背景下的服务网络优化

赵晓燕， 胡坚堃， 黄有方

(上海海事大学 物流研究中心, 上海 201306)

近年来，随着世界各国国内生产总值(Gross Domestic Product,GDP)增速减慢、贸易总量增长乏力，航运市场整体需求不振，集装箱运输市场供需严重失衡，多数班轮企业出现业绩亏损、入不敷出的情况，运营压力持续增大。2016年起，我国的大型航运公司开始进行兼并重组，与以往班轮联盟采取共同派船、舱位租用等手段联合调度不同，班轮企业合并之后仍面临着服务网络深层次调整的需求等诸多问题。本文主要研究班轮企业合并后如何对服务网络进行优化调度，实现资源的进一步整合。

目前，国内外对服务网络优化的研究已取得不少成果，例如:MENG等[1]研究班轮服务网络设计问题,并具体介绍“航段”的概念；寿涌毅等[2]在船舶调度问题中引入港口时段和班次要求；张芳军等[3]通过箱种代用的方式优化班轮公司航线，减少空箱调运量；MONEMI等[4]研究班轮网络设计、船队部署和空箱调运的问题，将服务网络的数量和设计作为内生变量进行求解；AKYUZ等[5]考虑船速和运输时间限制因素，研究服务网络分配和集装箱路径问题；杨秋平等[6]在规划期内以获得最大的折现值为目标，提高班轮公司的营运现金流量，进行船队规划；张芳军[7]采用多类型集装箱箱种代用和投入使用可折叠空箱两种方式优化空箱调运,并进行对比分析；于冬艳[8]基于降低运输成本的目标，考虑碳排放造成的环境成本。此外，关于班轮公司联盟或合并问题的研究也有很多，例如：PANAYIDES等[9]对班轮航运全球联盟的稳定性进行评估；ALIX等[10]强调联盟并不是在全球航运业中生存的唯一途径，为后来班轮企业合并提供借鉴；吴琼等[11]以获得联盟整体利润最大为目标，研究班轮联盟网络优化问题；陈继红等[12]在航运联盟下，采用改进的班轮配船模型研究箱位租赁问题，并进行航线规划;杨华龙等[13]基于集装箱运输需求的随机波动性，研究近洋航线舱位互租与舱位分配综合规划问题。

以往的研究也存在一些不足：

1) 对集装箱调度优化问题的研究大多以单个承运人航线运营收益最大或成本最小为目标，对班轮公司合并后资源整合的研究较少；

2) 以往的航运联盟是基于舱位租用和共同派船等方式实现战略联合调度的，很少涉及服务网络变化和航线结构调整。

本文从服务网络整合的角度出发，考虑船型配置、船速设定和空重箱运输之间的关联性，建立班轮公司合并后服务网络调度优化模型，并以原中国远洋运输集团(以下简称中远)与原中国海运集团(以下简称中海)合并为例进行模型验证，对班轮公司合并前后的航线网络和运输成本进行对比。

1 问题描述

将班轮航线的挂靠港口作为节点，由节点和有向边组成班轮服务网络，建立基于多港挂靠和轴辐式网络的班轮服务网络优化模型。该模型在混合运输网络下运行，即各港口之间既有直线运输又有中转运输。甲和乙在亚洲—大洋洲区域的班轮网络分别见图1和图2。

航线1：上海—新加坡—布里斯班—悉尼—墨尔本—横滨—上海(如图1所示)。航线2：新加坡—墨尔本—悉尼—布里斯班—新加坡(如图1所示)。航线3：上海—香港—悉尼—墨尔本—布里斯班—高雄—香港—上海(如图2所示)。航线4：巴生—新加坡—悉尼—墨尔本—阿德莱德—巴生(如图2所示)。

2个班轮网络均覆盖上海港、新加坡港、布里斯班港、悉尼港和墨尔本港。首先确定甲、乙两公司的船型运力和运营成本，然后随机生成运输需求，将5个重合港口的运输需求合并。结合航段集、航程集、港口空箱数据和重箱运输计划，并将船型、航速、重箱量、空箱量和航行时间等作为决策变量，将航行成本和在港成本构成的总运输成本最小作为目标函数，确定航线配船类型、数量、船速、空重箱调运方案和装卸时间等。

2 班轮服务网络优化调度模型

2.1 模型假设

1) 班轮航线、挂港顺序和船型种类已给定。

2) 假设每条航线的规划期相同。

3) 假设所有集装箱都是国际标准箱，不考虑集装箱的大小差异。

4) 假设空箱可在任何港口中转。

5) 假设同一船型船舶在不同港口的装卸费和装卸效率相同。

2.2 参数和决策变量

2.2.1航线和船舶参数

2.2.2时间参数

2.2.3成本参数

Cv为v类型船舶每周的航行费用，包括船员工资、船舶折旧费、保险费、维护维修费和管理费用等；Qvs为v类型船舶在sv的速度下的油耗量，t/h；η为油价，美元/t；fh为重箱的单位装卸成本，美元/箱次；fe为空箱的单位装卸成本，美元/箱次；ft为船舶在港口的停靠成本，美元/h；e为港口的装卸效率，h/TEU。

2.2.4决策变量

αlvs为0或1变量，当航线l上分配的v类船舶以速度s航行时，αlvs=1，否则αlvs=0；αvl为0或1变量，当航线l上分配v类型船舶时,αvl=1，否则αvl=0；Qdl为从港口m到港口n这段航程d上运输的重箱量；Qkl为通过航线l运输的重箱运输方案k上的重箱运输量；Qpyl为在航线l上港口p装运的空箱作业量；Qpxl为在航线l上港口p卸载的空箱作业量；Qel为在航线l上两个相邻港口组成的航段k运输的空箱量。

2.3 成本分析

总运输成本主要分为航行成本和在港成本，其中:航行成本是指在船舶航行时产生的成本，与航行时间有关；在港成本是指船舶到港后产生的成本，主要与船舶吨位和装卸箱量有关，包括进港费用、装卸成本和在港等待的时间成本等。

2.3.1航行成本

航行成本分为船舶的油耗费用和船舶的固定运营成本2种，主要包括船员工资、船舶折旧费、保险费、维护维修费和管理费用等。由于不同航线的里程不同,不同船舶的单位油耗也不同。在一周的时间内,所有航线的航行总成本为

(1)

2.3.2在港成本

船舶在港成本分为2种:一种是重箱和空箱的装卸费，与装卸的集装箱量和单个集装箱的装卸费用有关；另一种是船舶在港等待发生的时间成本。装卸成本和时间成本合计为在港成本，即

(2)

2.4 模型建立

minW=W1+W2

(3)

(11)

(12)

(13)

αlvs∈{0,1},l∈L;v∈V;s∈Sv

(14)

αvl∈{0,1},l∈L;v∈V

(15)

Qd,l≥0,Qkl≥0,Qpyl≥0,Qpxl≥0,Qel≥0

(16)

Nvl∈{0}∪Z+

(17)

式(3)由船舶油耗成本、周固定运营成本、重箱空箱装卸成本和在港等待时间成本等4部分构成，使总运输成本最小;式(4)为当运行完单个航次的时间为tsail时，在规划期t内，为确保挂靠频率为fl，班轮公司在航线l上要投入运营的船舶总数量约束；式(5)为班轮公司投入到航线l上v类型船舶的数量不超过其拥有的v类型船舶的数量；式(6)为合并后的班轮公司在航线l上要投入运营的船舶总数量约束；式(7)为合并后的班轮公司投入到航线l上v类型船舶的数量不超过其拥有的v类型船舶的数量；式(8)为容量限制，在航线的任何航段或航程中，重箱和空箱的数量不超过该航线上船舶的运载能力；式(9)假定每条航线只配置1种船舶或取消运营；式(10)为需求守恒约束，要求每个OD需求被满足；式(11)为空箱调运平衡约束，即航线上所有的空箱需求量被满足；式(12)为保证从第1个港口到第n个港口的空箱需求得到满足；式(13)为保证航行时间、重箱装卸时间、空箱装卸时间之和不超过航行规划期的最大时间；式(14)为航线l上分配的v类型船舶以速度s航行时，αlvs=1，否则αlvs=0；式(15)为航线l上分配v类型船舶时，αvl=1，否则αvl=0；式(16)为对某些决策变量的非负约束；式(17)为某决策变量的正整数约束。

3 算例与分析

3.1 算例描述

以原中国远洋集装箱运输集团有限公司(A)、原中国海运集装箱运输有限公司(B)两家班轮公司在亚洲—大洋洲—欧洲区域具有代表性的部分航线为实例，对上述模型进行验证。其中:A公司的班轮网络包括22个港口12条候选航线(见表1)；B公司的班轮网络包括43个港口11条候选航线(见表2)；2家公司和合并后的公司船队中各有4种类型的船舶，分别对各公司各类型船舶每周的航行费用进行统计(见表3～表5)。不同类型的船舶在不同航速下消耗的燃油有所不同(见表6)。

表1 A公司部分航线

表2 B公司部分航线

表3 A公司主要船型的运力和运营成本

表4 B公司主要船型的运力和运营成本

表5 A公司和B公司合并后的船型运力和运营成本

3.2 优化结果和分析

随机生成OD(Origin-Destination)运转需求，符合[50，200]的均匀分布。令油价η为620美元/t，空箱装卸费为50美元/TEU，重箱装卸费为70美元/TEU。在VS2010环境下调用Gurobi求解器对模型进行求解。在对航线进行筛选和更新后，得到优化结果见表7，其中数据表示A公司和B公司合并后14条航线的船型配置、航速和航行时间情况。由于运输需求的合并，航线1—1、1—4、1—5、1—6、1—7、1—9、1—11、2—3和2—6均未被选择。通过算例可知：当A公司和B公司独自承担运输时，在航行周期内最小运输成本分别为28 878 846美元和43 318 270美元，合计为72 197 116美元；而在A公司与B公司合并之后，运输成本为63 569 120美元，较合并之前降低13.57%。

表6 船舶燃油消耗和运行成本

表7 优化结果

3.3 灵敏度分析

为考查重箱装卸费对班轮公司合并后路径选择和运输成本的影响(见图3)，在空箱装卸费和油价不变的情况下，分析重箱装卸费为50美元、70美元和100美元时服务网络调度的变化。结果显示：当重箱装卸费变化时，2家公司合并后的路径选择没有发生变化，仍为14条航线，这是由于重箱装卸费的变化在所有航段同时发生。此外，重箱装卸费的增加使得班轮公司合并后的港口成本大幅提高，迫使船舶提升装卸效率、缩短装卸时间和航行周期，从而将增加的港口装卸成本转移到航行成本中。

图3 班轮公司合并后重箱装卸费对运输成本的影响

4 结束语

本文讨论企业合并的背景下班轮公司服务网络调度优化问题，考虑船舶油耗成本、周固定运营成本、重箱空箱装卸费和在港等待时间成本，建立基于混合运输网络的服务网络优化模型。同时，采用A公司和B公司合并的航线和运行数据进行实证分析。优化结果表明：通过公司合并实现对服务网络的优化调度，可节省运输成本8 627 996美元，比合并前下降约13.57%；灵敏度分析结果表明：重箱装卸费的增加迫使船舶提升装卸效率，将增加的港口装卸成本转移到节约的航行成本中。

本文对集装箱网络运输问题的研究还存在一些不足之处，后续可在以下2方面拓展研究：

1) 模型未涉及同一航线配置多种船型的情形，可在模型中加入该情形进行研究。

2) 着重研究班轮公司合并后服务网络的初步变化，并未深入分析航线网络结构的调整问题，需在以后的研究中进一步拓展。