基于On/off-line 供应链协作的社区物流系统研究

袁梦凡，周兴建,2，付 琴，高新航

（1. 武汉纺织大学 管理学院，湖北 武汉 430200；2. 南昌大学 管理学院，江西 南昌 330031）

0 引 言

社区作为供应链末端物流的一个重要节点，在应对突发公共卫生事件的应急物流和满足社区团购下的“最后一百米”配送中均具有举足轻重的地位。尤其是社区团购的迅猛爆发，在O2O 模式下面向社区团购的社区物流更是得到广泛关注。社区物流在应对时效性高、精准性高、批量小、批次多的需求时，需要线上线下供应链高度协作。目前，针对社区物流领域的研究比较分散，如袁伯友就物流企业应如何服务于社区物流，如何参与社区物流并开发各类业务进行了探讨；针对社区物流，通过对终端配送服务模式创新的研究，张大成等提出要构建城市社区物流服务一体化体系，让电商物流与社区物业进行合作，促进自助提货点和智能快递柜的应用。刘士芳对社区物流末端流程优化进行了研究，提出利用储物柜、与超市等合作、加强物流基础设施的建设等优化措施。社区物流运输流程优化对策方面，姜燕宁等立足社会管理方面，给出了优化社区物流发展的建议。

社区物流是社区团购供应链中不可或缺的一个环节，在实际运营中随着社区团购规模、供应商—分销商—团长—社区居民之间的关系紧密程度、共享仓—RDC—网格仓—社区自提点的分布与布局等因素的影响下不断演化发展而形成线上线下供应链物流协作系统。关于供应链物流协作领域的研究，Lisa et al.提出供应链协作通常由一定规模的主体成员发起，供应商、制造商、分销商、物流商等各级参与互动合作以提高运营绩效并实现多赢；Govindan et al.认为供应链协作是各参与主体成员通过网络链状组织结构实现物流、信息流和资金流的开放沟通，以此实现互利互惠和合作共赢；程国平等从信息共享的角度提出多个主体成员通过信息平台和契约达成紧密的合作伙伴关系并进行供应链协作，最终实现供应链总体战略目标；邹辉霞提出供应链协作是各主体成员按照一定的网络结构和互动模式共同制定采购、生产、销售、物流等环节的运营策略和规则，从而使各主体成员关系紧密实现协同发展；马士华等认为供应链上的主体成员通过生产、销售及物流资源的整合，以增强各主体成员之间的关系强度，实现供应链生产、供应链物流协作。此外，众多学者运用数学建模方法针对库存、定价、利益分配等供应链决策和协作问题进行量化研究，但大多是基于某一成员或局部环节的视角展开，且主要考虑供应链单周期或有限周期运营下的情形；从系统视角对供应链决策和协作的优化研究，尤其是从供应链协作系统发展演化的全局角度对社区物流的优化研究则较为少见。

为此，本文以社区团购为背景，分析社区物流供应链线上线下（On/off-line） 协作系统的典型模式，以及影响该系统发展演化的关键因素，并构建量化模型，对该系统的发展演化机制进行探讨，最终为社区物流运营优化提供依据。

1 社区物流供应链协作系统分析

1.1 供应链协作典型模式。随着城镇化进程的不断加快，社区的规模和数量不断增长，原处于分散布局的社区逐渐连成一片和集聚发展，让少批量多批次的社区团购需求在信息平台上汇聚，从而使得社区物流能够实现规模效应而迅速发展壮大。从社区团购供应链物流网络组成来看，第一个环节是共享仓（也称协同仓），借助于快消品购买大数据进行备货；第二个环节是RDC（城市中心仓），进行社区团购中快消品集货和分拣；第三个环节是网格仓（服务站、社区门店），面向社区居民进行进一步的分拣；第四个环节是社区“团长”自提点，社区居民自提完成所购快消品最终分发配送。经过发展演化，社区物流供应链网络结构如图1 所示。

图1 社区物流供应链网络结构

在上述社区物流供应链网络结构下，按照快消品从供应商到社区居民不同的流动路径，社区物流供应链协作系统逐渐演化成四种模式。

（1） 四级网络协作模式（模式一）。即“共享仓—RDC—网格仓—社区‘团长’自提点”模式。社区团购所需快消品从供应商共享仓发货，调拨至RDC 进行初步分拣，然后用干线运输的方式配送至网格仓（服务站）；网格仓负责最终分拣和包装，并采用城配的方式将货物配送至“团长”自提点；社区居民到“团长”处自提。由于供应商可以提前将足量快消品移入共享仓，RDC 的运营压力分散到各网格仓，实现了快速出库。

（2） 三级网络协作模式（模式二）。即“RDC—网格仓—社区‘团长’自提点”模式，供货商将社区团购所需快消品直接进入RDC，而不存放在共享仓中，从而降低了供应商的存储成本，减少了快消品入库和出库的周转流程。

（3） 二级网络协作模式（模式三）。即“RDC—社区‘团长’自提点”模式，社区团购信息平台将所有订单在RDC 内完成拣选，然后直接使用城配的方式配送至“团长”自提点，社区居民到“团长”自提点完成自提。显然，这种模式下供应链物流环节和链条更短，可根据社区“团长”的特定情况灵活调整拣选和配送策略。

（4） 二级网络协作模式（模式四）。即“RDC—社区自提设备”模式，用社区自提设备替代了“团长”自提点，使得物流配送服务更加标准化和程序化，保证了社区团购所需快消品配送服务品质和稳定性。

1.2 供应链协作影响因素。通过对上述四种典型模式的分析，社区物流供应链协作以团购APP、微信等为信息平台，构建社区所在区域的物流网络，包括共享仓、RDC、网格仓、自提点等节点，根据社区居民与“团长”、“团长”与供应商等成员之间的关系强度进行快消品的采购、运输、配送及售后等。因此，社区物流供应链协作系统的发展演化主要受到社区规模、信息平台、物流网络和关系强度的影响。

（1） 社区规模。社区物流供应链协作系统对共享仓、RDC、网格仓、社区自提点等物流网络节点的分布和规模有较高的要求。如果社区团购规模小，供应链物流系统的规模则过小（如模式三和模式四），就很难汇聚多样化社区物流需求以发挥规模效应的优势效用；如果面向供应链物流系统的规模过大（如模式一和模式二），同样又会增加系统的复杂性，增大了协作的难度，降低了运营效率。社区规模决定了社区团购供应链物流系统主体规模，对供应链物流协作系统的发展演化产生基础影响。

（2） 信息平台。社区物流供应链协作系统通过信息平台实现共享仓、RDC、网格仓、社区自提点等主体成员之间的互动。具有异质性的各个主体成员在信息平台汇聚，能够避免单个主体成员可能发生的信息错误，防止信息错误不断扩散和及时纠偏，从而保持供应链物流主体成员的决策理性。随着O2O 线上线下供应链信息共享方式更新，信息平台不断将知识融合，演化形成更具效率的协作互动模式，对社区物流供应链协作系统产生重要影响。

（3） 物流网络。社区物流供应链协作系统依据快消品的流向形成物流网络，这个网络中共享仓、RDC、网格仓、社区自提点等各个主体成员的分散化在一定程度上影响供应链物流协作的效率。当物流网络层级较多（如模式一和模式二） 而分散决策过多出现时，可能引起各个主体成员间的利益冲突；当物流网络层级较少（如模式三和模式四） 而集中决策过多出现时，即使能够减少冲突，但也会因为主体成员的决策失误带来低效率运营。社区团购供应链物流网络组织结构处于集权与分权状态对供应链物流协作系统产生关键影响。

（4） 关系强度。社区物流供应链协作系统根据各个主体成员之间的关系强度而进行快消品采购与供应，系统中各主体成员之间的关系强度体现了社区团购需求和社区物流需求的集中化效应。社区团购供应链物流网络中的共享仓、RDC、网格仓、社区自提点等主体成员通过建立合作关系来实现共赢，其关系强度决定了社区团购规模和社区物流规模，对供应链物流协作系统产生显著影响。

2 社区物流供应链协作系统发展演化N-K 模型

为进一步分析社区物流供应链协作系统在社区规模、信息平台、物流网络和关系强度的影响下进行发展演化的机制和过程，引入N-K 模型进行量化研究。

2.1 模型框架。N-K 模型能够较好地描述一个复杂系统结构内部各个要素之间的交互作用对该系统整体适合度的影响，最初主要是用来解决生物体进化问题。经过拓展，N-K 模型逐渐在经营管理领域进行应用。显然，社区物流供应链协作系统中的共享仓、RDC、网格仓、社区自提点等都是典型的经营管理组织，如果将具有适应进化能力特征的社区物流供应链协作系统看作是一个“生物体”，那么其发展演化就具有类似性。

社区物流供应链协作系统的发展演化，就是对社区规模、信息平台、物流网络和关系强度等影响因素进行调整，通过形成不同的影响因素组合状态来提升整体适合度。这一过程可以用适合度景观理论来进行刻画：社区规模、信息平台、物流网络和关系强度等影响因素相互依存和相互作用，演化出各种组合状态，形成了社区物流供应链协作系统的基因型态空间，也即表现为高低各异的适合度景观。社区团购供应链协作系统的发展演化过程与生物适应进化的对应关系，如图2 所示。

图2 社区物流供应链协作系统运营演化与生物体适应进化的类比

2.2 模型描述。参照N-K 模型，将社区物流供应链协作系统的适合度定义为社区规模、信息平台、物流网络和关系强度等四个影响因素（基因要素） 贡献度的平均值，则社区物流供应链协作系统发展演化N-K 模型为求解如下适合度：

式中：aw为各影响因素对社区物流供应链协作系统整体适合度的贡献；N=4 为社区物流供应链协作系统的影响因素数量，分别用S、I、O、R 表示社区规模、信息平台、物流网络和关系强度；X为与第i 个影响因素相关联的另外K 个因素，K=0,1,2,3。K=0 表示某一因素的变化不会影响到其他三个因素，K=1 表示该因素的变化可能会影响其他三个因素中的一个，以此类推。

四个影响因素（基因要素） 可能状态的数量为0 或1，分别设定为：S=0（模式三和模式四等较小社区规模）；S=1（模式一和模式二等较大社区规模）；I=0（共享信息平台）；I=1（专用信息平台）；O=0（集权物流网络）；O=1（分权物流网络）；R=0（主体成员间强联系）；R=1（主体成员间弱联系）。

3 仿真实验

3.1 描绘适合度景观。以N=4，K=0 为例，借助MATLAB 求解社区物流供应链协作系统发展演化N-K 模型，其中适合度景观描绘步骤如下。

STEP1：获取社区规模、信息平台、物流网络和关系强度四个影响因素的适合度数据，也即社区物流供应链协作系统在不同影响因素相互作用下的自身适合度局部最优组合结果。

STEP2：统计并计算每组适合度数据的平均值，并将平均值与原始数据进行比较，得出四个影响因素的最终均值，分别为0.6611、0.8988、0.5048 和0.8443。

STEP3：求解不同组合状态的适合度，也即该组合状态下社区物流供应链协作系统的整体适合度，经计算具体结果如表1所示。

STEP4：绘制适合度景观图，得到的布尔超立方体如图3 所示。每个顶点代表社区物流供应链协作过程状态的不同组合及其适合度，高适合度的组合就是外部大立方体顶点，低适合度的组合就是内部小立方体顶点，而箭头则表示不同组合状态下社区物流供应链协作系统发展的具体演化路径。

图3 社区物流供应链协作系统的适合度景观图（K=0）

3.2 适应进化性模拟。同样以N=4，K=0 为例，对社区物流供应链协作系统发展演化N-K 模型中的适应进化型模式步骤如下。

STEP1：构建社区物流供应链协作系统的适合度景观空间构成组合状态，即表1 中的16 种情况。不失一般性，选择T= (0 0 0 0 )作为初始组合状态，其适合度值是0.2505。

表1 不同组合状态下社区物流供应链协作系统适合度值

STEP2：通过对社区规模、信息平台、物流网络和关系强度各个因素变化的局部搜寻、四个因素的长跳搜寻以及两者混合式变化搜寻，分析对社区物流供应链协作系统适应进化能力的影响。

STEP3：通过变化社区规模、信息平台、物流网络和关系强度四个影响因素的组合状态，叠代模拟社区物流供应链协作系统的适应进化过程。经计算，当组合状态为T= (1 0 1 1 )时，其适合度值是0.6847，达到稳定且最优模拟效果。

3.3 模型仿真结果分析。以上针对N=4，K=0 的情况对社区物流供应链协作系统发展演化N-K 模型进行求解。当K=1,2,3 时，其适合度景观描绘和适应进化性模拟过程与K=0 时相同。对K=0,1,2,3 四种情形下的求解结果对比分析，得到社区物流供应链协作系统的发展演化图，如图4 所示。

图4 社区物流供应链协作系统发展演化过程

4 结束语

根据社区物流供应链协作中主体成员共享仓、RDC、网格仓、社区“团长”自提点的不同运营策略，形成了四级、三级、二级网络协作等四种模式。其中，社区规模、信息平台、物流网络和关系强度等四个方面是影响社区物流供应链协作系统的发展演化的关键因素。为量化研究各个因素对系统的影响机制，构建社区物流供应链协作系统N-K 模型，根据四个关键影响因素形成的16 组适合度状态组合，绘制适合度景观图，描述社区物流供应链协作系统发展的具体演化路径；进而通过适应性进化模拟，分析四个关键影响因素在社区物流供应链协作系统发展演化中的不同贡献，依据这种量化的贡献值，社区物流供应链协作系统中的共享仓、RDC、网格仓、社区自提点等各个主体成员可以进行运营优化，不断提升系统运营效率，最终为社区物流的管理与决策提供参考与借鉴。