智慧物流背景下仓储配送体系评价与提升路径研究

廖丽琴 （四川信息职业技术学院，四川 广元 628017）

0 引 言

随着人们生活水平的提升、互联网的普及，以及电子商务行业的发展，人们对于物流速度和物流服务的要求越来越高，但是现阶段物流的速度和质量并不能完全满足客户的需求，为了满足人们对于物流配送服务的需求，人们将注意力转向仓储配送方面。随着大数据、人工智能以及云计算等技术的不断发展，新技术与仓储业结合共同推进了仓储行业的发展，衍生出了智慧仓储与配送体系的结合。2015年所发布的《智慧物流配送体系建设实施意见》文件中明确要求利用现代化技术提升物流配送服务能力，仓储业的智能化、信息化转型是必不可少的。部分企业已经逐渐将新技术融入物流行业，建设智慧仓库，构建独立的仓储配送体系，并运用人工智能、信息系统管理、智能调货等手段实时监控商品流通全过程，提升了配送效率和配送质量，为客户提供了更加便捷的服务。

近年来，诸多学者就智慧物流、智慧仓储等问题展开了研究。陈彩霞等就服装行业的仓储配送体系评价问题，运用平衡记分卡理论和层次分析法构建服装企业的配送评价体系，并运用模糊综合评价法对其进行评估[1]。王兰敬运用熵权法评估了我国区域智慧物流的配送能力，结果表明，发达地区的智慧物流配送能力强，而中西部地区的智慧物流配送水平较低，另外，研究还发现人才是制约物流智慧化转型的关键因素[2]。石春连分析了影响电子商务配送模式的相关因素，并且构建了用于选择电子商务物流配送企业的决策[3]。裴时域等运用改进的模拟退货算法对物流配送中心的选址问题展开研究[4]。周业付等运用灰色模糊综合模型对冷链配送系统的风险进行了评估[5]。龙星颖等针对药品配送企业，运用实证方法对其管理体系进行了评价，结果表明该企业的药品配送质量总体向好[6]。申帅帅等构建药品供给—加工—配送供应链体系，运用德尔菲法和AHP构建评价指标体系，并运用加权TOPSIS方法对其进行评价[7]。

本文在梳理现有智慧物流配送、智慧仓库等方面的相关研究成果后发现，人们一般对物流和仓储分别进行研究，有研究区域智慧物流发展水平的、有研究物流配送中心选址的，还有针对某行业展开的研究评价，但是将两者结合起来的研究并不多。仓储行业与物流行业是结合极为紧密的关联产业，随着物流、仓储行业的不断发展，通过现代手段将两者结合在一起，共同提升运作效率和服务质量对于整个物流行业有着重要意义。同时，对于企业来说，在智慧物流背景下，建立仓储-配送一体化体系，能够在一定程度上提升服务质量和服务效率，节省运行成本，提高储存、配送环节的容错率。基于此，本文在智慧物流和仓储背景下，以M公司为研究案例，构建评价指标体系，运用AHP-TOPSIS法评估其仓储配送体系水平。

1 指标体系的构建

通过文献研究得知，评价仓储配送体系的指标很多，但是了解了仓储配送体系评价的具体要求，才能够客观评价其水平，从根本上提出改进建议。因此，本研究首先探究影响仓储配送的因素，以此构建指标体系。

1.1 仓储配送的影响因素

1.1.1 配置与资源利用

公司的核心目的是盈利，因此在有限的空间内，将仓库的利用效率提升至极限是至关重要的。库存容量决定了该仓库的基础水平，所有的储存、配送、流转工作都在该区域内完成。仓容利用率过高或者过低都对其利用效率有负面影响，仓容利用率太高就需要考验其运作水平，一旦跟不上，就容易造成缺货或者供应不及时的问题。设施标准化程度越高，在一定程度上越能提升资源调配效率，更可以大程度地利用有限的库容。仓库布局的合理性越高，调货过程中需要的人员、时间就越少。

1.1.2 流程与运作水平

对于仓库来说，合理的运行流程与良好的运作水平是提升仓储配送效率、质量的关键环节。仓储配送环节流程的标准化程度影响其运转效率。仓库的吞吐能力表征仓库在一定时间内能够出入库的最大产品量，从宏观上反映该仓库的总体能力。响应速度则反映了该仓库在接到出入库信息到完成出入库工作的速度，体现了仓库的运行水平和管理水平。货品的收发准确率、库存的准确性、货品完好率等指标能够表征该仓库的管理水平、员工素质等。

1.1.3 客户服务质量

仓储配送工作一是为公司提供存储、配送服务，二是直接面向客户。在调配资源、配送等环节工作繁杂，难免会出现一些纰漏，好的客户服务质量能够很大程度地提升公司形象，减少客户的负面情绪，发展潜在客户。因此，保证发货快速、准确、降低缺货率、提升客户满意度也是仓储配送体系评价的关键环节。

1.1.4 信息化水平

智慧物流背景下，不少仓库在管理过程中都采用了信息管理系统来处理数据，智慧仓储配送体系的信息管理系统连接着各个环节，从出库入库到资源调配、货物调运再到货物运输路径的选择、目的地监控、质量监控等方面都有着重要作用。因此从信息共享能力、信息准确程度、信息化覆盖程度、数据处理能力评价其信息化水平是必要的。

1.1.5 成本与效益

建设“仓储—配送”一体化的智慧仓储配送体系的核心内涵是通过科技手段实现储存、配送全过程的监控，运用信息化手段提升工作效率、提高工作准确性，节省人力、物力成本，从而实现最终盈利、提高物流服务质量的目的。因此单位进出库成本、单位储存成本、资金流动速度、库存周转率等相关因素是评价该仓储配送体系的关键指标。

1.2 指标体系的构建原则

除了根据文献、专家建议等方式构建评价指标体系外，评价指标体系的构建还需要遵循以下原则：系统性原则。智慧仓储配送体系评价涉及多方面，彼此之间又存在一定联系，因此应当依据实际情况选取评价指标体系；全面性原则。选取指标的时候应当尽可能考虑所有因素，这样才能更全面地反映仓储配送体系的全方位因素；通用性原则。指标体系要有一定推广性，不能只针对一个案例；独立性原则。指标之间的交叉关系应该尽可能避免，需要做到指标之间尽可能相互独立，这样才能使评价结果更加客观、科学。

1.3 指标体系的构建

本文考虑智慧仓库的发展现状，参考历史文献，考虑指标体系的构建原则，在专家咨询建议的基础上，构建配置与资源利用、流程与运作水平、客户服务质量、信息化水平以及成本与效益五个子系统，以及23个指标构成的指标体系，具体如表1所示。

表1 智慧物流背景下仓储配送体系评价指标体系

2 层次分析法-逼近理想解排序法评价模型的构建

2.1 预处理

构建由m个评价对象、n个评价指标构成的判断矩阵：

依据公式（2）对判断矩阵X= (xij)m×n进行归一化处理X= (xij)m×n，从而得到标准化矩阵R= (rij)m×n，

2.2 层次分析法（AHP）

指标权重对于综合评价的最终结果具有十分重要的影响，因此权重确定的方法十分重要。层次分析法（AHP）是一种得到广泛肯定的确定权重的办法，该方法在简化计算、系统分析方面表现得十分出色。层次分析法依据相互比较方法极大地降低了因主观标准不同造成的不一致性，对于那些难以量化的问题有着比较好的决策效果。层次分析法[8]的具体操作步骤如下。

构造两两比较判断矩阵A：

式中，当i=j时，aij=1；

判断矩阵归一化：

求归一化矩阵各行元素之和：

对归一化处理得到wi：

根据Aw=λmaxw求出最大特征根和特征向量。

根据公式（7）计算一致性检验：

查表2得随机一致性指标RI，依照公式：

表2 平均随机一致性指标

计算矩阵的一致性比率，若CR＜0.1时，表明矩阵的不一致性程度在允许范围内，此时所求得的对应权向量即所需权向量。

2.3 逼近理想解排序法

逼近理想解排序法（TOPSIS法）是一种根据原始数据的相对距离计算其优劣的评价方法，其核心思路是计算标准值和理想解之间的相对距离，从而最终得出评价结果，其特点和优势在于计算简便、评价方法客观准确[9]。

运用该方法，第一步，我们对标准化后的矩阵运用公式（9）取正、负理想解

第二步，利用公式（10）计算方案对应的指标到各理想点之间的距离S*i、S-i；

第三步，根据公式（11）计算方案Di与正、负理想解之间的相对贴近度C*i，其中0≤C*i≤1，正理想点C*i＝1、负理想点＝0，相对贴近度越高，说明越符合该等级。−

3 结果与分析

本文将M公司的智慧仓库作为研究对象，该仓库的各项功能齐全，拥有先进智慧化管理系统，仓库占地1.5万平方米左右，其中包含原材料仓库、成品仓库以及辅料仓库等。由于智慧化程度较高、仓库内的工人较少，辅助运输工人32人、仓库管理人员15人、主管1人。

为了评价该智慧仓库的仓储配送体系水平，本研究采用问卷调查方式将评价指标设计成问卷，设置5个评价等级组成的评价集，即V={非常好，好，一般，差，非常差}。本研究共发放问卷80份、回收62份，调查范围涉及物流公司的工作人员、领导、物流公司的服务客户等。对所收集的问卷进行标准化处理，标准化矩阵如表3所示。

表3 智慧物流仓储配送体系的评价标准化矩阵

从标准化矩阵来看，大部分有效问卷对于指标的打分是集中在“好”和“一般”之间的其中获得“好”评价的标准化总数为19.86，“一般”的标准化总数为17.91。

3.1 层次分析法的权重计算结果

本文通过公式（1）-（8）编程MATLAB程序，计算智慧仓储配送体系评价指标权重，权重结果均通过一致性检验，权重结果如图1所示。

图1 智慧仓储配送体系评价指标权重

从智慧仓储配送体系指标权重来看，权重超过5%的指标有7个，分别为仓容利用率、设施标准化程度、仓库布局合理性、准确交货率、信息共享能力、单位储存成本、库存周转率，说明这些指标对总体评价来说相对比较重要。而权重小于3%的指标有5个，分别为吞吐能力、货品收发准确率、库存准确率、信息准确程度、数据处理能力，说明其对于总体评价的影响较小。

3.2 TOPSIS评价模型的计算结果

通过公式（9）计算得到矩阵的正、负理想解，运用公式（10）得到目标到正、负理想解的距离，如表4所示。

表4 智慧仓储配送体系评价TOPSIS法各评价集正负理想

运用公式（9）计算出各评价集与正、负理想解之间的相对贴近度，结果如图2所示。从图2可以看出该智慧仓储配送体系评价结果与评价“好”的最高的相对贴近度为0.739 0，与评价“一般”的相对贴近度次之，为0.727 2，与评价“差”的相对贴近度为0.480 7，排名第三，与评价“非常好”的相对贴近度为0.276 8，排名第四，与评价“非常差”的相对贴近度为0.185 0，排名第五。根据隶属度最大原则，该智慧仓储配送体系的评价结果为“好”。

图2 智慧物流仓储配送体系相对贴近度雷达图

按照1~5分给评价集赋分，即非常差赋1分、差赋2分，以此类推，计算各子系统的指标平均得分，用于评估该智慧仓储配送体系子系统水平，计算结果如图3所示。由图3可知，信息化子系统以及成本与效益子系统的总体得分较高，而客户服务质量、流程与运作水平、配置与资源利用水平三个子系统的总体得分相对低一些。

图3 智慧仓储配送体系评价子系统得分

4 智慧仓储配送体系提升路径研究

由AHP-TOPSIS模型计算分析可知，该智慧仓储配送体系的总体评价较好，但是仍然有提升空间，要想提升智慧物流仓储配送体系的总体水平，补足短板是最快速、有效的方式，接下来针对其客户服务质量、流程与运作水平、配置与资源利用三个方面提出相应的提升路径。

4.1 建立灵活转运区域，提升仓库的资源配置

该智慧仓库采用分区管理方式，每个分区仓库都有其各自存放的物品品类，例如原材料仓库就只存放原材料，这就使得货物存放稍许呆板，部分快速周转货物在仓库内的轮转时间过长，从而导致流程与运作时间延长。因此，建议划分货物灵活转运区域，以便明确出库货物，可以预见的快速进出库的货物临时放置于此，在得到确切指示之后快速运行，提升仓库资源的轮转效率。

4.2 控制合理的库存量

对于智慧仓库来说，自动化、信息化程度高是其独特的优势；但是由于智能化程度的提升，对员工的要求也随之提升，员工不仅需要满足设备操作的要求，同时也要合理安排商品进出库，当工作高峰时，可能会由于工作繁忙而产生货物进出库的堵塞问题，从而影响进出货速度甚至造成货品损坏，因此将仓库库存量控制在合理范围内是必要手段。

4.3 加强员工培训，提高员工福利

智慧仓储配送工作不同于一般仓储配送工作，其对于员工的要求不再只是有一身力量就可以了，由于其搬运和运输工作基本由自动化设备完成，对于员工的要求就从仅仅拥有力量转变为系统操作、统筹安排和管理方面。因此，公司应当对新员工进行入职培训，并且对老员工开展定期培训，针对不同的工作需求，组织系统、设备操作、统筹管理安排相关课程。同时，为了防止因员工流动性过大而造成的培训成本问题，应当提高员工的薪酬水平和员工的福利水平，留住有经验的工作人员。

5 结 语

智慧仓储配送系统的评价问题是一项多属性决策问题，对其展开评价研究工作，进而识别其影响因子，是非常重要的工作内容。随着行业的发展，将配送同仓储调度问题结合在一起研究，从而提升整体的运转效率、提升物流业的服务质量具有深刻、长远的研究意义。本文构建由配置与资源利用、流程与运作水平、客户服务质量、信息化水平、成本与效益五个子系统组成的智慧仓储配送评价指标体系，运用AHP-TOPSIS评价模型对其展开评价，评价结果符合实际情况；同时从提升仓库资源配置、控制合理库存量以及人员培训三个方面提出针对性意见，具有一定的参考价值和意义。

本文由于企业智慧仓储配送体系的构建尚且处于开始阶段，因此在原始数据的获取方面采用主观性较强的问卷调查方式。在未来发展相对成熟、数据统计完整的前提下，可以考虑加入一些客观性评价指标，使得评价结果能够更加准确。