包含原料蔗中转站的蔗糖供应链优化研究

覃毅延　游伟民　刘远震

关键词：蔗糖供应链；物流成本；中转站；混合整数规划

中图分类号：F224.3; F252.5文 献标识码：A 文章编号：2096-7934（2023）07-0049-13

一、引言

中国是食糖生产和消费大国，甘蔗是我国主要糖料作物，产糖量占食糖总产量的90%以上。而广西是我国主要的甘蔗种植地及蔗糖生产地，广西的蔗糖产量常年占全国产量的60%以上。近年来，我国的蔗糖综合成本与世界主要产糖大国相比仍有很大差距，严重影响了我国食糖业可持续发展和食糖安全［1-2］。随着政府和制糖企业采取各种措施降本增效，例如对制糖企业进行战略并购重组、鼓励种植的规模化、种植全过程的机械化等措施，广西蔗糖业降本增效取得了很大成绩［3-4］，但与国外先进的蔗糖生产国家或地区相比，我国的蔗糖成本还是居高不下。

我国蔗糖业如何降本增效？国内学者从多方面进行了研究。王劼等认为通过增加原料蔗生产投入，推进主产区甘蔗加工业的资源共享等途径可以提高我国蔗糖业的竞争力［5］。钮公藩调查分析认为使用大型卡车替换农用小车运输可以节约运输成本［6］。柏章才等认为，提高原料蔗种植规模化、机械化是降低原料蔗成本的关键因素之一［7］。而韦敬楠等对甘蔗收益的影响因素进行了研究，认为降低甘蔗生产成本和提高甘蔗生产全要素生产率是提升甘蔗种植收益的有效途径［8］。徐超华等认为应该重视宿根蔗的选种计划，加速推进甘蔗生产全程机械化进程，建立完善的甘蔗病虫害防控系统和加强蔗糖高值化及副产物综合利用等措施来提高我国蔗糖业的竞争力［9］。上述研究为降低我国蔗糖业的成本提供了有益的思路和方法。近年来，国内也有部分学者从供应链管理角度对降低农业成本进行了研究。赵霞和窦建平以成本最小化为目标建立了农户—工厂—工厂—配送中心—消费区域的供应链网络模型并设计了相应的算法［10］。严南南和朱丽珊考虑碳交易和成本双目标的条件下建立了配送公司—生产商—分销中心—零售商的供应链模型［11］。郭传好等研究了在同时优化成本和收益的条件下建立模型优化供应链配送计划［12］。上述研究都没有考虑中转站在农业供应链的作用。Khamjan et al.针对泰国糖业供应链的特点建立数学模型对新建的中转站和原有的中转站进行优化以降低物流成本［13］。Neungmatcha et al.探讨了泰国蔗糖供应链中具有多种服务设施的中转站选址问题［14］。Junqueira et al.对巴西甘蔗收获调度问题进行了研究［15］。

本研究和Khamjan et al.［13］、Neungmatcha et al.［14］的研究有相似之处，但研究的目标和建立的数学模型不同，本研究是针对中国实际情况回答：影响中转站建立的物流成本因素对物流成本有何种程度的影响，建立包含一定中转规模的中转站的原料蔗供应链是否可以节约物流成本及提高效益？

从上述分析可以看到，对如何降低我国蔗糖业的综合成本，我国学者大部分是从蔗糖业的几个方面进行定性研究，虽然有些学者从供应链管理角度对农业供应链进行定量研究以降低物流成本，但都没有把中转站这个环节放到供应链网络中进行考虑。而国外的研究又主要是针对某个国家的具体情况进行供应链管理的研究，对符合中国国情的研究还没有看到相关的报道，但对构建符合我国实际情况的原料蔗供应链网络提供有益的参考。在我国原料蔗供应链管理实践中，也有一些企业在距离糖厂较远的地方设立类似于中转站的临时收购站，但其主要目的不是为了降低物流成本，而是为了方便较远地方的蔗农运输原料蔗以达到原料蔗保鲜的目的。

文章从供应链管理的角度出发，首先建立模型定量分析影响原料蔗中转站建立的物流成本因素，然后建立含有一定中转规模的中转站的原料蔗供应链数学优化模型。最后，根据实际调研数据和参考文献产生仿真数据进行计算分析。结果发现包含中转站的原料蔗供应链与不包含中转站的原料蔗供应链相比，如果原料蔗地块相对集中，产量达到一定规模且与糖厂具有一定的距离，包含一定中转规模的中转站的原料蔗供应链网络可以节约大量的物流成本。相对集中的原料蔗地块与糖厂的距离越远，建立中转站节约的物流成本就越大。文章的研究为我国蔗糖业并购重组时的原料蔗供应链重构提供了理论依据。

二、影响中转站建立的物流成本因素分析

（一） 物流成本计算

式（1）中第一项表示蔗农采用农用小车运输原料蔗到糖厂的运输成本，第二项和第三项分别表示蔗农租用卡车运输原料蔗的运输成本和卡车的装车成本。式（2）中的第一项表示所有原料蔗由原料蔗地块运到中转站的运输成本，第二项表示原料蔗由中转站运到糖厂的运输成本，第三项和第四项分别为为中转站的运作成本和建立中转站的固定成本。

在实际调研中发现，蔗农自行用农用车近距离把原料蔗运到糖厂是柔性计算运输成本或由蔗农自己负担运输成本，而蔗农把原料蔗运到中转站是自己负担运输成本。为了更精确的计算物流成本，文章把这项成本计算在内，认为蔗农利用农用车运输原料蔗的单位运输费用为0.6元/（t·km）比较合适。在没有中转站的情况下，距离糖厂5km以外的原料蔗地块由蔗农租用卡车进行运输，租用15t、25t的卡车的市场价格分别为0.95元/（t·km）和0.8元/（t·km）。蔗农租用装车机械的市场价格h为16.5元/t。使用中转站后把原料蔗从中转站运到糖厂，由于规模经济的效果及更好的调度车辆，车辆的使用效率更高，因此建立中转站后租用卡车的价格应该比市场价格低，设15t、25t的卡车的单位运输费用分别降到0.91元/（t·km）和0.727元/（t·km）。建立中轉站所需的固定成本主要涉及租用土地及购买原料蔗的装卸设备、地磅、建筑材料、计算机等固定资产。设建立中转规模为12万吨、18万吨、24万吨的中转站所需要的固定投资分别为60万元、92万元、104万元（考虑12万吨、18万吨、24万吨中转能力的主要原因是装卸费用在中转站的运作成本中占了很大的比例，装卸机械的运作需要达到一定规模才能达到规模经济，降低单位装卸成本），按5年平均折旧，每年的折旧费用F分别为12万元、18.4万元、20.8万元。中转站运作成本主要涉及甘蔗装卸设备的运作费用、各种耗材及人工费用等。转运能力为12万吨、18万吨、24万吨的单位运作成本Y分别设为16.5元/t、15元/t、14.8元/t。当中转站的装车机械的效率提高时，转运能力为12万吨、18万吨、24万吨的单位运作成本Y设分别降到15.3元/t、14.3元/t、13.7元/t。

从式（2）可以看到，当中转站的转运能力确定，其固定建立成本已经确定。原料蔗经中转站运到糖厂的物流成本受原料蔗地块到中转站的平均距离、中转站到糖厂的运输距离、中转站到糖厂的综合运输费用及中转站的单位运作成本的影响。在下面的分析中，以转运能力为12万吨的中转站进行分析，运到糖厂的原料蔗总量为11.93万吨。

（二）蔗田到中转站的平均距离

为分析原料蔗地块到中转站的平均距离变动对中转站建立的影响，令原料蔗地块到中转站平均距离分别为3、4、5、6、7km左右。由于数值是随机数产生，实际取值分别取3.15、4.12、5.33、6.82、7.8km。原料蔗地块到中转站的平均距离发生变化，会引起原料蔗地块到糖厂的平均距离发生微小改变，其它因素保持不变。取d³=43.16km，C₁=0.6元/（t·km），C₄=0.86元/（t·km），C₅=0.8元/（t·km），h=16.5元/t，Y=16.5元/t，F=12万元。Q_i=U500，4500t，表示取500～4500之间的随机数。运输距离按照生成的经纬度坐标计算得出，经纬度坐标及运输距离计算方法见第四部分。物流成本计算结果如表1所示。

表1 地块到中转站平均距离变化对物流成本的影响

从表1可以发现，在包含有中转站的情况下，原料蔗地块到中转站平均距离从3.15km上升到7.8km，上升了4.65km，上升了147.62%。不包含中转站的物流成本从643.2万元上升到652.18万元，仅上升了1.4%。包含中转站的物流成本从642.27万元增加到676.23万元，物流成本增加了24.98万元，增加了3.89%。包含中转站与不包含中转站比，减少的物流成本从0.93万元变成增加了24.05万元，物流成本增加了3.83%。说明原料蔗地块是否集中对中转站的选择有重要影响。地块越分散，建立中转站降低物流成本的效果越不明显。

（三）中转站到糖厂运输距离

为分析中转站到糖厂的运输距离变化对中转站建立的影响，设中转站到糖厂运输距离分别为35、40、45、50、55km左右。由于产生的是随机数，实际分别取35.48、40.47、45.31、50.49、55.32km。由于中转站到糖厂的运输距离变动，会引起原料蔗地块到中转站的距离在3km微小变动，原料蔗地块到糖厂的距离也产生微小变动，具体取值见表2，其它参数保持不变。计算结果如表2所示。

表2 中转站到糖厂距离的变化对物流成本的影响

如表2所示中转站到糖厂运输距离从35.48km增加到55.32km，增加了19.84km，增加了55.92%。不包含中转站的物流成本从560.92万元增加到777.83万元，包含中转站的物流成本从572.57万元增加到762.27万元。与不建立中转站相比，建立中转站的物流成本从增加11.65万元到减少了15.56万元，物流成本从增加了2.08%变成减少了2%。说明原料蔗地块相对集中，原料蔗地块与糖厂的平均距离越远，建立中转站节约物流成本的效果越明显。

（四）综合单位运输费用

为分析中转站到糖厂的综合单位运输费用变动对中转站建立的影响，取综合单位运输费用分别取0.8、0.766、0.732、0.698、0.664、0.63元/（t·km），其它因素不变。d¹_i=43.52km。d²_i=3.15km。d³=43.16km。C₁=0.6元/（t·km）。C₄=0.86元/（t·km）。h=16.5元/t。Y=16.5元/t。F=12万元。计算结果如表3所示。

表3 综合单位运输费用对物流成本的影响

如表3所示，综合单位运输费用从0.8元/（t·km）下降到0.63元/（t·km），下降了0.17元/（t·km），下降了21.25%。包含中转站的物流成本从642.27万元下降至554.75万元，与不建立中转站相比，建立中转站节约的物流成本从0.93万元增加到88.45万元，物流成本从節约0.14%上升到13.75%，说明综合单位运输费用对中转站建立有重要影响，因此在管理中要尽量降低单位综合运输费用。

（五）中转站单位运作成本

与表3分析类似，C₅=0.8元/t，其它参数不变，中转站单位运作成本分别取16.5元/t、16.2元/t、15.9元/t、15.6元/t、15.3元/t，相关物流成本计算结果如表4所示。

表4 中转站单位运作成本对物流成本的影响

中转站单位运作成本从16.5元/t下降到15.3元/t，下降了1.2元/t，下降了7.27%。包含中转站的物流成本从642.27万元下降至627.95万元，建立中转站减少的物流成本从0.93万元上升至15.25万元，减少的比例从0.14%上升至2.37%。说明随着中转站单位运作成本减少，建立中转站节约的物流成本越多，因此在管理中要尽量降低中转站运作成本。

文章对中转能力为18万吨、24万吨的中转站进行了类似的分析，得到相似的结论。

（六）建立中转站节约成本综合分析

在前面分析的基础上，为了找到具有不同中转能力的中转站到糖厂的合适距离，分别在管理水平一般和管理水平较好两种情景下对12万吨、18万吨、24万吨的中转站进行分析。蔗农利用农用车把原料蔗运到中转站，其单位运输费用保持不变。对于中转站的管理，主要是降低中转站的运作成本和中转站到糖厂的运输成本。由于装卸设备的运作费用在中转站运作成本中占较大比重，可以通过更好的生产计划提高效率或改变装车方式等达到降低成本的目的。由于使用中转站使得大量的原料蔗汇集于中转站，减少卡车在田间地头等待装车的时间，而且卡车的运输调度计划可以做得更好，提高运输效率。因此，使用中转站可以大量降低中转站到糖厂的单位运输费用。中转能力为12万吨、18万吨、24万吨中转站的每年固定折旧成本F保持不变。在中轉站的单位运作成本和单位运输费用和外部市场价几乎相同时，即管理水平一般和管理水平较好两种情景下分析不同中转能力的中转站到糖厂的合适距离。表5是管理水平一般和管理水平较好时的相关参数值。原料蔗地块的原料蔗产量采用前文给出的数据进行计算，其他数据和上文一样。计算结果如表6和表7所示。

表5 管理水平一般和管理水平较好时的参数取值

表6 管理水平一般时中转站的建立情况

表7 管理水平较好时中转站的建立情况

从表6和表7可以看到，当原料蔗地块与中转能力为12万吨、18万吨、24万吨的中转站的平均距离为分别在3km、4km、5km左右，管理水平一般时，中转能力分别为12万吨、18万吨、24万吨的中转站在距离糖厂42.06km、35.01km、29.12km以远的地点建立可以降低物流成本。管理水平较好时，在距离糖厂25.29km、19.5km、14.48km以远的地点建立中转站可以降低物流成本。随着中转能力增大，中转站可以选择更靠近糖厂的地点建立。

三、包含中转站的供应链优化模型与分析

（一）包含中转站的供应链优化模型

除了上文的一些符号，还需要定义部分符号：J表示候选中转站的集合，N为糖厂的压榨能力，d_ij表示原料蔗地块i到中转站j的运输距离，d_j表示中转站j到糖厂的运输距离，p表示中转能力的等级，m^p_j表示如果建立第j个候选中转能力为第p等级的中转站所需要的最小中转能力，M^p_j表示第j个候选中转能力为p等级的中转站建立时不能超过的最大中转能力。Y^p_j，H^p_j分别表示第j个候选中转能力为p等级的中转站的建立成本和单位运作成本。Z^p_j=1表示转运能力为p等级的中转站j建立，否则为0。Z^p_ij=1表示原料蔗地块i的原料蔗经转运能力为p等级的第j个中转站运输，否则为0。

模型假设：

（1）假设原料蔗供应链网络中只有一个糖厂。

（2）当原料蔗地块到糖厂的距离小于或等于5km时，蔗农利用农用车自行把原料蔗运到糖厂，当原料蔗地块到糖厂的距离大于5km时，原料蔗先用农用车运到中转站，再通过中转站用卡车运输到糖厂，也可以租用卡车直接运到糖厂。

（3）中转站有最小转运能力和最大转运能力的限制。数学模型为：

上述优化模型中，式（3）为目标函数，其中第一项为5km内由蔗农采用农用小车运输原料蔗的运输成本。第二项和第三项分别为5km外由蔗农租用卡车运输原料蔗的运输成本和装车成本。第四项和第五项分别为原料蔗经过中转站的运输成本和中转站到糖厂的运输成本。第六、七项分别表示中转站的运作成本及建立成本。式（4）表示中转站实际接受的原料蔗数量应当大于等于中转站最低转运能力，同时不能超过该中转站最大的转运能力。式（5）表示经过中转站运输的原料蔗地块只能经过一个转运等级的中转站运到糖厂。式（6）表示在同一地点只能建立具有一个转运等级的中转站。式（7）表示所有运到糖厂的原料蔗不能超过糖厂的压榨能力。式（8）为变量约束。

（二）情景分析

根据前面的影响中转站成本的因素分析可知，各种资源要素为市场价格的情况下，有C₁=0.6元/（t·km），C₄=0.86元/（t·km），蔗农租用卡车的平均装车成本h=16.5元/t。地块到糖厂的平均运输距离为35.63km，原料蔗产量为179.55万吨，建立中转能力12t、18t、24t中转站的固定成本和上文一样不变。设中转能力12t、18t、24t的中转站的最小中转能力分别为8t、12t、18t， 最大中转能力分别为12t、18t、24t。不同转运能力的中转站的单位运作成本和综合运输费用如表8所示。虽然该数学问题是NP-难问题，但分析的问题规模不大，采用MATLAB 2019a软件编程，通过Yalmip工具箱调用商业软件Gurobi 9.1版本可以求出问题的精确解，不同情景下优化模型求解结果如表9所示，相关数据生成方式如第四部分表12所示。

表8 不同情景下中转站成本参数取值

表9 不同情景下實际建立的中转站及物流成本

在情景1的情况下，各种资源要素的价格几乎和市场价格相同时，给出了10个候选的中转站地点，经过优化后选择了6个地点建立中转站，所建立最远的中转站距离糖厂71.48km，中转能力为18万吨，实际中转原料蔗为12.01万吨，原料蔗地块到该中转站的平均距离为5.66km详见第四部分表。所建立的中转站与糖厂最近距离为28.08km，原料蔗地块到该中转站的平均距离为6.16km，中转能力为24万吨，实际中转为20.93万吨。在情景1下不包含中转站时的物流成本为8356.3万元，包含中转站的物流成本为8028.32万元，物流成本节约了327.98万元，节约成本占原来的3.92%。建立中转站能够节约物流成本的原因主要是有部分原料蔗地块距离糖厂比较远。例如，在第一个建立中转站的地方距离糖厂有71.48km，而中转站周围的原料蔗地块又相对集中，到中转站的平均距离只有5.66km，因此建立中转站起到规模经济的作用。如果糖厂的压榨能力比较小，运到该糖厂的总蔗量也比较小，而原料蔗地块与糖厂的距离又比较近，或者原料蔗地块比较分散，那么在各种资源都是在市场获取的条件下，建立中转站有可能比不建中转站花费更多的成本。这也可以解析为什么在实际工作中有很多规模小的糖厂不愿意建立有一定中转规模的中转站的原因。

从情景1到情景4，中转站的运作成本和综合单位运输费用是降低的。节约的物流成本从情景1的327.98万元到情景4的1654.94万元，节约费用从占不建中转站时的物流成本的3.92%到19.8%。在中转站的运作成本和综合运输费率降低时，可以建立更多的中转站达到降低成本的目的。如情景1建立了6个中转站，而情景4建立了9个中转站。

针对降低中转站的运作成本和单位运输费用的问题，鈕公潘指出蔗农租用卡车的使用效率很低，近距离可以往返3次/天，距离远的，比如30km左右，一天只能往返1次/天［6］。而使用中转站后，可以极大地减少了卡车的等待装车时间，提高装车效率，同时也提高卡车的满载率。因此卡车的使用效率可以有大幅度的提高，而从降低中转站的单位运作费用和综合运输费率。其次，建立中转站后可以降低原料蔗砍收和运输的管理难度以降低成本。再次可以通过改变传统的机械装车方式提高装卸效率。

（三）原料蔗地块到糖厂平均距离对中转站建立和物流成本的影响

在情景1和情景4的基础上，其他参数不变，只改变原料蔗地块到糖厂的平均距离，分析结果如表10和表11所示：

表10 情景1中原料蔗地块到糖厂平均距离对中转站建立及物流成本影响

表11 情景4中原料蔗地块到糖厂平均距离对中转站建立及物流成本影响

由表10可知，当相对集中的原料蔗地块到糖厂平均距离为25.79km，建立中转站可以节约148.24万元的物流成本，节约成本占原来的2.17%。相对集中的原料蔗地块到糖厂平均距离增加，节约的物流成本也在增加。当相对集中的原料蔗地块到糖厂平均距离上升到47.29km，建立中转站可以节约了513.71万元，占原来的5.02%。分析表明即使在管理比较粗放的情况下，相对集中的原料蔗地块到糖厂的平均距离越远，越有建立中转站的必要。从表11可以看到，如果提高中转站管理水平，进行精细化管理，随着相对集中的原料蔗地块到糖厂的平均距离的增大，可以节约更多的物流成本。例如，当平均距离为25.79km时，节约成本1099.46万元，节约了16.11%，当平均距离上升到47.29km，节约成本2309.04万元，节约了22.55%。

四、相关参数赋值

（一）产量及距离

文中地块原料蔗产量及运输距离按照如下方法随机生成：

（1）通过调研得知，蔗区1hm²土地原料蔗平均产量为75t，设单个原料蔗地块面积在6.67～60hm²之间，因此单个地块原料蔗产量在500～4500t之间。

（2）先确定糖厂的经纬度坐标（单位为km），然后随机产生原料蔗地块、中转站的经纬度坐标，利用经纬度坐标计算两者之间的距离。

具体数据生成方式如表12所示。

表12 数据或计算方式

（二）选址

由于篇幅关系，文章只给出了情景1和情景4下的候选中转站地址及选中建立中转站的地址及建立中转站等级。如表13—表14所示。

表13 情景1候选中转站及选中的中转站建立情况

表14 情景4候选中转站及选中的中转站建立情况

五、结论与建议

文章通过建立数学优化模型研究了中转站在蔗糖供应链中的作用。如果原料蔗地块相对集中，产量达到一定规模且与糖厂的距离相对远，那么建立具有一定中转规模的中转站是可以降低物流成本的。研究仿真模拟了年压榨能力约为180万t的糖厂，在各种资源按市场定价的情况下节约的物流成本为327.98万元，管理较好的情况下可以节约成本1654.94万元，节约成本占不建中转站时的物流成本的3.92%到19.8%。随着相对集中的原料蔗地块与糖厂距离的增大，节约的物流成本更多。另外，建立中转站有助于降低原料蔗砍收和运输管理难度，加快甘蔗砍收及砍后进厂压榨，提高甘蔗的新鲜度，提高蔗糖产量，从而增加糖厂的效益。以180万吨原料蔗为例，如果在建立中转站之前只有50%的原料蔗砍收后两天内进厂压榨，建立中转站后全部原料蔗可以在砍收后2天内进厂压榨。以广西普遍种植的品种柳城05-136号和桂糖42号为例，柳城05-136号可以多产糖0.333万吨左右，桂糖42号可以多产糖0.189万吨左右［16］，按5500元/吨计算，可以多增收1815万元、1039.5万元，产生的效益很可观。随着我国蔗糖业战略兼并重组进程的加快，小糖厂被关闭，单个糖厂的压榨能力增大，大量相对集中的原料蔗地块与糖厂距离将越来越远。另外，机械砍收原料蔗将得到越来越广泛的应用，机械砍收要求原料蔗砍收后24小时内送到糖厂压榨，否则会造成蔗糖分大量流失，给糖厂带来严重损失。因此制糖企业应该根据实际情况建立包含一定原料蔗中转规模的中转站的供应链网络，这样不仅节约大量物流成本，还可以提高原料蔗压榨前的新鲜度，提高蔗糖的产量，增加企业的收益。

参考文献：

［1］徐雪， 马凯. 当前中国食糖产业发展困境及适用政策选择［J］.农业展望， 2015， 11（12）： 30-35.

［2］张跃彬. 我国蔗糖产业安全问题与发展對策［J］.中国糖料， 2019， 41（1）： 66-68.

［3］刘冬莲. 广西公布糖业二次创业总体方案糖业要提高竞争力［EB/OL］.（2015-12-31）［2020-06-01］.http：//sub.gxnews.com.cn/staticpages/20151231/newgx5684b7d4-14192330.shtml.

［4］黄伟. 大力开展甘蔗机械收割推动现代蔗糖生产高质量发展——对上思县推进甘蔗机械化收割的一些思考［J］.广西农业机械化， 2018， 4： 17-18.

［5］王劼， 王灿雄， 朱朝枝. 基于面板模型的我国蔗糖产业国内竞争力分析［J］.南方农业学报，2018， 49（4）：812-817.

［6］钮公藩. 原料甘蔗运输一种新模式的探讨［J］.广西糖业， 2014，6： 3-8.

［7］柏章才， 张文彬， 卢秉福. 中国制糖产业转型升级主要影响因素分析［J］.中国糖料， 2018， 40（5）： 62-65.

［8］韦敬楠， 沈鸿， 罗杰，等. 广西甘蔗种植收益的影响因素实证分析［J］.中国糖料， 2021， 43（1）： 79-86.

［9］徐超华， 邓玉龙， 刘新龙，等. 巴西蔗糖产业特点及对我国蔗糖业的借鉴［J］.中国糖料， 2020，42（2）： 70-74.

［10］赵霞， 窦建平. 求解农产品供应链网络设计问题的混合粒子群算法［J］.管理工程学报， 2013， 27（4）： 169-177.

［11］严南南， 朱丽珊. 考虑碳交易的果蔬品供应链网络优化［J］.重庆交通大学学报（自然科学版）， 2016， 35（6）： 171-176.

［12］郭传好， 陈芳， 单而芳. 短生命周期乳制品供应链网络成本与收益优化研究［J］.中国管理科学， 2017， 25（2）： 87-97.

［13］KHAMJAN W， KHAMJAN S， PATHUMNAKUL S. Determination of the locations and capacities of sugar cane loading stations in Thailand［J］.Computers & industrial engineering，2013，66（4）：663-674.

［14］NEUNGMATCHA W， SETHANANA K， GEN M， et al. Adaptive genetic algorithm for solving sugarcane loading stations with multi-facility services problem［J］.Computers and electronics in agriculture，2013，98：85-99.

［15］JUNQUEIRA R R， MORABITO R. Modeling and solving a sugarcane harvest front scheduling problem［J］.International journal of production economics，2019，213：150-160.

［16］張妍英.浅析原料蔗质量与产糖率关系［J］.广西糖业，2022，42（3）， 42-44.

The Optimization of Sugar Supply Chain Including

Sugarcane Loading Station in China

QIN Yi-yan1， YOU Wei-min2， LIU Yuan-zhen1

（1. College of Management， Guangxi Minzu University， Nanning，Guangxi 530006;

2. Bureau of Economy and Information Technology in Huaying City， Guangan， Sichuan 638600）

Abstract： Reducing the comprehensive cost and improving the benefits of Chinas sugar industry have become an urgent problem to be solved. To tackle this issue， a model is proposed to investigate the factors that influence the logistics cost of the loading station. The analysis indicates that ogistics costs can be reduced at the loading station if the raw cane plots are relatively concentrated， the outputs reach a certain scale， and the distances from the sugar factory are relatively long.  Furthermore， the loading capacity increases with higher management levels， and the loading station can be positioned closer to the sugar factory. A supply chain optimization model including loading stations is established. Combined with the actual survey data， the scenario analysis method is used to analyze the supply chain. It is showed that a lot of logistics costs can be saved if loading stations are established in relatively concentrated raw cane areas. The farther the relatively concentrated areas are from the sugar factory， the greater the logistics costs would be saved. Additionally， the establishment of loading stations leads to improved sugarcane freshness and increased sugar yield.

Keywords： sugar supply chain; logistics cost; loading station; mixed integer programming