汽车零部件Milk-run业务公铁联运模式下的铁路货运站选址研究

宋玉阳

(重庆工业职业技术学院 经济与管理学院，重庆 401120)

为了保障汽车零部件供应的及时性和准确性，汽车生产商的零部件循环取货(Milk-run)业务普遍采用公路运输方式。近年来随着国家碳达峰、碳中和战略目标的实施，汽车生产商也在加紧构建绿色供应链，纷纷将目光聚焦于运输频次高、运输量较大的汽车零部件Milk-run业务。同时，随着国内商品汽车需求量的逐年下滑，汽车生产商之间的竞争也不断加剧，为了降本增效，汽车生产商也在不断探索在汽车零部件Milk-run业务中采用公铁联运方式，发挥铁路运输运量大、成本低与环境友好的优势，结合公路运输的灵活性，保障整个配送业务的准时性。

关于汽车零部件Milk-run业务采用铁路运输方式的发展研究，王勇[1]分析我国汽车零部件物流发展现状，针对汽车零部件铁路运输供应链竞争的缺点，提出降低汽车零部件铁路物流供应链成本的发展对策，提升汽车零部件铁路物流的发展水平。唐钦[2]通过分析各种运输方式的优缺点，使用SWOT分析方法判定出公铁混合运输模式对汽车零部件运输的适应性和优越性，结合汽车物流企业的实际运作案例，提出开展公铁混合运输的必要条件和保障性措施，揭示了汽车零部件Milk-run业务采用公铁联运的可行性。陈磊[3]以D商品车为例，从JIT思想、供应链管理和信息化角度对零部件Milk-run业务的实施与优化进行研究，提出在零部件Milk-run业务中采用公铁联运的主要对策与建议。

以往学者关于汽车零部件Milk-run业务的研究，分别从汽车零部件的整个供应链出发，探索采用公铁联运方式的可行性，并提出具体的对策与建议，但是这些研究较少涉及铁路货运站选址对于汽车零部件Milk-run业务成本的影响，因此文章从重庆长安福特汽车有限公司(以下简称“CQCF”)的具体Milkrun业务出发，揭示出采用公铁联运的必要性，设计符合该业务类型的公铁联运运作方式，采用定性和定量相结合方式实现Milk-run业务货运站选址更加科学化，实现汽车零部件Milk-run业务开展公铁联运的降本增效。

1 CQCF零部件采用公铁联运的必要性

2019—2022 年长安福特汽车有限公司(以下简称“长安福特”)汽车销量分别为82.7万辆、37.8万辆、32.5万辆、31.4万辆，连续4年销量出现下滑。为了赢回市场，从2020年开始长安福特开始投入更多车型，但是受新冠肺炎疫情的影响，其市场压力进一步加剧，降本增效成为长安福特现阶段面临的主要任务，而如何降低零部件运输成本则成为物流成本控制的关键。虽然长安福特总体销量下滑，但是CQCF生产的是经济适用型车型，受影响程度小于其他地区车型。从2016年底开始CQCF已经在零部件物流领域推行Milk-run业务，主要在华东与西南2个片区施行，西南片区采用的运作方式是自供应商取货后直接进入工厂生产线，而华东片区则采取公水联运方式，具体操作是供应商取货后在南京港进行货物集并装船，通过水路将货物运到重庆港，再将货物从港口送到工厂生产线。但是随着华东区取货业务的不断进行，公水联运方式弊端越来越明显，受三峡大坝通航条件影响，仅仅长江水运货物在途时间就达到19 d，在销量下滑情况下，供应商也迫切希望减少在途库存，达到降低成本目的。

目前CQCF适合采用循环取货的供应商共有127家，其中西南片区供应商43家，华东片区供应商84家，而华东片区的供应商主要集中在江苏、上海、浙江与安徽4省(市)，CQCF华东片区Milk-run业务情况如表1所示。

表1 CQCF华东片区Milk-run业务情况Tab.1 Milk-run business of CQCF in East China

分析表1数据可知，CQCF华东片区供应商数量较多，日均取货量可达1 063 m³，日均取货车次为23辆，运输总货量较大。同时，华东片区供应商到CQCF工厂的平均运输距离约1 500 km，运输距离也较远。目前，中国国家铁路集团有限公司(以下简称“国铁集团”)在主要铁路干线上组织开行的“定点、定线、定车次、定时、定价”的五定班列，在运输时间上已经向公路看齐，准点到达率也大幅提升，已经能够满足Milk-run对物流交付时间的要求。相比公水联运方式，在华东片区的Milk-run业务中采用公铁联运方式将减少一半的在途运输时间，大大降低在途库存量，故有必要采用该种运输方式。

2 Milk-run业务中公铁联运模式与铁路货运站选址方法

目前，CQCF华东片区零部件取货业务的各项条件满足公铁联运的要求，为了能够在Milk-run业务中顺利施行公铁联运，首先需要对华东片区的公铁联运模式进行设计，然后根据Milk-run业务的各项基础数据与运作流程，采用合适的方法确定华东片区的铁路货运站地址，最终实现Milk-run业务降本增效目标。

2.1 公铁联运模式设计

目前，CQCF在华东片区零部件Milk-run业务主要采用公水联运方式，在供应商处采用12.5 m飞翼车循环取货至南京港前端仓库，在仓库内将货物分类装载到集装箱，再将集装箱运送到南京港，通过水路运送到重庆港。在公水联运的基础上，现将公铁联运模式设定为：①根据供应商城市分布情况，每天派车到供应商处取货到已设定的华东片区铁路前端仓库；②在仓库中根据货物性质与包装类型装进铁路标准集装箱中，短驳到华东区的铁路货运站；③采用吊装方式将集装箱装载到开往重庆的铁路运输班列上；④到达重庆货运站后，采用公路方式将集装箱运送到重庆分拣中心；⑤在重庆分拣中心卸载出零部件，再配送到CQCF工厂生产线。⑥将零部件空容器折叠后，通过公路运输到华东片区供应商[4]。Milk-run业务公铁联运模式如图1所示。

图1 Milk-run业务公铁联运模式Fig.1 Combined transport of highways and railways for Milk-run business

2.2 Milk-run业务公铁联运铁路货运站选址方法

CQCF在华东片区采用公水联运的方式来进行零部件Milk-run业务时，由于华东片区港口城市较少，成熟且便利的港口是南京和上海，考虑货物操作便利性与供应商集中度，选择南京港作为公水联运的枢纽点。但是CQCF在选择公铁联运方式后，由于华东片区经济发达，很多城市的铁路货运站基础设施都比较完善，可选择的铁路货运站较多，故需采用定量与定性相结合方法来确定华东区Milk-run业务的铁路货运站。

2.2.1 定量方法

定量分析法是选址科学合理的重要手段，常用的选址方法包含重心法、动态分析、混合0-1整数规划法等[5]，通过定量分析能够得到较为精确的位置，其中精确重心法选址因容易理解、方便计算被广泛使用，故可应用到CQCF华东片区Milk-run业务铁路货运站选址中。精确重心法以随机散布在Milk-run业务中的供应商位置为坐标，把每个点的运量与运价作为参数，重心作为最优点，通过求重心的方式来确定铁路货运站的地址[6]，具体模型构建如下。

模型假定：①运输费用与距离和货量成正比；②运输距离为直线距离，实际距离在这个基础上乘以一定系数；③费用仅仅与货量和运输距离有关，不考虑运作与仓库成本。

模型构建：在直角坐标系内假定存在最优的铁路货运站坐标为O(X0，Y0)，每个取货点的运输货量为Wi，求解O(X0，Y0)使得总运输成本最小。设置变量字符有：①Wi为供应商到铁路货运站之间的货运量，kg；②Ai为供应商到铁路货运站之间单位货量的单位距离运费，元/kg；③di为货运站到取货点的运输距离，km，其中可得货运站到每个取货点的总运输费用为

式中：TC表示总运输成本，元；n表示取货点供应商数量，个；x0表示货运站在直角坐标系内横坐标；y0表示货运站在直角坐标系内纵坐标；xi表示供应商在直角坐标系内横坐标，yi表示供应商在直角坐标系内纵坐标。

对公式⑴中x0，y0分别求偏导，得到铁路货运站的最优选址O*(X0*，Y0*)如下。

由公式⑵、公式⑶分析可知di是关于X0，Y0函数，故无法直接求出O(X0，Y0)，需要采用迭代方法。迭代算法步骤如下：①先将取货区域内几何重心点X00=作为取货中心的起始点，计算出总运输费用TC0；②将X00，Y00带入到公式⑵、公式⑶中，计算出改善取货重心的改善地址(X01，Y01)，带入公式⑴中求解TC1；③对比TCk≤TCk+1与TC1，若TC0≤TC1，则(X0k，Y0k)为最优解，否则返回上一步，计算出改善地址(X02，Y02)，反复计算，直至TCk≤TCk+1，则(X0k，Y0k)为最优解，TCk为最小值。

2.2.2 定性方法

在采用定量分析方法后，再采用定性分析法，就是根据影响Milk-run业务中铁路货运站选址的几个定性指标在备选地址中确定最合适的地址。通常专家组成员采用的货运站评估主要指标有：发/到货准时率、流程清晰程度、现场5S、厂家服务数量、堆场面积、综合报价、装载设施与设备等，进行实地走访后，专家组成员按照指标等级，打出每个指标的等级，最终确定最合适的铁路货运站。

3 CQCF华东片区Milk-run铁路货运站选址

实际取货业务中通常是一个城市内所有供应商取货后才返回仓库，CQCF华东片区供应商取货考虑以城市为单位，按照同一城市所有供应商日均取货量作为该点的货运量，货物直取后返回铁路货运站前端仓库，依据这样的运作逻辑来进行铁路货运站选址，也符合重心法选址要求[7]。CQCF华东片区供应商主要分布在14个城市，获取每个城市日均取货量与经纬度坐标值，片区内运输费率无差异，使用精确重心法来求解铁路货运站地址，CQCF华东片区Milk-run城市基础数据如表2所示。

表2 CQCF华东片区Milk-run城市基础数据Fig.2 Milk-run city data of CQCF in East China

采用精确重心法计算出几何重心点，然后通过迭代算法步骤，精确重心法下迭代次数如表3所示。

表3 精确重心法下迭代次数Fig.3 Number of iterations under precise center of gravity method

通过迭代算法可知，精确重心法在第42次迭代时求解出最优坐标X42=31.189 4，Y42=121.269 9，实现TC42＜TC43。同取货城市坐标对比可知上海、昆山与太仓这3个城市距离最优坐标点最近，因此考虑将铁路货运站在3个备选地址中确定。

定量测算法确定出3个备选地址后，需要使用定性方法使得最终地址更加合理[8]。因此，专家组根据考核指标，实地调研3个城市的主要铁路货运站，对每个货运站参照指标进行评级，CQCF华东片区Milk-run备选地址指标评级如表4所示。

表4 CQCF华东片区Milk-run备选地址指标评级Fig.4 Milk-run alternative location index rating of CQCF in East China

根据备选地址指标评级表，专家组成员一致认为上海地区铁路货运站，在各项指标评级上优于昆山与太仓地区铁路货运站，因此建议将CQCF华东片区Milk-run铁路货运站地址确定为上海北郊铁路货运站。

4 结束语

在国家运输结构调整和“双碳”战略背景下，公铁联运迎来发展契机，很多企业也纷纷将物流重心转向公铁联运[9]。在降本增效的巨大压力面前，CQCF一直在探索华东片区Milk-run业务推行公铁联运方式，但是必须解决华东片区铁路货运站选址问题，因此在获取CQCF华东区的供应商城市分布、取货量与运输费率之后，采用定量与定性相结合的方法，对汽车零部件Milk-run业务采用公铁联运的可行性进行分析，利用精确重心法确定3个备选铁路货运站，再利用指标评级法在备选地址中最终确定铁路货运站地址，为汽车制造企业在Milk-run业务中采用公铁联运方式提供指导意见。