A公司整車物流配送中心的選址研究

文/武改鳳 于子紅

A公司整車物流配送中心的選址研究

文/武改鳳 于子紅

目前汽車產(chǎn)銷量的快速增長給整車物流的儲運工作帶來了前所未有的壓力與挑戰(zhàn)[1]。因此本文以汽車行業(yè)中某一有代表性的A汽車生產(chǎn)企業(yè)為實例研究對象，根據(jù)目前汽車行業(yè)的基本現(xiàn)狀進行實踐調(diào)研和綜合分析，發(fā)現(xiàn)A汽車企業(yè)存在配送延時和庫存積壓的情況，所以決定通過建立整車物流配送中心解決該問題，先采用灰色預(yù)測出未來銷量，再基于預(yù)測量選擇覆蓋法進行選址，以最少數(shù)量的配送中心去覆蓋所有需求點，綜合分析選出配送中心最佳位置坐標，其可以提高A企業(yè)總體的及時送達率和庫存容積，進而在一定程度上提高物流效率和安全性。

整車物流配送中心；集合覆蓋；灰色預(yù)測

一、研究背景

本文對A汽車生產(chǎn)企業(yè)的發(fā)展情況進行了實踐調(diào)研，發(fā)現(xiàn)其存在以下三大問題。一是整車物流的銷售存在淡旺季，在銷售淡季，整車庫存經(jīng)常幾近飽和，甚至出現(xiàn)爆庫風險，而在銷售旺季，由于配送量大而且集中，很難保證運輸?shù)臅r效性、及時性；二是產(chǎn)能擴張急需建立新工廠，新舊工廠不在同一區(qū)域，無法實現(xiàn)庫存轉(zhuǎn)移，緩解庫存積壓現(xiàn)象；三是國家相關(guān)政策嚴格杜絕“三超”現(xiàn)象，導致整車運輸價格提升、運力緊張等問題隨之產(chǎn)生。[2]

為走出這種困境，本文認為通過在全國各地建立配送中心是一個較好的解決方案[3`5]，即在旺季的時候，根據(jù)各地需求量，提前將整車運輸?shù)饺珖鱾€物流中心，既可以降低庫存積壓，又可以保證運輸?shù)募皶r性。本文在基于現(xiàn)有銷售量的基礎(chǔ)上應(yīng)用灰色預(yù)測得到未來銷量，再基于預(yù)測量選擇集合覆蓋法進行選址，達到以最少數(shù)量的配送中心去覆蓋所有需求點的目標，并綜合給出配送中心最佳位置坐標。從而提高 A企業(yè)總體的及時送達率和庫存容積，進而在一定程度上提高物流效率和安全性。

二、A公司整車物流配送中心選址

1.選擇備選城市

該公司具有36個候選地點，根據(jù)各地需求量進行匯總，最后劃分為7個大區(qū)，分別為華東、華南、華北、華中、東北、西南、西北地區(qū)。

為了從每個大區(qū)選取一個城市作為整車物流配送中心的備選地址，需通過加權(quán)因素評價表對其選址影響因素進行權(quán)重分析，其中影響因素及權(quán)重為：產(chǎn)品銷量（5）、勞動條件（4）、交通條件（3）、基礎(chǔ)設(shè)施（2）和成本因素（1）；然后通過實際調(diào)研對每個區(qū)備選城市進行評分，各個備選城市所得總分為，五大因素的評分乘以權(quán)重再相加；最終得出結(jié)論為，華北-北京；華南-深圳；東北-沈陽；華東-上海；華中-鄭州；西南-成都；西北-西安分別為各大區(qū)中主要城市。

2.灰色預(yù)測計算需求量

本文選取了A公司36個城市從2012～2016年的銷售數(shù)據(jù)，基于灰色預(yù)測模型，通過使用MATLAB編程對其需求進行了預(yù)測。灰色模型計算步驟：

第一步，構(gòu)建累加生成序列X（1）k

第二步，構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣 和數(shù)據(jù)向量YN

第三步，計算

第四步，得出預(yù)測模型B

第五步，進行相關(guān)檢驗

預(yù)測結(jié)果為（如表1）：

表1 2017年各大區(qū)預(yù)測需求量表

3.基于預(yù)測需求量進行配送中心地址

集合覆蓋模型的目的是用最小數(shù)量的設(shè)施去覆蓋所有的需求點。根據(jù)A公司未來需求量，使用集合覆蓋模型，在7個備選城市中選出最佳配送中心。集合覆蓋模型計算步驟如下：

第一步：初始化。令所有YI=0，XJ=0 （已分配的整車物流配送中心），并確定集合A（j）和集合B（i）；

第二步：選擇下一個整車物流配送中心。在M中選擇XJ=0，且A（j）的規(guī)模為最大的點j′為整車物流配送中心備選點，即|A（j′）|=max{|A（j）|}，令Xj′=1，并在M集合中剔除節(jié)點j′，即M=M{j′}；

第三步：確定節(jié)點j′的覆蓋范圍。將A（j′）中的元素按B（i）的規(guī)模從大到小的順序指派給j′，直至j′的容量為Dj=0或A（j′）為空。其中對于A（j′），且Yi＜1，將i支配給j′的方法為：若，di（1-Yi）＜=Dj′則令Yij′=1-Yi，Dj′=Dj′-di（1-Yi），Yi=1，在A（j′）和N中剔除需求點i；

若：di（1-Yi）＞Dj′，則令Yij′= Yi+ Yij′， Dj′=0。

第四步：若N或M為空，停止；否則，更新集合A（j）和集合B（i），轉(zhuǎn)第二步。

將未來需求量及有關(guān)數(shù)據(jù)帶入模型進行求解，最后選取北京、深圳、上海、鄭州作為最佳配送中心。

三、總結(jié)

本文創(chuàng)新地采用了灰色預(yù)測和覆蓋法相結(jié)合的方法，先通過灰色預(yù)測分析出未來需求量，再通過覆蓋法在滿足各需求點需求的基礎(chǔ)上求得最優(yōu)解，最終確定了該公司的配送中心選址方案。通過建立整車物流配送中心，庫存積壓降低、及時性提高。但是本文還有許多不足：配送中心的建立成本高；本文構(gòu)想的整車物流配送中心選址模型基于一定的假設(shè)。

（作者單位：北京物資學院）

[1]姜偉.M公司整車區(qū)域配送中心選址問題研究[D].北京交通大學，2012.

[2]盛倩蓉，郭燕.我國整車物流發(fā)展現(xiàn)狀與發(fā)展策略[J].物流科技，2005（10）.

[3]龔延成，郭曉汾，蔡團結(jié)，李衛(wèi)江.物流配送點選址模型及其算法研究[J].中國公路學報，2003，16（2）：123～125

[4]KuehnA，HamburgerM.A Heuristic Science，1963，（6）：643～666 for Location Warehouses.Management

[5]劉洪峰.A汽車制造公司入廠物流配送中心選址優(yōu)化研究[D].吉林學報，2014.