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A公司电商货仓选址研究

来源:本站 | 宣布日期:2023-02-28

配送, 是整个在线购物环节中的重要组成部分, 也是直接影响消费者购物体验的环节 。对消费者而言, 在网上选购了商品之后, 都希望能够在最短的时间内收到自己所订购的商品 。而这关于幅员辽阔、地舆情况庞大的我国而言, 如何在配送的时效性上尽可能满足消费者的需求, 合理的电商货仓选址, 显得至关重要 。

A公司是1家全球领先的体育运动品牌 。最近几年, 我们见证了电子商务在中国井喷式的生长, 海内消费者对网络购物的接受水平不绝提高 。A公司在中国的网上销售业务也迅猛生长, 发货量高速增长, 原有的货仓空间已经捉襟见肘 。并且, 目前A公司在全国规模内仅在上海市郊设立有一处电商货仓, 卖力治理官方商城和天猫旗舰店的库存、网络销售订单的分拣业务, 面向中国大陆各省市自治区的消费者发货 。为了缩短配送时效, A公司接纳以在海内时效性较高著称的顺丰快递为主的快递配送机制, 通过该快递提供的高本钱的空运效劳, 才华实现北京、广州等重点都会的越日送达效劳 。但即便如此, 这样的运输方法, 本钱高、留给电商货仓操作的时间窗口小、易受天气等因素影响, 配送的不稳定性较高, 高度依赖一家快递公司的配送能力, 效劳的可扩展性有限, 带来的不确定性很高 。

目前, A公司看好B2C电商业务的生长, 公司内部关于电商事业的未来生长也有着很高的期待 。同时, 作为高度重视客户体验的品牌, A公司迫切的希望在提供多样化的配送速度、缩短配送时效, 尤其是进一步缩短北上广地区的配送时效方面做出更多的努力 。为此, A公司内部提出要重新考虑电商货仓的结构, 计划在全国选择3处设立电商货仓, 以增强现有的配送网络和体系 。因此, 我们面临着多货仓的可行性评估及多货仓的选址等问题 。

对企业而言, 为电商货仓选择合适的区域位置进行结构, 不但关系到货仓自身的本钱和收益, 同时, 也关系到企颐魅战略是否能获得有效的执行和支持 。因此, 关于选址问题必须进行科学的剖析 。

选址理论最早由外洋学者Alfred Weber于1909年正式引入, 他将这一问题归结成为简单货仓的位置选择, 使得货仓与一组在空间上差别漫衍的客户之间的总运输距离最小 。到现在, 物流中心和货仓的选址研究已经形成了多种的要领, 大致可以分为定量剖析和定性剖析两大类 。定量剖析又可以分为连续模型和离散模型 。连续模型的典范要领有重心法 。离散模型的典范要领有鲍摩-瓦尔夫模型等 。定性的剖析要领主要有专家打分法、德尔菲法、条理剖析法等 。

本文注意到, 关于A公司所面临的B2C电商情况下的多配送中心选址问题, 其与古板的物流配送中心选址相比, 保存着一定的差别 。与目前海内大大都B2C企业相似, A公司没有选择自营物流来进行配送, 而是接纳与第三方快递公司相助的模式实现到消费者的派送 � ?斓莨酒揪莶畋鸬姆⒒跚�, 提供用度和时效两个重要的指标 。在这个选址问题中, 每个备选都会到全国31个省市自治区的快递费和快递时效是差别的 。这使得我们很难直观的一眼看出最优的备选都会计划组合 。而求解这样的问题正是线性计划的强项 。因此, 我们以快递费和时效这两个指标基础, 划分以总快递用度最优和总快递时效最少为优化目标, 使用0-1整数计划来对所有目标发货省份进行分派, 爆发出两套差别的计划供企业选择 。

1 订单开端剖析

我们首先对A公司电商平台某年的销售数据进行汇总整理, 并按订单数降序排列, 见表1 。

  

表1 A公司电商平台销售数据汇总  



表1 A公司电商平台销售数据汇总

结合上述订单需求剖析的结果、以及企业实际经营的现状, 我们开端提出将上海、北京、广州、武汉、福州、济南6个都会做为货仓的候选都会进行进一步的剖析, 从中选择3个都会, 构建未来的电商配送体系 。

2 使用0-1整数计划来爆发开端计划

我们将使用0-1整数计划所要求解的问题, 如图1所示 。

图1 B2C电商物流结构图

图1 B2C电商物流结构图  


在这个模型中:

(1) A公司使用一其中央货仓向电商货仓补货, 因而商品是从一其中央货仓流向各个配送中心 。

(2) 共有6个都会作为电商货仓的备选都会 。

(3) 要从备选都会中选择3个都会作为电商货仓所在地 。

(4) 商品从各备选都会流向33个省市自治区的最终消费者 。

2.1 以总快递用度最低为优化目标

我们先以总运输本钱最低为优化目标, 建立线性计划模型 。

可以用如下的公式体现:

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式中, n为目标省市;

cij (i=1…n, j=1…6) :从货仓wj (j=1…6) 到需求点xi (i=1…n) 的综合快递用度;

qij (i=1…n, j=1…6) :从货仓wj (j=1…6) 到需求点xi (i=1…n) 的运单数量;

Setupj为该备选都会最终是否开设货仓;

Selectj为是否使用该都会向该省份发货 。

其中, 公式中需要使用到的从上海、北京、广州、武汉、福州、济南出发去各个省市自治区的运费信息, 见表2 。

使用Excel自带的计划求解工具Solver求解结果如下:

货仓选择上海、北京、广州三个都会, 优化后的总快递用度为14 428 840元 。

以总快递用度最低为优化目标的结果显示, 3个都会各自卖力的区域, 见表3 。

2.2 以总运输耗时最少为优化目标

我们还将以总运输耗时最少为优化目标, 建立线性计划模型进行求解 。

可以用如下的公式体现:

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式中, n为目标省市;

tij (i=1…n, j=1…6) :从货仓wj (j=1…8) 到需求点xi (i=1…n) 的快递时效;

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表3 上海、北京、广州三个都会各自卖力的区域  



表3 上海、北京、广州三个都会各自卖力的区域

qij (i=1…n, j=1…6) :从货仓wj (j=1…8) 到需求点xi (i=1…n) 的运单数量;

Setupj为该备选都会最终是否开设货仓;

Selectj为是否使用该都会向该省份发货 。

使用Excel自带的计划求解工具求解结果如下:

货仓选择上海、济南、武汉3个都会, 优化的总快递时效为1 900 665 h 。

以总快递时效最低为优化目标的结果显示, 3个都会各自卖力的区域, 见表4 。

  

表4 上海、济南、武汉3个都会各自卖力的区域  



表4 上海、济南、武汉3个都会各自卖力的区域

至此, 我们一共获得两套计划, 见表5 。

  

表5 两套计划



表5 两套计划

A公司将以上两套计划进行汇总整理后, 提交给内部的专家团队进行进一步的评价和论证, 最终确定选择计划1作为新的货仓计划 。

3 结语

本文使用了0-1整数计划, 对电商情况下的货仓选址问题进行了研究, 并结合实际案例, 使用Excel自带的计划求解工具进行了最优解的盘算, 论证了模型的可行性和有效性, 关于其他同类型电商企业库进行电商货仓选址具有一定的参考价值 。


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