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“云倉(cāng)儲(chǔ)”是現(xiàn)代物流業(yè)在信息技術(shù)支撐下衍生出來(lái)的一種全新的物流倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)作模式, 本質(zhì)上“云倉(cāng)儲(chǔ)”就是通過(guò)實(shí)體分倉(cāng)的方式, 以“云”的思路為指引, 集合社會(huì)各方面的資源, 實(shí)現(xiàn)分倉(cāng)的全面覆蓋, 同時(shí)通過(guò)構(gòu)建一體化的信息系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)供應(yīng)商及銷(xiāo)售商的聯(lián)網(wǎng)管理, 這樣各個(gè)供應(yīng)點(diǎn)、銷(xiāo)售商或客戶(hù)則成為了“云”, 一體化的信息系統(tǒng)則扮演了服務(wù)器的角色, 從而形成了一個(gè)完整的公共倉(cāng)儲(chǔ)體系。在“云倉(cāng)儲(chǔ)”模式下, 各物流參與主體可以通過(guò)便捷的信息網(wǎng)絡(luò), 快速地完成貨物的配送和倉(cāng)庫(kù)的選擇, 同時(shí)也極大的提升了物流風(fēng)險(xiǎn)的可控性和效率, 有效地降低了物流企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本, 為客戶(hù)帶來(lái)了全新的物流感受, 這將成為現(xiàn)代物流實(shí)現(xiàn)飛躍發(fā)展的“助推劑”。

當(dāng)前物流呈現(xiàn)出配送業(yè)務(wù)十分繁雜、單筆業(yè)務(wù)量小、覆蓋范圍大、配送頻率高等特點(diǎn), 在很大程度上增加了物流的負(fù)擔(dān), 普通的倉(cāng)儲(chǔ)模式很難滿(mǎn)足實(shí)際的物流需求, 尤其是給物流倉(cāng)儲(chǔ)的選址帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)。在客戶(hù)企業(yè)較為分散的情況下, 延長(zhǎng)了物流的線(xiàn)路, 極大地增加了物流成本, 僅僅依靠單一的配送中心很難滿(mǎn)足配送的需求, 這就要求物流中心探索出一種既能節(jié)約物流成本, 又能提升企業(yè)服務(wù)效率的倉(cāng)儲(chǔ)選址模式, 而“云倉(cāng)儲(chǔ)”模式則成為了當(dāng)前B2C環(huán)境下電子商務(wù)企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)模式的最佳選擇, 可以有效地解決當(dāng)前物流企業(yè)面臨的諸多問(wèn)題。

云倉(cāng)儲(chǔ)實(shí)施思路 (如圖1) 具體如下:

(1) 通過(guò)構(gòu)建實(shí)體分倉(cāng)的方式, 解決客戶(hù)分散、預(yù)算路線(xiàn)過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。在實(shí)體分倉(cāng)模式下, 物流企業(yè)可以根據(jù)不同地區(qū)客戶(hù)對(duì)需求地的差異化需求, 將客戶(hù)選擇的商品放置于距離客戶(hù)需求地最近的倉(cāng)儲(chǔ)中心, 同時(shí)通過(guò)選擇恰當(dāng)?shù)奈锪鞒羞\(yùn)商進(jìn)行相關(guān)貨物的配送, 在商品未發(fā)生破損的情況下, 如果客戶(hù)提出退換貨的要求則不需要將商品退回倉(cāng)儲(chǔ)中心, 可以直接將商品運(yùn)送至貨物中轉(zhuǎn)站, 退回的商品可以留作下次配送, 這樣有效地節(jié)省了貨物來(lái)回運(yùn)輸?shù)馁M(fèi)用。

(2) 通過(guò)構(gòu)建分倉(cāng)信息聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng), 實(shí)現(xiàn)對(duì)貨物的信息化管理。憑借完善的社會(huì)化信息系統(tǒng)平臺(tái), 可以對(duì)社會(huì)物流資源進(jìn)行有效整合, 實(shí)現(xiàn)物流信息的透明化、高效流通化, 從而有效地提升了信息的共享性, 保證信息的高效流通, 有效地避免了因信息流通不暢而導(dǎo)致的貨物運(yùn)轉(zhuǎn)成本增加情況, 從而減少物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本, 提升運(yùn)營(yíng)的靈活性, 同時(shí)通過(guò)構(gòu)建完善的社會(huì)信息系統(tǒng), 有效地提升自身管理水平和服務(wù)效率, 增強(qiáng)客戶(hù)對(duì)電子商務(wù)企業(yè)的忠誠(chéng)度和滿(mǎn)意度, 有利于物流企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的形成。

(3) 通過(guò)整合物流企業(yè), 實(shí)現(xiàn)集團(tuán)化運(yùn)作。通過(guò)發(fā)揮國(guó)家郵政部門(mén)和政府部門(mén)的強(qiáng)大號(hào)召能力, 集合一些具有較強(qiáng)實(shí)力和發(fā)展?jié)摿Φ拇笠?guī)模物流企業(yè)形成集團(tuán)的運(yùn)作模式, 提升整體的物流水平。在集團(tuán)運(yùn)作模式下, 各參與主體可以充分發(fā)揮出各自的資源優(yōu)勢(shì), 實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置, 提升整體的服務(wù)水平和經(jīng)營(yíng)效果, 讓廣大客戶(hù)享受更加優(yōu)越的服務(wù)體驗(yàn), 同時(shí)通過(guò)企業(yè)整合, 各物流企業(yè)之間可以起到資源互補(bǔ)的作用, 實(shí)現(xiàn)共同發(fā)展。

(4) 推進(jìn)物流信息化工程建設(shè)進(jìn)度, 快速構(gòu)建出完善的區(qū)域網(wǎng)絡(luò)配送體系。進(jìn)一步加大對(duì)物流基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)進(jìn)程, 構(gòu)建全面的物流通道網(wǎng)絡(luò), 實(shí)現(xiàn)海、陸、空物流通道網(wǎng)絡(luò)的全面覆蓋, 快速推進(jìn)區(qū)域配送的一體化建設(shè), 從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物流信息的高效管理, 幫助電子商務(wù)企業(yè)縮短物流路線(xiàn), 實(shí)現(xiàn)就近配送, 減少商品運(yùn)輸?shù)某杀就度? 同時(shí)利用區(qū)域網(wǎng)絡(luò)配送體系, 快速實(shí)現(xiàn)最佳配送路線(xiàn)的選擇, 極大地提升電子商務(wù)企業(yè)服務(wù)的效率, 滿(mǎn)足客戶(hù)對(duì)不同需求地的需求, 為客戶(hù)提供更為便捷、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

圖1 實(shí)施云倉(cāng)儲(chǔ)的策略示意圖  

假設(shè)有i (i=1, 2, ?, n) 個(gè)點(diǎn)可作為配送中心備選地點(diǎn), 對(duì)應(yīng)k (k=1, 2, ?, m) 個(gè)供應(yīng)商, 第i個(gè)配送中心對(duì)應(yīng)j (j=1, 2, ?, l) 個(gè)目標(biāo)客戶(hù)。將選址后的凈收益 (f) 作為最終評(píng)價(jià)目標(biāo), 則有

其中S為物流配送中心的總收益, 表示為 ;Y為運(yùn)輸成本, 表示為 ;K為庫(kù)存成本, 表示為K=eihimi;G=timi+gimi+nivi, 表示配送中心的固定成本。

其中dki表示供應(yīng)商k到物流中心i的距離, aki表示從供應(yīng)商k到物流中心i的過(guò)程中物流中心通過(guò)提供物流服務(wù)所獲取的單位收益, xki表示供應(yīng)商k到物流中心i的運(yùn)輸量, cki表示供貨點(diǎn)k到物流中心的運(yùn)費(fèi);dij表示從物流中心i到目標(biāo)客戶(hù)j的距離, aij表示從物流中心i到目標(biāo)客戶(hù)j的過(guò)程中物流中心通過(guò)提供物流服務(wù)所獲取的單位收益, xij表示從物流中心i到目標(biāo)客戶(hù)j的運(yùn)輸量, cij表示從物流中心i到目標(biāo)客戶(hù)j的運(yùn)費(fèi); , mi表示物流中心i的實(shí)際倉(cāng)儲(chǔ)量, hi表示平均存儲(chǔ)時(shí)間, ei表示物流中心在單位時(shí)間內(nèi)的單位倉(cāng)儲(chǔ)成本, ti表示物流中心單位容量建設(shè)成本, gi表示物流中心單位容積的維護(hù)消耗成本, vi表示人工的平均工資, ni表示物流中心需要的總員工數(shù)量。

約束條件為: (1)  , 表示配送量總和不高于供貨商供應(yīng)能力; (2)  , 表示對(duì)客戶(hù)j的預(yù)備倉(cāng)儲(chǔ)量不能低于目標(biāo)客戶(hù)j需求量; (3)  , 表示選中的物流配送中心數(shù)量不可能高于可選的物流中心最大數(shù)量; (4)  表示選中物流中心存儲(chǔ)總量不能高于選中物流配送中心的最大容量; (5) mi≤Mi表示任意一家配送中心的倉(cāng)儲(chǔ)實(shí)際容量要低于其最大容量; (6) 表示供貨點(diǎn)k到物流中心i的運(yùn)輸量與從物流中心i到目標(biāo)客戶(hù)j的運(yùn)輸量要相符, 這樣才能保證穩(wěn)定的倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)量; (7) xki, xij≥0表示進(jìn)貨與配送是不可逆向的; (8) Mi>xkij, 供應(yīng)商k經(jīng)物流中心i到目標(biāo)客戶(hù)j的運(yùn)量不能大于物流配送中心的最大容量。

其中Mi表示物流配送中心的最大容量, xkij表示從供應(yīng)商k經(jīng)物流中心i到目標(biāo)客戶(hù)j的運(yùn)量 (可能存在多種情況: (1) 某一供應(yīng)商k可能對(duì)應(yīng)多個(gè)目標(biāo)客戶(hù)j; (2) 多個(gè)供應(yīng)商k可能對(duì)應(yīng)一個(gè)目標(biāo)客戶(hù)j; (3) 某一供應(yīng)商k與某一目標(biāo)客戶(hù)j是一一對(duì)應(yīng)的。這都需要經(jīng)過(guò)配送中心i進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)配后進(jìn)行配送, 因此設(shè)定角標(biāo)為“kij”) , Dj表示目標(biāo)客戶(hù)j的需求量, Ak表示供應(yīng)商k的供貨能力, P表示可選的物流中心最大數(shù)量。

本文通過(guò)遺傳算法對(duì)上述模型求解, 步驟如下:

(1) 編碼:以連續(xù)自然數(shù)對(duì)預(yù)備物流中心進(jìn)行編號(hào), 以二進(jìn)制編碼對(duì)每一個(gè)自然數(shù)編號(hào)進(jìn)行編碼, 編碼位串總數(shù)等于備選地址總數(shù)量。例如在有五個(gè)位點(diǎn)可以作為物流中心的備選方案中, {0, 0, 0, 1, 0}代表自然數(shù)編號(hào)為4的備選地址。

(2) 適應(yīng)度:本文采用適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算遺傳算法中各個(gè)個(gè)體是否適合作為最終結(jié)果。最具備適應(yīng)度的值應(yīng)具備以下條件: (1) ≥0; (2) 數(shù)值最大。以函數(shù)表示為:

遺傳算法各代中f (x, z) ??的最大值, 隨著遺傳代數(shù)的變化Fmax的值也在改變。例如在初始群體數(shù)量為10的情況下, 隨機(jī)生成的十個(gè)染色體 (即編碼位串) , 其中包含{0, 0, 1, 0, 1}, 因ei、hi、ti、gi、mi、cki、dki、aki、aij、cij、dij、ni、vi是可以經(jīng)過(guò)調(diào)查得到的值, 這種情況下其適應(yīng)度計(jì)算步驟如下:

(1) {0, 0, 1, 0, 1}表示Z1=Z2=Z4=0, Z3=Z5=1, 將數(shù)值帶入公式, 將其變成普通的運(yùn)輸問(wèn)題。

(2) 求出十個(gè)初始染色體f (x, z) ??的值, 將其中數(shù)值最大的作為Fmax。

(3) 算出十個(gè)初始染色體的適應(yīng)度g (x, z) 。

(3) 本文對(duì)第一代種群適應(yīng)度最大的染色體對(duì)在子代中最少出現(xiàn)1次, 而后以輪盤(pán)賭方式傳代來(lái)保證優(yōu)秀染色體的傳代過(guò)程[3]。

(4) 以黃金分割系數(shù)法進(jìn)行遺傳因子交叉, 進(jìn)行交叉算子。

(5) 通過(guò)上下界約束方式保證變異后的染色體符合要求, 設(shè)染色體x的最大值為ζimax, 最小值為ζimin。隨機(jī)生成在[0, 1]內(nèi)的隨機(jī)數(shù)λ1、λ2, 得到變異后的染色體:x=λ1? (ζimin-x) +λ2? (ζimax-x) 。

(6) 通過(guò)對(duì)不可行解的懲罰方式將約束問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束問(wèn)題[4]。

遺傳算法求解的過(guò)程如圖2所示:

圖2 遺傳算法線(xiàn)路圖   

某地區(qū)有五個(gè)地點(diǎn)可作為物流配送中心備選地址, 以P1-P5分別代表每一個(gè)備選地址, 各備選地址具體情況見(jiàn)表1 (因?yàn)樽罱K目的是備選方案利潤(rùn)數(shù)值的比較, 為計(jì)算方便將各數(shù)據(jù)去除量綱, 以無(wú)量綱的純數(shù)大小進(jìn)行比較, 表2、3、4同) 。

表1 備選地址各參數(shù)情況   

其供貨地共有2個(gè), 以R1和R2代表。各供貨地情況見(jiàn)表2 (運(yùn)費(fèi)率及收益率表示該備選地址相對(duì)于其他備選地址運(yùn)費(fèi)及收益的比率) 。

表2 備選地址各參數(shù)情況     

物流配送中心對(duì)應(yīng)的主要客戶(hù)區(qū)域?yàn)榱鶄€(gè)城市, 以C1-C6分別代表每一個(gè)客戶(hù)區(qū)域。C1-C6各客戶(hù)區(qū)域需求量分別為7.5、8、5.5、10、7、11。

各客戶(hù)區(qū)域情況見(jiàn)表3。

表3 備選地址各參數(shù)情況    

以Matlab7.0進(jìn)行計(jì)算, 將變異概率 (pm) 設(shè)為0.9, 種群規(guī)模 (Pop-size) 設(shè)為50, 最大迭代次數(shù) (max gen) 設(shè)為300, 交差概率 (pc) 設(shè)為0.8。得到結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 各選址方案對(duì)應(yīng)凈利潤(rùn)

可見(jiàn)備選地址P1對(duì)應(yīng)的凈利潤(rùn)為531, 在所有備選方案中最高, 因此物流配送中心應(yīng)選擇建立在P1點(diǎn)。

以云倉(cāng)儲(chǔ)概念為基礎(chǔ), 結(jié)合現(xiàn)代物流配送中心訂貨、存儲(chǔ)、出貨的特點(diǎn), 分析了影響物流配送中心盈利的各個(gè)要素, 并建立以最大盈利為目的的模型。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證獲得了良好的效果, 說(shuō)明這種方法可以較為準(zhǔn)確的計(jì)算物流配送中心對(duì)應(yīng)的凈利潤(rùn)情況, 為物流企業(yè)進(jìn)行物流配送中心選址提供了有力的決策依據(jù)。