基于CMI理論的連鎖經(jīng)營企業(yè)補(bǔ)貨優(yōu)化的物流策略分析

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1、基于CMI理論的連鎖經(jīng)營企業(yè)補(bǔ)貨優(yōu)化的物流策略分析 　0 引言 　　連鎖經(jīng)營模式自20世紀(jì)80年代中期引入我國以來獲得了飛速發(fā)展，并且正迅速成為中國最具獲利能力的投資方式和創(chuàng)業(yè)途徑。連鎖零售店作為分銷系統(tǒng)中與終端客戶直接接觸，實(shí)現(xiàn)商品價(jià)值的最后環(huán)節(jié)，在整個(gè)分銷系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用。另一方面，連鎖零售店在運(yùn)營過程中的庫存成本、運(yùn)輸成本以及缺貨成本在分銷系統(tǒng)的物流成本中占據(jù)了相當(dāng)高的比例。因此，對于零售商補(bǔ)貨方式選擇與補(bǔ)貨路徑優(yōu)化問題研究具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義，這將直接影響到整個(gè)分銷系統(tǒng)的效益。 　　集成庫存控制

2、和配送路徑選擇的問題被抽象為庫存與路徑系統(tǒng)集成優(yōu)化問題（Inventory Routing Problem，IRP）。國內(nèi)外關(guān)于IRP問題研究的文獻(xiàn)很多[1]-[2]，[1]分別從不同的角度為單一品種、需求確定、考慮庫存成本和與車輛行駛距離有關(guān)的運(yùn)輸成本的一對多（One-to-Many）和多對多（Many-to-Many）配送系統(tǒng)建立了類似于EOQ的模型。[2]則是針對"一對多";分銷系統(tǒng)，從算法優(yōu)化的角度進(jìn)行深入探討。但是，這些文章大都集中在單周期、固定需求或者簡單隨機(jī)需求的研究范圍內(nèi)，不能完全反映現(xiàn)實(shí)中復(fù)雜化、動(dòng)態(tài)化的不確定性問題?？紤]到現(xiàn)實(shí)中區(qū)位因素對路徑選擇帶來的影響，本文將應(yīng)用于逆向

3、物流物品回收和路線規(guī)劃的CMI（Collector Managed Inventory）[3]理論引入到連鎖經(jīng)營企業(yè)補(bǔ)貨問題中，針對連鎖經(jīng)營中"一對多";的運(yùn)營模式進(jìn)行探討，以實(shí)現(xiàn)有效的庫存控制和優(yōu)化補(bǔ)貨路徑的目標(biāo)。 　　1 基于CMI理論的補(bǔ)貨模型研究 　　1.1 研究模型描述 　　本文所研究的對象是"一對多";補(bǔ)貨模型：連鎖經(jīng)營企業(yè)在某個(gè)服務(wù)區(qū)內(nèi)設(shè)置一個(gè)配送中心，由配送中心統(tǒng)一組織和管理服務(wù)區(qū)內(nèi)所有連鎖店的庫存及配送，連鎖店的庫存量、配送量和配送頻率均由配送中心決定，該模型也稱為R-System（Retailer System）系統(tǒng)。 　　1.2 模型假設(shè)與參數(shù)設(shè)置 　?。?）配

4、送中心僅處理一種產(chǎn)品且能夠隨時(shí)監(jiān)控連鎖店的庫存，監(jiān)測周期為T天，補(bǔ)貨提前期T0=1天。零售店i的最大庫存量VCi由公式VCi=2？滋i（T+T0）確定，每個(gè)監(jiān)測期末零售店i的剩余庫存為Si，補(bǔ)貨量為Ri，每次補(bǔ)貨完成后，所有補(bǔ)貨點(diǎn)銷售量均達(dá)到初始狀態(tài)。 　?。?）第t期送貨行為依據(jù)系統(tǒng)是否存在可行路線決定，否則不送貨。第t個(gè)監(jiān)測期存在r條（r∈{0，1，2，…，i}）可行配送路線，可行路線r的配送總里程為Dr，配送貨物量為Qr。 　?。?）零售店i的客戶需求量近似服從相互獨(dú)立的正態(tài)分布（？滋i，？啄■■）。 　?。?）不考慮配送中心的容量限制和庫存持有成本，但是考

5、慮零售商庫存持有成本，各零售商單位庫存持有成本相同且為h。 　?。?）配送車輛最大載重量均為Q，載貨量不超過車輛最大載重量。運(yùn)輸成本僅與車輛行駛距離有關(guān)，車輛平均每公里的配送成本為c。車輛啟動(dòng)成本為w。 　?。?）每個(gè)周期的單位缺貨成本為p，缺貨不補(bǔ)，第t期的缺貨總量為qi。 　　1.3 基于CMI的補(bǔ)貨模型庫存控制分析 　　CMI作為逆向物流庫存管理全新、高效的管理理念與方法，是由H.M.Le.Blance等于2004年提出的，其主旨是：由收集商作為逆向物流中的核心企業(yè)全面負(fù)責(zé)逆向物流過程中零配件或原材料的儲存和配送等操作，并借助現(xiàn)代信息技術(shù)手段，對逆向物流進(jìn)行全程監(jiān)控，及時(shí)掌握逆向

6、物資信息，減少不確定性，并通過恰當(dāng)?shù)念A(yù)測，提前制訂收集計(jì)劃、調(diào)整庫存容量、整合配送，從而達(dá)到效益最優(yōu)。 　　本文將CMI理論運(yùn)用于一個(gè)配送中心、多個(gè)零售商的二級分銷系統(tǒng)中。配送中心使用遙測技術(shù)定期檢測各個(gè)零售商庫存情況，利用獲得的數(shù)據(jù)在即將來臨的補(bǔ)貨期形成一個(gè)補(bǔ)貨計(jì)劃。對于各個(gè)零售商在該補(bǔ)貨周期中補(bǔ)貨與否是由零售商庫存產(chǎn)品的數(shù)量因素或者時(shí)間因素驅(qū)動(dòng)的。數(shù)量因素，是指當(dāng)零售商處的產(chǎn)品庫存低于一定數(shù)量就進(jìn)行配送。時(shí)間因素則是指當(dāng)零售商處的剩余產(chǎn)品達(dá)到某個(gè)時(shí)間點(diǎn)，而又始終未達(dá)到數(shù)量因素驅(qū)動(dòng)的配送點(diǎn)，此時(shí)就進(jìn)行補(bǔ)貨。與經(jīng)典庫存模型理論的訂貨點(diǎn)相似，在CMI模型中也設(shè)立了兩個(gè)與訂貨點(diǎn)和安全庫存相似的參

7、數(shù)（如圖1）：must-order（MO）和can-order（CO）。其作用是：當(dāng)某種產(chǎn)品的銷售量X處于CO線以下時(shí)，不考慮對其進(jìn)行補(bǔ)貨；當(dāng)X超過MO線時(shí)，立刻進(jìn)行配送補(bǔ)貨；當(dāng)X介于MO線與CO線之間時(shí)，不一定進(jìn)行配送，這時(shí)要考慮此時(shí)是否還有其它零售商處的產(chǎn)品處于被激活狀態(tài)（是否正被配送補(bǔ)貨），以及運(yùn)輸車輛是否還有剩余空間；如果有，那么就同時(shí)對這些零售商也進(jìn)行補(bǔ)貨，即此零售商的補(bǔ)貨活動(dòng)是被附帶執(zhí)行的。 已知零售商i的銷售量（客戶需求量）近似服從正態(tài)分布（？滋i，？啄■■），并且相互之間獨(dú)立同分布。定義補(bǔ)貨點(diǎn)的庫存量為V■，則 　　V■=V■-1■·T·？滋i-

8、k·■（1） 　　方程（1）[13]中k為安全因子，用來表示補(bǔ)貨過程中的不確定性。k值依據(jù)正態(tài)分布和補(bǔ)貨服務(wù)水平來確定。在本文中，設(shè)服務(wù)水平（這里指配送中心期望服務(wù)水平）為？茲，則統(tǒng)計(jì)學(xué)中顯著性水平為1-？茲，Z？琢表示在顯著性水平為1-？茲，服務(wù)水平為？茲的情況下所對應(yīng)的服務(wù)水平系數(shù)，它是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)中的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布來計(jì)算的，可以通過查正態(tài)分布表直接獲得，Z？琢即為所求k值。 　　CO點(diǎn)的庫存量V■能夠通過公式（2）得到： 　　V■=V■+？琢i·T·？滋i（2） 　　方程（2）中？琢i∈{0，1，2，…}表示由數(shù)量因素

9、驅(qū)動(dòng)的V■將需要幾個(gè)補(bǔ)貨周期達(dá)到CO點(diǎn)。例如？琢i=0表示零售店i補(bǔ)貨點(diǎn)不設(shè)置CO。 　　當(dāng)零售商i的剩余庫存在很長一段時(shí)間都未達(dá)到V■時(shí)，就必須設(shè)定一個(gè)MO收集時(shí)間點(diǎn)來觸發(fā)補(bǔ)貨活動(dòng)。MO的補(bǔ)貨時(shí)間點(diǎn)T■介于以數(shù)量因素驅(qū)動(dòng)的補(bǔ)貨時(shí)間點(diǎn)和最大補(bǔ)貨時(shí)間點(diǎn)T′之間，由公式（3）可以得到 　　T■=T-T（3） 　　CO時(shí)間點(diǎn)可以運(yùn)用？茁i·T（？茁i∈{0，1，2，…}）計(jì)算求得，其結(jié)果由公式（4）可以得到： 　　T■=T■-？茁i·T（4） 　　在每次補(bǔ)貨過程中，對于所有MO訂單補(bǔ)貨量由公式（5）確定： 　　Ri=min{

10、VCi-Si+■？滋i，VCi}（5） 　　CO訂單補(bǔ)貨量則依據(jù)車輛剩余空間以及零售店倉庫具體庫存來確定。 　　1.4 可行路線的生成 　　根據(jù)以上公式確定補(bǔ)貨點(diǎn)以后，在每個(gè)補(bǔ)貨期期初，每個(gè)零售商的庫存水平（最大庫存水平與產(chǎn)品銷售量之差）都會(huì)被配送中心收集起來，配送中心依靠這些數(shù)據(jù)生成所有的MO配送單和CO配送單從而產(chǎn)生一系列補(bǔ)貨配送路線。假設(shè)，配送活動(dòng)完成時(shí)間在一天之內(nèi)且運(yùn)輸量不超過每輛車的運(yùn)載量，那么就認(rèn)定此補(bǔ)貨配送路線為可行路線。在進(jìn)行補(bǔ)貨配送路線決策前，所有的MO和CO都會(huì)被列入組成配送路線的配送單備選集合中。一條配送路線開始于一個(gè)空的配送路線和一個(gè)MO配送單，將備選集合中的MO

11、和CO分別加入配送路線中，如果該配送路線符合配送條件即為可行路線并寫入可行路線集合中。否則，去掉最后加入的配送單，考慮是否可以加入其它的配送單。 　　在可行配送路線生成的過程中，對于非空路線優(yōu)先考慮加入MO配送單，因?yàn)橐粭l可行配送路線中盡可能多的加入MO能產(chǎn)生更少的可行配送路線，節(jié)約更多的運(yùn)輸成本。同時(shí)，也要綜合考慮零售商所在區(qū)位因素的影響，對于兩條不同的非空可行路線分別加入與該路線相匹配的CO配送單，比一條包含兩個(gè)不同區(qū)位的MO配送單的可行路線更為合理。通過計(jì)算所加入配送單在運(yùn)輸成本上的節(jié)約，以確定該路線的合理性。計(jì)算公式如下： 　　CS=CI-■VI（6） 　　其中，CS表示加入某個(gè)

12、配送單后的成本節(jié)約，CI表示加入該配送單后的運(yùn)輸總成本，CL表示新開辟一條路線負(fù)責(zé)此配送單的總成本，VL表示開辟的這條新路線運(yùn)輸量，V1表示該配送單所加入的配送路線可以運(yùn)輸量。 　　1.5 最優(yōu)可行路線的選擇 　　最優(yōu)配送路線選擇原則是： 所有的MO訂單都必須以最小成本得以運(yùn)輸。下面通過引入變量，給出配送路線的優(yōu)化選擇約束方程： 　　決策變量：Xr，vd表示可行路線r 被選為配送路線，否則為0； 　　SCco=1表示沒有CO訂單加入被選的路線中，否則為0； 　　SVvd=1表示運(yùn)輸天數(shù)組合vd不滿足所選擇的路線，否則為0。 　　參數(shù)： 　　aM0，r=1表示可行路線中含有MO訂單

13、，否則為0； 　　aCO，r=1表示可行路線中含有CO訂單，否則為0. 　　路線選擇問題： 　　min ■■c·Dr·Xr，vd（7） 　　s.t. ■■aMo，r·Xr，vd=1 ？坌MO（8） 　　■■aMo，r·Xr，vd+scCO=1 ？坌CO（9） 　　■Xr，vd+svVd=1 ？坌vd（10） 　　Qr？燮Q ？坌r（11） 　　Xr，vd∈{0，1} ？坌r，vd （12） 　　SCCO∈{0，1} ？坌co（13） 　　SVvd∈{0，1} ？坌vd（14） 　　目標(biāo)函

14、數(shù)（7）描述的是該優(yōu)化問題的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一個(gè)監(jiān)測期T總成本最小化，約束方程（8）是為了確保每個(gè)必須立即執(zhí)行的MO只能夠執(zhí)行一次，約束方程（9）是為了確保每個(gè)CO最多只能順序插入各可行路線一次，約束方程（10）可以確保每天每個(gè)車輛至多有一個(gè)組合路徑。 　　假設(shè)一個(gè)監(jiān)測期T內(nèi)的總成本為TC，則 　　TC=■cDr+■■h+■p·qi+rw（15） 　　2 實(shí)驗(yàn)計(jì)算與結(jié)果分析 　　本文以昆明市沃爾瑪超市為例，昆明市共有5個(gè)沃爾瑪超市，1個(gè)配送中心。配送中心編號為"0";，對市內(nèi)5個(gè)沃爾瑪連鎖店進(jìn)行配送服務(wù)。配送中心到各個(gè)連鎖店以及各個(gè)連鎖店之間的距離由電子地圖獲得，具體數(shù)據(jù)見表1

15、。根據(jù)資料整理后獲得各個(gè)連鎖店某商品的客戶需求分布以及算例中其它參數(shù)設(shè)定見表2，為方便運(yùn)算，所有數(shù)據(jù)均取整。假設(shè)監(jiān)測周期T=2天，車輛啟動(dòng)成本w=30元/次，車輛單位里程運(yùn)輸成本c=2.5元/公里，車輛最大載重量為1000件。零售店單位庫存成本為0.5元/天，單位缺貨成本為18元/件，配送中心服務(wù)水平為95%，最長補(bǔ)貨時(shí)間T′=8天。 　　用本文提出的仿真優(yōu)化算法及現(xiàn)實(shí)生活中廣泛應(yīng)用的傳統(tǒng)定期補(bǔ)貨模式分別進(jìn)行求解，其中，定期補(bǔ)貨周期為5天，補(bǔ)貨量=期初庫存-期末庫存+日均銷售量/2。隨機(jī)運(yùn)行2T′=16天實(shí)驗(yàn)，得出的結(jié)果如表3、表4所示。 　　仿真實(shí)驗(yàn)表明，使用該方

16、法能夠有效的降低補(bǔ)貨成本，相比傳統(tǒng)定期補(bǔ)貨模式總運(yùn)營成本節(jié)約了將近33%。同時(shí)，與傳統(tǒng)補(bǔ)貨方式相比，本文的優(yōu)化模型能夠有效的減少缺貨現(xiàn)象的發(fā)生。 　　3 結(jié)論 　　本文針對連鎖經(jīng)營企業(yè)的補(bǔ)貨問題，主要研究了客戶需求已知的情況下多周期庫存路徑優(yōu)化問題，構(gòu)建補(bǔ)貨點(diǎn)和路徑選擇模型，給出了算例。仿真分析結(jié)果表明該模型的有效性。由于本文中監(jiān)測期T和最大補(bǔ)貨時(shí)間是通過預(yù)測主觀設(shè)定的，故時(shí)間設(shè)定的長短將直接影響模型有效性，未來還可針對這個(gè)問題做進(jìn)一步研究。 　　參考文獻(xiàn)： 　　[1]Daganzo C F. The Break bulk Role of Terminals in Many-to-ma

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