文/张国华 武帅 范虹宇 陈楠 梅斌
卷烟配送期间，配送成本与运输成本总和之比为60%。为控制运输成本，案例单位从2021年6月开始，建立全新的网格配送体系，以此控制配送里程数，减少车辆运输能耗，合理控制车辆磨损。里程总数优控期间，案例单位创建了智能调配物品的模型，准确获取中转站、直送部的服务区域，给出最短的运输路线，降低运输能耗，保证运输成本的可控性。
1.1 高效经济，智能优选路径。在配送路径优选前期，采取人工整理形式，梳理各项配送路径，以Excel表格形成进行汇总。配送路径汇总完成，选出相近运输路径，进行配送线路拆分处理。在大数据技术支持、线路优选战略下，参照单日货物装载量、配送量、零售商地理位置等因素，自动生成智能运输线路，保证配送方案的可用性、高效性、低成本等特点，切实提高货品装载比例，减少运输车辆运行。
1.2 均衡销量，提高劳动分配合理性。智能均衡劳动强度，加强销量分配。案例卷烟单位的产品物流中心，创建灵活配置运输人员、优选路径的配送管理方法，以此增强物流配送的高效性。使用优化算法，及时给出最优的配送路径，合理规划配送时间，保证运输人员分配的优化性，以此控制运输成本。
1.3 动态分析，增加作业灵活性。以优化政策为出发点，优选线路由熟悉配送线路的人员，在配送现场，结合自身往期配送的积累经验、各路况的实时状态、各站点的配送要求等因素，进行多次实践，以此给出最优的路径方案。实践中，对于客户订货、运输车辆容载、配送时间各因素进行全面分析，参照周期、动态两种优化形式，案例单位可自行优化配送方案，给出智能选路反馈。此种路径优选形式，能够回避路径选择复杂问题，减少人力与物力的消耗，保持运输服务、运输成本、运输时效之间的平衡性[1]。
2.1 卷烟物流平台的数据管理。使用三级物流技术，搭建完善的物流管理系统，设计物流生产、配送管理等功能，以此增强平台数据交互效果，建成物流数据中心。利用数据驱动力量，从运输资源整合、运输流程简化、物流监督、成本控制等多个方面，创建功能完整、多部门协同、智能性较强运输平台，创建人员、资金、货物、业务各个考评指标，全面采集对标数据，自动收集绩效信息，智能分析对标过程信息。创建管理目标明确、量化处理能力优异、分层次管理、指标控制、自我完善的智能配送评价机制，以此增强物流管理质量，提升对标结果的准确性。利用物流数据进行全环节的配送质控体系，保证数据监控质量，创建物流数据的追溯体系，使运输数据完整可用。有序交互物流运输数据，全面采集配送数据，建立高效的运输信息采集平台，使物流信息交互接口拥有数据处理规范性，建立规则全面、信息交互畅通的运输数据链路，以此增强物流信息平台的技术能力。
2.2 建立网格配送模型的技术方法
2.2.1 优化物流指标。路径优选依据是：减少运输里程，控制运输能耗。案例卷烟物流单位给出了网格式配送方案，物流管辖全范围的运输车辆，从初期的64台，优化至54台。配送任务从初期的66户/日，增加至90户/日，以此提高单辆运输车的配送率。送货车辆每日配送量从初期的2506条，提升至4000条，配送量增长了37%。
2.2.2 技术支持。网格式货物运输形式的有效使用，可达到资源配置的最优管理目标。建立功能完善、动态管控的智能调度模型，提升物流调度、运输供应链的对接质量，创建智能调度的运输管理机制，利用大数据技术准确给出中转站的服务区域，找出最优的运输路径，增加各环节资源调度的协同性，尝试从单点调度模型，转变成全链调度体系，逐步增强运输资源配置的高效性，达到智慧调度目标，给出网格式物流平台功能优化的技术支持。
2.2.3 优选配送路径方法。利用多种算法创建模型，包括K-Means、遗传、聚类等，综合考量各项干扰因素，全区域进行选址优化，利用算法编制订货周期，深度推进各项网格配送工作。优化配送路径，是以“提质增效”为优化目标，给出更多可行的线路优化方法，提升线路优化的有效性。参照每日差异性的装载量、配送量等信息，利用大数据技术进行深层分析，给出可用的路径优化方案，准确给出分拣订单的区域划分、配送路径。迎合交通路况的实时信息，选出更有效的配送路径，增加运输用工灵活性，提高配送装配量，合理控制配送车辆数量。配送路径优选期间，从客户订单、车辆容载能力、配送时间各类因素，开展动态分析，参照配送时间优化、动态优化两种形式，分别给出配送路径[2]。
3.1 技术方案。创建功能完善的配送信息管理平台，达到物流信息共享目标，加强各类技术的集成效果，给出完整的数据使用标准，以SpringCloud为技术标准，创建多种交互型平台，高效运行MySQL、DB2各类数据库，保证OLTP、OLAP的应用质量，支持较多的数据量，智能生成报表，提供配送路径选择的个性化服务。平台预计达到的技术目标：自动上报运输数据，自行汇总，给出物流分析结果，以此缩短数据分析时间，系统运行速度提升80%，数据分析准确性应达到100%；
里程优化10%，有效节约5%的配送成本；
智能整合运输车辆的各项信息，去除登记流程，提高数据统计效率5%。配送路径优选平台的功能目标：提高路径优化的效率，切实控制运输成本；
缩短业务响应时间，动态优化配送路径；
加强系统服务功能部署，增强系统容错能力，切实强化系统平稳性；
保障各平台的可运维能力，简化路径优选流程，降低系统复杂性。
图1 案例单位配送路径优选平台的技术框架
3.2 三级物流平台
利用三级物流技术，融合行业运输管理流程，丰富平台的物流管理功能，增强各平台数据交互能效，创建物流大数据平台，利用数据形成智能动力，提升物流信息的整合效果，加强路径优选过程的简化性，配置相应的物流监管、成本控制管理方法，创建运行高效、信息协同性强、搭建智能决策的管理系统，涵盖企业人员、资金、物流各项资源，创建全面的配送考评体系，高效收集对标数据，提升绩效管理客观性，自动扫查各项对标数据[3]。
3.3 先进算法模型
3.3.1 算法模型的使用思路。积极考量各类运输干扰条件，比如车辆装载量、配送用户数量、车辆行驶平均值、运输时间、交货时间等。配送中心、货物交接位置的设计，零售用户地理位置、电子地图、运输路径规划等因素，从客户均衡、配送里程最小两个方面，逐一找出最优的配送路径。
3.3.2 聚类规划配送网格。原有的物流配送网格分区形式，大多选择聚类算法。此种算法在实际使用时，无法满足实际配送需求。如果各类卷烟客户的地理环境之间，存在河流、丘陵等障碍，聚类分析无法考量此类因素，会降低路径优选的合理性。为此，案例单位创建路径优选平台时，从实际车辆可行驶的运输距离为切入点，符合路径优选的实际需求。选中高德地图的API，实时获取运输起点与终末点的间距，进行聚类分析。在原有聚类算法基础上，添加车辆装载量、运输时间等约束条件，提升聚类分析结果的可用性，获取实用性较强的区域划分方案。K-means算法的数据中心位置，主要是各数据簇的平均值，算法可能会忽略障碍物的大小，由此降低路径规划的可用性。为此，对K-means算法进行改进，获取K-means++优化流程，以此解决障碍物分析存在的不当问题。路径优化期间，准确获取起点、终末两个节点的具体距离，相应选取K值。K值获取完成，选择K起点，在数据簇中合理划分各点，获取初期簇。合理更新初期数据簇，找出最优路径。如果中心点有变动，需利用评价准则，准确分析原中心点的去留。在中心点不发生变动的情况下，输出各簇数据。卷烟零售点分布范围较为宽广，零售点数量较多，在优选配送路径时，需加强区域划分的有效性。网格区域的划分宗旨：各分区运输路径长度最短；
各网格配送路径无重叠。网格划分的限制条件：各网格区域的配送量，会直接决定网格分区内的运输主动性。考量各运输车辆装载容量、配送需求的协调性，网格划分的限制条件为：车辆装载量限制，每个网格区域配置一台车辆，客户需求总数应小于车辆装载容量的最大值；
客户方位限制，区域内各零售点间距应尽量减小，使零售点处于集中分布状态，如有零散客户，必要时变更客户的网格分区；
配送时间限制，各网格配送人员的工作时间，不可大于工作人员的在岗时间最大值[4]。
3.4 路径优化分析。假设案例物流单位的各个网格配送区，均有150户/日至400户/日的配送任务。选取某个配送日、某个网格区域、216户/日、卷烟21132条的配送任务，进行路径训练分析。路径规划时，规划各客户地理位置的实际距离，查看各客户的货品需求时间。多数用户配送时间选择中午，时间点较为接近。结合客户位置，进行配送编码。比如，1号客户的需求量为23条卷烟产品，送货时间是下午2点至6点；
2号用户需求37条卷烟产品，送货时间是上午10点至下午4点。配送方案：每辆车可装载5000条产品，共配置6辆运输车，给出6条运输路径，配送详情如表1所示。表1的车辆满载率为71%，尚有优化空间。对6条线路进行配送优化，优化处理时：将配送车辆改为4辆，提高车辆货物仓储满载率；
对于时间重合、地点相近的客户进行集中配送；
去除配送路线的重叠部分。优化后，车辆满载率优化至96%，配送里程从96.4公里，优化至55.43公里，可减少21%的运输成本，达到配送路径优化目标。
表1 路径优选后的配送详情
实践中，网格式配送路径优选模型运行后，案例单位的日常产品配送线路数量，是优化之前的0.94倍，配送时间是前期的0.973倍，配送里程是未优化方案的0.717倍，每辆运输车的配送户数增加了6.22%，每辆运输车的配送时间增加了0.48%，单个运输车辆的里程降低了12.86%，单个运输车的配送数量增加了6.34%，每辆运输的产品装载量提高了3.16%。由此发现：网格式配送路径优选模型具有较强的技术优势，可切实增强卷烟企业的配送能力。
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