基于零部件入场循环取货和同步配送的物流方案设计-毕业设计论文.docx

基于零部件入场循环取货和同步配送的物流方案设计 Mr.Brain基于零部件入场循环取货和同步配送的物流方案设计“安吉杯”第四届全国大学生物流设计大赛作者： 李朋栩 杨鹏程 彭志敏 李达指导老师：刘德智二零一二年十月二十五日前言方案设计背景 随着中国加入WTO，汽车制造企业将面临更加严峻的竞争环境。一直以来，世界汽车制造业十分重视其物流管理，千方百计降低成本、拓宽利润空间。在欧美，以第三方物流供应商加入汽车供应链已成为主流，80以上的汽车制造企业己把汽车物流外包。近几年，我国汽车行业迅猛发展，揭示了汽车物流产业的巨大市场潜力。对于汽车制造企业米讲，摒弃“大而全”、“小而全”的传统“纵向一体化”的管理思想，整合企业资源，对外通过业务外包选择物流合作伙伴实企业外环资源的借用，对内则集中精力抓好关键性业务，真正提升企业核心竞争力，是十分重要的战略举措。在这种情况卜，第三方物流(Third Party Logistics，3PL)模式随之蓬勃发展起来，并由第三方负责物流体系的设计和维护、调货、库存管理、装卸、配送等物流业务。在我们本次方案的研究主体安吉汽车物流公司就是一家十分成功的为汽车及零部件制造企业提供服务的第三方物流公司。安吉汽车物流有限公司（以下简称“安吉物流”或“公司”） 成立于 2000 年 8 月，是上汽集团旗下的全资子公司。安吉物流是全球业务规模最大的汽车物流服务供应商，共有员工17,000人，拥有船务、铁路、公路等10家专业化的轿车运输公司以及50家仓库配送中心，仓库总面积超过440万平方米，年运输和吞吐量超过570万辆商品车，并且全部实现联网运营。公司以“服务产品技术化”的理念，从事汽车整车物流、零部件物流、口岸物流以及相关物流策划、物流技术咨询、规划、管理培训等服务。提供一体化、技术化、网络化、透明化、可靠的独特解决方案的物流供应链服务。安吉物流作为一家为汽车及零部件制造企业提供服务的第三方物流公司，下属业务包括整车物流、零部件物流、口岸物流等三大业务板块，客户包括上海大众、上海通用、上汽通用五菱、一汽丰田、广汽丰田、比亚迪等几乎国内所有主机厂。2011年汽车物流量达574万辆，营业收入达132亿元，取得了业务量、收入、市场占有率均排名国内同行第一的骄人业绩，在国际同行中也名列前茅。目前，安吉物流是中国物流与采购联合会汽车物流分会轮席理事长单位，5A级物流企业，“安吉”品牌荣获上海市服务类现代物流名牌称号。公司历年来多次获得上海大众、上海通用、上汽通用五菱、一汽丰田、广汽丰田等客户授予的最佳供应商等奖。但作为一个在国内物流行业有代表性的企业，安吉物流在公司的快速发展中仍然遇到了国内物流企业遇到的一些普遍问题。对于这些问题，安吉物流在很多问题上提出了很好的解决方法，也取得了实效，为物流企业运作提供了宝贵的经验，但仍有一些问题值得我们进一步深入探讨，并不断提出新的概念、方法与对策。作为本届全国大学生物流设计方案的一支参赛队伍，通过我们对安吉物流案例的研读，真正走进安吉，深入剖析安吉的成功做法，同时寻找问题，发现问题，并针对存在的问题提出定性与定量的解决方案，以期对安吉有所裨益。设计思路与重点在本次物流方案设计中，我们主要着眼于“案例10 零部件售后物流配送同步策略”和“案例12 基于循环取货（Milk-run）方式的零部件配送”两个方面进行设计。目录前言2方案设计背景2设计思路与重点4第一章 整合背景及设计总则61.1 外部环境分析当前汽车零部件物流行业发展概况61.2 内部环境分析安吉物流汽车零部件物流运作分析81.2.1 SVW项目部的零部件物流中存在的问题81.2.2基于循环取货（Milk-run）方式的零部件配送101.3设计总则111.3.1设计立场111.3.2设计原则111.3.3设计内容12第二章 零部件循环取货132.1背景分析132.2循环取货的概念142.3安吉物流基于Milk-run模式的运作流程162.4路线优化选择的方法192.4.1CFR数学模型的建立192.4.2准备建模数据222.4.3数学模型的具体的求解242.5车辆调度292.5.1车辆调度问题模型的建立292.5.2模型322.5.3满意度分析342.6异常配送过程的应急优化38第三章 零部件售后物流同步配送424.1背景分析424.2运营模式问题及分析434.2.1任务分配434.2.2补货及时性434.2.3仓库面积434.2.4信息同步化444.3问题研究444.3.1任务量研究444.3.2信息同步化研究524.3.3安全库存64第五章 方案总结72第一章 整合背景及设计总则1.1 外部环境分析当前汽车零部件物流行业发展概况（1）汽车物流市场巨大。随着中国加入WTO，汽车制造企业将面临更加严峻的竞争环境。一直以来，世界汽车制造业十分重视其物流管理，千方百计降低成本、拓宽利润空间。在欧美，以第三方物流供应商加入汽车供应链已成为主流，80以上的汽车制造企业己把汽车物流外包。近几年，我国汽车行业迅猛发展，揭示了汽车物流产业的巨大市场潜力。（2）行业结构有待改善。对于汽车制造企业来讲，摒弃“大而全”、“小而全”的传统“纵向一体化”的管理思想，整合企业资源，对外通过业务外包选择物流合作伙伴实现企业外环资源的借用，对内则集中精力抓好关键性业务，真正提升企业核心竞争力，是十分重要的战略举措。（3）汽车零部件种类。A类零配件价值最高，通常为非通用件，品种不多，例如发动机、车门总成、排气管总成、坐椅等。B类零配件价值较高，品种较多容易混淆，主要有车顶篷、后舱盖、地毯、前底板、后地板等。C类零配件价值较低，主要为标准件，汽车制造厂商对这种零配件消耗量较大且较为稳定，运输频率低。每次运输都会使用相同的包装容器，相同的运输方式，如室内灯、方向盘、遮阳板、标准紧固件等。三类零配件都由汽车制造厂商交给第三方物流公司进行配送，但三种零配件具体的配送方式不同，尤其是在汽车产业集群环境下。（3）汽车零部件物流费用高。我国汽车零部件物流约占产品成本的16%，而欧美汽车物流行业成本约为8%，日本甚至已经降低到5%。今年以来，物流的成本继续上升，尤其是运输和保管成本。汽车零部件物流集运输、仓储、保管、搬运、包装、产品流通及物流信息于一体的综合性管理体系，是国际上公认的最复杂、最具专业性的物流体系。中国零部件物流行业的问题，不仅制约了整个产业的良性发展，也减弱了中国汽车的制造优势。（4）汽车物流公司亟需提升服务水平。作为为汽车制造企业提供物流服务的第三方物流企业，如何利用自身资源，更好地开展物流业务，高效地满足企业生产及物资流通的需要，降低物流成本，负责物流体系的设计和维护、调货、库存管理、装卸、配送等物流业务。从而增强我国汽车制造企业及其产品在国内外市场的竞争能力，是一项非常具有现实意义的研究课题。（5）企业物流信息共享程度和信息化水平比较低。目前,虽然很多企业已经在物流信息化方面取得了很多先进的经验,比如,对物流信息系统的升级和完善,逐步形成了适合企业自身的物流信息系统,也建立了比较稳定的物流管理信息交换系统。但是目前的物流管理在信息的利用上,很多企业家做得还不够,到目前为止,企业的物流配送中心广泛采用的还是传统的“人海战术”,这样不仅效率低,而且差错率也非常高。另外,在交易信息的分析方面,没有能充分发挥物流信息系统的作用,这也严重制约了物流运行效率和服务质量的提高。1.2 内部环境分析安吉物流汽车零部件物流运作分析1.2.1 SVW项目部的零部件物流中存在的问题（1）安吉零部件售后仓库的数量也在逐渐增加. 现已从去年的4个零部件售后仓库增加至9个，这9个仓库中一个是上海大众配件中央总库CPD，另外8个为外库，其中2个外库为非发货仓库，其余6个外库均为发货仓库。除其中一个非发货仓库建在浙江昆山市之外，其他8个仓库都建在了上海嘉定区，这些外库均为中央总库CPD服务。8个外库与CPD仓库间距离因建库的地址不同而远近不等，近的约2KM左右，远的则35KM（表10-1为9个仓库的基本情况表，图10-1为汽车零部件多级仓库网络示意图）类别仓库名称仓库编号地址面积m2距CPD路程(km)发货仓库CPDCPD上海嘉定区园汽路1000号42,00011101上海嘉定区民丰路24号 3,6006.4 21102上海嘉定于塘路379号15,0003.2 31103上海嘉定区园工路1169号 1,0003.9 41104上海嘉定区园国路1366号 14,5003.7 51105昆山市淀山湖镇北苑路288号 25,00035.0 69106上海嘉定区泰丰路225号 2,1182.0 非发货仓库11001上海市嘉定区安亭镇墨玉北路98号 5,0005.3 21002上海市嘉定区和静东路318号 9,0004.1 表10-1. 9个仓库的基本情况表图10-1. 多级仓库网络示意图（2）现行零部件储存方式。上海大众负责零部件的采购，将采购的能满足一段时间销售数量的零部件存放在7个发货仓库中，由于发货仓库面积不足和库存数量过大等原因会将采购的其他的零部件存放在2个非发货仓库中，当发货仓库的库存不足时，非发货仓库要向发货仓库及时补充零部件，每个发货仓库储存一定种类和数量的零部件，同时7个发货仓库储存的零部件的种类各不相同。（3）订单处理方式。当安吉零部件的SAP系统接到4S店或分中心的订单后会根据订单要求向订单中涉及到的发货仓库发送零部件配送要求，然后接到订单请求的发货仓库会根据规定的发货流程（图10-2为仓库发货流程），外库（发货仓库）会将订单中的零部件集齐后用载重量为5T的栏板车(每个发货外库配备一辆5T的栏板车）将零部件短驳至CPD仓库，CPD仓库集齐订单上的零部件后再统一向4S店或分中心配送。1.2.2基于循环取货（Milk-run）方式的零部件配送（1）针对于整个供应商网络Milk-Run路径数量难以设计。当网络规模比较小时，这还是比较容易解决的，但是针对于目前的供应商网络，这就变得比较困难了。在实际运作过程中，运输车辆的路径安排要考虑各个供应商的出货地址、严格的出货窗口设置，因此一条Milk-Run路径要遍历哪些供应商，针对于整个供应商网络需要设计多少条Milk-Run路径。（2）对运输车辆进行动态调度对于节约运输成本难以控制。汽车的零部件众多，一家供应商提供的零部件产品也是多种类的，零部件的包装尺寸也不尽相同，因此运输卡车在其Milk-run路径上实施循环取货时，在哪些供应商中对哪些零部件进行装箱操作能够满足运输卡车的配载实现最大装载率的要求，同时在该条Milk-run路径中配置多少辆运输卡车（可循环使用）能够在保证主机厂的生产需求订单的前提下，能够有效控制运输成本。另外，在实际操作中还存在这样的问题：主机厂的生产订单每天的需求是不同的，对零部件的需求总是在一定的范围内产生波动，因此如何对运输车辆进行动态调度对于节约运输成本十分重要。（3）异常配送过程的应急优化。在零部件物流配送过程中，一些异常运行流程通常会出现。例如当出现因各种原因造成生产商的紧急加单、减单和并单等超过当天零部件正常需求量的25%时；或当天气、道路等出现异常情况时；可立即启动应急方案。目前安吉物流采用应急方案的主要方法主要包括：(1) 调整路线，避开异常情况（大雾时段、造桥、阻塞路段等）；(2) 调整路线，提前出发，将差异时间计算在内；(3) 命令就近路线司机进行紧急援救；(4) 申请供应商自运，或利用外部车辆(如租赁出租车)进行运输。对于异常运行流程，所采用的操作程序是由专业人员根据实际情况，向系统手工输入异常的零部件需求信息，以帮助系统正常运行；或直接根据运行指南进行人工出单，以保证生产的顺利进行。，如何在异常运行流程中，在保障生产顺利进行的前提下，科学的设计应急运输方案，进行合理的决策以控制运营成本是一个值得研究的问题。必须考虑充分且方案成熟的应急准备，才能够最大程度地在各种意外层出不穷的情况下保障生产的顺利进行。1.3设计总则1.3.1设计立场 “集成”是物流高级化发展的方向，“整合”是企业发展第三方物流的前提，“精益”和“JIT”是零部件物流的。本方案是站在安吉零部件的立场，系统地解决安吉物流在“零部件售后物流配送同步策略”和“基于循环取货（Milk-run）方式的零部件配送”存在的问题。方案以业务为设计核心，对其货运系统进行系统的整合。1.3.2设计原则零部件物流板块以安吉物流下属上海安吉汽车零部件物流有限公司（以下简称“安吉零部件”）为主体。本方案设计本着以“精益”及时 解决问题”能为客户提供一体化、技术化、网络化、可靠的、独特解决方案的设计原则。1.3.3设计内容 方案主要针对的是零部件物流，而主要分析的是零部件入厂物流循环取货的路径优化和零部件售后物流同步配送。可以概括为一个核心、两项业物。1.一个核心零部件物流。安吉零部件是国内汽车物流业首家经国家交通部、外经贸部正式批准、注册资本最大的汽车物流中外合资企业。零部件运输是安吉主营的三大模块之一。随着市场需求的增加，公司的业务量也与日俱增，面对如此巨大的业务量，安吉零部件必须不断的改进才能适应市场的竞争。2.两项业务（1）汽车零部件入厂物流是一个相当复杂的过程，它需要对多点进行优化处理。需要通过合理的方法对路径进行设计，已达到路径的最优，进而减少运输成本。通过本方案的优化，使每个循环的线路得到优化，减小运输成本。根据优化后的线路再进行车辆调度，在满足运输量的条件下，尽量提高满载路。（2）零部件售后物流同步配送。要处理多个仓库的发货问题需要有完善的信息系统，各仓库同时发货首先需要信息的及时和同步。方案中建立了完善系统的信息系统，这个信息系统就可以及时沟通各个仓库已达到及时发货，发货同步。 第二章 零部件循环取货2.1背景分析 汽车零部件物流是各个环节必须衔接得十分流畅的高技术物流行业，是国际物流业公认的最复杂、最具专业性的物流领域，特别是零部件的入厂物流更体现出极高的专业性和复杂性。近年来，循环取货的配送模式（Milk-run）在安吉零部件入厂物流业务方面得到了广泛的应用和发展，给汽车制造业供应链管理带来重大流程革命及变动。供应链的管理和优化，可为企业带来巨大的效益。在企业内部，通过采用现代化手段，建立完善的物流网络体系，使各企业更加适应新的市场环境。在企业外部，通过对供应链的协调管理，以供应商为中心，以网络管理为核心，利用现代科技手段，准确及时的获取信息，迅速沟通零部件供应商和整车生产商，并依靠供应链的整体优势，共享信息资源，发挥供应链的整体优势提升企业核心竞争力。 公司引入循环取货的运作模式的目的在于如何对零部件供应商现有的运输网络加以优化，使之既能够尽量满足生产波动的需求，同时又能将运营成本控制在一定范围内。但是目前在应用的过程中发现物流运作的成本仍然偏高，在总的物流费用成本中运输的成本达到了44%。造成这一现状的主要问题在于：1 循环取货模式下运输车辆的路径设计。如何在供应商的规模不断扩大的情况下，解决运输车辆的路径选择及优化问题。2运输车辆的调度之间的紧密关联。如何在有限运输车辆的前提下，将运输车辆的装载率提到最高是衡量运输成本的重要标志，只有进行充分的配载，才能使得循环取货模式具备成本控制的优势。3异常配送过程的应急优化。这些严重影响了安吉物流应用循环取货来降低物流成本和提高物流供应准时性的效果。2.2循环取货的概念循环取货（MilkRun) 是企业根据需求，每天在固定时刻派货车从生产企业或配送中心出发；根据设计好的路线，按既定顺序到多家零部件供应商提货取零部件，同时返还空容器，最后把零部件运回生产企业或配送中心的过程。根据精益原理,低库存可以减少仓储成本、物料积压时间、内部物料搬运成本,可以提高对于零配件质量及供应商绩效控制.经验告诉我们,如果把库存作为一个参数,运输成本会最初只是随着库存水平的降低而逐渐略微上升,接着将按照指数级急剧上升，为了避免保持低库存而造成运输成本的上升大于其所节省的费用,先进的循环取货(MilkRun)入厂物流模式被提出并加以应用。循环取货是一种闭环拉动式取货,其特点是多频次、小批量、及时拉动式的取货模式.作为一种先进的取货模式,循环取货方式提高了车辆的装载率和运输效率,循环取货方式是一个优化物流网络，通过有效的运输线路规划和设计，降低物流成本。在配送总量一定的情况下,运输总里程大大下降,从而节约了运输成本。另外对于有些用量少的零部件, 而且是附近供应商所生产的, 为了不浪费运输车辆的运能, 充分节约运输成本, 每天固定的时刻, 卡车从制造企业工厂或者集货、配送中心出发, 到第一个供应商处装上准备发运的原材料, 然后按事先设计好的路线到第二家、第三家,以此类推, 在预定的窗口时间内完成各供应商的取货, 同时按照计划提取空料箱、料架, 再次抵达供应商处将其返还。一方面, 使零配件生产厂家省去每天直接送零配件到生产线上去生产的运输费用, 并省去了供应商空车返回的费用; 另一方面, 因为运输的频率增加了, 很多原材料不需要进入原材料库, 发运货物少的供应商不必等到货物积满一卡车再发运, 所以保持了很低或接近于“零”的库存, 减少资金占用; 同时, 与工厂生产合拍的运输计划既能保持工厂最小的库存又使得物料能够及时,较大程度地实现JIT( Just In Time ) 供应。2.3安吉物流基于Milk-run模式的运作流程 根据时间和任务可将安吉物流基于Milk-run模式的汽车零部件物流运作流程划分为3个阶段:取货前的计划阶段、取货时的执行阶段和取货后的配送阶段。(1)计划阶段汽车制造商制定“月/周/日生产计划”并发到Milk-run信息平台；TPL根据集配中心和厂边仓库的库存信息制定“Milk-run计划”；汽车制造商调整“Milk-run计划”,下零部件要货订单,零部件供应商制定生产计划并进行库存管理；TPL依据订单优化取货路径和取货时间窗,与零部件供应商协商制定“取货指令书”,确定取货时间窗和取货路径；TPL制定积载计划,供应商据此备货。(2)执行阶段取货车辆前往供应商之前与供应商电话确认取货信息,如供应商不能准时发货,TPL调整取货计划和取货路径,供应商须自行将零部件送到厂边仓库并承担相应运输费用,若造成生产延误,承担相应损失;否则,供应商备货至指定区域、准备好装卸工具及票据；取货驾驶员到供应商处验收零部件、交接空容器和相关票据,并及时将取货信息反馈到Milk-run信息平台。若发现零部件质量、数量或包装不符合要求,TPL拒绝装载零部件,供应商承担相关损失。(3)配送阶段对送达集配中心的零部件进行质量、数量和包装方面的初步检查,若不合格,供应商、TPL承担相应责任；TPL卸货入库并更新集配中心库存信息,对零部件进行集拼、组装、流通加工和包装等物流增值服务后着手运输,并及时反馈零部件状态和取货信息；近距离的供应商Milk-run取货后,送到厂边仓库;在厂边仓库,汽车制造商验收零部件,TPL卸货入库并更新厂边仓库的库存信息TPL对来自各个集配中心和厂边仓库的零部件进行初装配和成套,按照汽车制造商的生产计划和生产节拍实施JIT配送上线。2.4路线优化选择的方法2.4.1CFR数学模型的建立为了实现精益生产方式，追求零库存，汽车制造厂要求零部件供应商按其生产节奏和生产需求量进行供货,实施“直送工位”的准时化供应(Just In Time，JIT)，而循环取货能够较有效地解决低库存与运输成本增加之间的矛盾，应用日趋广泛。针对循环取货运作模式建立相应的数学模型，并设计适当的方法求解。最后的数值实验验证了该方法的良好寻优性。装配线上某零件设为线性消耗，如图显示了不同取货频次零件的库存时关系。随着取货频次的增加，供应商的最大库存减少。通过对所有零件最大库存进行限制，就会强制供应商必须小批量地取货。在一定的库存限制范围内，根据各供应商的地理位置及全天需求量，排定取货路径及其运行频次，要求每家供应商只有一条路径经过，目标是运输库存成本最小。这就是CFR (Common Frequency Routing)问题，本方案用它来完成循环取货的路径规划。循环取货的要求就是要用高频次、小批量来代替库存。就安吉零部件物流的实际而言也不能只单纯的考虑运输成本，如果单纯地追求运输成本最低，自然的路径策略是一条路径上访问相对较少的供应商，每个供应商的取货量较大，整条路线的取货频率不要太高。但在一个JIT供应的工厂，有时会需要付一些额外的运费，以达到多频次小批量的运输，从而避免库存的相关问题，并对自身、供应商以及生产运作系统施加有益的压力，提高整个生产系统的稳定性及弹性。CFR的一个明显特征是一家供应商只允许一条路径访问，这大大降低了问题的复杂性。在需求可拆分的路径规划(Split Delivery Vehicle Routing，SDVR)问题中，供应商的零件可以被分到多条不同的路径以求运输成本最低。实施时，每条路径的取货频次相等并平均分配在工作时间窗内，不再考虑取货的平顺化。从管理角度来讲，路径随着时间不停地重复，操作简单，且易于控制。同时也有利于供应商以及入库道口的管理。CFR数学模型的建立式中：V=i|i=0,1,n为n个供应商点与主机厂的集合，i=0代表主机厂；K=k|k=0,1,m为m条路径集合；为单位距离运输成本；为供应商i到j的距离，特别地=0，为路径k上车的容量限制；S为允许的库存最高水平; 为供应商i的装卸货时间; 为供应商i到j的行驶时间;T为每条路径单次循环时间的最大允许值；和 为决策变量，表示一个车次到i处的单次取货量，当=0时=0。目标函数是总运输成本最小。式（1）保证离开i的供应商数与进入i的供应商数相等;式（2）、（3）表明，车辆从主机厂出发，并最终返回主机厂；式（4）（6）确保供应商i由路径k完成的唯一性；式（7）确保车次k访问的所有供应商装载量不得大于车的最大装载量；式（8）指出单条路径的单次循环时间不要超过某一固定值,主要是为了便于控制，尽量减少缺货产生的可能性；式（9）要求该条线路所有供应商取货的最大库存之和不能超过限制值S。2.4.2准备建模数据为了减少安吉零部件物流成本，我们将CFR数学模型应用到安吉零部件循环取货的路径优化中，以达到最佳的效果。由于实际的情况与数学模型中所要求的数据存在一定的差异，为了方便处理数据，在保证结果不变的情况下我们做了一些合理的假设和预处理。在实际情况中安吉公司要到222个提货点提取不同的货物，并将其运送到主机厂。由于所提取货物的种类不一、提取货物的数量不一、每一天需要提取的频次也不一样，如果笼统的将所有的点放在一起考虑，想要直接从整体上得到以一个路径的优化，这样不仅操作的难度大，而且实际的利用价值也不高。所以就要对所有的提货点按照一定的标准进行分区，然后利用一种通行的方法对一个区域内的点进行研究，在区域内得到优化路径，然后再将这种方法推广到各区域，是每个区域路径都得到优化，这样对总体而言也得到优化处理。考虑到实际情况下的利用价值，我们按照频次对所有的提货点进行分组。这样每组内的频次为一个定值，便于日常的车辆调度。而在数学的工程中我们利用的是频次为5的那些提货点，总共用21个，依次编号为1到21.我们为了数学模型的需要，还测了这21个点任意两个点之间的直线距离，并在地图上标注出了各个点，以便有一个更加直接的观察。由于实际的包装箱尺寸并不同意，所以我们在建模处理数据时假设每个包装箱都为一个单位用数字1表示，12米的卡车的装载能力为100个单位、8米的卡车的装载能力为68各单位、5米的卡车的装载能力为25个单位。2.4.3数学模型的具体的求解我们把主机厂0看作是循环的起点和终点，把21个提货点看作21个顶点，节点之间距离看作对应边上的权，建立邻接矩阵。考虑到每一条循环路径中的总装载量不宜过大，并且要尽量平衡。这样方便日常的车辆调度，以及对应急情况的处理。分四组来循环，则需要把所有的提货点分为4个区，在每个子区 (i=1,2,3)中寻找最佳回路 (i=1,2,3)。巡视路线要尽可能均衡，因而每组循环的运货量要大致一样。目标函数： 约束条件： 是对均衡度的度量，越小表示均衡度越好；S表示总的巡视路线，S越小表示巡回路线越短。这两个目标函数不可能同时达到最小值，求解时要两者兼顾。运用因为最小生成树包含频次为5中所有提货点，相邻两点之间的权重为这两点之间的距离，它描述了顶点之间的相近程度，故考虑最小生成树初步分块。对于巡视组的划分，我们可以利用原图的最小生成树（所选择的都是权最小边）。从主机厂出发的最短路生成树，或者原图的单旅行商路线等等子图作为依据，对边界进行合理划分后向内扩展等直观方法作近似处理。再结合装载量，我们就得到了所要的四个循环中他们各自所包括的提货点：第一条：9、16、6、8第二条：12、14、3、10第三条：2、1、4、5、21、15、20第四条：13、11、18、19、17、7 有了以上准备数据，就可以进行具体的数据处理，在求解的时候我们主要应用LINGO9.0这种软件来运行具体的算法，算法的编程如下：MODEL: SETS: CITY / 1 2 4 5 15 20 21/: U; ! U( I) = sequence no. of city; LINK( CITY, CITY): DIST, ! The distance matrix; X; ! X( I, J) = 1 if we use link I, J; ENDSETS DATA: !Distance matrix, it need not be symmetric; DIST= 0 18.3 22.3 19.1 10.7 9.2 26.4 26.5 18.3 0 17.9 3.7 18.8 27.3 11.4 23.5 22.3 17.9 0 22.3 13.6 27.9 21.3 5.6 19.1 3.7 22.3 0 21.1 27.8 21.1 27.1 10.7 18.8 13.6 21.1 0 14.6 18.3 16.4 9.2 27.3 27.9 27.8 14.6 0 33.1 30.9 26.4 11.4 21.3 21.1 18.3 33.1 0 8 26.5 23.5 5.6 27.1 16.4 30.9 8 0 ENDDATA !The model:Ref. Desrochers & Laporte, OR Letters, Feb. 91; N = SIZE( CITY); MIN = SUM( LINK: DIST * X); FOR( CITY( K): ! It must be entered; SUM( CITY( I)| I #NE# K: X( I, K) = 1; ! It must be departed; SUM( CITY( J)| J #NE# K: X( K, J) = 1; ! Weak form of the subtour breaking constraints; ! These are not very powerful for large problems; FOR( CITY( J)| J #GT# 1 #AND# J #NE# K: U( J) = U( K) + X ( K, J) - ( N - 2) * ( 1 - X( K, J) + ( N - 3) * X( J, K); ! Make the Xs 0/1; FOR( LINK: BIN( X); ! For the first and last stop we know.; FOR( CITY( K)| K #GT# 1: U( K) = 1 + ( N - 2) * X( K, 1); END由以上程序可得到第三条循环的具体优化路径为：0-4-1-20-2-21-5-15-0按照以上的程序再将其他循环的具体数据代入运算可得其具体循环路径为：第一条循环：0-16-9-6-8-0第二条循环：0-3-14-10-12-0第四条循环：0-13-7-19-18-11-17-0 到此有关线路优化的求解过程就已经完结了，在对其他频次的点优化时也可以按照这个过程，先分成若干循环然后再对各循环内进行具体的优化。2.5车辆调度车辆调度问题是典型的组合优化问题，属于 NP-Hard 难题，其在邮政投递、物流配送和交通运输系统等领域都有着重要的应用。近年来随着移动商务的兴起，物流配送企业业务规模不断扩大，配送范围更加广泛，顾客订单数量逐渐增多，配送系统中的车辆调度问题受到越来越多的关注。而且，安吉物流的运输成本占总成本的40%，车辆调度问题处理的好坏直接影响到安吉物流的经济效益和顾客的利益。因此有必要结合实际需求对车辆调度问题进行研究，进一步完善和优化物流配送系统。2.5.1车辆调度问题模型的建立2.5.1.1模型假设（1）该路线不存在堵塞现象，且货车之间依次行进，不存在超象。（2） 货车满载后，货物不能再上，只得等待下一辆车的到来。（3）安吉物流配给每条线路根据情况有不同的的货车，且装载的集装箱为标准的集装箱，即1200mm*800mm*600mm。即大约为0.58立方米，查资料得到5t的货车容积为20立方米，8t的货车为28立方米，12t的货车为32立方米，在本文假定货车统一规格均为8t,因此，其一车大概可装载48个标准级装箱，另外假定在该线路上运行的平均速度为30公里/小时，车辆在不超载的情况下满载率尽可能高；（4）供应商装货时间设为30分钟。（5）货车统一的发车时间为早上7:00。2.5.1.2需要解决的问题（1）为该线路设计一个便于操作的全天（工作日）的货车调度方案，包括起始点的发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样的程度照顾到了供应商和安吉物流双方的利益；等等。（2）如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型，指出求解模型的方法。2.5.1.3问题的分析 本问题要求我们设计一个循环取货货车调度模型同时要考虑到调度效率，取货窗口，货车装载率以及提高安吉物流的经济和社会效益等诸多因素。如果仅考虑提高安吉物流的经济效益，则只要提高货车的满载率，运用数据分析法可方便地给出它的最佳调度方案；如果仅考虑方便从供应商提货，只要增加车辆的次数，运用统计方法同样可以方便地给出它的最佳调度方案。显然这两种方案时对立的。于是我们将此题分成两个方面，分别考虑：安吉物流的经济利益，记为mg：公司的满意度；供应商的等待时间及货物能否装载，记为mc：供应商的满意度。安吉物流的满意度取决于每一趟车的满载率，且满载率越高，公交公司的满意度越高；供应商的满意度取决于供应商等待的时间度和货物能否装载，而供应商等待时间取决于车辆的班次，班次越多等待时间越少，满意度越高；供应商的货物能否装载取决于车辆的装载率，装载率越低，供应商越，所以我们需要在这个因素中找出一个合理的匹配关系，使得双方的满意。很明显可以知道安吉物流的满意度与供应商的满意度相互矛盾满意度达到最好。在这里我们考虑三组相关的因素：货车，供应商与货物对模型的影响。a） 与货车有关的因素：离开主机厂的时间，到达每一供应商的时间，在每一供应商取货的箱数，在每一供应商的停留时间，载重总数，行进速度等。b） 与供应商有关的因素：线路上货车的位置，供应商之间的间距，货物到来的函数表示，等候运载的货物留余箱数，上一辆车离开车站过去的时间等。 c） 与货物有关的因素：到达某一供应商的时间，供应商的距离，等待货车的时间时间等。2.5.1.4符号说明aik：从第k个供应商提取的货物；zi：一条线路上的平均载重量；ci：每条线路的整车次；C：日所需总发车车次；sij：相邻发车货车的平均发车时差；mci：供应商的日平均满意度；Mci：一条线路上供应商满意度；ti：第k个供应商装箱货物的时间；mct：供应商对装箱时间的满意度；mcw：供应商对货物是否装载的满意度； mgi：安吉物流日平均满意度；Mgij：一条线路上安吉物流的满意度；i=1：表示第一条路径（此时k=0,16,9,6,8）；i=2：表示第二条路径（此时k=0,3,14,10,12,0）；i=3：表示第三条路径（此时k=0,4,1,20,2,21,5,15,0）；i=4：表示第三条路径（此时k=0,13,7,19,18,11,17,0）；j=1,2,3,4：表示有4条取货路径。2.5.2模型 为设计便于操作的货车店的调度方案。根据对频次为5的每次取货箱数统计情况，要满足货车载完每个供应商的货物，则必须能载完每条线路上的最大箱数，由此建立模型，来确定发车时刻表，计算需要的车辆数，对问题依次进行分析。(1) 每条线路上的最大需装载箱数，建立模型如下： i=1：（此时k=0，16,9,6,8,0）； i=2（此时k=0,3,14,10,12,0）； i=3：（此时k=0,4,1,20,2,21,5,15,0）； I=：（此时k=0,13,7,19,18,11,17,0）； j=1，2，3,4 :表示4条取货路径。运用模型和整理出来的数据可知每条线