电子商务物流配送管理课件.ppt

电子商务物流管理E-Logistics Management,1,5电子商务物流中心及配送管理,5.1 E-Logistics中心概述 含义、构成、种类配送中心E-Logistics中心、特点5.2 E-Logistics网点规划 5.3 E-Logistics配送 5.4 E-Logistics配送管理 5.5 E-Logistics配送方案设计,港湾、货运站、公共流通商品集散中心、企业自身拥有的物流设施等,接受并处置下游用户的订货信息，对上游供应商的大批量货物进行集中存储，加工等作业，并向下游用户进行批量转运的设施与机构,中华人民共和国物流术语标准,广义,构成,收货，验收，理货，储存，配货、发货，退货、废弃物回收，加工，办公场所，及停车场、库内外道路、站台、铁路专用线及设备存放场所等辅助设施,装卸搬运机械系统输送机械系统检测设备系统分货、拣货装置系统储存设备系统流通加工机械系统包装机械系统,网络信息系统,物流作业设备系统,物流作业场所设施系统,销售时点管理系统POS附加价值通信网VAN电子订货系统EOSMISEDI,按社会化程度社会物流中心企业物流中心,种类,按综合程度综合物流中心专业物流中心,按建立途径自建型联建型改建型代理型,按地理区域区域物流中心城市物流中心,从运营主体(最常用)按功能,Distribution center built by maker制造商设立的M.D.C,按运营主体(最常用),Distribution center built by truck货运公司设立的T.D.C,Distribution center built by retailer零售商设立的R.D.C,Distribution center built by wholesales批发商或代理商建立的W.D.C,Regional distribution center区域性，负责特定小区与物流业务R.D.C,Frontier distribution center货品暂时存活的转运站或车辆转换的中继站F.D.C,集货中心分货中心配送中心转运中心储调中心加工中心,按功能划分,功能、运输距离、运输工具、送货时间、吞吐量及服务对象,物流中心与配送中心区别,专业化程度，专业、柔性和综合配送中心等,经营重点与方式，供应型、销售型等,地域范围，城市配送中心、区域型配送中心,内在职能，储存型、流通型、加工型等,配送中心分类,集现代通信技术、信息技术、计算机技术和网络技术为一体的物流中心,电子商务物流中心,产生与发展的基础,电子商务物流中心特点,实体与虚拟并存,实时性与预测性并存,合作与竞争并存,个性化与大众化并存,安全性和开放性并存,信誉更加重要,5.2电子商务物流网点规划 5.2.1物流网点及布局5.2.2物流网点布局规划要素及步骤5.2.3物流网点布局规划方法,储运仓库流通仓库中转仓库,物流网点,大批量物资储运、集散的场所物流作业活动种类和工作量集中的地方设施设立费用高，需要较大的投资运行费用高，且运行时间持续长远关系整个地区有关企业利益，及所在地区的经济发展关系到本地生态环境,物流网络的结点,以物流系统和社会的经济效益为目标，用系统理论和系统工程方法，综合考虑物资的供需状况、运输条件、自然环境等因素，研究设计物流网点的数量、位置、规模、供货范围、直达供货和中转供货的比例等，建立有效率的物流网络系统，达到费用低、服务好、效益高的目的,物流网点布局,规划外部要素,自然条件,交通运输条件,用地条件,法规制度,规划内部要素,资金要素合作、股份制,物的要素,营销战略、目标营销结构和策略,符合区域宏观生产力布局和经济发展规划地区经济发展水平与市场前景良好，有较充足的物流需求与大物流系统网络接轨配套交通基础设施较齐全、配套，运输方便能源（电力、煤气、水源）、信息通讯设施、安全设施、市场法制等基础条件好,规划步骤,建立物流网点布局模型,模型分析、计算、逐步优化,确定最优的网点布局方案,可行性分析报告，报批,根据确定的产品（或服务）规模等目标在给定区域只寻找一个最佳位置设立物流网点,物流网点布局及方法,线性规划法,模拟法，物流位图法,在一个区域中要设立多个物流网点，并使网点的数目、规模和位置达到最佳化,物流网点布局方法,启发式heuristics 方法,Cluster法日反町洋一提出的 Capacitated Facilities Location Problem法Baumol-Wolfe法,专家评分法,5.3电子商务物流配送 5.3.1物流配送 含义、分类、特征5.3.2电子商务物流配送含义、特征5.3.3电子商务物流配送系统含义、特点、目标系统构成开发与分析,生产厂到配送中心之间的物品空间移动叫“运输”,含义,在经济合理区域范围内，根据用户要求对物品进行拣选、加工、包装、分割、组配等作业，并按时送达指定地点的物流活动,日物流手册(1991版),物流术语,从配送中心到顾客之间的物品移动“配送”,分类,本质是送货；一种小范围的综合性物流；全过程现代化技术和装备的保证；一种专业化的分工方式；一定的计划性和相对的稳定性，通过科学计算制订其送货方案；在物流据点进行货物配备；以最合理最经济的方式进行送货。,特征,电子商务物流配送,虚拟性高效性低成本性 个性化,采用网络化的计算机技术和现代化的通信硬件设备、软件系统及先进的管理手段，针对社会需求，严格守信用地按用户的订货要求，进行一系列分类、编配、整理、分工、配货等理货工作，定时、定点、定量地交给没有范围限度的各类用户，满足其对商品的需求。,Broad sense,Narrow sense,为电子商务的客户提供服务,信息化现代化社会化,根据电子商务特点，对整个物流和配送体系实行统一的信息管理和调度，按照用户订货要求，在物流网点进行理货工作，并将配好的货物送交收货人的物流方式,配送系统由配送活动各要素所组成的，为实现配送目的、功能和作用所形成的有机统一体,电子商务物流配送系统,服务、快捷、低成本、安全,电子商务配送系统是依据电子商务技术（网络技术、通信技术和计算机技术）把配送活动各要素联系在一起，为实现配送目的、功能和作用所形成的有机统一体,目的性、集合性、适应性,虚拟性、实时性、互动性、标准性,目标,电子商务物流配送系统构成,电子商务物流配送系统构成,系统内部人、财、物规模与结构系统管理模式、策略和方法等,系统外部用户需求观念及价格,环境系统,开发与分析,明确内容,目的、对象、地点、时间人员的配置及职责人员配置的方法,原则,外部环境与内部条件相结合定性和定量分析相结合当前利益与长远利益、局部利益与整体利益相结合 电于商务与配送相结合,分析内容,方针、政策和制度需求规模变化特点对象及理念分析交通通信分析支付现状分析技术状况分析,作业系统网络系统管理系统,内部,外部,5.4电子商务物流配送管理 含义、目标、特点 5.4.1物流配送过程管理传统物流配送流程 EC下的物流配送流程 实施过程运作程序5.4.2基于INTERNET的配送中心管理含义、需求、难点、优势目标、手段,建立一个企业资源管理规划，在主控管理系统下，有采购、库存、销售、入库、储存、出库等管理子系统，将订货、到货接受、验货与拒收、分拣、订单汇总、存储、加工、拣选、包装、装托盘、组配、装车、送货等作业纳入系统管理之内，并具备可跟踪性、可控制性和可协调性；还包括财务管理，如货款、运费和杂费结算等内容,含义、目标,Right timeRight placeRight conditionRight productRight costRight channelRight consumer,快捷响应最低库存整合运输,基本目标,其它目标,电子商务物流配送管理,订单处理作业,传统物流配送流程,出货作业处理,采购作业,进货入库作业,库存管理作业,补货及拣货作业,流通加工作业,配送作业,会计作业,营运及绩效管理作业,电子商务物流配送实施流程,制定配送计划,配送,下达配送计划,按配送计划确定物质需要量,向配送中心下达配送任务,配送发货,电子商务物流配送运作程序,商流活动的连接点,保管、库存调节、流通加工（拆零、配货、贴标签）等功能，信息处理、客户服务,国际物流活动的连接点,进口代理和通关报检功能、保税等特殊功能,Internet网络构架的信息交流系统，把货物的运输系统分解为接单、发运、到站、再发运、再到站、签收等环节进行操作。,INTERNET的物流中心管理,Internet网上的EDI，货主只要将托运或托管的货物的电子文档E-mail给物流服务公司，即可完成双方的交接单工作企业拥有自己的企业内部网(Intranet)，通过接口与Internet连接，实现信息的发布、业务的协作,及时跟踪货物运输过程及时掌握和了解库存准确信息合理调配和使用车辆、库房、人员等各种资源为货主提供优良的客户服务,有效组织跨地区业务 充分利用资源 提高客户服务水平 加快资金周转 节约通信费用,批量小变化大时间紧区域广,规模小成本高预期差周转难,INTERNET的物流中心管理,难点,微观优势,微观需求特征,宏观需求特征,反应速度快 功能集成化 服务系列化 作业规范化 目标系统化,条形码技术电子数据交换 电子订货系统,INTERNET的物流中心管理,物流信息技术主要是以电子计算机为核心的微电子技术作为收集、处理信息，建立数据库，进行科学管理的重要手段,手段现代化 组织网络化 经营市场化 流程自动化 管理法制化,货物跟踪系统 车辆运行管理系统,目标,策略,5.5电子商务物流配送方案设计,5.5.1配送需求预测OD预测法 OD预测法步骤,5.5.4配送网络及调度配送网络的确定配送计划的制定车辆调度的优化,5.5.2配送能力设计 5.5.3配送模式的选择 配送模式的分类配送模式的选择,它与交通规划中的 OD出行矩阵类似，即在一个二维阵列中分别用行和列来表示拟研究的配送中心对各区的货流的发生与吸引量。,物流配送需求预测的OD预测法,每一行的和是该行的货流发生总数每一列的和是该列货流的吸引量的总数理论上行的总数和与列的总数和相等,O-D矩阵中,OD预测法操作步骤,考虑商品的进出异动,配送能力设计,配送数量与库存量,配送模式指企业对配送所采取的基本战略和方法。,自营配送模式共同配送模式互用配送模式第三方配送模式,距阵图决策法,确定型决策,电子商务配送模式的选择,乐观准则悲观准则折衷准则等概率准则最小后悔值准则,比较选择法,非确定型决策,配送网络总的存货水平和存货地点的设置，各存货点的存货水平和安全库存量的控制，及各存货点存货控制的决策依据等。,货运方式和运输种类、承运商选择和一次配送量、指定车载、配送路线或时间表设计及人力的配备等。,数量、地址、货源配置和用户区划及货物搬运设备选型等。,配送网络结构是指物品从生产区域到消费区域的空间转移过程中移动（运输）和静止（中转集运、换装、分拣、库存、包装等）的控制策略与组织方式。,配送网络的决策要素,配送网络的确定,选址决策,货运决策,库存决策,配送中心图例,配送计划是配送中心根据客户订单的需求制定的货物拼装、车辆选择与路线选择的具体方案，它直接影响配送中心的服务质量和成本。,配送计划的制定,运载单元：不可划分的货物单元，从某一装载点装载到某一配送车辆上，经过若干节点，在某一卸载点卸下。,节点,通路仅仅指从一个节点到另外一个节点的道路，如果从某一个节点到达另一个节点必须经过第三个节点，即两个节点之间没有直接的通路，其有间接通路，这个间接通路为第一个节点到第三个节点的通路与第三个节点到第二个节点的通路的连接。,配送计划要素,重量，体积和类型，某些特殊的运载单元必须由特殊类型的车辆运载,停车场是路线的起点和终点装载点一般是配送中心，运载单元在此装载卸载点一般是客户，运载单元在此卸载,属性：起始节点、终止节点和长度,车辆：从停车场出发，由通路到达其它节点，沿着路线规定的顺序，在装载点装载运载单元，在卸载点卸下运载单元，最后到达停车场。,路线：是一个节点的序列，表示车辆从某一个停车场节点开始依次经过的节点。,配送计划要素,属性：车辆所在的停车场，车辆的容积、载重及车辆类型,路线有总里程等属性。,路线必须开始于停车场，结束于停车场。,对一系列装货点和（或）卸货点，规划适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，满足一定的约束条件（如时间窗口约束、车辆容量限制、车辆行驶里程限制、司机最大工作时间限制等），达到一定的目标（如车辆行驶路程最短、运输费用最少、使用车辆数最少，服务质量最高等）。,车辆运输调度问题,广义的配送中心，指车辆的出发地，如物流中心、配送中心、仓库、车场等,车辆优化调度问题最早是由Danzig和Ramser于1959年提出,按任务特征分纯装货问题和纯卸货问题（车辆在所有任务点只装货或卸货，即集货和卸货问题）装卸货混合问题（每个客户有不同的装货点和卸货点，即集货、送货一体化问题）按任务性质分对弧服务问题（如邮递员问题）对点服务问题（旅行商问题）混和服务问题（如交通车辆路线安排问题）,车辆运输调度问题,按车辆载货状况分满载问题（货运量不小于车辆容量，完成一项任务需要不只一辆车）非满载问题（货运量小于车辆容量，多项任务合用一辆车）按车库数目分单车库问题；多车库问题按车辆类型分单车辆类型问题（所有车辆容量相同，类型相同）多车辆类型问题（执行任务车辆的容量和类型不完全相同）,车辆运输调度问题,按车辆对车库的所属关系车辆开放问题（车辆可以不返回其出发车库）车辆封闭问题（车辆必须返回其出发车库）按优化目标分，有单目标问题和多目标问题。按不同的数学模型TSP问题（Traveling Salesman Problem,旅行商问题）VRP问题（Vehicle Routing Problem,车辆路由问题）PDP问题（Pickup and Delivery Problem,装卸货问题）,车辆运输调度问题,多配送中心的车辆路径问题(Multiple-depot VRP)带能力约束的车辆路径问题(Capacitated VRP)带时间窗的车辆路径问题(VRP with Time Windows)追求最佳服务时间的车辆路径问题(VRP with Defined Time)多种车型的车辆路径问题(Fleet Size and mix VRP)考虑回程运输的路径问题(VRP with Backhauls)动态需求路径问题(Dynamic VRP),车辆运输调度问题VRP,基本思路是把多阶段过程转化为一系列单阶段问题逐个求解，从而简化计算过程。复杂性在于各阶段决策之间的相互联系，而且计算时间与计算机内存空间均随变量的增加而呈指数增加仅适用于较小规模的寻优问题,最优化算法,动态规划（Dynamic programming）,是一种隐枚举法或部分枚举法，是枚举法基础上的改进对有约束条件的最优化问题（其可行解为有限数）的可行解空间恰当地进行系统搜索Kolenatal曾利用此方法求解含时间窗约束的车辆巡回问题。适用于求解小型问题Held和Karp指出分枝定界法的求解效率与其界限设定的宽紧有极大的关系。,最优化算法,分枝定界法（Branch and bound）,在求解与整数规划相对应的线性规划上，不断地增加新的约束，也就是另外加入线性约束条件，以切掉对应于非整数规划的所有可行解的集合，以使问题可达到整数线性规划求解的形式，从而获得最优解。求解时间过长，不适用于大规模问题,最优化算法,切平面法（Cutting planes）,传统启发式算法,节约算法（Saving Method）,将每条路线只含一个配送点的n条路线作为初始解，其中，每条路线中第一个和最后一个配送点分别称为路线的起点和终点。考察一条路线的起点与另一条路线的终点相连合并成新的一条路线。如果合并后的路线满足约束条件（车辆容量、时间窗），则说这样的合并是可行的，并将合并的节约值定义为连接这两条路线的边的节约值。选择节约值最大的可行合并进行一次路线的合并。当不存在可行合并时，算法结束。可提高车辆的利用率,邻接算法,它是一种序列构造路线法。算法从一条只含一个配送点的路线出发（通常取“距离”配送中心最近的点）。在未分配点中筛选出可加入点（未分配点退可行），并从可加入点中选取一个点作为当前路线的终点，使得路线的成本最小。如此不断对路线进行扩充，直到路线不存在可加入点为止。这时，如果所有点均已分配，则算法结束；否则，生成一条新的初始路线，重复前面的路线扩充程序。“距离”未必指实际的距离，而是关于距离和时间等因素的函数,传统启发式算法,插入法,结合邻接算法与节约算法，依序将顾客点插入路径中以构建配送路线。它的流程与邻接算法相似，也是从初始路线出发，序列构造路线。并在不存在可行插入时新增一条初始路线。插入算法的关键是选择最合适的未分配点在路线中进行最佳位置的插入。Solomon于1983年将此方法应用于求解VRPTW问题。Mole和Jameson于1976年所提出,传统启发式算法,扫除算法,传统启发式算法,一种“先分组后路线”的算法。所谓分组，即指分派给每辆车一组点。一种简单的分组方法是将以车站为原点的坐标平面划分为多个扇形区域，并初步将每个扇形区域的点分派给一辆车。所谓的“路线”，是指在每个区域内，采用扫除法选择未分配点，然后应用插入算法扩充路线。如果在进行了一次“分组-路线”的路线构造后还存在未分配点，则再进入“分组-路线”程序。如此反复，直到所有点均已分配为止。最早由Gillett和Miller在1974年提出1987年，Solomon将其推广应用于VRPTW问题的路线构造。,现代启发式算法,该算法通过利用一个禁忌表记录已经到达过的局部最优点，并在后面的搜索中，根据某种限制循环的规则和禁忌表中记录的信息在当前搜索邻域中取一个合适的解。为了减少搜索的计算量，限定邻域的方法为了加速搜索进程，可采用平行机计算技术较多算法都以车辆数最少为优化的第一目标最早由Glover在1986年提出，是局部搜索算法的扩展1994年，Garcia等首先将禁忌算法应用于VRPTW问题。,禁忌搜索算法tabu Search,遗传算法（Genetic Algorithms，GA）,现代启发式算法,是借用适者生存规律进行局部搜索改进的一类算法。该算法通过染色体的配对和变异过程实现种群的进化，每一次进化则对应解的一次迭代。当迭代次数达到最大次数限制或群体中的个体无显著差异时，迭代终止。最早是由Holland在1975年提出，并首先被De Jong用来解决复杂问题。1991年，Thangiah首先将GA用于求解VRPTW问题。1999年，Homberge和Gehring提出了应用GA求解VRPTW问题的进化策略。,实际上是一种随机松弛技巧，它模拟了退火过程。在搜索的初始阶段，算法跳向远点，随着时间的延伸或“降温”，跳跃幅度逐渐减小，最终转向局部搜索下降方法。快速模拟退火算法：当到达最低温度后，通过参考初始温度和到达最好解时的温度设置一个新的温度，然后重新启动模拟退火搜索过程。1996年，Chiang和Russell提出VRPTW问题的模拟退火算法，2000年，Tan等基于2-interchang法和单调降的降温表提出一种快速模拟退火算法。2001年，Li等在应插入算法和扫除算法初始化路线后，将邻域搜索方法与模拟退火程序相结合实现路线改进,现代启发式算法,模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）,模拟了蚁群搜索食物的行为。在寻找食物时，蚂蚁会在它所经过的路径通过排放一种外激素（pheromone，在算法中称为信息素）作出标记，排放的量则根据路径长度和食物的等级决定。这些外激素为其它蚂蚁提供信息，并吸引他们前去搬运食物。对于VRPTW问题，也可以根据蚂蚁觅食原理来进行搜索。首先构造两组相互协作的人工蚁群，其中第一个蚁群用于最小化车辆数，第二个蚁群用于最小化总路长。并以共用解的方式建立协作关系。1999年，Gambardellaetal应用蚁群算法对VRPTW进行路线改进。,现代启发式算法,蚁群算法（Ant Colony Optimization）,VRPTW的最优化算法,VRPTW的传统启发式算法,VRPTW的现代启发式算法,Thank you!,