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大規模個性化公交定制研究

2016-11-02 05:22:51戴叢蔚邢竹天
管理現代化 2016年1期
關鍵詞:規劃模型

徐 揚 戴叢蔚 羅 晶 邢竹天

(北京大學 信息管理系,北京 100871)

大規模個性化公交定制研究

徐 揚 戴叢蔚 羅 晶 邢竹天

(北京大學 信息管理系,北京 100871)

大規模個性化定制公交的規劃與運行能夠有效緩解城市交通擁堵,提高乘客滿意度,是傳統公交出行方式的一種重要而有效的補充。以大規模個性化定制模型為基礎,從市場需求出發建構不同的公交線路規劃模型,并進行效益分析。

大規模個性化定制;公共交通;路線規劃

在我國城市化進程中,交通擁堵成為制約城市發展和阻礙人們幸福感提升的重要因素。隨著社會發展的加速,不同人群之間協作深度和廣度的加大,人們的交通需求日益增長。不少地方已經將治堵的重點轉移到發展公共交通上。一方面,需要提高規模效應降低成本,例如一輛公交車上的數十名乘客共同承擔了能源消耗與尾氣排放、人力資源、道路使用權、車輛損耗等成本,每人每單位里程的平均出行成本遠低于私家車出行。另一方面,個性化的出行需求導致單位成本上升,例如出租車服務基本上能夠滿足客戶在時間、路線、舒適度等方面的個性化需求,同時其成本和費用也數十倍于公交出行。如何在公共出行的效率和效果之間取得最優權衡是本文研究的重點。

一、大規模個性化公交定制分析

大規模個性化定制(Mass Customization, MC)是當今十分熱門的一種新型生產/服務模式,力圖以大規模生產的低成本去實現客戶個性化的高需求[1]。以流水線、機械制造和自動化等技術為代表的工業文明極大地提升了人類的生產力水平,以其高效率、低成本的方式大量生產無差異的產品/服務,大規模生產(MP, Mass Production)模式應運而生[2]。對于相應的產品/服務,MP模式提高了產量、降低了成本、縮短了市場效應時間、減少了不確定性,極大地滿足了大量客戶的功能性物質文化需要。與此同時,MP模式無視消費者個性化需求的差異,難以適應當今市場的多樣性生態系統[3]。如果回歸前工業化時代的“量體裁衣”式的個性化生產/服務方式,雖然能夠滿足客戶的個性化需要,但產能水平較低,在市場競爭中的價格和產量上的劣勢較為明顯,不具備可持續性的競爭優勢[4]。MC旨在為消費者提供充分多樣化的產品和服務,并確保消費者都能以一個相對低廉的價格獲得他/她所需要的特定產品/服務,這兩者的平衡正是MC的核心內容。

具體到交通出行,從用戶個性化需求的角度看,私家車出行是首選,可以為用戶提供完全的定制化服務,滿足用戶在出行時間和路線選擇等方面的個性化需求。而從成本的角度看,公共交通最具優勢,通過大規模生產的工業化模式,極大地拉低了平均成本,從能源、經濟、擁堵、環境污染等方面,都體現出了相對于私家車出行的成本優勢。當然,公共交通在滿足客戶個性化需求方面所體現出來的弱點也是顯而易見的,例如出行時間和出行線路的限制較大[5]。為此,本文嘗試以乘客的需求和偏好數據為依據,構建大規模個性化定制公交模型。

相對于普通公交,MC公交主要優勢體現在如下三個方面:

第一,良好的乘坐體驗

普通公交的乘客數量是隨機的,因此車廂內時而擁擠,時而有空座,作為一名遠途乘客,空位出現的不確定性有可能增加焦躁情緒。此外,由于每站上下乘客人數隨機,因而停車時間也不固定,增加了客戶出行時間的不確定性。

MC公交車采取預定模式,對乘客人數可以實現精準控制,從而既可以選擇保證“一人一座”,也可以選擇保證“站n站后必有座”(適當搭載站立客戶可以降低運營成本,同時通過精準控制,保證對于站立乘客,在汽車行駛n站后的某個指定位置必然出現空位)模式。通過減少出行時的不確定性,增加乘客的乘坐意愿。顯然,MC公交還可以從根本上解決普通公交中的“讓座糾紛”。

第二,基于個性化需求設計線路

普通公交的線路設計一般是由公交公司和交通管理部門主導,其基本目標是覆蓋所在地區的所有區域,使得隨機出現的乘客能夠方便地到達希望目的地。這種自頂向下的線路設計方法更多的是從整體出發,很難顧及客戶的個性化需求。

MC公交的線路設置是基于客戶個性化需求的,面向有規律、可預期出行的乘客群體。在實踐中,任何客流量較大的兩個區域之間都可以配備MC公交,尤其適用于是上班族在居住區和工作區的交通往來。

第三,乘客與公交公司的雙向選擇

對于普通公交,乘客一般需要根據公交線路的時間調整自己工作和生活的時間安排,或者乘客需要多次換乘,導致不必要的時間損失等。

MC公交通過與客戶的交互確定公交的線路和時間,即產品設計(一條線路可以看作是一款公交公司提供的出行服務產品)與客戶需求進行不斷的雙向信息流動,使得市場能夠更好的自我調節,達到帕累托最優。

二、公交MC建模

(一)模型假設

MC公交的定位人群為出行需求有規律且該規律可以被獲取的乘客,即從A區出發前往B區,其中,A區有若干個站點可供選擇,每一個站點只允許上車,不允許下車,而B區有若干個站點可供選擇,每一個站點只允許下車,不允許上車。同時,不妨對MC公交路線規劃模型做下述假設。

假設1.公交開設于道路規則的城市,即任意兩個站點間能且只能通過南北或東西走向的雙向道路連接,且每個站點都處于十字路口。

假設2.公交車的容量足夠大。在實踐中,可多輛車同時發車以解決單輛車運力不足的問題。

假設3.乘客對效用不同的公交路線有不同的支付意愿。

假設4.到站停車、乘客上下車等所耗費的時間忽略不計。

表1. 模型變量和常量及其符號

MC公交規劃模型通過差別定價策略,使得定價恰為消費者可接受的最高支付意愿。在大規模個性化定制的上下文中,MC公交線路規劃的目標函數是實現公交公司利潤的最大化,其中利潤等于收益與成本的差值。

為了方便討論,用表1中的符號表示模型中的關鍵變量和常數,其中常數如油價等,是根據普通公交車油耗數據進行的近似估計。

(二)模型構建

一條路徑可以由它所經過的起始點和終點的順序排列的向量表示,即

實現MC公交模型的利潤最大化,即求解問題

(三)不同時間觀點的支付意愿建模

乘客對MC公交規劃模型所提供服務的支付意愿是利潤求解模型的基礎,不同的消費者需求對應不同的支付意愿函數。本模型重點探討時間參數對于支付意愿的影響。

每位乘客對自己的上下車時間存在一個理想的構想和與之對應的理想價格。該理想時間是理論上乘車需要花的最短時間,而理想價格是理論上乘客愿意支付的最高價格,因此影響支付意愿的因素是其上下車時間和理想時間之間的差異:當實際上下車時間與其理想上下車時間存在差異時,乘客支付意愿都會降低,兩者的偏離程度越高,則支付意愿與理想價格差值也越大。特別地,當下車時間晚于某閾值,如上班時間,則支付意愿為0。

除了上述乘客群體,還有一類主流乘客群體的時間安排相對自由,對于上下車的具體時刻沒有特別要求,而從出發地到達目的地所需時長為關鍵參數。對于該特征群體而言,實際時間與理想時間的偏離程度對其支付意愿影響較大,即偏離程度越大,支付意愿偏離理想價格的程度也就越大。

綜上,MC公交規劃重點關注兩類公交出行方式:一種稱之為“時刻敏感型”,即上下車的時刻是影響他們支付意愿的關鍵因素;另一種稱之為“時長敏感型”,即其支付意愿主要取決于起點到終點所需時間跨度。兩種子模型描述如下:

對于“時長敏感型”子模型,乘客乘車時間越長,其支付意愿越小,因此可以將支付意愿寫成與每名乘客乘車時間反相關的線性函數:

(四)實證分析

實證案例選取我國某地作為研究對象,選取了

A區的5個出行需求點和B區的6個目的地,并通過衛星地圖獲得該11個站點的坐標需求量的真實數據可通過對當地的詳細調研得到,而由于該數據的獲取非研究重點,故采取計算機隨機數函數生成,并不影響對模型效果的檢驗。將這些數據列于表2,進而基于MC模型對該區域進行公交線路規劃。

依據基于“時刻敏感型”和“時長敏感型”兩種計算模型,分別測試得到了兩種優化路徑,即

“時刻敏感型”最優路徑規劃方案:

“時長敏感型”最優路徑規劃方案:

其中,“時刻敏感型”模型還需要計算出“時間”參數。案例以固定間隔取值,將發車時間設定在早上8點整到9點整,間隔值取0.1小時,得到的最佳發車時間是8:48。

兩種方案均使得公交公司獲得正利潤,從而驗證了模型的有效性。

三、結 論

通過對MC公交模型的討論與分析,發現其作為一種同時面向出行需求和成本的新型公共交通方式,能夠優化經濟效益和社會效益。在實踐中,公交線路規劃可能需要考慮更多方面的因素,因此模型尚有較大的改進空間。

[1]Zhang M, Zhao X, Qi Y.The E ff ects of Organizational Flatness, Coordination, and Product Modularity on Mass Customization Capability [J].International Journal of Production Economics, 2014, 158: 145-155.

[2]Hu SJ.Evolving Paradigms of Manufacturing:From Mass Production to Mass Customization and Personalization [C].Procedia CIRP, 2013, 7:3-8.

[3]徐揚.基于大規模個性化策略的信息服務模式研究[J].情報理論與實踐, 2015(4).

[4]Pillera FT, Blazekb P.Core Capabilities of Sustainable Mass Customization [A].In Felfernig A., Hotz L., Bagley C.Tiihonen J.(eds) Knowledge-Based Configuration[M].Burlington: Morgan Kaufmann, 2014, 107-120.

[5]盧小林, 張嫻, 愈潔, 鄒難.靈活型定制公交系統綜合評價方法研究[J].公路交通科技, 2015(5).

F273

A

1003-1154(2016)01-0067-03

10.3969/j.issn.1003-1154.2016.01.022

國家社會科學基金項目(13CTQ022).

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