O2O模式下物流協(xié)作策略研究

李學琴，張 楊

?

O2O模式下物流協(xié)作策略研究

李學琴，張 楊

（西南交通大學，交通運輸與物流學院，成都 610031）

針對網(wǎng)絡(luò)消費單多、量小、分散且服務需求快捷導致物流成本高昂的問題，提出了一種O2O模式下將庫存前移的物流協(xié)作策略，建立將庫存前移的物流協(xié)作式配送策略成本模型，并設(shè)計了模型求解的遺傳算法。通過算例比較，發(fā)現(xiàn)協(xié)作式配送策略相較于傳統(tǒng)的基于訂單響應式的配送方式可節(jié)約13.15%的成本，表明該協(xié)作策略的有效性。

新零售；物流協(xié)作；配送成本

0 引 言

隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)客戶分散、單多量小而且要求快捷配送的消費特征大大增加了物流服務的運作成本。2016年，中國網(wǎng)絡(luò)零售交易額達5.16萬億元，同比增長26.2%[1],末端配送成本已經(jīng)占到物流行業(yè)總成本的30%以上[2]。一般網(wǎng)絡(luò)零售商物流費用率為13.1%，而綜合費用率才21%左右[3]，網(wǎng)購配送成本占商家運營總成本高達一半以上。

已有對網(wǎng)絡(luò)購物的配送及通過門店（實體店、便利店）配送模式的研究，大多集中在配送模式的介紹[4-6]、比較[7,8]、選擇[9,10]和配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化[11,12]，也有針對終端門店的優(yōu)化研究[13]。目前對于結(jié)合新零售趨勢將實體店的物流配送與線上銷售的物流配送結(jié)合起來的研究較少，更沒有考慮將商品提前配送至實體店以響應顧客需求的研究。實踐中，線上線下物流相結(jié)合的形式是未來O2O應用的發(fā)展趨勢。一方面，實體店可以利用線上才有的大數(shù)據(jù)來調(diào)整自己的運營，擴大銷售，提高自身競爭力；另一方面，在實體店，產(chǎn)品的展示和體驗可以得到空分發(fā)揮，且網(wǎng)上商家能更好地得到顧客反饋。倉庫前移至靠近顧客需求的一線市場，能及時響應訂單，并解決顧客退換貨難的問題；同時，將分散、量小的訂單整合起來進行運輸，可形成規(guī)模效應，降低物流成本。基于此，本文針對商品網(wǎng)絡(luò)銷售的配送問題，提出O2O模式下的將庫存前移的物流協(xié)作策略，即商家根據(jù)需求預測計算出線上顧客一段時間一定區(qū)域的可能配送量，提前將商品配送至該區(qū)域的實體店，當線上顧客下單后，由鄰近實體店給顧客配送。與傳統(tǒng)配送方式的最大區(qū)別在于，廠家給實體店送貨的同時能將大單量的線上銷售量整合起來一起配送至實體店，兩者的前階段物流是一起進行的。

1 物流協(xié)作策略配送成本模型

將庫存前移的協(xié)作策略中，是先將商品從廠家倉庫提前配送至實體店，再由實體店給顧客進行配送或者顧客自提，該模式的配送成本大致可由實體店到顧客的配送費、倉庫至實體店的運輸費和商品在實體店的庫存成本組成。為了便于比較分析物流協(xié)作策略與傳統(tǒng)訂單式響應的物流配送成本，計算傳統(tǒng)配送方式成本時采用傳統(tǒng)的訂單響應式配送模型[14]來代入數(shù)據(jù)分析。

建立總配送成本最小的目標函數(shù)：

（1）各實體店的車輛數(shù)約束，不超過該實體店擁有的車輛總數(shù)：

（2）每個顧客只能被一個實體店的一輛車服務一次：

（3）每輛車都是從各自的實體店出發(fā)并返回該實體店：

（4）車容量限制：

（5）車輛不能從一個實體店行駛到另一個實體店：

（6）每個實體店的配送任務僅由廠家倉庫的1輛車來完成，而所有配送任務則由輛車共同完成：

（7）廠家倉庫給實體店進行配送時，到達和離開某一實體店的車輛有且僅有1輛：

2 算例分析

實際生活中，某一商品的配送范圍可能遍布全國，為計算方便，本文只選擇具有代表性的成都市二環(huán)內(nèi)為配送范圍，并隨機選擇了位置16的點作為配送中心，16、20、31、39作為實體店位置，50個點作為潛在的客戶點，即這50個點并非每個點每天都需要進行配送。當某顧客點有配送需求時，才給予配送，配送中心和實體店的位置也可根據(jù)實際情況換做任意位置。路網(wǎng)和潛在客戶點位置如圖1所示。

圖1 潛在顧客點位置及路網(wǎng)圖

表1 每天實際需要配送的顧客點及其配送量

Tab.1 Customer points and demand

續(xù)表1

天 數(shù)顧客點配送量顧客點配送量 第3天36351 51376 61395 73401 81421 132436 163444 186457 202476 275481 284496 334504 第4天12261 22274 34324 45342 65353 82371 97382 113431 172445 219451 222467 254472 494 第5天41251 54317 64344 73368 92372 111394 123402 134413 146441 192461 202472 228482 231491 241507

續(xù)表1

天 數(shù)顧客點配送量顧客點配送量 第6天13335 21353 32361 81374 91389 105393 189411 204424 223433 248458 283466 302485 311503 第7天15328 41342 57352 62371 88382 101392 119401 143422 155432 165441 172453 218461 241474 286481 296494 503

利用MATLAB編程和遺傳算法求得兩種配送方式下7天的配送總成本，其結(jié)果見表2、表3和表4所示。表3、表4中、、、、分別表示第1、2、3、4和第5輛車。

表2 傳統(tǒng)配送方式配送路線

Tab.2 Route of the traditional delivery

續(xù)表2

時 間傳統(tǒng)配送方式的最優(yōu)配送方案 第3天A—8—35—39—40—43— 42—27—16—A；B—28—50—49—48—47—44—BC—22—33—45—37—5— 6—7—C；D—18—20—3—13—D 第4天A—25—22—4—3—9—11—A；B—1—2—8—6—37—45—44—38—35—34—BC—17—27—26—43—46—47—49—32—C；D—21—D 第5天A—25—23—22—40—48—47—44—39—34—A；B—7—4—5—46—37—6—36—20—BC—14—13—12—9—11—19—24—C；D—31—50—49—41—D 第6天A—31—41—43—48—45—46—9—A；B—36—35— 37—38—39—33—BC—24—22—42—50—30—28—C；D—18—20—10—1—2—3—8—D 第7天A—40—39—34—35—38—5—46—45—37—6—4—A；B—21—8—10—1—14—BC—15—11—16—C；D—32—49—29—28—D；E—17—24—42—43—44—47—48—50—E

表3 O2O模式下物流協(xié)作策略配送路線

Tab.3 Delivery route under the proposed strategy

續(xù)表3

時 間店 名配送服務方案 第7天實體店1A—8—A；B—21—B；C—34—5—4—14—10—C；D—29—28—17—24—D 實體店2A—32—42—50—A 實體店3A—38—37—6—1—15—A；B—40—47—48—44—46—A 實體店4A—43—49—45—39—35—A；B—11—16—B

表4 配送成本和車輛裝載率對比

Tab.4 Comparison of the delivery cost and vehicle loading rate

從表4中可看出，相同的配送點和配送量下，物流協(xié)作的方式比傳統(tǒng)的配送方式每天的物流成本更低，且總成本可節(jié)約13.15%，在車輛的平均裝載率上面無太大差別。此結(jié)果驗證了O2O模式下物流協(xié)作策略的有效性。

3 結(jié)束語

在物流配送研究方面，本文提出了一種線上線下物流相結(jié)合的配送方式，并用一個算例分析驗證了該配送方式的優(yōu)越性。但是在配送提前期和提前配送量方面并未做研究，只是簡單假設(shè)了7天的配送量，在實際生活中需求的不確定性與商品的特性都會影響這兩者的最優(yōu)量，未來需要做進一步研究。

[1] 中國電子商務研究中心http://www.100ec.cn/detail- 6383946. html

[2] 中國電子商務研究中心http://b2b.toocle.com/detail- 6134501.html

[3] 199IT中文互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資訊中心http://www. 199it. com/archives/54429.html

[4] 張一蘭，劉艷秋. B2C電子商務物流配送模式研究[J]. 物流科技, 2006, 29(133): 60-62.

[5] 劉文剛. 現(xiàn)代物流配送模式探索[J]. 物流管理, 2007(1): 24-25.

[6] 張樹梁. 電子商務環(huán)境下云配送物流模式研究及其應用[D]. 重慶：重慶大學, 2014.

[7] 陳偉. 中外購物網(wǎng)站配送模式比較分析[J]. 物流工程與管理, 2011(5): 65-67.

[8] 裴英梅. B2C行業(yè)配送模式比較研究——以京東商城為例[J]. 科技視界, 2016(19): 166.

[9] 高娟. 論電子商務零售業(yè)物流配送模式選擇[J]. 物流科技, 2010, 33(1): 32-33, 36.

[10] 李瑜生. O2O模式下傳統(tǒng)零售業(yè)物流配送模式選擇[D]. 廣州：華南理工大學, 2015.

[11] 秦寰宇. 大型網(wǎng)購企業(yè)配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究[D]. 北京：北京交通大學, 2011.

[12] 向愛華. 基于訂單密度模型的城市內(nèi)電子商務物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究[D]. 上海：上海交通大學, 2013.

[13] 王芳. 基于電商物流系統(tǒng)的便利店式的配送模式研究[D]. 大連：大連交通大學, 2014.

[14] 李軍. 基于免疫遺傳算法的物流配送車輛路徑優(yōu)化問題研究[J]. 中國管理科學, 2007, 15(z1):432-436.

（中文編輯：劉娉婷）（英文審改：孫湛博）

Research on Logistics Cooperation Strategy in O2O Mode

LI Xue-qin，ZHANG Yang

（School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China）

The relative small amount, sparse e-commerce orders, and the requirement for quick delivery has led to high logistics cost. To resolve this issue, the paper proposes a cooperative forward warehouse strategy under the O2O model. A model is built to describe the logistics cost under this strategy, and a genetic algorithm-based method is proposed to solve this model. Numerical results show that the proposed cooperative strategy can reduce the logistics cost by 13.15% compared to the traditional order-based delivery.

new retail；logistics cooperation；distribution cost

1672-4747（2018）02-0074-06

F253

A

10.3969/j.issn.1672-4747.2018.02.012

2017-04-20

李學琴（1991-），女，漢族，四川瀘州人，西南交通大學交通運輸與物流學院碩士研究生。

李學琴，張 楊. O2O模式下物流協(xié)作策略研究[J]. 交通運輸工程與信息學報，2018, 16(2): 74-79.