社區生鮮超市配送服務仿真模型及人力成本優化研究*

□ 危建華，寇 軍

(重慶郵電大學 經濟管理學院，重慶高校電子商務與現代物流重點實驗室，重慶 400065)

1 引言

隨著我國電商零售行業近年來的迅猛發展，線上線下結合的零售模式生鮮超市也逐漸成為居民生活中的重要消費終端。自2018年以來，社區生鮮超市成為繼新零售之后的又一大熱潮，同時也成為各大電商企業的重要關注點之一。根據商務部2018年社區生鮮調研報告數據顯示，2018年全國門店數達到5368家，品牌多達74個，近幾年我國生鮮市場每年交易額同比增長率均在6%以上，具有良好的行業前景。社區生鮮超市具有貼近消費者，消費者消費頻次較高等優點，伴隨著消費服務要求的提高、我國人口老齡化以及上班族繁忙等問題，社區生鮮超市配送到家是一個有效的解決方案。生鮮超市與普通菜市場的區別在于其提供了更舒適的購物環境以及更好的服務，但這也成為一個負擔，尤其是提供諸如送貨上門等附加服務，物流配送的人力成本較高，嚴重擠占盈利空間。

近年來每日優鮮，樸樸超市等代表企業在前置倉運營模式融合了線上線下一體化之后，給社區生鮮行業帶來了新的探討和爭議。我國社區生鮮超市的發展可以分為四個階段：第一階段是傳統社區超市向生鮮綜合超市轉型；第二階段是全品類生鮮專營店；第三階段是新零售電商帶來的社區生鮮轉型；最后是便利店加生鮮超市的綜合業態發展。但我國如今的社區生鮮行業還處在萌芽階段，距離發展到高水平行業還有很長一段路，然而現在的社區生鮮超市存在低毛利，低客單，租金高以及人工成本開支高等缺點，所以我們目前看到的生鮮超市，大多存在盈利狀況問題，根據CCFA對生鮮社區超市的2019年調查顯示，只有38%的社區生鮮超市實現了盈利，24%盈利平衡，38%呈現虧損。因此，從人力成本等方面進行成本優化以及流轉效率提高就成為了社區生鮮超市行業發展的當務之急。

2 文獻綜述

已有的生鮮社區研究大多從供給關系和市場策略方面進行分析研究，如張桃認為生鮮市場供給存在較大缺口，未來發展前景較好，但須從市場定位和營銷成本著手，加快流通率實現減少儲存成本來實現成本縮減[1]；龍小鳳通過層次分析法對不同配送模式量化分析，認為社區生鮮行業應當從降低配送成本和貨物賠損率來實現高效運作[2]；王邦兆基于O2O生鮮運營模式和配送現狀進行雙層布局規劃方法研究，認為目前生鮮超市布局中，配送不及時現象較嚴重，通過算法考慮需求點之間的物流聯系來實現配送均勻分配，達到配送成本和效率的優化[3]。王學輝對生鮮超市訂單履約問題，考慮成本和配送路徑問題，建立訂單排序和優化模型，對揀選員和配送車輛，配送時間等進行權重計算，對不同市場環境的生鮮超市提供決策指導[4]。紅德孜等通過烏魯木齊地區的社區蔬菜配送直銷中心調研發現存在作業流程繁瑣，專業技術性較低，沒有統一的采配體系等問題，在此基礎上建立了Flexsim仿真模型，認為社區生鮮超市將配送業務外包給第三方配送企業為較好選擇[5]。然而已有的Flexsim仿真應用在制造業，倉儲配送運輸，交通管理領域的研究較多，可是在農產品物流流通領域和生鮮市場的研究較少，所以，將仿真工具應用到現實生鮮市場的研究顯得尤為重要。以上社區生鮮方面的相關研究都缺乏對內部成本和人員配置的具體可行性分析。本研究的創新之處在于根據實際的市場隨機性來進行仿真分析，確定一個平穩市場狀態下的社區生鮮超市最優工作人員配置、盈利以及可行性。

3 問題描述及模型建立

3.1 問題描述

假設在一個二線城市內有一個大型社區生鮮超市，顧客主要來源于周邊五個小區。社區生鮮超市距離小區距離分別為300m、500m、1km、1.5km、2km。五個小區總人口約5萬人，每天有約3%的人會進店購買生鮮產品。生鮮產品用蔬菜、水果、肉類三個大類表示，每一個產品實體用不同顏色表示500g對應產品。根據2018年社區生鮮調研報告的統計數據顯示，已有的社區生鮮超市每天的訂單中平均有10%的訂單來自線上。

3.2 社區生鮮運作流程設計

圖1 生鮮超市配送仿真模型流程圖

3.2 實體模型建立

模型建立過程中，以實體發生器和一個暫存區表示蔬菜供應商及倉庫，發生器產品到達時間間隔為指數分布E(15)；以實體發生器和一個暫存區表示水果供應商及倉庫，發生器產品到達時間間隔為指數分布E(15)；以實體發生器和一個暫存區表示肉類供應商及倉庫，發生器產品到達時間間隔為指數分布E(15)；以三個處理器表示進貨檢驗，設置每個產品處理時間平均為5秒；用三個暫存區分別表示不同產品的冷凍倉庫，用于儲存經過檢驗過后的產品。以實體貨架表示超市貨架，用兩個合成器表示打包臺，兩個打包臺分別對線上線下訂單進行打包配送，人員和運輸工具分別用操作員和叉車表示；用一個分離器一個吸收器和四個暫存區表示接收貨物，主要作用是將打包產品進行解包分發，便于后續統計；為了使配送時間與距離符合實際情況，根據現實配送速度將目的地與超市距離按比例縮??；小區實體用類似的柱體代表小區；仿真模型運行時間為一周，假設從早上7:00到晚上21:00社區生鮮超市一直處于營業狀態，設置開始一段時間內不進行接單，讓貨架有一定數量的貨物后開始運行，設置仿真模型運行時間為359800秒。模型布局如圖2所示。

圖2 生鮮超市配送模型布局

3.3 市場假設及參數設置

①訂單產生時間間隔參數設置。

根據日常生活中購買生鮮產品的規律，通過發生器模擬訂單生成，設置線上訂單到達時間間隔為正態分布N(250,20)，表示平均情況下每隔250s就有一個訂單產生；發生器(到店顧客)模擬顧客進店，設置到達時間間隔為N(120,10)，表示每隔2分鐘就有一個顧客到店消費。

②訂單來源參數設置。

設置訂單來源于五個小區，以發生器實體模擬訂單生成，對兩個發生器設置離開觸發實體類型服從均勻分布U(1,5)，表示訂單來源于五個目的地的概率呈現均勻分布。

③實體參數設置。

分揀人員參數設置為每次分揀攜帶能力為8(4kg)，運行速度為5(按實際比例約為1m/s)。根據現實消費購買分布情況設置全局表參數，將蔬菜訂單生成按正態分布N(2,5)，肉類訂單按正態分布N(1.5,0.5)，水果訂單按正態分布N(3,0.6)生成，然后進行按0.5步長清洗。每單位產品成本價格分別為蔬菜水果3.5，蔬菜1，肉類15，售出價格分別為水果6，蔬菜2，肉類20。模型內部全局表訂單由以上三組數據隨機組合而成，按分布函數隨機生成10組數據，依次將模擬數據導入到模型全局表。線上訂單打包臺按訂單全局表進行打包，設置處理時間為10，按訂單來源實體類型配送到不同小區。小區與社區生鮮超市距離按實際情況將距離和配送速度按比例縮小;配送人員或車輛參數設置;根據縮小的距離比例，按6m/s的速度按比例縮小為1.5。設置優先使用車輛配送，由于現實中車輛攜帶能力具有限制，因而最大攜帶能力為40。根據縮小的距離比例，按2m/s的速度按比例縮小為0.5，最大攜帶能力設置為20。產品上架和訂貨條件設置為當貨架產品數小于200時，打開貨架入口，進行貨架補貨操作。設置當貨架內產品數大于500時，關閉補貨操作，打開出貨端口。

4 仿真結果分析及優化

4.1 仿真模型運行結果

起始實體設置為入庫人員3人，訂單打包人員2人，分揀員2人，配送人員2人，配送車輛2輛。為縮小上述模型隨機生成的訂單參數引起的偏差，按上述訂單產品分布重復生成10次隨機訂單分別組成全局表以最終模型重復運行10次。經過統計計算得到工作人員工作效率平均值如表1所示，單日各類產品銷量、成本及收益平均值如表2所示。

表1 員工工作效率平均值

表2 社區生鮮單日平均營業情況表

通過仿真結果數據發現，訂單打包人員的利用率極低，訂單分揀人員的利用率較低，物流配送人員的效率極低，配送車輛效率偏低，總的營業利潤為9321.5元。一般情況認為一個工作人員的工作效率為工作勞動時間在總工作時間中的占比，工作效率為50%至80%最佳，故優化時減少1個配送人員，2個打包員，1個分揀員。所以后面可以取消2個打包員，讓訂單分揀人員分揀后送到打包臺時就進行打包。

4.2 模型第一次優化

通過減少1個配送人員，減少2個打包員，減少1個分揀員，重新生成10組數據導入，依次運行模型。得到優化后的工作人員工作效率平均值如表3所示，單日各類產品銷量、成本及收益平均值如表4所示。

表3 第一次優化員工工作效率平均值

表4 第一次優化社區生鮮單日平均營業情況表

通過模型第一次優化后的輸出數據發現，訂單分揀人員有效工作率明顯提高，物流配送車輛和配送人員工作效率也有效提高，單日的營業利潤均值提高3389元。但是配送人員工作，配送車輛1運行效率還是較低，還需減少配送人員和分揀人員進行優化。

4.3 模型第二次優化

根據第一次優化輸出結果，第二次優化時減少一個配送人員，只留下兩個配送車輛負責線上訂單配送，同時，再次減少一個分揀人員，再次運行模型得到工作人員工作效率平均值如表5所示，單日各類產品銷量、成本及收益平均值如表6所示。

表5 第二次優化員工工作效率平均值

表6 第二次優化社區生鮮單日平均營業情況表

此次優化后各個工作人員工作效率較好，而且單日營業利潤均值比第一次優化后再次提升了5408.5元，完成訂單交易844單。以此作為在當前市場假設狀況下的最佳人力資源配置，即入庫檢驗人員3人，訂單分揀人員3人，物流配送車輛2輛，總盈利18119元。兩次優化之后成本縮減效果顯著，工作人員工作效率也有較大提高，單日盈利金額有大幅度提升，達到了預期目的。

5 結論

在如今社區生鮮超市蓬勃發展的趨勢下，社區生鮮超市成本居高不下是阻礙行業發展的壁壘，其中，成本最高的是房租成本和人工成本，由于租金成本不受人為調控，所以，從人力成本方面進行成本優化就顯得極為重要。一方面需要滿足服務和高效流轉的市場需求，一方面又面臨成本問題的困擾，本研究通過模擬市場環境，進行生鮮配送服務仿真，重點針對人力成本的分析優化，在滿足服務需求的前提下盡量提高人工利用率，以達到節省人工成本的目的。

根據仿真模型多次重復試驗得到的輸出結果顯示，在該模擬的顧客分布和市場環境下，最合適的生鮮超市配置是分揀人員3人，配送車輛2輛，入庫檢驗人員3人，單日完成訂單數維持在670單左右，總盈利維持在18100元左右。該仿真模型在一些方面還存在一些不足，比如很多成本無法衡量，如車輛油費、折舊、內部設施損耗、貨物損耗、其他工作人員成本等還不能進行精確估計。后續改進還需要增加商品種類和增加服務半徑，提高服務社區數量，完善成本估計準確度以及多訂單配送等方式來進行更深入更貼合實際情況的仿真。

此外，我國社區生鮮超市成本還可以從客戶維護管理、科學管理物流供應鏈采購和庫存兩方面進行優化?？蛻絷P系管理同樣影響著超市，在產品定價時要根據市場靈活變動，實行產品多樣化和貼近消費者的營銷方式，實時把控消費者行為和消費傾向，充分將營銷方式與線上線下優惠活動結合；另一方面，供應鏈物流采購和庫存管理關系管理直接關系著進貨成本和中間流轉成本，社區生鮮超市作為一個流通型企業，商品流轉率越高意味著供應商提供的價格越優惠，從而引起定價的下降，銷量增加，達到更高的庫存流轉率，又使得供應商愿意提供更優的價格，達到成本縮減的目的。