成本控制是眼鏡零售立足市場的關鍵要素之一。隨著門店數量的增加、配送需求的多樣化,不少眼鏡零售企業發現配送成本上升,無論是頻繁往返于配送中心與門店之間的車輛損耗,還是持續增加的人力成本,都需要進行有效規劃以實現降本增效。本文將舉例解析并運用科學算法與策略,幫助門店在降低成本的同時提升運營效率。
以某眼鏡零售企業的一個配送中心、2輛送貨車和16家眼鏡連鎖店為例,假定每家門店的送貨需求和取貨需求、每輛送貨車的容量限制(箱)、門店和配送中心之間的送貨距離都已知曉,如何規劃最短配送路徑呢?


筆者認為,可以引入以下解法———
其中,兩輛車的容量限制設定為30箱,考慮到城市道路東西向和南北向道路較多,兩坐標點之間的道路距離采用曼哈頓距離(即X坐標偏差絕對值+Y坐標偏差絕對值),也可以根據高德或百度地圖顯示的行車距離自行填入。
對于取送貨需求且有容量限制的車輛路徑選擇問題,可采用VPR的Python庫PyVRP[1]來解決,得到的結果如下:
兩條路徑如下,總的車輛配送路徑最短為4932。
Route 1:7 1 4 3 15 11 12 13 9
Route 2:8 14 16 10 2 6 5
除了規劃最短配送路徑之外,還有多種控制眼鏡店配送成本的有效方法,比如優化配送流程,集中配送與定時配送相結合;在保證眼鏡產品安全運輸的前提下,優化包裝材料與方式,減少運輸重量相關費用;優化庫存管理系統,精準預測門店的產品需求,減少不必要的庫存調配等??傊?,連鎖門店的配送成本降低并非一蹴而就,而是一場需要從多維度精細打磨的持久戰。眼鏡店經營者如果能將這些策略有機融合、持續踐行,不僅能實現成本的有效管控,更能在長遠發展中,憑借高效配送構建起獨特的競爭優勢,在市場角逐中脫穎而出。o
Wouda, N.A., L. Lan, and W. Kool (2024). PyVRP: a high-performance VRP solver package. INFORMS Journal on Computing, 36(4): 943-955. https://doi.org/10.1287/ijoc.2023.0055.
作者單位:卡爾蔡司光學(廣州)有限公司