基于逆向物流的第三方物流仓储配送规划研究

随着市场竞争的不断深化和加剧, 企业建立竞争优势的关键, 已由节约原材料的“第一利润源泉”、提高劳动生产率的“第二利润源泉”, 转向建立高效的物流系统的“第三利润源泉”, 企业竞争优势的建立和保持必须以可靠和高效的物流运作为保证, 进而提高经济效益。近几年来, 全球资源稀缺的压力逐步增大, 人们的环保意识日渐加强, 各国对资源利用的法律约束越来越完善, 同时伴随着物流业的迅速成长和逐步完善, 逆向物流开始成为学术界与企业界共同关注的焦点, 从逆向物流当中挖掘“第三利润源泉”已经成为国家和企业研究的热点[1]。在整个物流体系过程中, 物流配送占有很重要的地位, 不同于正向物流, 逆向物流的源头具有很大的不确定性, 逆向物流的配送更是具有很大的难度。针对基于逆向物流的第三方物流配送问题进行重新规划, 寻找第三方物流仓储配送网络的优化设计, 力求得到第三方物流仓储配送的优化方案。

逆向物流是指与传统供应链反向, 为价值恢复或处置合理而对原材料、中间库存、最终产品及相关信息从消费地到起始点的有效实际流动所进行的计划、管理和控制过程。逆向物流的第三方物流仓储配送问题研究是指根据各个废旧产品回收点的回收信息, 在一些备选点中确定回收中转站的数量、位置和规模, 安排相应的收集路线等, 在满足如回收点存量限制、车辆运载量限制等约束条件的情况下, 达到一定的目标 (例如使系统总成本最小或者时间最短等) [2,3]。

逆向物流的仓储配送规划结构见图1。

1) 假设不考虑回收过程中的材料损耗。如同在正向物流的销售过程一样, 在废旧产品回收的过程中, 由于运输、搬运等也会对产品带来一定程度的材料损耗, 但是在废旧产品的回收过程中, 忽略回收过程的运输给废旧产品带来的材料损耗。

2) 假设所有的收集车辆都是同一种类型, 所有的物流运输车辆都是同一种类型, 且数量不受限制。

3) 假设不考虑处理工厂的库存容量, 每个回收中转站达到最大库存量的时候才会向处理厂运输。

4) 假设各个回收点的回收量是分布已知的随机参数, 服从已知参数的正态分布。

5) 假设收集到的废旧垃圾在回收中转站可以立即处理, 即不考虑再处理过程中的库存费用。

6) 假设回收的废旧产品的可再利用率和废弃率是已知的, 在实际运用过程中, 可以采取统计平均值的方法获得。

7) 如果已知回收产品的回收再利用率和废弃率, 那么, 就可以假设废旧产品的回收价格、运输单位成本, 检测及拆卸的单位成本也是已知的。

8) 假设各个回收点的回收量是分布已知的随机参数, 服从已知参数的正态分布[4]。

i为第i个回收点;I为回收点集合;j为第j个回收中转站;J为回收中转站集合;m为第m个处理厂;M为处理厂的集合;n为回收路径编号;N为所有回收路径的集合;k为运输路径编号;K为所有回收路径的集合;a为回收站或回收中转站的编号;b为回收站或回收中转站的编号;dab为节点a到节点b的距离;rj为第j个回收中转站的回收库存;Rj为第j个回收中转站的最大库存量;xi为回收点i回收的废旧产品数量;ci为回收点i的单位运营成本;c*n为回收收集车辆单位运输成本;c**kk**为运输车辆单位运输成本;mrj为第j个回收中转站的单位库存成本。

Aa={1,节点a在回收路径n上0‚否则Yb={1,节点b在回收路径n上0‚否则Sab={1,节点a与节点b在回收路径n上0‚否则B={1,第j个回收中转站的废旧产品运往第m个处理厂0‚否则Aa={1,节点a在回收路径n上0‚否则Yb={1,节点b在回收路径n上0‚否则Sab={1,节点a与节点b在回收路径n上0‚否则B={1,第j个回收中转站的废旧产品运往第m个处理厂0‚否则

约束条件:

⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪1≤a≤I+J1≤b≤I+J1≤i≤I1≤j≤J1≤xi≤rj1≤rj≤Rj∑ixi=∑jrj   (1){1≤a≤Ι+J1≤b≤Ι+J1≤i≤Ι1≤j≤J1≤xi≤rj1≤rj≤Rj∑ixi=∑jrj   (1)

目标函数为总成本在条件约束下的最小化, 包括选址成本、收集成本和库存成本。在一定的模型假设前提下, 设定相关参数, 根据现实中的实际情况设置了约束条件, 建立了能求得系统成本最小化的目标函数[5], 利用混合整数线性规划模型算法, 得出使系统成本最小的仓储配送规划设计。

选址成本=∑ifi+∑jf∗j+∑mf**m   (2)=∑ifi+∑jfj*+∑mfm**   (2)

收集成本=∑ixici+∑n∑a=1I+J∑b=1I+J(Aa⋅Yb⋅Sab⋅dab⋅c∗n)   (3)=∑ixici+∑n∑a=1Ι+J∑b=1Ι+J(Aa⋅Yb⋅Sab⋅dab⋅cn*)   (3)

库存成本=∑jrjmrj+∑m∑j(djm⋅c**k⋅Rj)⋅B   (4)=∑jrjmrj+∑m∑j(djm⋅ck**⋅Rj)⋅B   (4)

总成本即为:

TC=min(∑ifi+∑jf∗j+∑ixici+∑n∑a=1I+J∑b=1I+J(dab⋅Sab⋅c∗n)+∑jrjmrj+∑k∑m∑j(djm⋅c**k⋅Rj)⋅B)   (5)ΤC=min(∑ifi+∑jfj*+∑ixici+∑n∑a=1Ι+J∑b=1Ι+J(dab⋅Sab⋅cn*)+∑jrjmrj+∑k∑m∑j(djm⋅ck**⋅Rj)⋅B)   (5)

某城市第三方物流逐渐形成规模, 现在有40个回收点, 6个潜在候选回收中转站, 1个处理厂。每个回收点的固定成本为1000价格单位, 收集车辆的运输成本为10价格单位/单位距离, 运输车辆的运输成本为20价格单位/单位距离, 每个回收点的单位运营成本为0.3个价格单位/单位成本, 回收中转站j的库存成本为每天0.5个单位价格/单位成本, 存在一个处理厂, 处理厂的坐标为 (49, 97) , 其他有关回收中转站和各个回收点的参数取值分别见表1和2。

根据已知数据建立上述线性优化模型:

TC=min(∑i=1401000+∑j=16032+∑n=16∑a=1I+J∑b=1I+J(10⋅Aa⋅Yb⋅Sab⋅dab)+∑i=140(0.3xi)+∑k=16(20djm)+∑j=16(0.5rj))ΤC=min(∑i=1401000+∑j=16032+∑n=16∑a=1Ι+J∑b=1Ι+J(10⋅Aa⋅Yb⋅Sab⋅dab)+∑i=140(0.3xi)+∑k=16(20djm)+∑j=16(0.5rj))

约束条件为:

⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪1≤a≤461≤b≤461≤i≤401≤j≤61≤xi≤rj1≤rj≤Rj∑i=140xi=∑j=1rj{1≤a≤461≤b≤461≤i≤401≤j≤61≤xi≤rj1≤rj≤Rj∑i=140xi=∑j=1rj

假定相邻回收点之间的距离用坐标间的长度表示, 按照回收最优路径原则对回收点进行分组, 利用Matlab软件运行[6]得到在回收站分别取1, 2, 3, 4, 5与6时, 相应的总成本见表3。可见, 在回收站取4个时, 总成本有最小值310926.1, 回收站的分组情况见表4。

表3和4的结果表明, 运用本文提出的方法, 实现了路径和成本的优化效果。

通过以上算例对模型进行求解, 验证了模型和规划设计的有效性, 对逆向物流中的第三方物流仓储配送规划进行了优化;但是第三方物流企业往往同时经营正向物流和逆向物流, 所以, 从物流企业的战略角度, 可以立足于社会物流总资源的合理配置以及资源共享, 考虑多个利益相关者。