塔斯肯·吐爾汗別克，王海靈

（新疆大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046）

1 引言

最近幾年，國內(nèi)白酒行業(yè)銷售收入雖然在上升，但同比增長率卻有所下降。2018年白酒行業(yè)銷售收入飆升至5 364 億元[1]，但其銷量縮小。如要保證企業(yè)的盈利不減，減少物流配送總成本是不可或缺的路徑，即優(yōu)化廠址、配送中心與客戶群之間的配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。

伊力特實業(yè)股份有限公司（簡稱伊力特、股票代碼：600197[2]）被譽(yù)為“新疆第一酒”。由于水資源對酒廠選址是強(qiáng)約束，多分布在偏遠(yuǎn)地區(qū)，往往形成逆向配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，配送系統(tǒng)總成本高，減少公司利潤。因此需要對配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，才能保證伊力特公司“新疆第一酒”的區(qū)域性品牌，以及上市公司的盈利保證。即從廠址、配送點、客戶群之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進(jìn)行多設(shè)施選址優(yōu)化，目的是要找到伊力特在這種市場減弱情況下的配送優(yōu)化方案。

多設(shè)施配送中心選址可以幫助企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品銷售的空間布局，從而使得企業(yè)降低成本，提高利潤，增強(qiáng)綜合競爭力，但在整個研究過程中，不同的企業(yè)、不同的產(chǎn)品、不同的區(qū)域，具有特殊性和差異性。

2 文獻(xiàn)綜述

2019年9月19日在CNKI分別以“多設(shè)施選址問題、模型、建模及求解方法”為關(guān)鍵詞搜索，總篇數(shù)為641，具體的文獻(xiàn)數(shù)見表1。

表1 有關(guān)多設(shè)施選址的中文文獻(xiàn)統(tǒng)計表

同時用關(guān)鍵詞“設(shè)施選址（食品、飲料、紅酒、啤酒、白酒）”查找到的有關(guān)文獻(xiàn)見表2。

表2 有關(guān)食品、飲料、紅酒、啤酒、白酒設(shè)施選址的中文文獻(xiàn)統(tǒng)計表

2.1 國內(nèi)文獻(xiàn)綜述

目前設(shè)施選址所研究的方向是單一的，楊赟[3]對物流系統(tǒng)的選址定位于企業(yè)物流戰(zhàn)略層，它決定了整個物流系統(tǒng)及其他層次的結(jié)構(gòu)，供應(yīng)鏈系統(tǒng)上的核心企業(yè)選址決策直接影響所有參與組織的選址決策。肇先和薛敬靜[4]歸納總結(jié)出常用的6種選址方法。詹慶明和楊爽[5]在設(shè)施選址中指出優(yōu)化的必要性，并對設(shè)施選址優(yōu)化進(jìn)行了詳細(xì)的研究。韓霜[6]在關(guān)于物流網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化中專注研究物流成本。隨著配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)選址優(yōu)化時間及空間復(fù)雜性的提高，影響設(shè)施選址的因素也變得越來越復(fù)雜,人們對設(shè)施選址優(yōu)化精度越來越高,因此增加了設(shè)施選址的模型構(gòu)建、求解及評估優(yōu)化的難度。本文以配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)總成本最小為目標(biāo)，構(gòu)建其多設(shè)施選址模型及總成本評價，使得該論文具有很好的實用價值。

構(gòu)建多設(shè)施選址模型的方法主要是整數(shù)規(guī)劃法[7]的拓展及變形，混合整數(shù)規(guī)劃模型[8]為主要類型。黃凱明、盧才武和連民杰[9]在3E-LRP研究中，綜合考慮工廠、中心倉庫、區(qū)域配送倉及零售商的三層路徑規(guī)劃，尋找兩層設(shè)施選址和三層路徑規(guī)劃的系統(tǒng)最優(yōu)方案。張金鳳[10]建議配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)選址以使配送中心的投資額及運輸費用和最小為目標(biāo)。多設(shè)施選址模型的求解方法主要有遺傳算法[11]、啟發(fā)式算法（貪婪加入算法和貪婪去除算法）[12]、仿真模擬法、分布估算法、禁忌搜索法、粒子群優(yōu)化算法、量子進(jìn)化算法。

2.2 國外文獻(xiàn)綜述

同一時間在百度學(xué)術(shù)以“Multi-facilitiy Location”為關(guān)鍵詞搜索，查找到外文文獻(xiàn)191篇。最新的與本研究相近的文獻(xiàn)有5篇。

M.Hakan Akyüz,Temel ?ncan和I.Kuban Altinen[13]研究的多商品多容量多設(shè)施韋伯問題是為了滿足j 個顧客對k 個商品的需求，使總運輸成本最小化。Poudel S R，Marufuzzaman M 和Bian L[14]在研究中提出了一個數(shù)學(xué)模型，設(shè)計一個可靠的多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)鏈系統(tǒng)，同時考慮站點相關(guān)的設(shè)施故障和擁塞。所提出的模型定位多模態(tài)設(shè)施，并確定最優(yōu)生產(chǎn)、存儲和路由計劃，以使整個系統(tǒng)成本最小化。Li S和Huang Y[15]研究中考慮到不是每個網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點將同樣可能作為一個需求節(jié)點，他們明確地將概率整合到基于多徑站模型中，以確定最佳站位置，以提高系統(tǒng)級上所有需求節(jié)點的期望總覆蓋率，得到混合整數(shù)線性規(guī)劃模型，提出了一種基于遺傳算法的啟發(fā)式算法，克服了計算上的挑戰(zhàn)。Heyns A M 和Van Vuuren J H[16]在研究中介紹了一種新的數(shù)學(xué)處理方法（非支配排序遺傳算法II 算法），用來解決多類型、多區(qū)域設(shè)施選址問題。Tan B、Ma H和Mei Y[17]在研究中用基于粒子群優(yōu)化的算法解決多目標(biāo)優(yōu)化問題。

因此，關(guān)于酒業(yè)配送系統(tǒng)多設(shè)施選址模型的研究較鮮見。

3 配送網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、建模、實證及實證分析

3.1 配送網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

在配送網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中，已經(jīng)確定了b個供應(yīng)點、c個倉儲配送中心、d個需求點，要求產(chǎn)品在c個倉儲配送中心進(jìn)行分配，即產(chǎn)品由b個制造廠經(jīng)c個配送中心配送至d 個市場區(qū)域，要得到最佳的配送中心，使總成本最小，其決策問題的約束條件見表3。

表3 配送網(wǎng)絡(luò)建模假設(shè)

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。

圖1 配送網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

3.2 配送網(wǎng)絡(luò)建模

目標(biāo)函數(shù)為整個配送網(wǎng)絡(luò)中的總成本最小，建立的模型如下所示；

約束條件如下：

不能超過工廠的生產(chǎn)能力：

配送中心容量限制：

進(jìn)出配送中心c的產(chǎn)品a的數(shù)量相等：

滿足所有客戶需求：

每個客戶只能由一個配送中心提供服務(wù)：

上述公式中字母的含義如下；

a：產(chǎn)品a；

b：工廠b；

c：配送中心c；

d：客戶d；

Xabc：從工廠b運送到配送中心c的產(chǎn)品a數(shù)量；

Wcad：經(jīng)配送中心c 運送到客戶d 的產(chǎn)量a 數(shù)量；

Cabc：a 產(chǎn)品從工廠 b 送至配送中心 c 的單位生產(chǎn)成本、運輸和倉儲操作成本；

Hcd：單位產(chǎn)品從配送中心c 到客戶d 的運輸費用；

Sab：b工廠生產(chǎn)a產(chǎn)品的最大生產(chǎn)能力；

Mc：c配送中心的最大儲量；

Dad：d客戶對a產(chǎn)品的需求量；

Fc：配送中心的年固定成本；

Zc：0-1規(guī)劃變量，若使用c配送中心為1，否則為0；

Ycd：0-1規(guī)劃變量，若c 配送中心為d區(qū)客戶服務(wù)為1，否則為0。

3.3 實證及實證分析

3.3.1 實證。伊力特公司原配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)如圖2所示，生產(chǎn)能力、實際生產(chǎn)、單位生產(chǎn)成本和總生產(chǎn)成本見表4，區(qū)內(nèi)各個地區(qū)配送點的成本與容量數(shù)據(jù)見表5，總庫至各配送點距離和運輸成本見表6。

表4 伊力特公司的生產(chǎn)能力、實際生產(chǎn)、單位生產(chǎn)成本和總生產(chǎn)成本

圖2 原伊力特配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)分布示意圖

表5 伊力特公司疆內(nèi)各個地區(qū)配送點的成本與容量數(shù)據(jù)

所有表格中只做公路運輸成本計算（公路運輸成本為0.35元/t·km），不考慮其他運輸方式。

滿足原配送模型建立的約束條件，利用模型解出的總成本為：

新配送網(wǎng)絡(luò)如圖3所示。優(yōu)化后的DC 運輸、倉儲搬運、固定成本及倉儲能力見表7，各客戶群的需求能力和運輸成本見表8。

表6 總庫至各配送點距離和運輸成本

圖3 優(yōu)化后的配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

表7 優(yōu)化后的DC運輸、倉儲搬運、固定成本以及倉儲能力

表8 客戶需求能力和運輸成本

滿足新建配送模型建立約束條件，利用模型解出的總成本為：

3.3.2 實證分析。通過新配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與原配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)比較，新配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的總成本比原配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)可節(jié)約成本4 044 192.19元，新配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)每月能降低伊力特公司總成本的7.5%左右。新配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中每個要素及各要素之間對系統(tǒng)總成本的影響關(guān)系為：

（1）從圖2與圖3配送網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖比較可知，原配送網(wǎng)絡(luò)（圖2）中總廠和分廠的產(chǎn)品需要存到總庫，屬于點到點配送。優(yōu)化后的新配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)（圖3）把總庫到15個地州的配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化成總庫到3個區(qū)域配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)及生產(chǎn)所在地客戶群，然后再由每一個區(qū)域配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)配送到該區(qū)域科學(xué)合理覆蓋范圍的客戶群。因此，原有的15 個配送點減少到3個，節(jié)省了12個配送點的造價成本或租用成本，每月可節(jié)約成本約4 034 000 元，占節(jié)約總成本的99%的費用。

（2）原配送網(wǎng)絡(luò)中的每一個地州配送網(wǎng)絡(luò)都有單一的客戶群，而新的配送網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成一個網(wǎng)絡(luò)客戶群，并建立了一個扇形或圓形的合理配送網(wǎng)絡(luò)體系，從而提高了整個網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同協(xié)調(diào)效應(yīng)。

（3）新配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的運輸距離與原配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的距離基本沒變。但優(yōu)化后的配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)可以提高運輸車輛的滿載率和降低空載率和車輛的運輸成本，每月降低的成本約為3 200元。

（4）同時新配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)提高了庫存的周轉(zhuǎn)率，減少了裝卸搬運次數(shù)，從而可降低裝卸搬運費用，每月降低費用約為2 500元。另外減少裝卸搬運次數(shù)，理論上也可降低白酒的破損率，提高安全度。

（5）從公司運營新配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的資金成本角度來看，庫存的減少促使運輸車輛、基礎(chǔ)設(shè)施成本都有所減少，公司運營資本金減少，可提高資金效率和效益，從而減低總成本。

總之，優(yōu)化后配送系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的成本比原網(wǎng)絡(luò)總成本每月降低7.5%左右，但因為每一個要素的時間及空間數(shù)據(jù)的缺失或不完整，使得單一因素對總成本7.5%的影響只做了概算，且沒有相互影響度的定量分析。

4 總結(jié)及建議

本文通過配送系統(tǒng)多設(shè)施選址的混合整數(shù)規(guī)劃模型，以伊力特公司為研究對象研究該公司在新疆維吾爾自治區(qū)內(nèi)的配送系統(tǒng)多設(shè)施選址。根據(jù)市場需求預(yù)測，在現(xiàn)有配送點的基礎(chǔ)上進(jìn)行模型構(gòu)建、求解和實證。并把實證結(jié)果應(yīng)用于實踐，得出新的網(wǎng)絡(luò)選址，在較好地滿足市場的基礎(chǔ)上，可降低配送總成本。

本文研究存在的不足之處：（1）因總廠、分廠和總庫都在伊犁地區(qū)，所以把它們設(shè)為一個整體，沒有具體劃分。（2）對白酒沒有詳細(xì)分類，只考慮一種產(chǎn)品。（3）求解優(yōu)化時并沒有充分考慮網(wǎng)絡(luò)運行的效率，僅以配送的最終費用為目標(biāo)，因單一個要素數(shù)據(jù)不完整，沒有進(jìn)行要素間相互影響度的定量分析，只做了單一因素對總成本影響的概算。在后期的研究中進(jìn)一步完善。