顺丰快递分销网点设计Word文件下载.docx
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远大三路
雨花区
跳马乡、黎托乡（潭阳村不收送）、桂井村、新能村、莲花村、沿江村、西湖村、高云村、牛头村、洪塘村
顺丰快递在长沙市内现有的分部布局（中转场）是按照长沙市各个行政区来划分的，快件从集散中心汇总分拣后由公司自有的车辆定时向各个分部运件，再由分部做简单的分拣后送达管辖的各网点，其快件的分派流程如图3.2所示。
图3.2快件分派流程示意图
顺丰在长沙市的集散中心位于星沙，有六个分部作为中转场，分别是雨花分部、岳麓分部、天心分部、芙蓉分部、星沙分部和开福分部，各分部下有28个网点，其中星沙分部所管辖的网点业务直接从集散中心派出，即星沙集散中心也是星沙分部。
具体各分部以及网点的层级关系如图3.3所示。
除了三个比较偏离市中心和市郊的网点（望城点部、宁乡点部和浏阳点部）在本文中不予分析外，各分部和网点的地理位置分部如图3.4所示。
图3.3顺丰在长沙市区网点分布结构图
图3.4各分部与网点的地理位置
经调查，各高校、小区以及商业集中地方是各快递企业的主要客户，其快递需求量比较大。
具体研究顺丰快递在长沙市区内各网点的服务范围，经调查知顺丰的终端网点服务的主要范围大约在300m以内，在地图中标出25个网点的布局情况、各个网点的覆盖范围以及业务量比较大的网点和区域，如图3.5所示。
图3.5顺丰快递在长沙市内的网点覆盖图
（2）需要解决的问题分析
1）网点覆盖能力低
长沙市区行政区面积为554平方公里，人口约200万，下辖芙蓉区、天心区、岳麓区、开福区以及雨花区五个区。
顺丰快递在长沙市五个城区里有22个网点，即每25.18平方公里有一个网点，每个网点服务的人数约为9万，每个网点的平均覆盖半径大约为5公里。
在交通拥挤和人口密度较大的商业区服务半径为5公里给商业和住宅的需求带来极大的不便，这主要体现在收派员的劳动强度过大、以及服务承诺难以兑现（顺丰快递对客户的承诺是在1个小时内上门取件）。
较低的网点密度和较大的服务半径，只能不断的增加收派人员和车辆进行快件的收派，而这无疑增大网点的管理难度，况且城区交通环境的拥堵，在很大的程度上也影响了收派时效，同时也增加了公司的成本。
[13]
2）网点分布不合理
由图3.5可直接看出，顺丰快递在长沙市内的社区、学校周围的网点设置不够全面在，一些网点的快递需要运送很远的距离才能到达相应的社区、学校等人口密集区，这给快递公司带来不利；
另一方面25个网点的覆盖区域总面积不够广，相互重叠的区域较多，例如中南点部与金鹰点部的重合覆盖，造成资源的浪费。
同时25个网点覆盖社区、超市、学校少，人口覆盖率较低。
3）各个分部业务发展不均衡
作为以商业企业为主要客户的快递企业，中心商业区比住宅区的需求量明显高，对于按照现有行政区作为各个分部的划分方法，这使得各个分部的业务呈现不均衡状态（如芙蓉区的业务量远高于岳麓区的）。
在图3.4可以看出，天心区分部只管辖黄兴和白沙两个网点，而对于业务量很大的芙蓉区却显得业务处理过高。
而对于业务量较大的网点来说，网点就需要配备更多的收派员来满足客户的需求，这无疑增大了管理的难度和强度，达不到精细化的管理要求。
而业务的密度越大，收派员的劳动强度也越大，过大的劳动强度会影响收派时效，从而降低客户的满意度。
（3）解决问题所需的条件分析
1）抓住物流发展的契机，将顺丰的目标与国家政策结合起来，努力寻找未来发展的新出路；
加大投资，尤其是信息技术方面的投资和物流设备方面的投资；
进一步巩固公司的客户资源和整合有形资产和无形资源，树立良好的公司形象。
2）立足于现有的业务模式，对公司流程进行重组，不断把业务流程推向标准化，信息化和个性化；
加强对现代物流人才的认识和培养，完善员工绩效制度；
拓展物流增值业务的范畴，提高提供个性化服务的能力。
3）对物流系统的网络分布进行优化，增加公司物流运作的灵活性，降低成本；
依托自身的各种优势，加快自身物流运作能力的发展，提升自身竞争力，提升市场的占有率。
4）增强公司的物流营销能力，不断拓展客源，利用信息系统技术，提升运输、分拨，配送效益发挥现代快递企业规模经济的专业优势。
加快公司资源的整合，提升竞争力。
三、分销物流方案规划
1、顺丰网点调整
针对顺丰快递在长沙市网点覆盖能力低和网点布局不合理的问题，结合2.2所述的网点布局优化模式可以对图3.5的网点布局情况进行大致的调整。
岳麓区是高校集中的地区，快递的业务量主要来自于学校和小区。
客户集中区域1（方形1）所包含的业务量大的点主要是河西的各高校以及人口比较密集的小区。
可以看出，客户集中区域的客户集绝大部分没有被网点所覆盖，通过调查，该区域的业务量只能从麓谷点部和高新点部通过远距离并根据就近原则来派送，况且，很多时候都没有实现对客户1个小时内上面收件的承诺。
根据网点拆分模式，为了保证服务质量和管理的精细化，麓谷点部和高新点部必须要进行拆分，在客户集区域1中新建一个网点。
考虑网点的覆盖范围和业务量大小，高新点部也应作出一定的调整。
客户集区域2是顺丰快递在长沙市内业务最集中的区域，也是业务量最大的区域，按照城市地域结构模式，客户集区域2属于长沙市的中央商务区。
其最主要的客户群分为服装纺织类、IT电子类、建材以及汽配类，且业务密度很大，所以在此区域中必须有足够的网点去覆盖。
图3.5中可以看到，中山点部和湘府点部，袁家岭点部和八一点部，湘府点部和砂子塘点部的主要业务覆盖范围都有重叠，这样导致重叠区域中的业务出现管理的混乱以及覆盖范围的减少使得资源的浪费等问题。
因此，这些点部必须要进行合理性的调整。
高桥大市场是长沙市的货物批发场所，市场里的货物一般是通过物流公司来承担货物的运输，对于快递方面的需求不高。
据调查，高桥点部的业务量比其他网点都低，而芙蓉区政府附近住宅区比较多，业务量需求比较大，所以从经济和业务的发展情况下，把原高桥点部撤销，在芙蓉区政府附近建立一个新的点部。
对于客户集中区域3，其业务量主要来自小区和学校，主要由雨花、湘府和砂子塘点部来满足其需求，为了在保证服务时效的同时节省企业的总投资，雨花和湘府网点有必要合理性的调整其布局来更合适地满足业务的需要。
随着近几年房地产的快速发展，在客户集中区域4的范围内开发了不少的小区。
据调查，该区域内的居民主要是各行业的上班族，随着生活节奏的加快和网购的流行，客户集中区域4的快递业务量也逐渐增大，快递的网点应该向客户集中点靠拢。
所以，圭塘点部要做必要性的位置调整。
另外，由于客户集中区域4的交通一向都比较畅通，友谊点部和圭塘点部有足够的能力去满足该区域业务的需要。
星沙是长沙经济技术的开发区，其发展非常之快，到现在为止已形成了工业区、商业区、住宅区、行政办公区四区总体布局的框架，对于快递的需求量也随着经济的发展而不断的增加。
顺丰快递位于星沙的点部有东城、中南和金鹰三个，且顺丰湖南省的集散中心也位于星沙，所以，东城、中南、金鹰三个点部的快件直接从集散中心发出，不必经过中转场的再次分拣，在一定的程度上节省了派送时间，所以三个点部可以快速的反应来满足业务的需要。
但在图3.5中可以看出，中南点部和金鹰点部的业务覆盖范围极大部分出现重叠，据调查，星沙大道附近的各行业公司比较多，需要的快递业务比较大，所以中南点部的位置应做出调整来满足行业的发展。
通过实地观察以及资料搜集，对一些不合理得网点进行调整，结果如图4.1所示，绿色圈点是新的网点布局情况。
图4.1调整后的网点布局图
从上图可以看出，由于网点的运营与建设需要大量费用,故在不改变网点数量的前提下进行了合理的分布规划，可见网点分布具有覆盖面积广，人口密集、人流量大的地方网点分布集中。
同时网点的重叠率小，资源能得到充分合理的利用。
2、网点整合优化
在快递行业中服务时效代表了客户的满意度和企业的竞争能力。
顺丰快递在长沙市内的分部划分是根据现有的行政区域来确定的，随着业务量的不断增大，各个分部的业务量出现的较大的差异，比如芙蓉区的业务量远高于开福区的业务量，使得芙蓉区部要保证对客户的服务质量不得不大量增加收派人员以及车辆来满足市场的发展，最终导致分部业务量的不平衡、管理的不精细现状。
所以，本文以中转场到各个网点的总费用最小为目标函数，对各个网点进行重新分配来解决现有的问题。
3、模型的建立
上述问题可以转换为选取多个配送中心，根据业务情况确定中转场数量，从现有的网点中选出若干个到其它网点收发件费用最低的网点作为中转场，把网点和中转场融合一起即可节约一定的固定费用，又使得派件路径相对缩短。
选取多个配送中心的方法有很多，如多加权因素分析法、重心法和CFLP等方法，由于条件的限制和方法的适应性，本文决定用CFLP方法来解决中转场选择的问题。
CFLP（CapacitatedFacilityLocationProblem）法是一种启发式方法。
启发式法与最优化法的最大区别是启发式不是精确试的算法，其得出的解不能保证是解决方案的最优解，但如果处理得当，得出的可行解与最优解是非常接近的。
且启发式算法相对比较简单、求解速度比较快。
所以，实际中启发式算法是仅此于最优化方法的多配送中心选址方法[13]。
CFLP法适用于当配送中心的能力有限制，而且用户的位置和需求量以及设置多个配送中心的数目均已确定的情况下，从配送中心的备选位置中选出总费用最小的由多个配送中心（假设有m个）组成的物流系统。
本文中，各个候选网点的位置和需求量已知，根据中转场得处理能力确定中转场的数量在候选网点中选出最优的方案使得系统的总费用最小。
CFLP方法的工作步骤为：
（1）初选中转场地点。
通过定性分析，根据中转场的配送能力和各个网点的需求分布情况，合理地确定中转场的数目及其设置地点，以此作为初始方案。
这一步骤非常重要，因为它将直接影响整个计算的收敛速度。
（2）确定各暂定中转场的供应范围。
设需求网点有
个；
暂定的中转场有
个，分别为
…,
;
从中转场
到各个网点
的单位运输费用为
以总运输费用
为最低目标，则构成的运输问题模型如下。
（4-1）
式中：
——中转场si到网点j的运输量；
——网点j的需求；
——中转场si的容量。
将上述问题进行求解，就可以求得各暂定中转场的供应范围。
这可表述为如下用户集合；
（3）在上述各配送范围内，将暂定的中转场移动到其他备选地点，寻求可能的改进方案，从而使总费用最低。
设在原定中转场
的配送范围为
除
之外，还有
个可作为中转场的备选地点，在这些地点设置中转场的固定费用分别为
则
为新的中转场时，其中
……
的总费用：
（4-2）
再令
如果步骤三求出的目标函数值是步骤二求出的第
个中转场目标函数值的一部分，在此情况下令
，否则令
。
对所有备选地点重复上述过程，得到新的中转场的集合
（5）将新的中转场与旧的中转场的总费用进行比较。
如果前者大于或等于后者，说明总费用已经不能再下降，计算可停止。
如果前者小于后者，说明新的中转场地点可使总费用下降，通过重复上述步骤，总费用还有进一步降低的可能性。
为了使总费用降低，从新中转场位置代替原有中转场位置，重复上述步骤，直到总费用不能再下降为止。
4、模型求解
由于东城、中南和金鹰这三个网点的快件是直接从星沙集散中心派发的，没有经过中转场，所以本文的网点整合不考虑这三个网点。
另外，由于岳麓区位于河西，跨过湘江，而湘江大桥交通经常出现堵塞，不适宜把河西的网点整合到河东去，所以河西应作为一个大区来整合。
本文选择原开福区、芙蓉区、雨花区和天心区作为研究对象，对4.1调整后的网点重选中转场，对时间，距离，效率，成本，派车等实现以最短的时间，最短的路程，最高的效率，最低的成本来完成对客户最好的服务。
对所要研究的网点在地图上重新标出，并做出序号排序，如4.3所示。
图4.2需要整合的网点
经资料搜集分析，原开福区、芙蓉区、雨花区和天心区的业务可以整合到由三个中转场来派送。
所以往下的工作是从已知的18个网点中选出三个中转场。
把18个网点的地理位置转换为直观的线路图，如图4.3所示，其中（）里是该网点某天的业务量（件），连接线上的数字是网点之间的单位运输费用。
图4.3网点线路图
要求在该地域范围内18个网点中选出三个作为配送中心的位置。
经调查，在长沙市范围设置一个快递中转场每天平均的固定费用（包括场地租金、行政办公费用等）大约为500元。
本文假设在各个网点设置中转场的固定费用都为500元/天。
每个中转场的日处理能力为410件，运输费率为一常数，即运输费用与运输距离成正比，各网点间的单位运输费用如表4-1所示。
另外，由于考虑到效率问题，顺丰快递要求中转场对网点的覆盖最大不能超过8公里。
表4-1各网点间的单位运输费用（元/件）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
3.4
1.8
4.9
2.5
6.3
6.0
3.6
8.7
5.9
5.7
10.3
8.9
12.3
13.1
15.1
20
1.6
1.5
3.7
2.9
3.5
4.7
5.3
7.3
6.8
6.9
8.1
12.2
13.2
17.5
3.1
2.1
4.5
5.1
3.2
7.7
5.5
8.5
9.7
11.6
13.9
14.8
19.3
5.2
1.4
2.0
3.8
4.6
5.4
6.6
10.8
11.7
16.2
4.8
1.1
2.4
7.9
6.4
9.8
10.6
1.3
5.8
7.1
9.4
14.5
2.6
5.6
7.8
10.9
15.4
续表4-1
10.1
17.7
3.9
2.8
7.0
12.4
1.0
3.0
7.2
9.6
14.1
6.5
7.4
8.2
8.8
16.5
7.6
4.2
11.1
（1）根据各需求量的分布情况，经分析将中转场的初始位置暂定在5,6,14三个网点上。
（2）这样，以点5，6,14为中转场，其他网点为需求点，求运输问题的最优解，于是得到初始方案见表4-2.
表4-2以网点5,6,14为中转场得初始解
供
63
62
70
68
75
72
410
98
85
80
30
84
52
55
42
51
58
38
需
110
各中转场得费用以及总费用为：
对于集合{1,3,5,8,11,12}，中转场的位置设在5时配送费用为:
=63×
2.5+62×
2.1+70×
0+68×
1.1+75×
2.4+72×
3.2+500
=772.9+500
=1272.9
对于集合{2,4,6,7,9}，中转场的位置设在6时配送费用为:
=75×
2.9+72×
1.4+98×
0+85×
1.3+80×
2.4=620.8+500
=1120.8
对于集合{9,10，13,14,15,16,17,18}，中转场的位置设在14时配送费用为:
=30×
2.8+84×
3+52×
5.4+55×
0+42×
3.4+51×
4.2+58×
6.6+38×
11.1=1778.4+500=2278.4
中转场得分别设置在5,6,14时的总费用为：
=
=4520（元）
（3）根据以上求得的初始解，可以看出中转场5的配送范围是网点1，3，5,8,11，12的集合，中转场6的配送范围是网,2，4,6,7,9的集合，中转场14的配送范围是网点9,10，13,14,15,16,17,18的集合。
对于集合{1,3,5,8,11,12}，如果中转场从5移到其他网点时的配送费用为：
=1309.3+500=1809.3
=1272.1+500=1772.1
=750.9+500=1250.9
=1006.9+500=1506.9
=1159.9+500=1659.9
从上述计算可得，将中转场从5移到8时，配送费用最小，为1250.9元。
同理，通过计算可知对于网点集合{2，4,6,7,9}，中转场移到网点6时费用最小，为1120.8元。
对于网点集合{9,10，13,14,15,16,17,18}，中转场移到网点15时费用最小，为2234.5元。
于是新的中转场组合为8,6,15，总的费用为4606.2元，且每个中转场得配送半径没有超过8公里。
（4）对新的中转场组合{8，6,15}重复上述步骤计算，得到另一个初始解如表4-3所示。
表4-3以网点8,6,15为中转场得初始解
40
32
经再次计算，得在网点组合{4,5,7,8,11,12}中，中转场设置在网点8时费用最低，为1157.7元；
在组合{1,2,3,4,6,9}中，当中转场移动在网点4时费用最低，为1554.6元；
在组合{9,10,13,14,15,16,17,18}中，当中转场移到到网点15时总费用最低，为2234.5元。
三个组合总费用为4946.8元，费用大于上一步骤的总费用，说明总费用已经不能再下降，得到最优解。
所以最终的结果是以网点8,6，15为中转场，其中网点,8负责网点1,3,
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