新零售环境下生鲜电商配送中心选址研究.docx
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新零售环境下生鲜电商配送中心选址研究
新零售环境下生鲜电商配送中心选址研究
-以盒马鲜生为例
摘要：
本文以配送中心选址理论为基础，首先归纳出新零售环境下生鲜电商配送中心的应该具备的选址条件、新零售环境下生鲜电商配送中心的作用、新零售环境下生鲜电商配送中心选址的影响因素以及新零售环境下生鲜电商选址的原则，并以此为依据构建重心法选址模型。
该模型以配送距离、顾客需求量和运费率乘积作为唯一目标函数，代入数据后，通过迭代法使目标函数最终收敛为一个最小值。
最后以位于广州的盒马鲜生作为算例，通过Excel的规划求解工具作为迭代法的实现方式，代入数据求解出目标选址位置。
关键词：
新零售；配送中心选址；盒马鲜生
StudyontheSelectionofFreshFoodE-commerceDistributionCentersintheNewRetailEnvironment
-TakeHemaFreshasanexample
Abstract:
Thisarticleisbasedonthetheoryofdistributioncenterlocation.First,itsummarizestheconditionsfortheselectionofafreshfoode-commercedistributioncenterinthenewretailenvironment,theroleofthefreshfoode-commercedistributioncenterinthenewretailenvironment,andthefreshnessofthefreshretailenvironmentFactorsaffectingthelocationofe-commercedistributioncentersandtheprinciplesoffreshe-commercelocationsinthenewretailenvironment.Basedonthis,agravitycenterlocationmodelisconstructed.Themodelusestheproductofthedeliverydistance,customerdemand,andfreightrateasthesoleobjectivefunction.Aftersubstitutingthedata,theiterativemethodisusedtomaketheobjectivefunctionconvergetoaminimumvalue.Finally,HemaXiansheng,locatedinGuangzhou,isusedasanexample,andtheplanningandsolvingtoolofExcelisusedastheimplementationmethodoftheiterativemethod,andthedataisusedtosolvethetargetlocation.
Keywords:
newretail;locationofdistributioncenter;HemaXiansheng
1前言
1.1研究背景
生鲜产品例如水果、肉类、水产以及乳制品等都是是人们每日必须的食品，需求量巨大。
因此，在新零售的背景下，生鲜行业便成了各大电商极为重视的市场份额争夺地。
《2018年中国生鲜电商行业消费洞察报告》指出：
近年来，中国生鲜市场迅速发展，2017年中国生鲜电商市场的交易规模大约为1391.3亿元，平均每年的增长率为50%以上。
1.2研究意义以及目的
随着生鲜市场的迅速发展，越来越多的企业开始进军生鲜电商，其中包括许多电商巨头，例如京东、阿里以及苏宁等。
生鲜电商的经营离不开其配送中心，然而配送中心的建设需要花费大量的人力、物力和财力，而且在不同位置建设配送中心产生的效益也有所不同，例如不同地区其地租和消费者需求量会有所差别，地租贵的地方人流量大，人流量小的地方地租便宜。
因此通过分析不同地区的配送中心的影响因素，选择一个最合适位置建设配送中心，帮助生鲜电商降低成本是本文研究课题。
本文将运用配送中心选址理论，构建一个合适的选址模型，并以盒马鲜生为例解决其配送中心选址的问题。
2新零售环境下生鲜电商配送中心选址相关理论
2.1新零售环境下生鲜电商配送中心概述
配送中心是指接受并处理末端用户的订货信息，对上游运来的货品进行分拣，根据用户的订货要求进行分拣、加工、组配并进行送货的设施机构[1]。
但是在新零售环境下的生鲜电商的配送中心不仅具有加工、包装和配送的功能而且还应该具有客户体验的功能，因此我们称可以接受并处理末端客户订货信息并且根据订货要求进行分拣、包装、组配并且可以给客户提供体验服务的设施为物流配送中心称为新零售环境下生鲜电商的配送中心。
2.1.1新零售环境下生鲜电商配送中心的特点
新零售环境下生鲜电商配送中心围绕者新零售这个概念和生鲜产品易腐的特质，有着与传统电商配送中心相比更加独特的特点。
（1）与一些常温下可以保存的商品相比由于生鲜是一种易腐，保质期短的产品，在其进行配送的过程中一定需要保持低温的环境。
（2）具有给消费者体验的功能。
这是新零售环境下生鲜电商比较独特的部分，新零售的电商企业不仅具有一般配送中心的功能，而且需要提供给消费者在配送中心内体验的功能，也就是说新零售环境下生鲜电商的配送中心和门店是融为一体的。
（3）由于新零售企业的宗旨就是为消费者提供极致的消费体验，而且由于生鲜产品的易腐特点，配送的速度需要快，其配送的规模一般比较小，所以其配送半径一般在3km-5km之间。
（4）建设的成本比较高。
由于生鲜产品易腐，保质期比较短，生鲜电商需要花费大量的资金购买专业的保存设备，并且新零售环境下的生鲜电商需要给消费者提供体验的服务，其选址一定要在人流量较大的地段，随之所在地的地租一定处于一个较高的水平，所以说新零售环境生鲜电商的配送中心的建设费用是比较高的。
2.1.2新零售环境下生鲜电商配送中心的作用
新零售环境下生鲜电商配送中心，是整个企业的“轴心”，它在供应商和消费者之间发挥着承上启下的作用。
总结如下：
（1）有利于减少生鲜食品在运输过程中的损耗。
在新零售电商企业中最大的问题就是对生鲜食品的贮存，假如没有保存完好生鲜商品它将很快腐败，从而增加企业的运营成本。
在新零售的电商企业中，他们将灵活的利用大数据，分析出消费者对各个商品的需求量，从而判断出每天应该备的货品，减少库存量，避免了出现由库存问题带来的成本增加的问题。
（2）有利于提高企业的服务质量。
新零售生鲜电商企业的宗旨就是为消费者提供极致的购物体验，其中这种极致的购物体验就包括快速的物流配送，线下的对商品的实际体验，生鲜商品的新鲜度等等。
正是因为以上的理念新零售环境下生鲜电商的配送中心的建立是可以提高物流配送的效率，优化消费者的购物体验。
（3）有利于提高企业的盈利能力。
新零售企业的配送中心，本质上就是运输枢纽和消费终端的结合体。
进行生鲜电商的配送中心的建设，一方面可以对从供应商运输过来的成品和半成品进行加工，因为生鲜商品假如从一开始就从供应商购来成品，包装费用，运输费率随之就会增加，假如只是购来半成品，企业只需要在配送中心简单加工下再送给消费者这样就会节省很大一部分的包装费用，另一方面也可以方便生鲜商品的储存减少生鲜商品因为运输时间过长而导致变质腐败而造成的成本的增加。
2.2新零售环境下生鲜电商配送中心选址概述
2.2.1新零售环境下生鲜电商配送中心选址的原则
（1）定量分析与定性分析互相结合原则。
物流配送中心选址是一个复杂的问题，其中有很多不同的因素会影响着物流配送中心的选址，仅仅通过定性或者定量单方面的分析，会造成不同程度的误差。
并且当我们建立数学模型来对配送中心进行选址的时候，如果不通过定性分析出配送中心的各个方面的性质也不可能建立出一个合理的数学模型。
所以只有我们通过定量分析和定性分析相结合方式才能够得到最优的选址方法。
（2）经济性原则。
新零售环境下生鲜电商配送中心的主要成本包括，配送成本，建设成本，地租成本，能耗成本等。
各个成本在理论下都会出现效益背反的现象。
例如地租成本的减少会让配送中心到需求点的距离增加从而导致运输成本的增加。
反过来说配送的成本的减少，就需要配送中心建设在一个离各个需求点近的位置，这样地租也会随之增加。
所以我们在进行选址的时候必须衡量各个因素对配送中心选址的影响，使总成本最低从而满足新零售环境下生鲜电商配送中心选址的经济性原则。
（3）合理性原则。
在我们对新零售环境下生鲜电商配送中心进行选址的过程中，我们建设配送中心应当合理的满足当地的政策，选址的位置需要合理，满足国物流需求分布和资源分布。
建设的费用需要合理，满足该地区经济的水平和社会的发展，只有这样新零售环境下生鲜电商的配送中心才能长久的发展。
（4）可持续性发展性原则。
在对新零售环境下生鲜电商配送中心进行选址的是时候，不能够只是关注当前的所满足配送的要求，还应该考虑未来是否有发展的空间，既要考虑眼前的利益跟家要考虑长远的利益，为未来进一步的发展打下坚实的基础。
2.2.2新零售环境下生鲜电商配送中心选址的影响因素
新零售环境下生鲜电商配送中心的影响因素和传统生鲜电商影响因素有许多的区别，根据我的总结分为以下几类。
（1）经济环境的因素。
根据商品的特性不同产品的配送中心需要考虑不同地区的产业结构。
新零售环境下生鲜电商的配送中心的选址，根据生鲜产品的特性，我们知道生鲜产品的供应地一般都在里城市较远的地方，而需求者一般都是在大城市内运输的距离比较长，但是生鲜产品又有着易腐的特点。
所以配送中心建设在交通便利并且离各个需求点近的地方。
我们还需要考虑服务各地区的服务水平，实现准时配送是评价一个企业服务水平的指标，特别是新零售环境下的企业服务水平的高低直接整个企业的运作效率。
所以说我们在进行选址的时候，当客户对物流有需求的时候，都应该保证商品的准时送达。
物流费用也是选址时考虑的重点。
我们考虑完，服务水平和商品特性后我们应该分析该位置的地价水平，综合在一起分析最后使成本最低。
当配送中心进行运作的时候，需要用到许多专业的人员，所以说当地的人力资源也是我们考虑因素之一。
（2）基础设施的因素。
交通条件，基础交通的条件是影响新零售环境下生鲜电商配送中心选址的重要因素。
方便快捷的交通才能保证配送业务的有效进行。
齐全的公共设施，不同于其他传统的生鲜电商配送中心，新零售环境下的配送中心还要给客户进行体验。
所以说配送中心所在地拥有齐全的公共设施是必要的，例如地铁站、公交车、厕所等等便民措施是必要的。
（3）社会环境的因素。
当地政策也是我们进行配送中心选址的重要影响因素。
假如当地政策大力支持新零售企业的发展，这样在我们建设配送中心的过程节省一部分成本。
这些政策包括，优惠措施，城市规划，地区产业规划等等。
居民生活的状况，在对新零售环境下生鲜电商配送中心进行选址的时候，我们应该了解当地居民的生活水平来考虑是否有建设配送中心的必要，例如假如在一个偏远郊区人们普遍的生活水平都比较一般，假如在这个位置建设一个配送中心择毫无意义，人们比起在这种新零售电商企业里购买商品还不如在菜市场来的便宜。
所以说居民生活水平也是影响新零售环境下生鲜电商配送中心选址必要的因素。
（4）客户分布的因素。
新零售环境下生鲜电商，是以客户的购物体验作为中心的，在对其进行选址的时候我们要对各个区域的客户分布情况去进行分析调查。
这样有利于提高配送中心的服务水平和提高企业的盈利能力。
我们应该选址客户较集中的地区进行配送中心的建设。
（5）网络发展水平的因素。
新零售环境下生鲜电商企业依赖于互联网，当地互联网的水平直接会影响到该地区的新零售环境下生鲜电商的发展。
互联网发展高，人们网上消费的能力就大，因此对网络上的各种商品或服务的需求都会比较大，相反来说哪些网络发展水平发展没那么发达的地区，人们对这种新零售环境下的生鲜电商所提供的产品或服务的需求都会相对比较低，这样不利于整个去也的发展，所以一个地区的网络发展水平也是新零售环境下生鲜电商配送中心选址的重要影响因素之一。
2.2.3新零售环境下生鲜电商配送中心选址的步骤
（1）对选址的约束条件进行分析。
对选址的约束条件进行分析，是为了解建该配送中心的必要性，明确选址的目的和意义。
分析该地区新零售企业配送中心的现状，确定需要调查的基本条件，这些条件一般包括运输费率、地租、该的地区的需求量等等。
（2）资料收集。
在这个阶段利用问卷或实地走访的方式，调查某个区域的需求量，确立不同的需求点，收集当地运输的费用，配送的方式等等。
（3）筛选地址。
对收集到级资料进行初步的分析，确定选址的初步范围。
（4）定量分析。
针对不同的情况，建立对应的数学模型并且计算。
（5）结果评价。
通过结合当地市场情况、土地费用、合法性等方面，对定量分析出来的结果进行评价，看看得到的是否具有可行性以及现实的意义。
（6）确定最终的选址结果。
根据以上的结果，并且结合选址的要求，选择一个最优解作为最终选址的结果。
2.3配送中心重心法选址模型
经过学者们多年对配送中心选址方法的研究，提出了许多解决配送中心选址问题的模型。
这些常见的方法主要包括重心法选址模型、层次分析法选址模型、模糊评价法选址模型以及免疫算法选址模型等等。
在这些选址方法中，其中层次分析法选址模型和模糊评价法选址模型属于定性分析，在对选址问题进行分析的时候容易被主观因素影响从而造成结果的不准确。
重心法选址模型和免疫算法选址模型都属于定量分析，其中免疫算法模型是一种适合解决大规模选址问题的一种优化选址模型，对于新零售环境下生鲜电商来说，其配送中心的配送半径仅仅只有3-5千米，这种大规模的选址模型并不适用，所以本文将使用重心法选址模型这种算法简单、计算速度快并且适合小规模选址的模型来对新零售环境下生鲜电商配送中心进行选址。
2.3.1重心法选址模型的概念
我们一般认为重心法选址模型是物流节点选址的常用模型，可解决连续区域内直线距离的单点选址[2]。
重心法选址模型，是一种常规的单点选址模型。
在重心法选址模型中，物流系统中的各个需求点是在同一平面范围内，把各个物流需求点看成同一个物体的不同的组成部分，然后根据各个点所组成的物体，计算出该物体的重心，再把重心当做此次物流配送中心选址的最佳设置点。
2.3.2重心法选址模型的适用范围
重心法选址模型是属于单点选址模型。
当只是对一个物流配送中心进行选址的时候才能够使用重心法选址模型，当需要一次性选出到多个配送中心的位置的时候重心法选址模型则不适用，而需要结合其他的数学方法进行改进才能够得出。
2.3.3重心法选址模型的优势和劣势
重心法选址模型的优势在于它的计算速度很快，算法简单，能够在很短的时间内得到最优的选选址地点。
当然重心法选址模型也有它的劣势所在，在利用重心法进行选址的时候，我们考虑的需求点到目标配送中心的距离是两点间最短的直线距离，但是在实际的情况下需求点到目标配送中心的距离一定不是两点间最短的距离，而是两点间配送车辆所要运输的实际距离，所以重心法选址模型所选出的目标配送中心会有一定的不合理性，需要按实际配送中心选址的影响因素，在更细致的考虑。
3新零售环境下生鲜电商配送中心选址模型的构建
我们本章将以第二章的新零售生鲜电商配送中心的特点、新零售生鲜电商配送中心的选址影响因素以及新零售环境下生鲜电商配送中心选址的原则为依据，针对新零售生鲜电商的特点，建立一个合适的选址模型。
3.1模型构建
3.1.1问题描述
本文基于新零售环境下生鲜电商背景下，配送中心选址问题可以描述为：
在一个方圆25平方千米的范围内，以N个小区作为本次研究的生鲜产品需求点，以p0作为本次研究目标配送中心的位置，以wi作为每个生鲜商品需求点的需求量，ci作为本次研究中目标配送中心到各个需求点的运输费率。
配送中心到各个需求点的配送方式是以电瓶车的方式进行运输，运量是固定的，运输费率可以看成距离的线性函数。
各个需求点需求量是已知的。
所以我们可以依次建立新零售环境下生鲜电商配送中心的重心法选址模型。
3.1.2重心法选址模型假设条件
（1）各个需求点都是集中在某一个点上。
（2）选取的区域上每个点的建设费用和配送中心的运营费用相同。
（3）运输费率要为常数。
（4）两点间的距离为运输实际距离。
3.1.3重心法选址模型参数与变量
各个需求点我们以p1，p2，…，pn表示。
其坐标表示为（x1，y1），（x2，y2），…，（xn，yn）。
各需求点运输费率Ci（i=1，2，…，n）表示。
各需求点的顾客对生鲜产品的需求量用Wi（i=1，2，…，n）表示。
配送中心位置为O。
3.1.4重心法选址模型的建立
根据本文第二章的新零售环境下生鲜电商配送中心选址的影响因素，我们可知在进行选址之前我们应该对选址地区的经济环境、社会环境、客户分布以及网络发展水平进行宏观分析。
新零售环境下的生鲜电商配送中心选址相比其他的电商企业是有着很大的不同，其中表现在生鲜产品的易腐性和新零售生鲜电商配送中心的特殊性上面。
所以在我们建立重心法选址模型之前，首先需要综合分析选址区域经济环境、社会环境、客户分布以及网络发展水平，确保该区域能够符合第二章所提出的新零售环境下生鲜电商配送中的特点。
在对选址地区的经济环境、社会环境、基础设施、客户分布以及网络发展水平进行宏观分析后，然后基于3.1.2和3.1.3的假设我们可以针对新零售生鲜电商企业配送中心建立一个重心法选址模型，该模型把各个需求点的集合看成一个整体，以这个整体的重心为配送中心最优的解。
把需求点到目标配送中心pi的距离di，需求点的需求量wi和配送的运费率ci的乘积做我该模型的目标函详公式3-1。
（3-1）
由此我们可以构建重心法选址模型根据（3-1）我们知道我们需要得到F的最小值，也就是说得到一个最小的（x0，y0）让F的值最小，即对新建配送中心的横坐标x0和纵坐标y0求偏导函数,然后令两个偏导函数为零，求出横坐标x0和纵坐标y0的表达式。
我可以令
由此可得
3.2模型的求解
迭代法求解是重心法选址模型的最快捷的方式，具体的步骤如下。
步骤一，我们选择一个点作为初始迭代点（
，
）选择方法如下所示。
步骤二，我们要计算点（x，y）到各个需求点的距离和费用，具体计算方法如下所示。
我们令q=0。
这个公式是计算出初始点到某一个需求点的距离，当需求点有n个的时候，这个公式则需要计算n次。
这个公式是计算迭代点到各个需求点的总费用。
步骤三，将
带入以下的式子，计算出下一个迭代点，具体方法如下：
这样我们可以计算出第二迭代点（
，
）。
步骤四，根据第二步中的式子，计算出
和
，我们对
和
进行比较，
，则计算结束输出计算结果。
否则我们将继续检查结果是否满足终止的条件，第一种，迭代的次数达到预设的次数。
第二种，计算的结果达到了预计计算的阀值。
若满足则计算结束，输出计算结果，否则我们令q=q+1，继续重复第三步和第四步。
4算例分析-以盒马鲜生为例
在本章我将根据第三章我们建立的重心法选址模型，以阿里巴巴旗下盒马鲜生为例，对其配送中心进行选址。
4.1盒马鲜生概述
盒马鲜生是阿里巴巴旗下对线下超市完全重构的新零售业态。
盒马鲜生目前来说它是新零售环境下生鲜电商的代表，消费者不仅能够在线下门店购买，也可以在其方圆3-5平方公里以内线上下单，并且保证30分钟内送货上门。
对于盒马鲜生来说它的门店不仅是一个简单的生鲜超市，它也是一个具有分拣，配送，储存的一个配送中心，现在盒马鲜生已经开始在广州、杭州和上海等一线城市营业，本论文将选取广州市作为研究的地点来进行新零售环境下生鲜电商配送中心选址研究。
4.2数据的录入以及配送中心影响因素分析
本次算例中我将不同的小区作为重心法选址模型的需求点，再通过XX地图获取各个需求点的准确的地理位置从而建立直角坐标系。
如图4.1所示我们选取广州市海珠一个海珠区一个长约5km，宽约3km的范围作为选址的地区，在该地区需求点分布比较集中，都是以社区的形式进行分布，本次算例选取该地区五个社区分布的集中点，作为本次选址模型的需求点。
图4.1各个需求点的位置
数据来源：
XX地图截图
4.2.1配送中心影响因素分析
根据第三章得知在使用重心法模型之前应该对选址地区的经济环境、社会环境、客户分布以及网络发展水平进行分析。
（1）经济环境。
该地区位于广州市海珠区，海珠区是广州市的老三区之一，2018年海珠区的生产总值达到1881.48亿元，位列全市第四，高于全市的平均水平。
其中零售业是该地区的第三产业，2018年海珠区的批发零售业销售总额高达6288.03亿元。
对于新零售环境下生鲜电商来说一个地区越发达越是有利于其发展。
（2）社会环境。
海珠区作为广州市的老三区，当地的基础设施比较完善，交通发达，居民的生活水平比较高。
并且在《广州市海珠区2017年国民经济和社会发展计划执行情况与2018年计划草案的报告》中得知，海珠区将会加大产业转型的力度，淘汰那些落后的企业。
对于新零售环境下的生鲜电商正是一种传统电商企业的转型，符合该地区社会的发展。
（4）客户分布与网络发展水平。
海珠区作人口密度很大，根据2017年的调查海珠区的常住人口有166.31万人，他们都可以成为新零售环境下生鲜电商的目标客户。
而且作为一线城市的老城区，这里网络水平也十分的发达，各大运营商在海珠区设都有分公司。
4.2.2数据的录入
以图4.1建立直角坐标系图中每厘米代表现实中的500米，依次我们可以得出需求点A、B、C、D、E的坐标。
通过实际的走访调查以及资料查阅的方式调查出各个需求点居民的人数、居民对生鲜商品需求量以及不同需求点配送的运费，估计出每个需求点每天对生鲜商品的需求量以及目标配送点到各个需求点的运费率。
表4-1该地区各个需求点的坐标位置以及需求量和运费率
需求点
坐标X
坐标Y
需求量（车）
运输费率（元/车/km）
A
0.75
5.5
2000
0.5
B
2.4
1.75
3000
0.5
C
3.1
5.7
2500
0.75
D
3.6
3
1000
0.75
E
8
5.5
1500
0.75
数据来源：
实地调查数据
4.3算例求解
在本章的算例中，我们将通过使用EXCEl中的规划求解的功能来进行对此次重心法选址模型的求解。
EXCEL中的规划求解功能可以实现小规模的函数模型的求解，在我们本次的重心法选址模型中我们只要通过设置函数的约束条件和目标函数，EXCEL就会自动采用迭代法寻找最优的解。
4.3.1EXCEL规划求解与重心法选址模型的联系
EXCEL的规划求解功能是一个解决数学中线性规划问题的有效工具，本文中所建立的重心法选址模型的实质就是设置一个目标函数，即目标点到各个需求点运输距离、运费率以及各个需求点需求量的乘积。
代入数据后，通过若干次的迭代，最终收敛为一个最小值。
而EXCEL中的规划求解工具正是本文所构建模型的最佳实现方式，只需设置目标函数和目标函数的约束条件就能很快捷的得到结果。
所以本文将通过EXCEL中的求解工具来进行重心法选址模型的演算。
4.3.2算例求解过程
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