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店铺管理基于多约束条件下的生鲜农产品配送中心选址半径模

 

(店铺管理)基于多约束条件下的生鲜农产品配送中心选址半径模

第一章绪论3

1.1研究背景3

1.1.1生鲜农产品的概念3

1.1.2生鲜农产品的物流的含义4

1.1.3我国生鲜农产品物流的特点4

1.1.4生鲜农产品的配送现状6

1.1.5配送半径对配送中心选址影响6

1.2问题的提出7

1.3研究意义7

1.4本章小结8

第二章文献综述8

2.1配送中心选址的文献综述8

2.1.1国外研究现状9

2.1.2国内研究现状10

2.2配送中心选址半径的文献综述11

第三章配送中心选址理论及影响因素分析12

3.1配送中心选址半径12

3.1.1配送半径的含义12

3.1.2配送半径的特点12

3.1.3配送半径的意义12

3.1.4服务半径选择的原则13

3.2配送中心选址半径的影响因素分析14

第四章多约束条件下的生鲜农产品配送中心选址半径模型构建20

4.1模型建立的假设20

4.2建立模型21

4.3模型描述21

第五章模型算例22

5.2.1基于满足客户需求分析影响因素22

5.2.2配送半径确定22

第六章结论和展望23

参考文献26

第一章绪论

1.1研究背景

面对日益高效、快速及个性化的客户配送服务需求,配送半径的科学决策和确定十分必要。

科学合理的物流配送中心布局不仅能有效的减少生鲜农产品分销过程的配送时间,最大程度地保证农产品的鲜活性,以保留农产品的最大使用价值,同时也直接关系到生鲜农产品能否安全、快速、及时地运送到消费者手中,对实现整个物流的低成本、高效率运作等均具有重要的意义,研究和探讨基于多约束条件下的生鲜农产品配送半径问题也显得尤其的迫切。

1.1.1生鲜农产品的概念

狭义的生鲜农产品,是指种植、养殖形成的,未经加工或只进行初级加工的,可供人类食用的农产品,主要种类有水果、蔬菜、畜禽及其产品等。

生鲜农产品大都为易腐易变质产品,因此不能长期保存,对储存条件要求较高。

而广义的生鲜农产品主要是指初级生鲜农产品和冷冻冷藏生鲜农产品及加工生鲜农产品。

(1)初级生鲜农产品指那些新鲜、没有经过烹饪等热加工的水果和蔬菜及家畜、家禽及其产品。

(2)冷冻冷藏生鲜农产品包括俩类:

冷冻食品:

将农、畜加工处理后,急速冷冻,严密包装,放在零下18度以下的环境下储存及在此温度以下贩卖的食品和冷藏调理食品:

将农、畜加工调理,急速冷却,严密包装,放在温度7度以下的环境下储存及在此温度以下贩卖的食品。

(3)加工生鲜农产品指经过烹饪等热加工的处理后的熟食。

生鲜农产品一般包括从农户田间、果园、苗圃采摘的蔬菜、水果、鲜花和未经加工或虽经初加工且未改变其化学性质的肉蛋奶及水产品等在常温下不能长期保存的初级农产品。

1.1.2生鲜农产品的物流的含义

国家标准《物流术语》且没有直接对生鲜农产品物流进行定义,而是根据物流的定义,来得出生鲜农产品物流的定义是从供应地到接收地的实体流动过程,即根据实际的需要将运输、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能有机结合。

这一定义且不是根据生鲜农产品物流的角度给出的,且不是站在生鲜农产品物流节点的任何一个主体或是包含了生鲜农产品物流的所有主体,应该说是很客观的。

然而根据研究的需要,仍能够从不同的角度,对生鲜农产品物流进行界定。

中国物流发展方案(2005)称生鲜农产品物流也可称为农业销售物流,指的是由于生鲜农产品的销售所引起的生鲜农产品在供应方和需求方间的实体流动。

其中包括了为销售生鲜农产品进行的运输和储存,为了满足生鲜农产品的消费而实施的流通加工等活动。

黄勇称生鲜农产品物流是为了满足用户需求、实现生鲜农产品的价值进行的生鲜农产品物质实体和相关信息从生产者到消费者间的物理性经济活动。

具体而言,它包括生鲜农产品从生产、收购、运输、存储、装卸搬运、包装、配送、流通加工、分销及信息活动等一系列环节,在这过程中仍实现了价值增值、组织目标。

尽管俩者且无本质区别,但仍是能够见出,前者是站在销售的角度,立足于生鲜农产品销售供需方间的实体流动,关注的是销售过程中的物流活动;后者是从生鲜农产品整体供应链角度出发,立足于满足客户的需求,站在了一个宏观的角度,包括了生产环节。

1.1.3我国生鲜农产品物流的特点

我国的生鲜农产品物流体系正在逐步的完善,形成了从生产到销售的一整套组织环节,其中包括生产、收购、运输、存储、装卸搬运、流通加工、包装、配送、销售。

生鲜农产品由于它的自然属性决定了它具有不同于其它物流的特殊性,主要体当下4个方面:

(1)功能要素间存在“效益背反”

“效益背反”也称为“二律背反”、“交替损益”,指的是物流若干功能要素间存在损益矛盾,物流系统中某一单元得到优化会使系统中另一单元相应的劣化,甚至系统总体会恶化。

比如,农产品的保鲜包装问题。

假设产品的销售量和市场价格不变,其它的成本因素也不会改变,那包装方面多投入的费用就会转化为成本,从而减少了利润率。

此时包装越简约,得到的利润率会越高;可是商品进入流通领域后,简约的包装会降低对产品的防护效果,造成大量的损失,仍会使储存、运输、装卸等功能要素的工作劣化及效益大减。

很明显,包装的效益是以其它环节的损失为代价的。

如果在冷藏运输过程中采用先进的包装,农产品的损失率降低了,鲜活度提高了,利润也会提高,这里的利润是以提高包装成本为代价的。

我国农产品物流每年都会因包装粗放出现上百亿的损失,这就是效益背反的实证。

(2)关键是保鲜技术

生鲜农产品和粮食等一般农产品最大的区别是易腐性,其最基本的要求是保持鲜活性。

粮食等农产品对运输、储存等环节的环境条件要求低,甚至其在储存几年后品种变化也不大,在物流过程中的损耗率要低得多。

而生鲜农产品的物理特性要求物流过程中要有冷链、适合包装,如果解决不了保鲜问题,农产品的货架期、市场半径将会受到很大的限制,同时会产生很高的损耗率。

生鲜农产品现实物流要求物流全程保鲜,处在冷链中,要做到“源头有保障、全程有冷链”。

因此,生鲜农产品物流发展的关键是农产品的保鲜技术,其先进性、普及性是生鲜农产品发展程度的重要标志之一。

(3)物流难度大

各种生鲜农产品采摘后对物流的要求不同,但都需要强大的技术支持,尤其对冷藏保鲜设备的要求更高。

在流通过程中,对各物流环节之间时间的缝合、时效性要求高。

同时由于“效益背反”现象的存在,要做到鲜活、高效,存在储藏、运输、包装、保鲜等一系列的难题。

比如水产品的冷冻运输、牛奶的恒温运输、肉类的冷藏运输、果蔬类的储藏保鲜等,虽然活鱼对温度的要求不高,可是从捕捞到销售都要处在有水的条件下,需要专门的存放和运输设备,不然死去的鱼的价格要大打折扣。

(4)资产专用性比较高

Williamson认为,资产专用性是为支持某特殊交易进行的耐久性投资,分为4类:

实物资产专用性、专项投资、地点专用性、人力资本专用性。

专用性资产具有专门的用途,它的收益依赖于它支持的专门交易,如果最初达成的交易没有到期就提前结束,就会改用为其他用途或他人使用,发生在这种投资上的投机成本要低得多。

而在生鲜农产品物流领域,物流主体为支持特定的物流功能,也为完成特定的物流交易,必须要进行一些耐久性的投资,从而产生了资产专用性,它包括所有类型的专用性资产。

下面我们举2个方面的例子,例如①在地点的专用性方面,配送中心场所选择、为完成某特定物流功能设立的业务网点等;②在专用性资产方面,为保持新鲜度,有专门的保鲜包装、冷藏运输车、温控冷库等。

1.1.4生鲜农产品的配送现状

由于农产品的鲜活易腐性,即使采取了保鲜等措施,仍会有一定比例的损耗,而且这个比例会随时间和距离的加大而迅速增加,使配送成本上升,这限制了农产品流通半径。

在生鲜加工配送环节,因生鲜农产品保温保鲜和加工制作周期等诸多原因,也大大限制了生鲜加工配送中心服务支持半径。

此外,由于生鲜农产品种类的多样性,人们在日常生活中对生鲜农产品的购买忠诚度较低。

因此,生鲜农产品的配送对时间有很强的敏感性,它具有较高的时效性和响应性要求[1]。

随着生活水平的不断提高,人们不再仅仅关注生鲜农产品的基本效用,如口味、成分、加工方法等,而是更加关注食品安全、食品消费结构的健康环保及方便性,对于生鲜农产品的需求向着优质化、多样化、即时化等方向发展[2]。

可是,目前我国的生鲜农产品物流体系仍很不完善,配送过程中存在大量的货损及产品质量的降低,不能满足顾客日益增长的需求,构建完善高效的生鲜农产品物流体系迫在眉睫。

1.1.5配送半径对配送中心选址影响

物流配送中心是专门从事物资配送业务的物流基地,是通过转运、分类、保管、流通、加工和信息处理等作业,根据用户的订货要求备齐商品,且能够迅速准确和廉价地进行配送的基本设施。

物流配送中心连接着供应商、制造商和分销商及客户,决定着供应链的流通成本和运作效率。

在整个物流配送中心建设规划中,一个非常重要的问题就是配送中心的选址。

正确的选址策略不仅能够减少企业的各项成本,仍能为客户提供更优质的服务。

一般来讲,配送中心是一个成本中心而非利润中心,如果使用绝对成本作为考核指标,管理人员将会更倾向于压缩支出,这样不利于高质量地完成物流服务。

因此,使用相对指标更加合理,例如企业配送中心的服务半径。

配送服务半径是在配送服务水平、满足客户需求及物流服务成本等条件约束下的最佳半径,而不是一般物流企业所追求的最大半径。

如果配送中心的半径过大,那么它的辐射范围也越大,覆盖的客户就越多,其服务能力将供不应求,这样会影响配送服务的质量及水平;另一方面,如果配送中心的半径过小,那么它的辐射范围也就越小,服务能力将会过剩,严重影响配送中心的使用效率。

21世纪以来,物流企业的侧重点已经由单纯地追求收益和利润向更好更高效地为客户服务转变。

例如,以前百胜的配送中心设定300km的最远半径。

在2012年年末盼盼食品等17家食品企业为了合理地布局增加企业竞争力而大大缩短企业在全国各配送中心的配送半径。

由此可见,配送半径对于企业来说是一个决定企业配送中心选址布局的重要影响因素。

1.2问题的提出

为了最大限度的满足顾客的需求且实现生鲜农产品生配送中心效用最大化,配送半径的准确程度很大程度上决定了配送中心选址的合理程度。

一方面生鲜农产品的自身属性决定了其配送时效性要求高;另一方面产品种类、需求量、道路实际情况等多方面因素制约着配送半径。

目前现有的研究都是从建造配送中心企业的角度分析配送半径的计算等问题,未有从满足客户需求角度分析计算配送中心选址半径的研究。

因此,本文将基于多约束条件,对配送中心选址半径模型进行分析和研究。

1.3研究意义

近年来,为满足超市的生鲜农产品供应需要,配送企业普遍采取建设生鲜农产品配送中心,由每个配送中心负责一定范围内超市生鲜农产品供应的方法。

在物流配送体系中,物流配送中心的选址对物流网络的建设和运行起着决定性的作用,它不但决定了物流网络建设的固定成本,仍决定了配送中心的运营成本、配送过程中的运输费用以及配送中心的服务水平。

因而,科学的规划生鲜农产品的配送中心选址,不但能够满足生鲜农产品的供应需要,仍能够降低成本,增加企业的经济效益。

对于配送中心的选址问题,很多学者都已进行了深入的研究,建立了各种数学模型,提出了单个配送中心选址的方法和多网点配送中心选址的方法。

已有的研究主要着重于满足生鲜农产品物流的时效性、预算约束或者优化车辆调度方面。

本文从满足客户需求的角度分析影响构建生鲜农产品配送选址半径的各因素,且构建模型,其意义包括以下俩个方面:

1.目前研究生鲜农产品配送半径的内容不多,基于满足客户需求研究配送半径的影响因素的内容更少。

因此,研究构建多约束条件下生鲜农产品配送半径模型将对生鲜农产品配送中心的选址具有指导意义。

2.确定一个科学精确的配送半径,是实现配送中心合理规划和物流服务优质高效的重要保证。

同时,对改善农产品物流体系、优化供应链以减少农产品流通中的货损、降低物流成本也具有重要意义。

1.4本章小结

本章介绍了本论文研究的背景,阐述了生鲜农产品的概念、生鲜农产品物流的含义、生鲜农产品物流配送的现状以及配送半径对配送生鲜农产品的影响,进而提出了基于客户满意度度建立配送中心选址半径模型研究的问题及其研究意义。

第二章文献综述

1.1配送中心选址的文献综述

1.1.1国外研究现状

从“穆勒”的著作中,我们能够得知,最早国外学者对物流配送中心的选址的研究源于商店选址的模型。

此后,国外许多学者在此基础之上对配送中心的选址理论进行了积极和长久的摸索和研究。

对各种类型物流配送中心选址问题的不断研究不仅在理论方面有重大意义,同时在实践方面的研究也取得了令人瞩目的成就,形成了许多可行的模型和方法,极大程度上促进了物流的发展。

把国外学者的重大研究成果总结起来,能够把物流配送中心选址的方法归为以下三类:

(1)连续性的模型选址:

此方法认为物流配送节点的地点可取直角坐标上的任意点,此方法对配送中心各备选地点且没有特别的限定,所有它的灵活性比较大,特别适用于单个配送中心选址问题,而且在这个领域内已经取得了较为广泛的认同及应用。

可是因为备选地点的自由度比较大,使选址的结果很可能会和城市地理条件、城市规划及道路体系的建设等多种因素相互抵触,即由此方法选出的方案在实际情况中可能无法实现,而且这种方法在求解时认为线路是直线也不符合实际情况。

(2)离散型的模型选址:

此方法认为配送中心的备选地点是有限的几个场所,按照目标从中选出最合适的地点,经典的方法有Kuehn-Harnburger(奎汉-哈姆勃兹)模型法(又称启发式法)、CFLP法和Baumol-Wolfe(鲍姆尔-沃尔夫法)[19]。

经该模型得出的方案相对连续型模型选址模型来说是比较符合实际的情况,但在大多数情况下,采用此类方法建立的模型使用线性模型来处理是很难求解出最终解,但该方法是近几十年来研究的重点。

(3)专家咨询法选址:

此方法顾名思义是指将专家凭经验专业知识做出的判断以数值形式表示出来,然后进行综合分析,最后对选址进行决策。

此类方法在选址之前通常会需要建立一套评价指标体系,体系中包括在实际情况中存在的各种因素,既有定性的,又有定量的,一般专家使用层次分析法、模糊评价法等数学方法对备选地点进行综合的评价,从而确定配送中心的最优位置。

使用这种方法的优点是它能够综合考虑实际情况的多种因素,而且能将定性因素进行量化处理,用直观数据反映出备选地点的优劣。

此外,这类方法的求解过程比前俩种方法简单,易于操作,计算量也不大,较容易被企业的高层领导人理解及接受,在企业中有较大的实用性。

此方法的缺陷是主观判断占据了决策中的主导地位,判断结果的客观性比较低。

由于配送中心在物流系统中所处的重要地位,其选址的研究工作已经开展了相当长的时间,形成了一系列常规的选址模型和算法。

TompkinsandWhite(1984)提出了通过对影响因素进行所有可能的比较,运用偏好理论来分配主观因素权重的方法[20]。

Spohrer和Kmak(1984)提出使用权重因素分析方法把定量数据和定性比率结合起来从无数的备选方案中选择合适的厂址[21]。

Barahonaf(1985)等人采用了混合整数规划建立了仓库选址模型,除了考虑选址的固定费用、运输费用外海考虑了库存费用,且用Dantzig-Wolf分解算法进行了求解,用次梯度优化方法来加速上述算法的收敛[22]。

Stevenson(1993)提出使用成本——容量分析方法选择最佳厂址[23]。

Owensh(1998)等在考虑了设施选址问题的动态特性和需求的随机变动性的基础上,建立了动态选址模型和随机选址模型[24]。

Holmbergk(1999)则考虑了非线性运输费用的选址问题,且用分枝定界法进行了求解[25]。

Siddhartha(2002)引入了包括存货费用、订货费用、运输费用几种物流费用在多品种商品及多设施框架下拓展了传统的配送中心选址模型,提出了一个综合模型,将目标设定为物流成本最小化,同时能够确定最优位置、流量、运输商品的组成和运输周期[26]Vlachopulou(2001)将GIS(地理信息系统)应用到物流配送中心选址过程,开发了一个地理决策支持系统,使管理者能够用定量和定性的标准对候选物流配送中心进行排序[27]。

国外研究者研究的这些模型将配送中心选址和运输路线最优化考虑,找到最好最优的供应点。

将成本节省为最小,将利益最大化。

它合理的计算了客户和物流的各方面的成本和费用。

1.1.2国内研究现状

在中国,最早开始研究物流问题是从二十世纪八十年代中期,“物流中心”一次也是此时才开始出现。

自此经历了十年的探索,“物流配送中心”的实体才出现。

此时,越来越多的学者非常关注物流配送中心选址的问题。

我国在物流配送中心选址方面的研究较于国外学者要晚一些。

所以没有国外的物流理论研究深入,可是在一定程度上也取得了可观的进步。

王战权(2001)等在建立模型时引入了全局搜索优化技术遗传算法,建立了配送中心的遗传算法模型,且且探讨分析了算法设计及特点,和传统的混合整数规划算法进行了分析比较[28]。

高自友(2002)等建立了一类有竞争的物流配送中心选址模型,将求解的问题归结成无约束的非线性规划问题,给出了迭代算法[29]。

杨波(2003)研究的是多品种随机数学模型的物流配送中心选址问题,建立了多品种随机模型,他从数学的角度对提出的多品种随机模型进行分析,给出的是若城市商品需求量服从指数分布时对单配送中心选址问题量化的处理方法[30]。

孙会君(2003)等在考虑路线安排的情况下,建立了物流配送中心选址的双层规划模型,且给出了求解方法[31]。

龚延成(2003)等运用最小二乘法,把最低送货费用作为目标,提出了单物流配送点的选址模型且给出了迭代算法[32]。

且且仍把物流配送点数目已知条件下的选址及物流服务分配问题进行了重点分析,提出了用二进制数描述的方案,推导出了选址模型,用交替迭代算法进行了运行。

最后提出了如何把配送点数目未知的选址问题转化为已知的选址模型。

付鹏程(2003)介绍了重心法、整数规划法、权重评分法这三种物流配送重心的基本模型[33]。

张培林(2003)提出了在考虑产品运输成本及配送中心运营可变成本的条件下的多个配送中心的选址模型,采用表示作业法、启发式算法进行优化求解[34]。

丁浩(2004)在研究城市物流配送中心选址方法时提出了0-1型整数规划问题,首先通过经验选出物流配送中心的备选地址,预先确定拟建的个数,计算择优的始点,在确定模型中的参数后,计算出物流配送中心各备选地址的费用,将费用最小的地址作为最优地点[35]。

谭凌(2004)等研究的是在需求不确定、运输规模经济条件下连锁零售企业的配送中心选址问题,建立了考虑库存成本优化的配送中心选址模型[36]。

孙焰(2005)将重心法和层次分析法相结合,融入到配送中心选址模型中,补足了俩个方法在准确性及完备性上的不足[37]。

1.2配送中心选址半径的文献综述

近年来,国内外学者对配送半径问题已经开展了部分研究,建立了多种数学模型和求解算法[3-6],但对生鲜农产品选址方面的研究不多。

范月娇等人初步描述了物流半径的概念,且运用修正的断裂点公式对企业的配送半径进行了求解,但其主要从效益背反角度考虑,忽略了自然环境的迥异及需求点的需求差异性[7];杨海明在计算配送半径的时候引入了保留半径的概念,用以修正配送半径模型,但主要模型方法过于简单理想,和实际情况有很大出入,不能满足实践的需求[8];马云峰等人在引入时间满意度函数的基础上界定了最大覆盖半径,建立了TSBMCLP模型,但也只是从算法上进行了研究,且未细致分析影响配送时间的主要因素及各因素和半径的关系[9]。

和此同时,目前尚未有从满足客户需求的角度开展生鲜农产品不对等配送半径问题的研究。

1.3本章小结

本章重点介绍了目前国内外研究文献中对配送中心选址以及配送中心选址半径的研究情况,目前尚没有文献从满足客户需求的角度对生鲜农产品配送中心选址半径模型进行研究,本文将此作为切入点进行分析和研究,初步建立基于多约束条件下的生鲜农产品配送中心选址半径的模型,

第三章配送中心选址理论及影响因素分析

配送中心选址的基本理论

我们都知道,配送中心的建设是一项耗资巨大的项目,甚至上亿元的投入。

因此,在配送中心的投资建设之前,进行周密详细的规划设计是十分必要的,而配送中心的选址则在其规划设计中占据核心地位。

它不仅影响着配送中心的运营方式,而且也对配送中心的网络布局、运营成败有着至关重要的决定性作用。

3.1配送中心选址的目标和原则

3.1.1配送中心选址的目标

(l)成本最小化:

成本最小化是配送中心选址决策最常用的目标。

和配送中心选址相关的成本主要有:

运输成本—运输费用是物资运输过程中所发生的费用,运输费用取决于运输距离和运输单价、配送中心位置合理,则总的运输距离就小;而运输单价取决于运输方式,和配送中心所在地点的交通运输条件及顾客所在地的交通运输条件直接相关。

建设成本—配送中心的建设投资包括建筑物、设备和土地征用费用。

一般和配送中心的位置和规模有关。

配送中心内部的固定费用—即内部人员工资,固定资产折旧以及行政支出等和运营状态无关的费用,和位置无关。

运营成本—就是指物流配送中心在进行产品配送时,所发生的管理费用,如进出库费,保管费等,和配送中心的中转量有关。

(2)服务最优化:

和配送中心选址相关的服务指标主要有速度和准时率。

一般来说,配送中心和顾客距离近,则送货速度快,订货周期短,而订货周期越短,准时率越高。

(3)发展潜力最大化

配送中心投资大,服务周期长。

因此,在选址时,不仅要考虑现有市场条件下的成本、服务等目标,仍要考虑将来发展的潜力,包括物流节点生产扩展的可行性及顾客需求增长的潜力。

(4)综合评价目标

单纯考虑成本、服务或发展潜力可能都不能满足投资决策者的需要,这时,能够采用多目标决策的方法。

输送机、自动推垛机等,使装卸和搬运工作实现机械化和自动化。

这样一来,每单位物流量的装卸费用就可能下降。

地区产业政策等。

最近在许多交通枢纽城市如深圳、武汉等地都在规划设置现代物流园区,其中除了提供物流用地外,也有关于税赋方面的减免,有助于降低物流业者的营运成本。

(7)其他因素:

①国土资源利用。

配送中心的规划应贯彻节约用地,充分利用国土资源的原则。

配送中心一般占地面积较大。

周围仍需留有足够的发展空间,为此,地价的高低对布局规划有重要影响。

此外,配送中心的布局仍要兼顾区域和城市规划用地的其它要素,尽可能和区域和城市的长期规划相结合。

②环境保护要求。

配送中心的选址需要考虑保护自然环境和人文环境等因素,尽可能降低对城市生活的干扰。

3.2.2直接成本因素

配送中心的主要组成部分是仓库,货物从进库到发运需要通过许多环节,如验收、进库、储存、配套、出库、发运等,和之相应的有搬运、保养等项成本费用,称之为仓库可变流转费用.另外仍有,流通中心到需求点的运输费用。

下面对各项直接成本因素进行详细分析。

(l)运输成本:

运输距离的远近、运输环节的多少、运输手段的不同,均对运输成本构成直接的影响。

因此,通过合理选址,使运输距离最短、减少运输环节中的装卸次数,尽量靠近码头、公路、铁路等交通设施,能够有效地降低运输成本。

运输费用包括俩部分,分别是供货点到配送中心的运输费和配送中心到用户的运输费,在本文中分别称为内向和外向的运输费。

(2)配送中心所负担的成本:

①配送中心设施投资的固定费用。

建筑物投资、设备、机器投资及折旧投资贷款利息(如果有贷款)。

一旦配送中心建立起来,不管它的运营状况如何,都要支持这些固定费用。

如果配送中心由第三方物流服务供应商提供,则建设投资费用变化为租赁费。

②配送中心的一般管理费,例如:

管理人员的工资。

这属于固定费用,不随运营好坏而变。

③配送中心的运营费用(和物流量成比例的费用)。

货物从进入配送中心到发运需要通过许多环节,如验收、进库、储存、出库、发运等,和之相应的有搬运、机具消耗、

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