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高俊丰论文
吉林化工学院
本科毕业论文
中秦兴龙公司物流系统的分析与评价
AnalysisandEvaluationofthecompany'slogisticssystemoptimization
性质:
□毕业设计□毕业论文
教学院：
机电工程学院
系别：
工业工程
学生学号：
11440132
学生姓名：
高俊丰
专业班级：
工程1101
指导教师：
卢伟宏
职称：
副教授
起止日期：
2015.1.6～2015.6.19
吉林化工学院
JilinInstituteofChemicalTechnology
摘要
本文针对中秦兴龙公司物流系统的优化，降低公司的物流成本以及提高服务的质量和效率，来满足对客户的服务需求，尽量做到公司效益最佳，客户满意程度最佳，但是，物流系统优化过程不仅要投入大量的资源，而且是一个需要付出巨大的努力来克服困难，精心管理的过程，所以想要做好物流系统优化并不是那么容易的。
近年来国内物流产业飞速发展，物流市场在壮大的同时，竞争亦日趋激烈，既给我国中小物流企业带来机遇，又要面临巨大的挑战。
文章针对公司物流的实际情况，首先对物流配送系统的优化目标和方法进行了概述，其次介绍了公司物流配送系统的现状和存在的问题，并分析了其优化的必要性，最后针对其配送中心作业流程、配送设施设备系统、配送调度系统、信息系统存在的问题，采用定性和定量相结合的研究方法，对公司物流的配送系统进行了优化。
关键词：
物流企业；配送系统；系统优化
Abstract
Inthispaper,theZhongQincompanylogisticssystemoptimization,reducingthecompany'slogisticscostsandimprovethequalityandefficiencyofservicestomeettheserviceneedsofcustomers,thecompanybenefitsasfaraspossiblethebest,thebestlevelofcustomersatisfaction,however,optimizationoflogisticssystemprocessisnotonlytoputalotofresources,butalsoisaneedforamassiveefforttoovercomethedifficulties,carefulmanagementoftheprocess,soyouwanttodotooptimizethelogisticssystemisnotsoeasy
Logisticsindustryhasdevelopedveryfastinrecentyears.Withthelogisticsmarketbecomingstronger.Thecompetitionhasbecomemoreandmoredrastic.smallandmedium-sizedlogisticsenterprisesinChinanotonlybringopportunitiesbutalsoenormouschallenges.articlefortheactualsituationofZhongQinarticlefortheactualsituationoflogisticscompanies,firstofall,logisticsanddistributionsystemtooptimizethegoalsandmethodsoutlined,followedbyintroducingasmoothlogisticsdistributionsystemofthestatusquoandexistingproblems,andananalysisoftheneedforoptimized,andfinallydistributioncenterforitsprocesses,distributionfacilitiesandequipment,deliveryschedulingsystems,informationsystemsproblems,usingacombinationofqualitativeandquantitativeresearchmethods,toZhongQin'soptimizeddistributionsystem.
Keywords:
logisticscompany；deliverysystem；systemoptimization
目录
摘要I
AbstractII
1绪论1
1.1研究背景1
1.2研究的目的与意义1
1.3国内外研究现状2
1.3.1国内研究现状2
1.3.2国外研究现状3
1.4本文主要内容4
2物流企业配送系统优化目标和理论基础5
2.1物流配送系统概述5
2.1.1物流配送系统概念5
2.1.2物流配送系统建立原则及优化目标6
2.2配送系统优化方法7
2.2.1节约里程法7
2.2.2配送中心必要车辆配备方法8
2.2.3遗传算法8
3公司物流配送的现状与问题10
3.1公司物流简介10
3.2公司具体业务10
3.3公司物流配送系统组成10
3.3.1配送中心作业流程10
3.3.2配送设施设备系统13
3.3.3配送调度系统14
3.3.4信息系统14
3.3.5人员素质情况15
3.4公司物流配送系统存在问题15
3.4.1配送中心作业流程问题15
3.4.2配送设施设备问题16
3.4.3配送调度系统问题16
3.4.4信息系统问题17
3.4.5人员问题17
3.5公司物流配送系统优化的必要性18
4配送系统优化19
4.1配送中心业务流程优化19
4.1.1审单优化19
4.1.2库存优化20
4.1.3分拣优化20
4.2配送设施设备优化21
4.3配送调度系统优化22
4.4配送信息系统优化27
4.5人员优化28
结论29
参考文献31
致谢33
1绪论
1.1研究背景
处于末端物流的配送，具有提高物流经济效益，优化、完善物流系统，改善服务，降低成本等功能，在物流系统中占有重要的地位，因此逐渐成为挖掘利润源泉的突破口，也越发显示出它的重要性。
传统的配送方式，有着分散、低效、高耗的特点，必然导致流通成本居高不下。
在市场竞争激烈的今天，物流公司想要在第三方物流行业立稳脚跟，必须低控制成本、高效率经营、高质量改善顾客服务，而这一切的基础都是建立在一个高效率的物流配送系统之上。
由于经济危机、油价上涨等因素影响，公司物流的业务量较去年同期下降了40%，成本也有所增加，利润大大下降。
经研究，发现公司在其配送系统中存在着许多不利于企业长期发展的问题，急需优化。
文章基于上述背景，运用物流配送相关理论和系统优化方法，收集了国内外有关物流配送系统优化方面的大量资料，以定性和定量相结合，文字和图表相结合，理论分析与实证研究相结合的方法，研究和探讨了公司物流配送系统优化的方案。
并结合企业实际情况，针对物流公司配送系统存在的问题提出了具体的解决方法，期望对提高物流企业配送系统的运行效率提供有价值的参考。
1.2研究的目的与意义
现代物流业是一个具有很大挑战性的行业，特别是处于末端的配送。
企业要想在这一行业中发展，一个好的配送系统是必不可少的。
文章针对其物流配送系统，以物流配送的相关理论知识为基础，从物流企业配送系统优化出发，以公司作为实例，应用多种优化手段，通过对各项指标和模型进行分析，旨在探索高服务水平、高物流配送效率、高物流服务质量、低物流配送成本、好的环保性的物流配送系统。
使其配送费用最少、配送风险最小、运行时间最短,从而寻求总成本最低。
最终寻找适合公司物流发展的物流配送系统，以实现物流公司配送系统优化。
公司上述物流配送中存在的问题是我国第三方物流企业存在的问题的缩影。
本文的研究成果不仅有助于公司物流配送系统存在的问题，对类似的其他企业也具有一定的参考价值和使用价值。
1.3国内外研究现状
1.3.1国内研究现状
北京交通大学交通运输学院的孙会军、高自友在《现代物流配送系统优化分析》中提出：
应主要从配送设施选址规划、货物分拣配载规划、配送路线规划等几个方面合理规划物流系统[1]。
武汉理工大学物流工程学院邓爱民、王少梅、汪利军在武汉大学学报的《城市物流配送系统优化研究》中提出达到高配送效率、高客户服务水平、高配送质量，低物流配送成本，好的环保性目标的传统方法及现代方法[2]。
四川大学赵镇华、王杰、娄春园《物流配送中车辆路径问题的模型及算法研究》中介绍了车辆路径问题的分类及限制条件,重点论述了国内外关于车辆路径问题的模型及算法研究现状,分析了各种算法的优缺点和适用范围,并指出了车辆路径问题的研究前景[3]。
湖北经济学院工商管理学院的周程《物流配送路径优化策略研究》中介绍在物流行业中配送问题的分类和常用路径选优算法,重点分析对比了Dijkstra算法和Floyd算法,结合Floyd算法给出一种简单易行的配送优化策略,并给出了程序运行的结果[4]。
西南交通大学的张建勇、郭耀煌、李军在《模糊信息条件下的车辆路径信息研究》中通过与基于模糊推理的Sweeping算法的比较,证明了本文混合遗传算法的优越性[5]。
吉林大学的王景恒在《物流配送关键技术优化方法研究》中提出了基于PCA-LINMAP耦合模型确定配送任务优先等级方法，对配送中心备货问题进行分析，阐述了基于帕累托准则的备货产品ABC分类和分拨管理方法；针对不同配装问题，给出了基于层次分析法和动态规划法求解最优配装问题方法[6]。
清华大学深圳研究生院现代物流研究中心的纪寿文、缪立新、李克强、连小珉在《货运车辆优化调度方法》介绍了货运车辆调度问题的分类和求解货运车辆优化调度问题常用的启发式算法、神经网络方法和遗传算法的原理、模型和求解过程[7]。
河南农业大学机电工程学院的徐广印、曾现杨、崔岩等人在《物流配送系统优化与集散一体化战略》中提出系统优化原则是商品供应范围应遵循出、循入平衡原则,根据供、需地点和运输线网配置及运输方式的情况,对运量、运程、流向等因素综合分析,选择总运输费用最少的物流方案[8]。
昆明大学的姜福川、吕传红等人在《基于节约法在优化配送路线的研究》中提出了深人了解客户，加强与客户的信息交流，对客户需求的时间变化进行分类，节约法的实施过程，要综合考虑路程长短和时间因素；配送的总体过程实际上还会受商品分拣、装卸、搬运设备和货物组装的共同影响等节约算法的改进建议[9]。
孙娟在《配送扫描法的改进》中通过融入里程节约量的概念，形成改进的扫描法，既保留了扫描法
成本投入小、技术水平低、简单易行的特点，又使其具备了合理确定扫描起始点，进行线路优化的功能，在油价居高不下的市场环境，为中小企业降低运营成本、提高工作效率，提供了一个非常实用的选择[10]。
昆明理工大学的陈小伟等人在《节约法在配送路线选择中的应用》中介绍了节约法的运用,分析了节约法的缺点,并在最后提出了优化的措施[11]。
郎茂平在中国公路学报中的《基于遗传算法的配送路径优化问题研究》中指出遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解[12]。
长春工程学院的张鸿燕在《基于网络的配送信息系统》中阐述了应用计算智能和数据挖掘技术,开发集信息化、网络化、智能化于一体的网络环境下的物流配送信息系统的基本原理和流程,对系统的用途,产业化前景和市场进行了分析和预测[13]。
武汉理工大学的张小川等人在《配送系统的功能与实现》中指出合理地规划配送系统需要分析配送任务的响应范围、响应程序，提出系统功能的实现结构，然后合并物流和信息流才能达到目的，是一个复杂的系统工程[14]。
1.3.2国外研究现状
詹姆斯·约翰逊等在《现代物流学》中认为第三方物流具有伙伴关系、战略联盟、第三方协定和契约物流等特征[15]。
MuesC和PicklS:
在《Transshipmentandtimewindowsinvehiclerouting》中利用连续函数描绘成本和顾客需求的空间分布，构建了一个选择性模型对生产,配送系统进行模拟[16]。
DongLW在《Hierarchicalmodelingofatabusearchbasedmanufacturingplantorderse-quencingandvehicledispatchingproblem》中提出基于人工神经网络对电容配送系统进行优化[17]。
TamVTsengLCY在《Dynamicvehicleroutingproblemusinghybridantsystem》中对配送系统设计中的选址模型进行总结，并分别讨论了连续模型、网络模型和多元整数规划模型及其应用问题[18]。
DanZtlgRnser在2006年对国外对物流配送车辆优化调度问题做了大量深入的研究，将此问题归结为或称之为VehieleRoutingProblem或VehieleSeheudliProblem[19]。
70年代中期，美国Michigan大学Holland等人受达尔文进化论“适者生存”的启发，首次提出了遗传算法这一新概念，并发表了第一本比较系统论述遗传算法的专著《Adaptationinnaturalandartificialsystems》[20]。
Goldberg撰写了《遗传算法在搜索优化和机器学习中的应用》一书，对GA的原理及应用做了比较详细、全面的论述[21]。
Edmonds和Johnson证明了中国邮递员问题的复杂性[22]。
FischettiM和LaporteG提出有时间窗约束的VRP比一般的V即更复杂。
并证明了有时间窗约束的V即不仅问题本身是NP一hard问题，而且在车辆数量固定的时候，找到一个可行解也是NP
一hard问题[23]。
FischettiM,LaporteG,MattelloS等人在《Thedeliverymanproblemandcumulativematroids》[24],MalandrakiC,DaskinMS在《Timedependentvehicleroutingproblems》[25]:
根据静态和动态的交通信息找出客户之间的实时最短路径,并对车辆的旅行线路进行调整,具有对随机事件和突发事件进行实时处理的能力,已用于解决动态车辆路径问题。
1.4本文主要内容
本文首先介绍了文章的研究背景、论文研究的目的和意义及国内外研究现状，其中分别介绍了国内研究现状和国外研究现状。
其次介绍了为物流企业配送系统优化目标和理论基础，其中研究了物流配送系统概述包括物流配送系统概念和物流配送系统建立原则及优化目标，及配送系统优化方法包括节约里程法和配送中心必要车辆配备方法。
主要研究了公司物流配送系统的现状与问题，包括公司简介、公司配送系统组成，并分别介配送中心、配送设施设备系统、配送调度系统、信息系统的现状。
具体分析了物流公司配送系统存在的问题，其中配送中心作业流程问题、配送设施设备问题、配送调度系统问题、信息系统问题。
并分析了公司人员管理上的缺陷。
最后对其配送系统进行了优化，具体针对配送中心作业流程、设施设备系统、配送调度系统、配送信息系统及人员进行了优化，并总结了优化后的配送系统，提出了有利于其长远发展的建议。
2物流企业配送系统优化目标和理论基础
2.1物流配送系统概述
2.1.1物流配送系统概念
所谓配送系统，是由多个既相互区别又相互联系的单元结合起来，以物资为工作对象，以完成物资实体流动为目的的有机结合体[26]。
配送系统和一般系统一样，具有输入、转换、输出和信息反馈四大功能，通过输入和输出系统和社会环境进行交换，使系统和环境相依而存，而转换则是这个系统带有特点的系统功能。
配送系统基本模式包括系统输入、系统输出、系统转换和信息反馈。
其中系统输入是指以“配送中心”或“点”为开展业务活动必须从系统外部获取足够的货源，确保配送服务目标的实现，又称组织或抽吸货源过程，包括市场采购、调剂串换、组织进口等物资以及各种配送设备，仓储设施和资金等。
其中包括人、财、物、信息的输入[27]。
如图2-1。
系统输出是指货物经过中心内部的合理配置转换，产生的输出配送结果，包括产生的经济效益、客户服务、信息、以及产生的污染。
系统转换系统转换是配送系统运行的核心部分。
依靠系统的转换功能，将“输入”转变为“输出”结果。
被组织或采集进来的货物，经过中心内部的优化配置，即分货、存货完成最后阶段的发送活动。
这是一个十分重要的配置活动，没有系统的转换配优，就没有合理的货物按时、按质、按量配送出去。
转换本身分由硬件和软件两大部分来实现。
其中硬件部分包括配送设施设备例如：
仓库（立体库）设施、露天堆场、铁路专用线、公路、水运码头或港口、各种验收、分拣、装卸、搬运、包装设备、托盘、集装箱、以及各种运输设备（工具），如叉车、汽车、火车、吊车等。
而软件部分包括中心内部的主要业务活动及配送技术措施。
如组织进货、检验、分货、存货、配货、装货、送货及各种配送服务工作，如装卸、搬运、包装、保管、信息处理等；编制订货采购计划、配送计划、车辆调度计划、各种经济活动的统计分析、报表、数据的收集整理等；各种现代化管理方法、手段的应用及其人员的培训等。
信息反馈指系统运行后，外部环境对输出结果的反馈意见。
主要是来自用户的反馈意见，市场变化情况，来自货源方面的意见，来自国家及地方宏观政策的变化情况，经过认真总结，反映给“配送中心”，作为今后系统运行的改进，使系统每运行一次都能有所改进，提高，趋于完善。
2.1.2物流配送系统建立原则及优化目标
（1）建立原则
时效性。
所谓时效性就是能在指定时间内交货。
可靠性。
完好无缺地把货送到用户手中。
服务态度。
送货人员是代表公司形象在和用户交往。
为此，必须以最佳服务态度对待用户，从而维护公司形象和信誉。
便利性。
为让用户方便，一定要按用户要求送货。
如果要求紧急送货应尽力满足要求。
经济性。
满足用户要求，不仅品质要好，而且价格要合理。
通过精心运作，降低成本，对用户收费低廉，让用户感到实惠。
（2）优化目标
配送系统的目标和整个物流大系统的目标是一致的，也就是在满足一定的服务水平的前提下，尽可能降低配送过程中的费用。
具体来说，可细分成以下几个目标：
快速，快速是配送的要求，也是配送服务存在的基础；
及时，及时是配送的生命；
可靠，配送的可靠性即效果目标，是非常重要的；
节约，降低成本，增加利润。
总而言之，我们的目标就是第一，规划和设计比较合理的物流配送系统。
第二，
追求物流运营成本最低。
第三，物流服务水平最高。
第四，物流作业速度最快。
第五，不断扩大配送市场。
2.2配送系统优化方法
2.2.1节约里程法
通常认为，配送是近距离，小批量，品种比较复杂，按用户需要搭配品种与数量的服务体系，所以从配送中心把货物送到所需的各个用户，路线选择是很重要的[28]。
合理的选择配送路线，对企业提高配送效率节约配送成本都具有很重要的意义。
其表现在:
（1）优化配送路线，可以提高配送效率，对配送车辆做到物尽其用，尽可能的降低配送成本。
（2）可以准时、快速地把货物送到客户的手中，能极大地提高客户满意度。
（3）有利于企业提高效益。
进行配送路线优化时，常用的方法有:
节约法，扫描法，禁忌算法，遗传算法等等。
下面将对本文主要应用的节约法进行介绍。
节约法（SavingMethod），近年来，由于小批量、多批次的及时配送方式的发展，运输费用正在逐年提升，许多企业的运费己经超越了库存费用。
选择有效的配送路线，己成为控制物流成本的主要措施。
现代企业已经普遍接受了一种观点，即有效的配送路线实际上是在保证商品准时到达客户指定点的前提下，尽可能地减少运输的车次和运输的总路程。
在这种思想的指导下，节约法已成为选择配送路线的主要方法，并受到国内外物流界的青睐。
节约算法有两种基本途径可以实现，一种叫做并行方式（ParallelVersion），另外一种叫做串行方式（SequeniialVersion）。
这两种方式在初始化时是相同的。
它们的区别在于如何处理回路的合并问题[29]。
（1）节约法的优点:
节约法一方面体现出优化运输过程，与一般方法相比缩短了运输路程；另一方面，它也体现了物流配送网络的优势，实现了企业物流活动的整合，而且思路简单、清晰，便于执行。
正是如此，它受到国内外物流配送业的青睐。
（2）节约法的缺点:
第一，利用节约法选择配送路线过于强调节约路程，而没考虑行程中的时间因素，因为在许多情况下，时间更能决定物流配送的成本与服务质量。
例如在城市间配送时对高速公路的选择，城市内部上下班时间的道路拥挤，一个巡回配送过程中的时间长短，直接影响配送人员的精神状态，而人员的精神状态又与交通事故和配送错误相连，
所以时间对配送路线的选择有时更重要。
第二，利用节约法选择配送路线不能对客户的需求进行灵活多变的处理。
由于现代消费者的需求倾向于个性化，引起企业的生产、销售和配送也愈来愈倾向于小批量、多品种、多批次。
而节约法更适合需求稳定或是需求时间不紧迫的情况，这显然不能满足现代多变的市场环境。
2.2.2配送中心必要车辆配备方法
设P（Y）为必须车辆数的相对比率，则目标费用为：
C=P（Y）（bA1+（a-b）A2）+P（Y）（aA1+（b-a）A3）
其中，C为目标费用，C
为自备车辆费用，C
为自备车辆闲置费用，C
是租用车辆费用。
设自备车为a辆，必须的车辆数为b辆。
当b
a时，即必须车辆数量比自备车辆少时，所需费用如下：
bA
+（a-b）A
（车辆工作的费用+空闲费用）
当b
a时，必须的车辆数量比自备车辆多时，所需费用如下：
aA
+（b-a）A
（车辆工作费用+租车辆费用）
得出结论与表中数据对比，得到公司必备的车辆数。
2.2.3遗传算法
遗传算法的基本思想是从代表问题可能存在解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。
每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码。
初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。
在每一代，根据问题域中个体的适应度大小挑选个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样，后生代种群比前代更加适应于环境，末代种
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