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快递服务中心的排班规则设计
——以贵州交通职业技术学院为例

2019-12-30

郑州铁路职业技术学院学报 2019年4期
关键词:派件件数服务中心

周 菁

(贵州交通职业技术学院,贵州 贵阳 551400)

本研究以时间序列和线性规划为基础,以贵州交通职业技术学院为例,对快递服务中心的人力资源配置进行优化,为校园快递服务中心的人力资源配置提供借鉴。

一、案例背景

企业为获得市场竞争力对物流的需求力度也逐渐增大,这使得物流行业不断改革、重组,以适应时代变化,推动经济发展。快递是物流的重要组成部分,快递的关键在于以较快的速度将特定的物品通过各种方式,送到消费者指定的目的地。近年来,快递行业飞速发展,快递业务量逐年上升,为中国经济发展贡献了力量。从高校的角度看,大部分快递公司都是依托高校,占领据点,集中收派。贵州交通职业技术学院快递服务中心是依托学院快递运营管理专业,于2016年底建设的校内生产性实训基地,主要与各大快递企业联合开展快递末端派件、寄件、客服等业务,满足全校近两万师生的快递服务需求,有效解决快递最后一公里问题,极大地方便了学校师生。由于学校教学安排的特殊性,每年1月、2月、7月、8月为寒暑假,快递件量急剧下降,甚至没有,此时不需要快递服务人员。2017—2018年的快递收派件量如表1所示。

表12017—2018年不同月份快递件量单位:件

项目3月4月5月6月9月10月11月12月2017年寄件102011041162121513051239155316262018年寄件113012001298151714581452163818102017年派件26571247512687935792418364303061023652732018年派件2743926609280483860548814486736406171828

从表1可以看出,6月、11月、12月寄件和派件数量急剧上升,快递服务中心人手不足,导致快递服务效率下降。为优化快递服务中心的人力资源配置,在减少人力成本的同时提高快递服务效率,本研究试图采用时间序列模型和线性规划,设计出实际排班规则,为学校快递服务中心的人力资源配置提供借鉴。

二、贵州交通职业技术学院快递服务中心人力资源现状

贵州交通职业技术学院快递服务中心主要以服务师生为宗旨,在此基础上为快递运营管理专业的学生提供工作实践机会,并为家庭贫困的学生提供勤工助学岗位。中心主要有两类工作模式,既兼职和全职。其中,兼职员工模式主要是为学生提供助学岗位,给他们发放勤工补助,其人力成本较低,折算为每人每小时5元,每月补助为5 t,其中t为该名兼职员工每月实际工作小时数。全职员工模式为合同工,按照每月固定工资和绩效工资结算,因此不在优化模型中考虑。快递服务中心的具体排班情况为每天10名学生进店轮训,两周轮换一次,每天上班时间为早上8点到晚上7点,全员工作11个小时。按目前的排班情况,兼职员工每天人力成本为10×5×11=550元。

三、基于时间序列的快递收派件量预测

从表1可以看出,快递收派件量具有比较明显的趋势性(每年收派件量在上升)和特殊性(每年“6·18”、双十一、双十二都有较大波动)。基于时间序列预测法,预测快递服务中心2019年快递收派件量,具体步骤如下。

(1)计算月度影响指数

(公式1)

其中,SIJ为第j月度影响指数,Sij为第i年第j月的快递件数(i等于1、2,分别代表2017年和2018年),n为周期数(等于2),m为月份数(等于12)。

(2)消除收派件量数据中的月度影响

每月收派件量除以该月月度影响指数得到消除月度影响后的收派件量,其计算公式如下:

(公式2)

(3)消除月度影响后的年平均收派件量增长率

(公式3)

(公式4)

(4)2019年收派件量趋势预测

(公式5)

这其实就是一元线性回归预测模型。本研究之所以采用月收派件量进行回归预测,是因为月收派件量具有很明显的趋势性,用其作回归分析更为可靠。

(5)2019年每月收派件量预测

(公式6)

最终预测结果如表2所示。

表2 2019年快递收派件量预测结果

四、基于线性规划的人员配置与排班

根据案例背景总结出各工作时间段与排班人数的关系矩阵。为了建模方便,引入如下变量:ai为寄件处理速度,bi为派件处理速度,xi为寄件需要人数,yi为派件需要人数;M为寄件预测量,N为派件预测量。

其中ai,bi,xi,yi,为已知变量,具体数值见表1、表2;xi,yi,是决策变量。建立如下线性规划模型:

在分析过程中,快递服务中心每月正常工作日按22天计算,目标函数代表正常工作时间平均每天的人力成本。第一个约束条件为各时间段兼职人员寄件数,第二个约束条件为每个时间段兼职人员派件数。由于每个月预测件数不一样,兼职人员和兼职时长根据实际需求进行调整以节省人力成本。

本研究对上述线性规划的数学模型进行优化求解,求解结果所知各时间段兼职人员处理快递件数已达到最大值,各时间段兼职人员上班人数已达到最小值,再减少将无法满足实际工作需要。

五、绩效分析

在运用本研究的方法之前,快递服务中心有1名全职员工,10名兼职员工,经过优化后,成本最优出现在派件6小时处,需要总人数11人,优化后成本为300元,与优化前相比,其每天人力成本节省额达到30元。另外,成本最优出现在寄件5小时处,优化后成本为55元,与优化前的寄件成本相比,其每天人力成本节省额达到20元。根据优化后的实际排班规则,可使营运收益最大化和人力资源配置最优化。

六、结论

在快递行业高速发展的背景下,本研究在已有研究的基础上,采用时间序列模型和线性规划,预测了2019年每月快递收派量数,设计出了满足人力资源最优配置、人力成本最小化的排班规则。本研究的结论为贵州交通职业技术学院快递服务中心提供了可参考的实际轮班规则,在尽可能减少人力成本的前提下,尽可能提供岗位和时间满足学生的实习实训需要。本研究设计的排班规则能应对每年“6·18”、双十一、双十二等购物狂欢节期间剧增的快件量,同时也解决了寒暑假无快递收派的问题,能确保在最繁忙的月份也能有条不紊地安排轮班人员,保障快递服务中心的工作效率和服务质量。

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