物流配送中心选址的实例研究

□ 尹巍巍

(中通服供应链管理有限公司，北京 100005)

1 引言

物流配送中心是物流系统的重要组成部分，其选址是否合理将直接影响物流系统的运作效率和经济效益。科学合理的位置分布能够有效降低运输成本、节约配送时间，提高物流服务质量。因此，物流配送中心选址已经成为了一个企业重要的战略决策问题。目前，应用于物流配送中心选址的方法有很多(如因素评分法、德尔菲法、重心法和线性规划法等)，但是这些方法普遍存在主观性强、假设脱离实际和计算结果不可实现等局限性，难以解决企业的实际问题。本文以A公司京津冀区域的配送中心选址为例，结合企业的实际问题，对传统的重心法进行改进，帮助A公司确定合理可行的配送中心选址方案。通过实例证明，应用改进的重心法使得选址过程更加快捷方便，选址结果更加精确实用，是解决实际问题的有效工具。

2 改进的重心法

2.1 传统重心法存在的问题

重心法是将物流系统中的需求点看作是分布在某一平面范围内的物体系统，各点的需求量看作是物体的重量，将物体系统的重心作为物流中心的最佳设置点。该模型是在一个确定的平面直角坐标系中，将待定的物流中心坐标作为变量，以待定的物流中心到各个需求点的距离，与运输量和运输费率的乘积之和为目标函数，使得目标函数最小的坐标即为最优物流中心位置。[1]传统的重心法计算简单，可以快速确定物流中心的位置，但是它存在很多不足，主要表现在：

①坐标数据获取不方便。坐标系建立是用方格图叠放在纸质地图上，将各点人工标注在方格图上，利用方格图的坐标系来确定各点的坐标。

②距离数据脱离实际。传统重心法将物流中心与各需求点之间的距离假定为直线距离。但是实际上运输距离受到实际道路状况和运输交通网络的影响，呈现是非直线的关系，这种假设使得选址结果产生很大偏差。

③运输费率测算简单。传统模型在处理运输费率时，往往借助线性函数来确定，而实际中运输费率与运输距离和运输批量存在数量关系，传统计算结果与实际费率会有比较大的偏差。

④目标函数具有局限性。传统重心法假定不同地点的物流中心建设费用和营运费用相同，仅以运输成本作为目标函数。而随着近些年地产价格的骤涨，不同地点的建设费用和营运费用相差很大，物流中心的建设费用和运营费用成为了选址的重要影响因素[2]。

⑤选址结果实用性差。由于传统重心法忽略了物流中心的地理属性和交通便利性，造成所求的选址结果在实际中是无法应用的。

2.2 重心法改进模型

本文针对重心法存在的不足，提出了一种改进的模型和求解方法。该模型建立步骤如下：

①对需求点依据空间和属性特点进行数据分类，确定需求点的个数和位置，统计各需求点的需求量。

②利用GIS获取各需求点经纬度坐标，建立平面直角坐标系。GIS技术是一种地理信息系统，以地理空间数据库为基础，可实时提供多种空间和动态的地理信息。将各个需求点名称输入GIS系统中，通过GIS空间查询功能可获得各需求点的经纬度信息，再把各个需求点的经纬度转换为平面直角坐标系。[3]通过GIS技术获取数据更加方便，利用经纬度建立坐标系更加精确。

③确定各需求点的运输费率。运输费率不仅与运输距离有关，而且与运输批量有着密切关系。[4]依据各需求点的运输距离和运输批量的特点，确定各点之间的运输费率。

④建立模型并求初始解。

设在某计划区域内，有n个需求点，分布在不同的坐标点(Xi,Yi)上，各点的需求量为Wi(i=1,2,…,n)。在计划区域内拟设置一个物流配送中心，坐标为(X0,Y0)；ri为物流配送中心至需求点i的运输费率；di为需求点i到物流配送中心的直线距离，而需求点i到物流配送中心的距离不是简单的直线距离，本文引入λi非直线系数可将两点的直线距离di转换成与实际贴近的运输距离Di，则有：

(1)

(2)

其中δ为物流配送中心的仓库面积，C为物流配送中心单位建设费用和经营费用(若配送中心为租赁第三方仓库，则为单位租金)。因为不同地域的地价差异很大，总费用H不仅包含配送费用，而且要考虑仓储费用(仓库建设费用、经营费用或者租赁费用)。使总费用H最小的物流配送中心位置，必须满足：

(3)

可以求得物流配送中心坐标为：

(4)

(5)

⑥确定物流中心设立地点。将迭代求得的物流配送中心坐标值，通过GIS转换查询得到实际地理位置及周边交通状态，配送中心应该建设在符合城市规划的地点，避开地价过高的商业中心、用地紧张居民区和喧闹的旅游景点。[5]决策者可根据选址具体要求和当地实际情况对该位置作出调整，并最终确定物流配送中心合适的位置。

3 实例研究

3.1 A公司配送中心选址问题描述

A公司是一家国内知名食品企业，拥有3家OEM工厂可供应100余种产品，销售网络覆盖全国，其中京津冀区域是其主要的销售市场。近年来，随着京津冀区域市场的扩张和销售渠道的深化，大卖场和连锁超市即KA客户在不断增加。这类客户具有订单批量小、频次大、布局分散和多品种要货的特点，同时对送货要求和产品保质期具有严格要求。公司原有“一对多”工厂直发客户的配送模式，不仅因工厂远离销售市场，使得长距离配送成本压力大，而且因时效性问题，导致缺货断货、送货不及时现象时常发生，难以满足客户需求。为此，A公司决定改变原有工厂直配的物流模式(如图1)，通过设立京津冀区域配送中心，来缓解工厂仓配压力，更好的满足客户终端配送的需求。

图1 A公司物流模式对比

A公司京津冀区域配送中心主要服务于北京、天津和河北范围内的客户，因各区域客户性质不同，客户订单呈现出不同特点(如图2)，北京和天津地区大卖场和连锁超市即KA客户居多，订单具有批量小批次多的特点，配送要求高且复杂；河北地区经销商客户居多，订单整车配送居多，配送成本较低。为了更好的满足不同客户的需求，配送中心设立要充分考虑各客户订单特点和不同的配送要求。

根据实际现状，A公司对配送中心选址提出了以下方面的要求：①随着近年来地价和人工成本的上涨，在京津冀区域建设配送中心的成本高昂，A公司决定选择与第三方物流公司合作的方式设立配送中心，一方面可降低大量的资金投入，另一方面可提高物流专业性。②配送中心的设立要考虑各区域内不同客户的订单特点，保障配送中心有能力满足所有客户的送货要求，特别是零散订单的配送。配送中心辐射半径在600公里左右，车辆行驶时间不超过8小时。③选择的配送中心要使总费用最低，这些费用主要包含配送中心至客户的配送费用和配送中心的仓库租赁费用。因工厂至配送中心的干线运输均是整车运输，在京津冀范围内选址此部分费用变化不大，所以总费用中不予考虑。

图2 A公司客户订单批量与批次特点图

3.2 A公司配送中心选址过程

本文结合A公司实际的选址要求，将改进后的重心法应用于A公司配送中心选址中，具体选址过程如下：

第一步：获取数据。

A公司在京津冀区域内客户共有89家，按照理论每个客户就是一个需求点，但是结合A公司的实际情况，将客户按照客户性质和订单特点，以城市或者区县为单位进行划分，共划分为36个客户区域。把每个客户区域作为一个需求点，将每个区域内客户的运输量汇总作为该需求点的运输量。再利用GIS空间查询功能获得各需求点的经纬度坐标，建立平面直角坐标系(如图3)。

图3 基于客户需求点的直角坐标系

由于不同地区运输道路、车辆资源和交通状况等条件不同，导致不同地区的运输费率存在很大差别；而且运输费率会随运输距离长短、运输批量大小不同而变化。因此，本文借助A公司历史运输数据，统计出运输费率与运输距离和运输批量的数量关系(如图4)，以此确定各个需求点的运输费率。

图4 运输费率与运输距离和运输批量的数量关系图

经过对A公司内部数据调取及统计整理，得到基础数据表(如表1所示)。

表1 A公司基础数据表

图5 备选配送中心地理位置图

第二步：将基础数据代入模型，求得最优解。

表2 模型迭代结果

第三步：确定配送中心设定的最佳地点。

通过模型求解，最终使总费用最小的配送中心地点，经纬度为39.8691°N、116.4917°E，经GIS技术查询定位得知这点位于北京市朝阳区东四环处，迭代过程中各个备选方案地理位置如图5中数字标注位置。理论最佳位置处于北京东四环与五环之间，但是此处地价昂贵且要受到北京市内大型车辆的运输管制，这对设立配送中心极为不利。

因此，A公司对该区域周边进行实地考察，发现就近在北京市朝阳区马驹桥处拥有物流基地，此处具备充足的仓储资源和运输资源；地理位置优越，处于北京东南五环与六环之间；交通便利，毗邻京沪高速、京津高速和京哈高速，利于市内配送和省际运输。经过综合测算，A公司在此选定了物流配送中心。

4 总结

物流配送中心选址是企业重要的决策问题，关系到物流运营效率的高低，甚至影响整个供应链运作是否通畅。本文对A公司京津冀区域配送中心选址问题进行了深入剖析，并对传统的重心法进行改进，弥补了传统重心法的不足，建立A公司配送中心选址的模型并提供有效的求解工具。该改进的重心法优点表现在：①利用GIS技术提取各需求点的经纬度数据，以此建立直角坐标系，数据提取方便且贴切实际；②结合各地区交通网络密集情况，引入非直线系数将两点之间的直线距离转换为运输距离，使得计算结果更加真实；③运输费率数据统计时，充分考虑了运输费率与运输距离和运输批量的关系，并借鉴A公司历史运输数据赋予各需求点真实的运输费率值，使得计算结果更加贴合A公司运营实际情况；④目标函数设立时，充分考虑配送中心所处地理位置的地价差异和交通便利性。将用地类型、配送中心所在地租金、仓库面积等影响因素纳入模型中，使得最佳位置的选择避开了地价过高的商业中心、用地紧张的居民区和旅游景点，并充分考虑到交通便利条件和周边环境，这使得计算结果更加可行。本文在传统重心法的基础上，结合A公司实际选址需求对传统方法进行改进，用新方法有效解决了A公司配送中心选址的问题，使得选址过程方便快捷，选址结果精确实用。为A公司实现了节约物流成本，提高配送效率，提升客户满意度的目标。