服装退货逆向物流处理中心选址及处理流程研究*——以云丰国际物流公司为例

□ 孔垂琳，杨世虎

(安徽工程大学，安徽 芜湖 241000)

1 引言

近几年，随着手机、电脑等通讯设备的迅速普及，网上购物已成为潮流。传统服装业商家逐渐成为电商，网上衣服凭借着款式多样，价格优惠受到了人们的青睐。特别是淘宝，京东等大型购物网站举办如“双11”，“618”等的促销活动更是吸引了消费者纷纷下单，服装类商品凭借其时尚、平价、好穿、更新快等特点深受广大消费者欢迎。然而，在服装的物流中，依旧存在很多的问题，比如加工制作过程中工作人员的疏忽造成的服装成品存在一些小瑕疵、服装在运输过程中出现破损、商家没有按照国家标准去规定服装尺寸造成消费者购买后尺寸码数不正确等问题都导致了消费者的退货。因此，服装退货逆向物流的发展及其重要，而在服装退货逆向物流中，服装退货处理中心的最优选址问题及如何处理退货服装的问题亟待解决，针对这两个主要问题，本文将以云丰公司为例来进行阐述。

云丰公司创建于2002年，专业从事现代化第三方综合物流。随后经五年发展，于2007年投资成立了上海云丰公司仓储有限公司，主要经营搬运、装卸、拼箱、分拣等业务。2010年，为更好的适应市场、服务客户，投资成立了云丰公司国际物流(上海)有限公司，并于2017年设立了云丰公司供应链(上海)有限公司。目前，制约了云丰公司服装逆向物流发展的因素主要有以下两个方面。

一方面，目前云丰公司所接收的退回的服装都是以快递包裹的形式进入其所拥有的凌海路、民冬路、港城以及洋山这四个仓库，而云丰公司对这些包裹的处理方式仍旧处于较人工化的阶段，对人力资源需求较大。首先，通过手动拆开包装检查服装是否完好；随后，按照服装的品牌、款式、大小等因素人工将服装分类堆积；最后，将可直接二次销售的服装上架，对有问题的服装依据商家要求进行修补或作为残次品处理。由于以上的服装处理过程机械化水平较低，与时代的发展较为脱轨，且由于退回的有各种品牌、各种款式、大小不一、好坏情况不确定的服装，要达到二次销售这一目的的过程也就变得更加困难。对企业而言，严重妨碍了其逆向物流的发展，更有甚者会对其品牌形象造成负面影响；对管理层而言，加重了他们的管理压力，使管理过程更加复杂更加困难；对基层员工而言，所需处理的服装情况及数量难以预料，实际操作起来不仅难度大且费时费力，效率低下。

此外，云丰公司早已意识到逆向物流的重要性及其背后隐藏的巨大蓝海，并跟随市场发展的脚步开展了快时尚服装物流的特色服务并进行部分的退货服务，然而对于服装逆向物流这一业务仍处于起步阶段，尚缺乏一套适合云丰公司的服装逆向物流管理体系。

因此，针对云丰公司处理中心的上述问题，本文建立0-1型整数规划的数学模型，以云丰公司处理中心的总成本最小为目标，利用LINGO软件运行相关程序，得出处理中心的最优选址数量和位置；在处理中心中，通过甲乙丙分类，对于退回的服装进行相应的处理。

2 退货服装处理中心的选址问题

退货服装逆向物流处理中心是连接回收节点和企业的重要枢纽和桥梁，是逆向物流与技术相结合的产物[1]。处理中心强大的逆向物流信息系统，对各类信息进行采集、存储、分类与整合，为逆向物流的有效管理提供了强有力的证据，为企业生产提供决策依据。它将多个回收节点回流物品聚集并对其加以分类、修补、清洗、拆卸、组合等及时有效的处理，进而以最小成本运输到需求点，使逆流物的价值实现最大化，对环境影响达到最小化[1]。

2.1 处理中心选址模型的建立

2.1.1 问题假设

为了便于模型求解，同时使模型不至于太复杂且具有实用价值，作出如下的问题假设[2]。

假设1：在上海市各地区的备选地点范围内建立一个回收站；

假设2：一个处理中心可以回收多个回收站回收的退货服装；

假设3：处理中心在各个回收站回收的退货服装运输量为回收站最大储存量；

假设4：处理中心在对退货服装进行回收的过程中，对于分别配给该处理中心的回收站所回收的退货服装能够一次运输完成；

假设5：各个回收站到所属处理中心的运费率相等，即运输费用与运输量、运输距离成正比[2]；

假设6：计算总成本时，仅考虑各个回收站到所属处理中心之间的运输费用；

假设7：处理中心的容量与处理中心的仓储面积成正比。

2.1.2 符号说明

为了构造处理中心选址模型，定义模型的有关决策变量及相关参数。如下表1所示。

表1 相关参数及变量

2.1.3 目标函数

由问题假设中的假设6可知，在计算总成本时仅考虑各个回收站到所属处理中心之间的运输费用，因此，该模型的目标函数为：

(1)

其中，i=1,2,…,m；j=1,2,…,n。

2.1.4 约束条件

①容量约束。

每次运输过程中，处理中心从所分配的回收站回收的退货量不能超过该处理中心的最大退货储存容量，即

(2)

②个数约束。

在总成本最小的情况下，允许建立的处理中心个数不超过候选地点的个数，即

p≤n

(3)

③非负约束。

模型中的变量必须大于或等于零，即

0≤p≤n

(4)

④整数约束。

(5)

2.2 处理中心选址模型的求解

由上可知，该选址问题可以描述为：在上海市的16个地区分别建立一个回收站，在港城仓库、凌海仓库、民冬仓库、洋山仓库这4个仓库中选取若干个处理中心，求解出总成本最小时所选取的处理中心数量和位置。

上海市16个地区回收站到港城仓库、凌海仓库、民冬仓库、洋山仓库这4个处理中心候选地点的距离如下表2所示。

表2 回收站到处理中心候选地点的距离(单位：km)

根据以上所建立的0-1整数规划模型，利用LINGO软件运行相关程序，分别求出选取1～4个处理中心时的总成本，由下图1所示：

图1 处理中心的数量(单位：个)及对应总成本

由图1可知，当处理中心的数量为2时总成本最小，说明选取2个处理中心为最优解。根据运行的结果可知，总成本最小时所选取的处理中心为港城仓库和凌海仓库，各个地区回收站的分配结果如下表3所示：

表3 处理中心对应回收站分配结果

在港城仓库分配黄浦区、徐汇区、长宁区、静安区、闵行区、松江区、青浦区、奉贤区、崇明区这九个区的回收站；在凌海仓库分配普陀区、虹口区、杨浦区、宝山区、嘉定区、浦东新区和金山区这七个区的回收站。

3 RFID技术下退货服装的处理流程

3.1 退货服装分类

快时尚服装种类繁多，在其退货过程中也存在着同样的问题，经过对退回服装的检验、分类、分拣、包装后，服装可被按照其被划分的类别进行相应的处理，使得处理后的服装能够获得其当下本身最大的剩余经济价值。在RFID技术[3]下，服装的分拣处理等工作，可以更为高效便捷。为了能够更好的处理退货服装，我们对退回的服装进行分类，主要分三大类：二次直接销售品(甲)、处理后二次销售品(乙)、记录销毁品(丙)，具体如下表4所示。

表4 退货服装分类标准

3.2 退货服装的处理流程

每个退货处理中心的工作人员收到来自其服务范围内的退货包裹，根据退货信息为其贴上专属的条形码，放置在传送带上依次经过射频处理根据情况将其分为甲乙丙三类，自动拣选后分别处理，最终实现服装的二次销售或是材料的再利用。

3.2.1 甲类退货

甲类服装本身的质量并没有任何问题，仅需按照流程进行包装后即可上架进行二次销售。

首先，通过射频处理对甲类服装进行品牌分类，自动拣选后将同一品牌的服装放置在同一条工作线上；然后，甲类服装区的工作人员A根据自己所负责的品牌选取属于自己的退货服装，按照该品牌具体的要求给服装上吊牌，由工作人员B进行服装的熨烫工作；最后，由工作人员C进行包装的工作，由工作人员D进行检查，检查无误后放置在相应的货架上。

3.2.2 乙类退货

乙类服装本身没有很大的质量问题，但存在一些小瑕疵，对这类服装进行清理、保养、修补这几道工序中的任意一道或几道即可达到甲类服装的标准。

首先，通过自动化拣选技术对乙类服装按照处理需求进行分类，依靠自动拣选技术将仅需修补的服装移至维护部门由其进行修补处理；然后，对各类服装进行相关处理，将仅需清洗的服装移至清洁部门根据服装的面料和工艺水平对其进行清洗和烘干处理；对仅需保养的服装根据其服装面料和面料的受损情况选择相应的保养方法对其进行处理；对同时需要两项或三项处理流程的服装优先进行修补处理，最后进行保养工作。

最终，汇总各条工序达到甲类标准的服装，集中移送至甲类工作区按照甲类的处理过程进行处理。

3.2.3 丙类退货

丙类服装存在较大的质量问题，已经不能按照其本来的形态去产生相应的经济价值，与此同时，如果在市场上流通不仅会对于商家的信誉等造成不好的影响，还会再次产生逆向物流等活动，造成运输成本的增加。所以，对于此类退回产品我们将会采用纤维重组利用和循环利用设计的方式进行处理，同时记录其瑕疵的数据，传至数据库，以便后来能作为历史数据进行统计分析。

4 总结

当今社会，竞争越来越激烈，合理的选址对于一个物流企业至关重要。一个合理的选址可以有效的提升一个企业的竞争力，同时，还有助于企业在与其他企业的竞争中占据优势地位。因此，针对云丰国际物流公司服装退货逆向物流业务流程不完备这一现实情况，本文通过上述的选址流程实现了退货逆向物流的价值最大化，对环境的影响达到最小化，有效降低了物流成本[5]。

此外，随着时代的发展，逆向物流的重要性日益上升，其背后隐藏着巨大的“蓝海”。虽然云丰公司目前已跟随逆向物流市场发展的脚步开展了快时尚服装物流的特色服务并进行部分的退货服务，但是对于服装逆向物流这一业务仍处于起步阶段，尚且缺乏一套适合云丰公司的服装逆向物流管理体系。因此，在对退货流程的设计中，本文通过退货服装的甲乙丙分类和RFID技术的使用，提高了退货处理的效率，有助于云丰公司更好的获取第五利润源，降低物流成本，最终实现“绿色+环保+商业价值创造”的目标。