基于系统动力学的无接触配送仿真优化研究

2022-07-20胡钟骏周芳芳

计算机仿真 2022年6期

胡钟骏，周芳芳，张豪

(中国航空综合技术研究所国家市场监管总局质量基础设施效能研究重点实验室，北京 100028)

1 引言

2019年末突如其来的新冠肺炎疫情不仅对我国经济社会发展造成重大冲击，也对社会公共卫生与健康安全提出挑战。城乡居民的居家隔离是阻断病毒传播的有效防控手段，而居民的生活服务刚性需求与健康安全基本需求共同催生了“无接触式服务”。2020年3月10日，国内首个无接触服务领域的团体标准《无接触配送服务规范》[1](T/CCPITCSC 042—2020)由中国贸促会商业行业委员会发布并实施，进一步规范无接触配送服务场景。虽然无接触配送保障了疫情期间用户的安全消费，也提高了骑手的配送效率，然而，通过新闻报道[2]与实地走访了解到，因缺少“当面收餐”环节，无接触配送订单丢失概率大大提高，而现有无接触配送模式中对订单丢失后的赔偿主体、赔偿方式、赔偿金额等内容均未明确[3]，一般只能由骑手承担赔偿损失。

不少学者对无接触配送进行了研究。霍景东[4]等人认为无接触服务有望成为疫情结束后推进消费升级与行业变革的重要动能，并从发展背景与主要模式方面进行了分析，并提出了无接触配送服务的推广建议。田颖[5]以“无接触式配送”模式下智能快递柜的发展为背景，针对当前智能快递柜存在的问题，提出相关优化对策。韦星宇[6]则以烟草的无接触配送为研究对象，从建设思路、管理架构和组织流程方面研究了基于“互联网+”的卷烟无接触配送模式。陈顺达[7]等人在方舱医院使用无人车开展药品调剂及药品无接触配送，通过人工智能技术操作无人车实现无接触药品调剂，节约了医疗防护物资，实现了医务人员零感染。

尽管专家学者围绕无接触配送已经展开了大量工作，但已有研究仍以理论探讨、静态分析居多，且大多以新闻报道、定性分析为主，缺少量化分析。事实上，无接触配送过程是一个复杂、非线性的动态系统，具有明显的反馈动力学特征。针对以上不足，本文以无接触配送过程中的丢单问题为研究对象，从系统动力学角度分析无接触配送系统中各个要素的相互影响机制，并根据仿真优化了无接触配送模式，为其推广提供参考。

2 系统动力学仿真

2.1 系统描述

根据《无接触配送服务规范》，提取关键节点，构建无接触配送系统(图1)。

图1 无接触配送系统环节

图2 系统因果关系图

图3 无接触配送系统流图

2.2 因果关系图

通过深入剖析无接触配送系统各环节的运行机制，分析外卖平台、商家、骑手、消费者等子系统中各要素间的正负反馈关系，采用Vensim软件[12]构建因果关系图，具体如图2所示。

2.3 模型构建

基于系统因果关系回路，分别从平台子系统、商家子系统、骑手子系统、消费者子系统等方面，建立无接触配送系统流图，如图3所示。

2.4 模型方程式

模型主要涉及的方程式：

1) 平台收入=佣金比例*商家收入

2) 平台支出=骑手收入+平台赔偿金额

3) 平台收益=INTEG(平台每日收入—平台每日支出， 0)

4) 平台赔偿金额=丢失率*订单量*订单均价*平台赔偿倍率

5) 商家收入=订单量*订单均价*毛利率

6) 商家支出=平台收入+商家赔偿金额

7) 商家收益=INTEG(商家每日收入—商家每日支出， 0)

8) 商家赔偿金额=丢失率*订单量*订单均价*商家赔偿倍率

9) 骑手收入=订单量*配送提成比例

10)骑手支出=骑手赔偿金额

11)骑手收益=INTEG(骑手每日收入—骑手每日支出， 0)

12)骑手赔偿金额=丢失率*订单量*订单均价*骑手赔偿倍率

13) 骑手数量=INTEG(-骑手转业率， 50)

14) 骑手转业率=IF THEN ELSE(Time>10：AND：骑手单人收益<=90， 0.2， 0)

15) 消费者收益=平台赔偿金额+商家赔偿金额+骑手赔偿金额—丢失率*订单量*订单均价—时间成本

16)消费者满意度=INTEG(消费者满意度增量， 0.5)

17)消费者满意度增量=0.5*收益-满意度影响+0.5*延迟配送影响

18)收益-满意度影响=IF THEN ELSE(消费者收益<-22.5，-0.1，IF THEN ELSE(消费者收益>=-22.5：AND：消费者收益<0，-0.05， IF THEN ELSE(消费者收益=0， 0， 0.1 )))

19)延迟配送影响=IF THEN ELSE(延迟订单量占比<0， 0.1， IF THEN ELSE(延迟订单量占比=0，0， IF THEN ELSE(延迟订单量占比>0：AND：延迟订单量占比<=1/4，-0.1， IF THEN ELSE(延迟订单量占比>1/4：AND：延迟订单量占比<=1/2，-0.2， IF THEN ELSE(延迟订单量占比>1/2：AND：延迟订单量占比<3/4，-0.3，-0.4 ) )) ))

20)消费者日订单量=MAX(平台用户人数*消费者满意度， 0 )

21)超时惩罚金额=每单超时惩罚成本*总超时订单量

22)总超时订单量=订单量—骑手数量*每日最高配送量—骑手数量*无接触配送因子。

注：无接触配送因子：无接触配送条件下骑手每日提高的配送量。

3 仿真结果分析

本文利用Vensim软件分别对不同丢失率情况下的无接触配送系统及改进后的系统进行仿真模拟，仿真周期为1000天，步长为1天，仿真结果如下。

3.1 低丢失率

当丢失率较低(丢失率<=0.037)时，两种情况下消费者满意度、商家收益、平台收益、骑手收益、延迟订单占比等指标的仿真结果如图4。

图4 仿真结果1

由图4可知，当丢失率较低时，无接触配送在消费者满意度、商家收益、平台收益、骑手收益等方面均高于有接触配送，且延迟订单占比远低于有接触配送。仿真结果表明：虽然丢失率会导致消费者满意度下降，且会带来丢失赔偿损失，但无接触配送带来的配送效率提高也会相应地提高消费者满意度，那么当丢失率较低时，无接触配送带来的正向影响要强于负向影响。

3.2 中丢失率

当丢失率提高，处于(0.037，0.045)区间时，两种情况下消费者满意度、商家收益、平台收益、骑手收益、延迟订单占比、骑手数量等指标的仿真结果如图5。

由图5可知，当丢失率处于(0.037，0.045)区间时，无接触配送的消费者满意度、商家收益、平台收益、延迟订单量占比均优于有接触配送，但骑手收益低于有接触配送，原因在于订单丢失主要由骑手赔偿，丢失率增加导致骑手收益下降。同时，从骑手数量看，无接触配送模式下未出现下降，说明虽然骑手损失增加，但每日收益尚在骑手可接受范围。