社区物流配送优化措施研究

余青华

（江苏航空职业技术学院，江苏 镇江 212000）

0 引言

社区物流配送的方式具有垂直性和个性化特征，配送的主体是社区，其中根据社区居民的不同年龄身份性质，可以将其分为学生社区、企业社区和老人社区，如图1 所示。客户买的货物直接配送到社区驿站、家中，或者委托代收模式，但不管是送货上门还是代收，社区物流的终端都可认为是货物的消费者。社区物流需要根据消费者的货物配送需求，开展配送、退货、旧物回收等服务工作，直接与消费者接触。社区物流配送的实际效果，会对消费者的整体满意度产生直接影响。面对当下社区物流配送存在的问题，找到有效的优化措施，是社区物流配送在大数据时代背景下长效发展的重要任务。

图1 社区物流分类

1 社区物流配送的基本特征分析

现代社会中各个行业的发展都会产生大规模的数据信息，需要利用大量的数据资源。大数据依托于计算机信息技术，在短时间内对大规模的数据信息进行收集、整理、分析、储存等操作，对行业的信息资产价值进行深度挖掘。大数据在物流配送的各项环节中均保持紧密关联。大数据在物流配送的各项环节中的应用，需要配送系统将大数据需要的信息进行收集，利用技术手段对数据信息进行分析，对市场未来的发展趋势进行推测，帮助物流配送对市场需求的变化情况进行了解，为物流配送管理与策略优化提供数据支撑[1]。

对于物流配送企业来说，大数据是准确把握市场的主要工具。在物流配送期间，需要面对大量的客户数据信息，应用大数据技术准确、高效地对客户数据信息进行收集和处理，使物流配送能够在市场中准确定位目标客户，并对客户需求进行全面的分析，为挖掘物流配送客户提供有效助力。同时，根据大数据提供的数据分析结果，对物流配送的资源应用方案进行合理规划，提升资源利用的充分性，保持物流配送与市场需求之间的平衡性，促进物流配送节约成本、提升效益。

2 大数据背景下社区物流配送的现状分析

2.1 社区物流配送及时性低

社区物流在配送客户的物品时，对于配送员的依赖性较高。物流配送企业在接收物品时，基本是应用多联式单据模式，需要配送的物品在到达配送员手里之前，需要经过物流区域配送中心的扫描、登记等流程，然后由配送员携带物品到达相应的社区，为消费者客户配送。每个社区的配送快件数量比较多，具有分散性的特征，因而配送员会在到达社区之前通知客户，到社区配送地点取件。一个配送员对应负责多个社区。在实际配送中，配送的及时性会受到多种因素的影响，如交通堵塞、客户取件时间等，都会导致物品无法及时地配送到客户手中。比如，配送员到达一个社区配送时，客户因时间问题无法取件，配送员完成该社区配送之后就会离开，到下一个社区继续配送，这样客户收到物品的时间就会延后，配送的及时性无法保证。

2.2 社区物流配送成本高

社区物流配送将物品直接送到客户的手中，需要送货上门。社区的区域范围比较大，客户处于分散的状态，而且社区居民日常的流动性比较大，由一个社区的配送员专门负责指定的区域范围，配送员对负责的社区情况就会逐渐熟悉和了解。在配送之前，给客户打电话或者发信息，整体配送流程会持续消耗人工、通信、燃料以及运输等成本。物流配送企业追求的是配送量，单个物品配送的利润空间相对较小，在实际配送中，还存在客户拒签、退货等情况，导致无法配送需要进行返仓处理，进一步加剧社区物流配送的成本。

2.3 社区物流配送的安全保障力度弱

在社区物流配送中，总结以往经验，客户因物品丢失或损坏而投诉配送的比例非常高，对于物品的安全保障力度偏弱。例如，一个社区的物品数量比较多，配送员上门配送时，会将其余物品放在运输车上，在客户不方便自取时，与客户协商，放在指定位置或由他人代收。这期间极容易出现物品损坏或者丢失的情况，还有可能出现被人错拿的情况，严重降低了社区物流配送的安全保障力度。当出现上述问题时，很难进行责任的认定。因而客户往往追究配送员的责任，配送员与客户之间会相互推卸责任，导致配送服务质量受损，为社区物流配送的发展带来了阻碍[2]。

3 大数据背景下社区物流配送的优化措施研究

3.1 提升效率

在消费者确认购买订单之后，就会对应产生物流配送订单，社区物流配送才会产生送货行为。销售订单的数量与物流配送效率之间有直接的关联。很多商家在特殊的日子会进行优惠促销，销售订单数量会在短时间内大幅度提升，在销售淡季，订单数量就会比较少。在不同的销售期，物流配送容易出现运力不足、资源浪费等问题。需要积极应用大数据技术，对过往销售订单的变化趋势和规律进行明确，对消费者的消费行为进行分析。根据订单的类别，对订单时间维度的变化规律进行明确，然后对消费者的行为进行预测，提升社区物流配送的主动性，进而促进配送效率的提升。依据消费者行为预测的数据结果，可以提前制定配送车辆运行方案，构建科学的配送业务流程，减缓销售订单高峰期的订单配送压力，平衡不同销售期的物流配送资源。例如，餐饮企业会在固定的时间采购新鲜食品，物流配送企业可以利用大数据技术进行有针对性的分析，对企业的购买时间和需求进行明确，提前开展该企业偏爱商品的配送业务，在其消费订单产生的同时就能够快速地开展配送服务，从而有效地提升配送效率。

3.2 控制成本

社区物流配送需要送货上门，在配送之前需要与客户协商配送方式和时间。客户取件的时间具有明显的不确定性，对配送时间产生影响，会产生时间成本。物流配送企业可以应用大数据系统，对物品的送达地点、物流等待时间等进行科学的计算，为配送方式的制定提供参考依据，优化配送方式，促进配送服务满意度的提高。同时，应用大数据技术可以对配送车辆的运行方案进行模拟，帮助配送员选择最优的配送路线。当下，我国物流配送规划工作还没有构建精细化的模式，规划方案较为粗放，配送车辆的调度存在重复、资源利用不充分等情况，增加配送成本，也会降低配送效率。以往，社区车辆配送线路的选择，是由配送员自己依据经验而决定的，虽然配送员经验丰富，但是在配送路线规划方面还缺乏科学性，效率水平还不够高。因而，物流配送企业要积极应用大数据系统和技术手段，对物流配送方案进行合理、精细的规划，以日为单位，制定配送计划，对车辆储存条件、负载、社区配送客户分散情况等数据信息进行收集与分析，对配送顺序与线路进行合理的规划。利用云技术，建立时间窗口下的车辆优化调度模型，优化配送路径。目前，我国社区物流配送路线的规划和管理仍然相对粗糙，大多数关于社区物流配送中的车辆调度问题研究仍然只考虑车辆荷载约束，缺乏与路线和配送顺序相关的联合优化。所以可以利用大数据技术，根据每日配送计划，构建基于可用配送车辆的负载、容量和存储条件等信息下的车辆调度优化模型。利用大数据系统对实时配送线路的交通、天气等情况进行同步掌握，对社区配送的各项影响因素数据进行全面分析，选取最优的配送路线方案，促进配送效率的提升，提高社区物流配送的及时性[3]。

3.3 加大保障力度

传统的社区物流配送报价是将货物重量作为标准依据。这种报价方式的标准过于单一，难以充分满足客户差异化的需求，物流配送企业的利润效益也很难得到有效的提升。在大数据背景下，物流配送企业可以应用大数据技术对客户的消费行为进行分析，为客户提供多种配送方式，供客户选择。在配送方案中，对配送时间、地点和服务进行具体说明，让客户能够根据自己的配送需求，选择合适的配送方式。同时，将配送时间和地点作为配送报价的标准，具体为收货时间确定且配送时长短、配送地点远的报价就高。将社区物流配送服务进行细化处理，从而更好地满足不同配送需求的客户。需要物流配送企业准确把握客户的需求，并对自身的配送能力进行明确与合理的配置，保证配送服务与客户需求之间保持平衡、匹配，通过对配送服务的细化处理，对配送环节进行有效的把控，对配送责任进行具体落实，实现成本节约的同时，能够有效提高配送物品的安全保障力度。

3.4 借助人工智能启动预约配送提升物流配送的客户体验

社区物流的配送可以借助互联网技术，开发预约配送服务功能，提升物流配送的客户体验。随着人工智能技术逐渐从典型的应用场景落地向效率化、工业化的成熟阶段演进发展，与此同时，伴随着即时消费发展和线上线下渠道融合，社区的物流配送模式也应该与之对应，发生相应的变化。

即时配送的需求和场景越来越丰富，即时配送的订单规模也呈现快速增长的态势。应用人工智能技术能够帮助物流配送企业对客户的消费数据、配送数据进行全面分析，从而对客户的消费行为与配送需求进行明确。应用AI 技术构建智能化管理平台，对配送员的配送方案进行智能管控，降低社区物流配送对配送员的依赖性[4]。应用AI 技术依托于智能管控系统，对配送区域、配送员、配送车辆等进行综合分析与调控，根据配送订单情况，对配送方案进行智能规划，为配送员匹配最佳订单，同时还能够对配送员的动态进行实时监控与呈现，让客户能够实时关注配送订单的运行状态，从而实现对客户体验感的优化。利用互联网开启社区物流配送预约服务，物流配送客户可以根据自己的工作时间与性质，借助网络预约物流送货上门时间，进一步提升客户的物流体验感。

4 结语

随着经济水平提升，消费行为变得更加频繁，对于社区物流配送有更高的要求。电子商务、网络销售、直播带货，这些新型行业的运营发展，使处于物流末端的社区物流配送现状不容乐观，存在效率低，成本高，货物安全难以保证，及时性差，垂直细分领域配送需求差异大，覆盖面广且网点分散等诸多问题。利用大数据分析技术，从多个角度对社区物流配送进行优化，为提升我国社区配送的运作效率提供参考。社区物流配送的服务对象为消费者，在大数据时代，物流配送企业需要充分应用大数据技术，对配送方案进行优化，提升社区物流配送的综合效率，为物流配送企业的长效发展提供更多助力。