供应链视角下预制菜配送线路优化研究

2025-01-24张锐哲

中国市场 2025年2期

摘"要：随着人们生活压力的增加，自行烹饪购置食材的时间逐渐减少，预制菜需求旺盛，与之匹配的冷链物流及其配送成为保证预制菜品质口感的“最后一道防线”。然而不少企业存在着技术水平不足、专业人才匮乏、资金与配送优化不足等问题。文章阐述了小微预制菜企业物流配送现状，横向对比冷链物流配送优化的方法，发现对于小微企业，通过有效结合节约里程法，能够以较小的成本帮助企业提升配送效率，节省成本，促进预制菜企业配送健康发展。

关键词：供应链；预制菜；冷链物流；配送优化

中图分类号：F719.3文献标识码：A文章编号：1005-6432（2025）"02-0177-05

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.02.044

1"预制菜企业物流配送现状

据统计，2019年我国预制菜市场规模约2445亿元，2021年中国预制菜行业规模为3459亿元，预计未来我国预制菜市场将持续保持较高的增长速度，2026年预制菜市场规模将达10720亿元[1]。民众对预制菜的需求快速增长，同时也对预制菜健康性、安全性、企业配送效率提出了更高的要求。在预制菜高速发展的今天，预制菜冷链物流配送量的增加，致使其配送难度愈发增大，配送问题以及路径设计优化问题愈发突出。

面对这一发展现状和社会愈发严苛的要求，小微预制菜企业有必要在供应链视角下，既从单项运营的角度寻求最优解，也从整体产业流程的角度出发，探寻整体运营的最低成本与最大化效益。预制菜的健康安全运输与预制菜企业的配送路径息息相关，如何从供应链的视角下对预制菜冷链物流配送管理进行预防性的优化与设计成为亟待解决与研究的问题。

转型制作预制菜的企业通常以传统肉类蔬菜加工等食品制造企业为主，如思念食品、双汇集团等，拥有自身完善成规模的冷链物流系统，合理规划与布局配送基地，充分利用物流信息技术为企业定制专门的配送路径[2]。此外，也能够通过自有的冷链物流系统，确保对预制菜采取全程冷链运输，全程制冷改善了预制菜由于温度变化引起的变质问题。在进行预制菜配送时，预制菜在运输过程中采用冰鲜技术，保证了大部分预制菜的食品质量，确保获得高品质与新鲜的预制菜，满足购买者口感需求[3]。

依托供应链优势的预制菜企业配送如紫燕食品，通过优化供应链的各个环节，提高食品加工生产效率、降低成本、提高产品质量、提供更优质便利服务、提升客户满意度与企业竞争力，从而实现可持续发展，领跑预制菜行业发展[4]。涵盖整个产业自上而下的流程，纵向详细阐述了自上游原材料采购到下游产品销售等一系列的相关过程，做到了对种植、采购加工配送的全程掌控，确保了配送的新鲜度与产品质量。

1.1"预制菜企业的冷链物流配送的技术水平不先进

常规的冷冻处理方式如冷冻保鲜，将产品体内大部分水分冻结，并在-18℃以下贮藏流通。但低速率的食品冷冻与解冻技术更容易导致预制菜在冻藏过程中组织被严重破坏，发生氧化褐变，导致产品蛋白质变性、持水能力下降[5]，降低预制菜的品质。通过非常规冷冻与解冻手段如超声波辅助冷冻、磁场辅助冷冻、高压冷冻；高压解冻、超声波解冻、高压静电场解冻、电磁场解冻[6]，能够抑制微生物生长，缓解产品品质败坏，减少汁液损失，妥善保持菜肴的品质。传统意义上的冷冻解冻方式，虽然为企业节省了成本，但是冷解冻技术水平方面的不足，严重缩短了产品的货架期，降低了配送的容错率，影响了预制菜用户的体验，制约了企业进一步的发展。高居不下的冷链物流配送成本与亟须解决的高质量高品质预制菜需求节制了预制菜产业的高速发展。同时也对企业成本的控制、高水平冷链物流配送方案的引进、企业资金流提出了更高的要求，对于现阶段普遍存在于市场的小微预制菜生产配送企业来说难以完全实现。

1.2"预制菜企业冷链物流配送的专业人才匮乏

与常规快件配送不同，小微预制菜企业冷链物流配送人员需要具有更强的专业性与意识，不仅要掌握更多智能感知的技术，熟练地操作企业自身全程的冷链智慧物流配送系统，还要实时监控相关产品的物流信息，协调好供应链节点企业之间的联系[7]，供应链节点企业之间一旦缺乏有效的沟通协调，各环节则容易出现“断链”现象，进而导致食品腐败变质[8]。同时还要求配送人员充分了解运输的预制菜产品的特质，时刻盯紧配送流程中的预制菜储存与运输环境，严格控制运输过程中的温度。然而，出于成本的考虑，公司的配送策略也在不断调整，小微预制菜企业的配送人员几乎不可能一人负责一两家门店，而是需要同时服务多个门店，甚至会使用第三方外包等形式来协助进行冷链配送。这一方法面临着诸多挑战，配送人员需要具有专业的知识和意识，对企业内运输模式与运输路径要非常熟悉；另外，大多数企业由第三方外包或者一人负责多区域等形式来主导预制菜的末端物流配送。这种外包或者一人负责多个区域的方式严重影响了员工的工作积极性，难以产生对企业、对预制菜产品、对及时配送的责任心，更有可能会产生对于繁杂冷链智慧物流配送的抵触情绪。此外，大多数配送人员更容易忽略末端配送对预制菜质量，更习惯于使用传统的物流方式来提升配送效率，这同样会影响配送的时效性、预制菜口感与品质以及客户的满意度。

1.3"预制菜企业冷链物流配送分配资金不足

常温预制菜由于长时间高温加工会导致品质劣变[9]。因此，预制菜企业不仅需要建立规模化的自有冷链物流系统，同时还需要购置专业的配送运输设备载具，才能确保产品品质，降低运输过程中的损耗，提升客户满意度。然而，装卸货全程冷链，物价增长，冷链车载率较小[10]等一系列问题进一步加剧了企业自建冷链物流系统的成本。大多数小微预制菜企业没有自身的配送系统，选择自行配送或者依托第三方冷链物流企业服务。一方面，自行配送对于供应链整体性把控要求较高，单一强调某一环节很有可能会导致企业长期投入的成本较高而得不到预期回报，而大量的投资又会拖垮企业的现金流。另一方面，根据第三方冷链物流企业部署的冷链仓储运输网络来按需进行配送的企业，尽管他们通过外包的方式减轻了企业自身的固定成本压力，实际对物流配送的时效性与服务水平缺失了掌控力，客户满意度难以获得保障。

1.4"预制菜企业冷链物流配送线路优化缺乏重视

最终配送线路的规划决定了企业冷链物流的效率与成本，预制菜企业冷链物流配送路线如图1所示。配送线路设计得不合理会造成不必要的人工成本。配送线路设计不合理可能存在以下原因：客户分散、配送距离过长、部分路线重复迂回现象频繁、客户需求量不均衡、配送组工作量存在差异、配送工作量随季节性变化波动、缺乏相应的弹性应对机制[11]。此外，预制菜企业对冷链物流配送的重视程度也决定了未来企业发展的模式与方向。高效的预制菜企业冷链物流配送线路既可以帮助企业降低成本增加效益，又能及时满足客户需求，提高客户满意度，还能够协助企业逐步改进整条供应链的工作效率，给未来企业的同类型冷链物流配送线路改进提供思路。因此，对小微预制菜企业冷链物流配送路线的优化调整至关重要，要根据客户需求进行定制化的分析设计，着眼产品的研发，通过低成本的设计研究方法，着重关注修改冷链物流配送线路，合理按照企业发展与经营需要改进人员配比与车辆配置，帮助企业降低成本。改进版预制菜企业冷链物流配送路线如图2所示。

图1"预制菜企业冷链物流配送

图2"改进版预制菜企业冷链物流配送

2"预制菜企业冷链物流配送改进的方法

综合对比发现，客观存在的因素如技术水平引入不足、专业人才匮乏、分配资金不足、缺乏对冷链物流配送线路的优化等问题制约了小微预制菜企业配送的发展。对于资金缺乏、专业人才匮乏的小微预制菜企业，应该更加着重对末端的物流配送线路进行改进，用尽可能少的成本来帮助企业获得更高的经济效益，提升配送人员的专业性与配送效率，保障客户的满意度。

然而对于预制菜企业冷链物流配送方法的研究多存在于理论和技术层次，未真正付诸到实际行动中，落后的预制菜冷链物流在预制菜流通中通常会造成巨大的经济损失，严重阻碍我国预制菜冷链物流的健康发展。对于发展程度有限、资金不充裕的小微预制菜企业，不仅需要控制企业内部物流对于预制菜产品的影响，在最后一道工序送至各个门店时，也需要对冷链运输的产品加以严格的管控。对于小微预制菜企业现存的冷链物流，更应该通过配送线路优化方法的研究，协助企业对配送方案与路线进行改进。更合理的配送路线的规划不仅能够帮助企业节约成本，减少损失，同时也能够增强企业自身的竞争力，因此预制菜冷链物流配送方案具有较大的研究潜力，需要进一步优化改进。

目前使用较多的配送线路优化方法有禁忌搜索法、遗传算法、节约里程法等。其中，节约里程法对于技术水平以及初始数据要求不高[12]，能够更加方便有效地进行相关的分析操作，对于小微预制菜企业来讲也更能接受。对于小微预制菜企业，节约里程法运用难度相对较低，分析与设计成本不高，而且通过节约里程法能更有效地帮助企业对初步形成的配送线路进行分析，也能够最大程度确保企业人员与车辆配置有效地安排与运用。

节约里程法核心原理如图1所示，原配送距离为S1=PA+AP+PB+BP，节约里程法配送距离为S2="PA+AB+BP，通过节约里程法数据优化后，节约里程为S1-S2="PA+AP+PB+BP-（PA+AB+BP）=AP+PB-AB。利用节约里程法能对企业的配送路线进行优化，达到提高车辆运输效率、优化配送路线、节约人力成本的目的。

节约里程法的基本操作步骤：首先，以配送中心为出发点，运用节约里程法公式计算各节点之间车辆行驶距离和相应的节约里程数。其次，编制里程表与节约里程表，结合节约里程表中的数据按节约量进行排序。最后，结合实际情况，时间窗口，选出最优物流配送路径[13]。然而传统模式下路径运输模型忽视了门店、客户多样的时间要求，含有时间窗口限制的车辆运输模型更能增强配送路径选择的合理性。学者在预制菜、食品、医药冷链物流发现了共性问题，这些特殊产业模式下，门店、客户有着不同的时间需求。曹玉洁利用含时间约束的医药冷链物流配送模型，对节约里程法下的规划路径做出了微调，设计出了一条线路短、耗时少、运输成本更低的冷链配送路径[14]，对同有特殊性的食品、预制菜产业有借鉴意义，在供应链的视角下，更能够为预制菜企业设计出一条优化的门店配送路径。

3"预制菜企业S冷链配送线路的优化

未采用节约里程法之前，若从食品加工厂配送中心依次派车进行配送，需要至少八辆车，行驶至少98.8km，冷链物流配送的花费代价过高，对于小微预制菜企业来讲难以接受，需要及时对配送线路进行分析优化设计。结合门店每天配送量以及配送网络图，根据门店实际的位置、配送线路算得配送中心到各门店，以及各个门店之间的距离，得到表3。

根据实际测算数据，采取节约里程法计算配送路线，初始里程数据见表4。

依节约里程计算公式，各店铺之间节约里程如表5所示。

通过节约里程排序表，结合每日配送量、门店要求的时间窗口，依照节约里程最大的原则，综合考虑计算得出以下两个解。

第一，优先选择节约里程最多的B-E，"B-F节点，配送连接路径为P-E-B-F-P，配送里程54.9km，配送量2.5t，需要一辆4t的冷藏车。假设再将D加入该配送路径，发现两条路径相似、距离可能差不多的配送路线，通过对比发现，路径P-B-D-E-F-P，配送距离分别为26.8km、26.6km、26.6km，总距离为80km，路径P-D-E-B-F-P，配送距离分别为26.6km、27.8km、27.1km，总距离为81.5km，因此横向对比第一条配送路径选择P-D-E-B-F-P，配送总量为3.65t，满足载重限制。因此按时间窗口先后顺序来进行安排假设，门店D要求送货时间为7：20，即为第一条线路的第一个客户，车辆装卸完货物后的时间为7：50，结合运输成本的公式，可知运输成本与节约里程公里数呈正相关，因此通过节约里程法进行计算，得出第二个配送的门店E，节约里程数此时配送车辆抵达时间约为8：06，装卸完后为8：36，载重量2.35t。同理得出第三个配送的门店B，此时配送车辆抵达时间约为8：52，装卸完后为9：22，载重量2.95t，"满足该门店时间窗口；第四个配送的门店F，此时配送车辆抵达时间约为9：38，装卸完后为10：08，载重量3.65t。

第二，原假设配送路径为P-A-C-G-H-P，该路径节约里程数最大（34.8km），但是最后配送门店H的时间惩罚成本过高，因此折中考虑路径P-H-C-A-G-P，"通过一辆4t的冷藏车进行运输，配送距离分别为1.8km、18.6km、13.2km，总配送距离为33.6km，配送总量为3.9t，满足载重限制。门店H要求送货时间为7：00，即为第二条线路的第一个客户，车辆装卸完货物后的时间为7：30，此时载重量为0.95t，结合运输成本的公式，可知运输成本与节约里程公里数呈正相关，因此通过节约里程法进行计算，得出第二个配送的门店C，此时配送车辆抵达时间约为7：46，装卸完后为8：06，载重量1.8t。同理得出第三个配送的门店A，此时配送车辆抵达时间约为8：22，装卸完后为8：52，载重量3.1t，尽管该时间略微超过了门店要求的时间窗，但总体满足客户的接受时间窗；第四个配送的门店G，此时配送车辆抵达时间约为9：08，装卸完后为9：38，载重量3.9t。

经过上述的求解发现，共有2条配送线路，总距离为88.3km，需2辆4t冷藏车，见表6。与未规划前的节约里程相比，经由节约里程法改进的配送线路帮助公司节省10.5km的路程，同时减少了6辆3t冷藏车的使用。

4"结论

随着我国预制菜需求量的不断激增，人们更加注重饮食的健康与便利性，预制菜的冷链物流更为社会各界人士所认知与关注，人们更想在处理繁重工作的同时获得健康的美食。然而现代食品、预制菜的冷链物流相对于一般物流更具有特殊性与时效性，大部分公司对于配送线路的研究以及优化方案的选择还处在探索与研究阶段，对于其配送问题还需要进行大量的分析改进工作，对配送存在的问题还需要进行相关的优化设计。文章将小微预制菜企业S作为切入点，结合食品、预制菜冷链物流的相关理论与发展现状，分析了可能影响小微预制菜企业的原因，基于食品、预制菜和冷链物流的特点，将冷藏食品、预制菜配送的运输成本、食材的损耗和门店客户的时间窗口纳入影响因素，通过建立模拟冷链物流配送基本函数模型，发现相比其他资金与技术的改进，运用节约里程法更能从成本最小化、可行性最大化来考虑，实现配送距离最短，节约里程数最大，得到更适用于小微预制菜企业的计划线路优化方案，为企业日后能够获得更加科学合理的配送方案提供有力的数据支持。此外，文章分析以及模拟的参数是在理想条件下的情况，且还存在其他的改进计算方法，故今后还可以运用其他的方法来进行相关的分析，探究如何降低企业的配送成本，提升数据与优化方案的准确性与全面性。

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