供應(yīng)鏈視角下的整車公路運(yùn)輸日計劃優(yōu)化模型

，，

(西華大學(xué)汽車與交通學(xué)院，四川 成都 610039)

2016年全球汽車銷量9385.64萬輛，其中中國為2802.82萬輛[1]。整車供應(yīng)鏈中分銷物流對加強(qiáng)制造企業(yè)競爭力具有越來越重要的作用?，F(xiàn)有研究中，整車物流大多圍繞兩個問題來開展：裝載問題、配送路徑優(yōu)化問題。裝載問題中更多考慮裝載的實際技術(shù)要求，通過優(yōu)化技術(shù)或仿真技術(shù)以達(dá)到最大化裝載量[2-4]。配送路徑優(yōu)化問題更多考慮協(xié)同配送降低成本，都是單純從承運(yùn)商角度出發(fā)[5-8]?，F(xiàn)有研究也同時考慮前述兩個問題的優(yōu)化方法[9-12]。但大多數(shù)模型在目標(biāo)與約束上存在對實際問題的過于簡化，一個共同點(diǎn)是：需求是確定的，運(yùn)力供給也是確定的，目標(biāo)是最大化訂單完成率或最小化成本，實際運(yùn)作中多數(shù)情況與此不符。首先，需求在日計劃中是不確定的。對于所有BTS(build to stock)，庫存不足時需要從銷售角度更多地考慮訂單的交付順序，庫存充足也可以從時間上集結(jié)同一目的地的零散需求以獲得運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)性。對于生產(chǎn)模式基于BTO(build to order)，從運(yùn)力可得性以及經(jīng)濟(jì)性考慮，需求也不一定要在當(dāng)日計劃中滿足。其次，基于可靠性和效率的原因，制造商一般會將同一地區(qū)的運(yùn)輸需求交與多家承運(yùn)商，根據(jù)運(yùn)輸合同和物流績效確定市場份額，日計劃中需要在當(dāng)日可用運(yùn)力基礎(chǔ)上滿足承運(yùn)商管理的特定規(guī)則。同時，由于實際當(dāng)中承運(yùn)商在不同線路資源和運(yùn)作成本的差異，導(dǎo)致承運(yùn)商線路和區(qū)域分配合同較為復(fù)雜，結(jié)果是總運(yùn)力給定的前提下，特定區(qū)域可供使用的運(yùn)力也是不確定的。再次，在整車分撥物流中，許多整車主制造商擁有更多的決策權(quán)，往往直接決定轎運(yùn)車選型和配載計劃，從而決策主體是制造商，決策目標(biāo)是供應(yīng)鏈目標(biāo)最優(yōu)化，而不是由第三方承運(yùn)人決策，完成給定任務(wù)下成本最小化問題。最后，隨著國標(biāo)GB1589-2016的實施，對雙排裝載的限制，使配載方案可行性問題變得簡單，日計劃中將發(fā)運(yùn)計劃和配載計劃分開變得可行，不再需要同步優(yōu)化。

綜上考慮，本文在某整車制造企業(yè)分撥物流信息化項目中提出基于供應(yīng)鏈視角的商品車公路運(yùn)輸日計劃優(yōu)化模型，綜合考慮訂單交付管理、承運(yùn)商管理、成本管理等核心要素，以滿足整車分撥物流實際運(yùn)作需求，并以實例驗證該模型及方法的實效性。

1 日計劃優(yōu)化系統(tǒng)框架

1．1 問題描述

某整車制造廠中國大陸有3個制造基地，年產(chǎn)量50萬輛，生產(chǎn)模式為BTS。該公司將銷售市場劃分為不同區(qū)域，經(jīng)銷商按照重要性分成不同級別，銷售訂單按緊急程度分為緊急訂單、加快訂單及普通訂單。銷售的車型有時也會根據(jù)區(qū)域競爭的需要在不同區(qū)域間確定不同的優(yōu)先供應(yīng)系數(shù)。公司會根據(jù)承運(yùn)商特定線路運(yùn)輸特定商品車型的報價以及物流績效，選擇幾家承運(yùn)商，并確定可以承運(yùn)的市場區(qū)域及該區(qū)域內(nèi)需求百分比。實際排單時該百分比誤差不能超過特定幅度，稱之為容差限制。容差限制根據(jù)合同約定和公司承運(yùn)商管理政策，在重要的城市和銷售區(qū)域上執(zhí)行。不同承運(yùn)人的市場區(qū)域是交叉重疊的，但同一承運(yùn)人的運(yùn)力在不同區(qū)域是統(tǒng)一調(diào)配的。一條運(yùn)輸線路僅標(biāo)記生產(chǎn)基地及客戶所在城市，具體路徑由承運(yùn)商決定，制造商可以通過GPS監(jiān)控。就整車制造企業(yè)而言，運(yùn)輸成本主要由合同按線路和商品車型約定，對非滿載及卸貨點(diǎn)數(shù)目超標(biāo)的情況予以額外補(bǔ)償。運(yùn)輸日計劃的目標(biāo)是在綜合平衡訂單優(yōu)先發(fā)運(yùn)規(guī)則、承運(yùn)商管理規(guī)則、按期供貨、盡量滿載以降低運(yùn)輸成本的前提下，實現(xiàn)供應(yīng)鏈目標(biāo)最大化。滿足的約束包括：可用運(yùn)力、運(yùn)輸合同約定、運(yùn)輸區(qū)域及市場份額容差限制、卸貨點(diǎn)數(shù)量限制、轎運(yùn)車配載長度和重量約束。運(yùn)輸日計劃的流程如下：1)銷售人員將可以交付的訂單轉(zhuǎn)給計劃員；2)計劃員將分區(qū)的訂單總量轉(zhuǎn)給特定區(qū)域的承運(yùn)人；3)承運(yùn)人提供當(dāng)日可供各生產(chǎn)基地調(diào)配的轎運(yùn)車車型及數(shù)量；4)運(yùn)行日計劃優(yōu)化系統(tǒng)。5)計劃員審核修訂發(fā)運(yùn)計劃和配載方案，制定運(yùn)單。

1．2 日計劃優(yōu)化流程

通過對整車物流日計劃的系統(tǒng)分析，設(shè)計如圖1所示日計劃優(yōu)化流程。其中銷售訂單預(yù)處理部分拆分銷售訂單成僅包含單個商品車的訂單，根據(jù)供應(yīng)鏈目標(biāo)計算訂單目標(biāo)貢獻(xiàn)值。運(yùn)力分配部分為緊急訂單和加快訂單預(yù)留運(yùn)力，同時分配所有運(yùn)力。發(fā)運(yùn)計劃部分考慮承運(yùn)商管理規(guī)則和可用運(yùn)力確定供應(yīng)鏈最優(yōu)的區(qū)域運(yùn)力分配和訂單發(fā)運(yùn)方案。配載方案部分確定商品車在轎運(yùn)車上的位置，形成裝載方案，輸出配載方案及運(yùn)單供計劃員審核。將運(yùn)力分配與發(fā)運(yùn)計劃分為兩個步驟，將有效地降低計算規(guī)模，滿足日計劃時效性需求。

1.3 參數(shù)與符號定義

(1)i：拆分后的訂單編號。

(2)j：轎運(yùn)車的數(shù)量編號。

(3)k：轎運(yùn)車的車型編號；(j,k)組合對應(yīng)特定轎運(yùn)車車牌和所屬承運(yùn)商。

(4)c：目的地城市的編號。

(5)s：區(qū)域編號。

(6)m：承運(yùn)商的編號。

(7)CO:所有訂單集合；COs：s區(qū)域訂單合集；COc：c城市訂單合集；COc∈COs；COnot_pt：非普通訂單集合，COnot_pt∈CO。

(8)YL：所有承運(yùn)商運(yùn)力集合。

(9)YLs：s區(qū)域所有運(yùn)力集合。

(10)YLc：c城市所有運(yùn)力集合。

圖1 日計劃優(yōu)化流程圖

(11)gsjkm=0，1：第j輛k型轎運(yùn)車是否屬于承運(yùn)商m。

(12)PL：商品車平均車身長度。

(13)PG：商品車平均重量。

(14)l：轎運(yùn)車裝載商品車的縱向安全距離；根據(jù)相關(guān)規(guī)定，相鄰商品車之間的縱向安全車距至少0.1 m，即l=100 mm。

(15)ps：轎運(yùn)車裝載可用排數(shù)。根據(jù)國標(biāo)GB1589—2016，目前只允許運(yùn)行 “單排車”，考慮到實際裝載兩層，則ps=2。

(16)PLi：訂單i的商品車車身長度。

(17)PGi：訂單i的商品車車身重量。

(18)CLk：k型轎運(yùn)車的板車可用長度。

(19)CGk：k型轎運(yùn)車的載重量。

(20)SLk：k型轎運(yùn)車的車輛總數(shù)；SLm,k表示承運(yùn)商m的k型轎運(yùn)車總數(shù)。

(21)T：客戶訂單的總量。

(22)Tc：城市c的訂單總量；Ts：區(qū)域s的訂單總量；Tnps表示區(qū)域s的非普通訂單總量。

(23)Pi：訂單i的目標(biāo)貢獻(xiàn)值。

(24)α：非滿載懲罰系數(shù)；若一個訂單得1分，則該系數(shù)反映滿載率，可根據(jù)期望平均滿載率設(shè)置該值。

(25)β：多個卸貨作業(yè)點(diǎn)懲罰系數(shù)，根據(jù)卸貨點(diǎn)增加導(dǎo)致的成本增量與非滿載成本增量比值設(shè)置，本文取β=0.05。

(26)u：轎運(yùn)車卸貨作業(yè)點(diǎn)的最大數(shù)目限制，根據(jù)合同約定，本文統(tǒng)一取5。

(27)n：嚴(yán)格限制市場區(qū)域份額不超過目標(biāo)值的百分比。根據(jù)承運(yùn)商管理規(guī)則制定，本文取5%，如果實施容差限制，則容許最大超過城市訂單總量的百分之五。

(28)FEm：承運(yùn)商m市場區(qū)域份額，特指某區(qū)域時，標(biāo)記為FEm,s。

(29)FEs：區(qū)域訂單發(fā)運(yùn)不均衡懲罰系數(shù)，本文取1。

(30)FEbj：市場份額評價懲罰系數(shù)，取FEbj=1。

(31)FEbjq：承運(yùn)商市場區(qū)域目標(biāo)份額與計劃份額的差異。

(32)FEbjc：承運(yùn)商市場城市目標(biāo)份額與計劃份額的差異。

(33)FEbj_key：市場份額目標(biāo)評價開關(guān)值系數(shù)，由市場份額評價懲罰系數(shù)FEbj決定。

(34)KFm,s：承運(yùn)商m在s區(qū)域是否有運(yùn)輸合同。

(35)Xk：第k型轎運(yùn)車滿載平均裝載商品車數(shù)量，估算方法為：

根據(jù)轎運(yùn)車板車可用長度限制，求得裝載商品車的數(shù)量

(1)

根據(jù)轎運(yùn)車載重量限制，求得裝載商品車的數(shù)量

(2)

Xk= min(XCLk,XCGk) 其中，Xk∈Z+

(3)

2 日計劃優(yōu)化模型

2.1 訂單排序值計算

訂單排序值反映訂單優(yōu)先發(fā)運(yùn)的供應(yīng)鏈價值，根據(jù)訂單交付規(guī)則，對多條規(guī)則反映的多個不同供應(yīng)鏈目標(biāo)采取線性加權(quán)確定。訂單交付規(guī)則包括先下單先交付、緊急訂單優(yōu)先交付、高級別客戶優(yōu)先交付、重要市場區(qū)域優(yōu)先交付、盡量按期交付、盡量滿載發(fā)運(yùn)等。排序函數(shù)表達(dá)式為

Pi=q·di+yi+p·Ti

(4)

式中：i為訂單編號；Pi為訂單i優(yōu)先交付的目標(biāo)貢獻(xiàn)值；di為訂單i客戶下單時間距離當(dāng)前日期的天數(shù)；yi為訂單i優(yōu)先級目標(biāo)值，已知值由商務(wù)根據(jù)訂單緊急程度、客戶及目標(biāo)市場重要性確定；p為訂單延期的懲罰系數(shù)；q為訂單下單日期優(yōu)先系數(shù)；Ti為訂單i延誤的時間，

Ti=ti-ri，

(5)

其中：ri為要求交貨日期距離當(dāng)前計劃日期的天數(shù)，ti為訂單i對應(yīng)線路合同約定的運(yùn)輸時間。當(dāng)不考慮提前交付的負(fù)面影響時可取

2.2 運(yùn)力分配模型

運(yùn)力分配階段將承運(yùn)商運(yùn)力預(yù)分配到區(qū)域，在滿足各區(qū)域緊急和加快訂單的前提下盡量完成更多的訂單，同時考慮各區(qū)域市場訂單發(fā)運(yùn)總量均衡以及各承運(yùn)商運(yùn)力分配與市場份額保持相對均衡。

決策變量：表示承運(yùn)商m派往s區(qū)域k型轎運(yùn)車數(shù)量。

約束條件的建立

1)區(qū)域運(yùn)力必須保證完成非普通訂單：

(6)

2)運(yùn)力限制：

(7)

3)運(yùn)輸合同限制：

wm,k,s≤KFm,sSLm,k

(8)

2.3 發(fā)運(yùn)計劃優(yōu)化模型

在前述運(yùn)力分配的基礎(chǔ)上，對每個區(qū)域建立發(fā)運(yùn)計劃優(yōu)化模型，將訂單與運(yùn)力匹配，滿足裝載限制、卸貨點(diǎn)限制、運(yùn)輸合同約束以及容差限制的條件下，盡量發(fā)運(yùn)更多高價值訂單，同時考慮各承運(yùn)商運(yùn)力分配與市場份額保持相對均衡。

1)決策變量。

xijk=0，1：訂單i是否裝載到第j輛k車型轎運(yùn)車。

yjkc=0，1：第j輛k車型轎運(yùn)車是否使用于城市c。

Zi=0，1：拆分后的訂單i是否交付。

ysjk=0，1：是否使用第j輛k型轎運(yùn)車。

yjkω=0，1：第j輛k型轎運(yùn)車是否計劃到卸貨作業(yè)點(diǎn)ω。

承運(yùn)商管理中，若特定城市存在市場份額要求，則所有承運(yùn)商實際份額與目標(biāo)份額差異值的函數(shù)表達(dá)式為：

(9)

類似，可計算區(qū)域份額偏差FEbjq。

區(qū)域范圍內(nèi)實施容差限制時，則容許承運(yùn)商當(dāng)日運(yùn)輸量最多超過區(qū)域訂單總量的百分比，或一輛板車裝載的最大商品車數(shù)量。其取值為：

Ys=max(Yor_s,Yyl)，其中Yor_s=Ts·n；
Yyl=maxXk

(10)

針對特定城市實施容差限制時，有承運(yùn)商當(dāng)日運(yùn)輸量超過部分上限，取值為

Yc=maxYor_c,Yyl，其中Yor_c=Tc·n

(11)

2)目標(biāo)函數(shù)。

(12)

式中：第一項為訂單交付價值最大化，第二、三項為市場份額未達(dá)標(biāo)的懲罰，第四項為非滿載懲罰，第五項為卸貨點(diǎn)數(shù)量懲罰。

3)約束條件。

①訂單i是否進(jìn)行裝車，其約束條件為：

(13)

②對轎運(yùn)車板車可用長度的限制:

(14)

③對轎運(yùn)車載重量的限制:

(15)

④對卸貨作業(yè)點(diǎn)進(jìn)行約束限制：

(16)

⑤轎運(yùn)車派往c城市才能裝載該城市的訂單：

xijk≤yjkc?i∈COc,j,k∈YLs,c∈C

(17)

⑥如果承運(yùn)商在區(qū)域內(nèi)特定城市c沒有市場份額，其約束條件為：

yjkc=0

(18)

⑦區(qū)域市場份額容差限制

(19)

⑧城市市場份額容差限制：

(20)

⑨有預(yù)留運(yùn)力的區(qū)域，非普通訂單必須裝載：

Zi=1 ?i∈COnot_pt

(21)

3 程序設(shè)計與實例驗證

采用IBM ILOG CPLEX Optimization Studio建模語言，運(yùn)用Eclipse Java Neon生成Java包嵌入SAP整車運(yùn)輸管理系統(tǒng)。原始數(shù)據(jù)從Oracle數(shù)據(jù)庫讀取，CPLEX中OPL建模調(diào)用Cplex算法引擎，根據(jù)模型及參數(shù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，Cplex指數(shù)規(guī)劃開始算法選取對偶單純型法，分支節(jié)點(diǎn)選擇策略為最佳界限搜索。主要流程為：

1)從商務(wù)角度進(jìn)行訂單處理，按照業(yè)務(wù)規(guī)則，計算訂單排序值。

2)將銷售訂單分拆成只有一臺商品車的訂單行，并建立單臺車與訂單號的關(guān)系，然后才對訂單進(jìn)行加載處理。

3)處理非普通訂單，預(yù)留運(yùn)力，運(yùn)行運(yùn)力分配子模型。

4)分區(qū)域循環(huán)調(diào)用發(fā)運(yùn)計劃優(yōu)化子模型。輸出日計劃優(yōu)化方案，統(tǒng)計各項運(yùn)營指標(biāo)。主要分為兩個階段： 第一階段，由多家承運(yùn)商共同承運(yùn)的區(qū)域；第二階段，由獨(dú)家承運(yùn)商承運(yùn)的區(qū)域。

5)根據(jù)每輛轎運(yùn)車的發(fā)運(yùn)清單，設(shè)置配載方案。

6)計劃員校核配載方案，針對不合理部分進(jìn)行人工修訂。

本文選取D整車制造企業(yè)2016年8月一個基地的數(shù)據(jù)作為日計劃需處理的總量，以校驗?zāi)Ｐ秃拖到y(tǒng)的計算能力。包含銷售訂單1520份，商品車28種，共5297輛，6家承運(yùn)商，14種轎運(yùn)車型總計245輛，銷售區(qū)域31個。在Intel(R)Core(TM)i5—3230M CPU@2.60 GHz，內(nèi)存8.00 GB的Windows 7 操作系統(tǒng)環(huán)境下，對實例進(jìn)行求解。

圖2 Cplex求解統(tǒng)計信息圖

結(jié)果表明求解耗時大約171 s，滿足日計劃時效性要求。相較于人工調(diào)度模式，不僅節(jié)省了人力，也減少了對計劃員的經(jīng)驗依賴，能夠更好地均衡相互沖突的多個供應(yīng)鏈目標(biāo)以及不同的訂單交付規(guī)則。

4 結(jié)論

本文所建立的商品車公路運(yùn)輸作業(yè)日計劃優(yōu)化模型和系統(tǒng)，綜合考慮了包括訂單商務(wù)及物流上的優(yōu)先級、承運(yùn)商管理規(guī)則、提高滿載率等多個供應(yīng)鏈目標(biāo)，且通過運(yùn)力分配和發(fā)運(yùn)計劃兩階段模型有效降低了問題的規(guī)模，能夠快速生成較為合理的配載和發(fā)運(yùn)計劃，有效地綜合考慮了銷售支持和承運(yùn)商管理的諸多實際因素，且滿足時效性要求。