后疫情時(shí)代生鮮電商前置倉(cāng)選址研究

沈紅霞, 羊 英

(上海第二工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,上海201209)

0 引言

2020 年6 月16 日,習(xí)近平總書記在與塔吉克斯坦總統(tǒng)通話時(shí)首次提到“后疫情時(shí)代”一詞,用以指代目前我國(guó)狀態(tài),即我國(guó)的疫情既區(qū)別于疫情暴發(fā)前的無(wú)疫情狀態(tài),也區(qū)別于疫情暴發(fā)后的戰(zhàn)時(shí)狀態(tài)。后疫情時(shí)代,許多行業(yè)都面臨新的機(jī)遇與挑戰(zhàn),尤其是電商行業(yè)。在疫情期間,人們活動(dòng)范圍受到限制,生鮮電商為消費(fèi)者提供了便利,很多消費(fèi)者逐漸形成了在生鮮電商平臺(tái)購(gòu)買生鮮產(chǎn)品的消費(fèi)習(xí)慣。

根據(jù)《2020 年中國(guó)生鮮行業(yè)報(bào)告》[1]數(shù)據(jù)顯示,突如其來(lái)的疫情對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成了巨大沖擊,而生鮮電商的銷售額卻不降反增。這證明了后疫情時(shí)代人們對(duì)于生鮮電商的需求在不斷地提高。在2019年12 月～2020 年6 月期間,中國(guó)生鮮電商交易額的增速超過(guò)了100%[1], 每年使用生鮮電商購(gòu)買商品1～5 次的用戶明顯減少了,但每周購(gòu)買2～3 次的用戶相較于之前有了大幅度的提升[1],以上數(shù)據(jù)說(shuō)明用戶在使用電商平臺(tái)頻率上疫情后期相較于前期有大幅提升。有91.61%的用戶表示在我國(guó)疫情大大好轉(zhuǎn)的情況下,依然保留了使用生鮮電商平臺(tái)的習(xí)慣[1]。

市場(chǎng)需求的日益增長(zhǎng)促進(jìn)了生鮮電商行業(yè)的發(fā)展,而生鮮產(chǎn)品對(duì)時(shí)效性、新鮮度、運(yùn)輸條件等方面的高要求,使得生鮮產(chǎn)品的物流問(wèn)題一直受到學(xué)者的廣泛關(guān)注。大部分研究在選址方面, 以最小化成本為主要目標(biāo)。根據(jù)生鮮易腐爛的特性,文獻(xiàn)[3-4]中將食品腐爛成本考慮在內(nèi),求得選址的最小成本。另外,陳萍等[5]從時(shí)效性的角度來(lái)保證生鮮的新鮮度。雖然生鮮是一種易腐產(chǎn)品,但其品類繁多、購(gòu)買需求大,所以如何在滿足消費(fèi)者需求的情況下又能減少庫(kù)存,文獻(xiàn)[6-7]中做了相應(yīng)研究。提高配送服務(wù)顧客滿意度是電商物流需要解決的核心問(wèn)題,陳誠(chéng)等[8]基于分級(jí)顧客滿意度研究水果電商物流配送網(wǎng)絡(luò)選址-路徑問(wèn)題。宋玲[9]對(duì)電商物流深度配送顧客滿意度進(jìn)行了研究?，F(xiàn)在環(huán)境問(wèn)題受到社會(huì)廣泛的關(guān)注,文獻(xiàn)[10-11]中根據(jù)碳排放來(lái)制定生鮮電商的最優(yōu)路徑以此來(lái)保護(hù)環(huán)境。何婷等[12]在后疫情時(shí)代來(lái)臨之際,基于疫情下居家消費(fèi)的特點(diǎn),以小區(qū)為單位的團(tuán)購(gòu)需求增加以及生鮮的時(shí)效性,構(gòu)建疫情背景下生鮮物資配送車輛路徑優(yōu)化模型,使用最少配送車輛完成配送并實(shí)現(xiàn)總成本最小。陳鏡羽等[13]基于疫情下的政策建立目標(biāo)函數(shù), 并提出疫情下未來(lái)選址方向建議以供選址參考。

目前對(duì)生鮮電商選址的研究文獻(xiàn)有很多, 主要集中在從生鮮腐爛成本、庫(kù)存成本、客戶滿意度等方面去求得最優(yōu)解。后疫情時(shí)代對(duì)于生鮮電商產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化的研究也有一些,但對(duì)于前置倉(cāng)選址方面,衡歡樂(lè)[14]研究的是疫情之前,后疫情時(shí)代的相關(guān)研究較少。后疫情時(shí)代,消費(fèi)者對(duì)生鮮產(chǎn)品需求量、配送速度、生鮮質(zhì)量以及價(jià)格等方面與疫情之前均有差異。因此, 本文研究后疫情時(shí)代生鮮電商前置倉(cāng)的選址問(wèn)題具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

1 生鮮電商前置倉(cāng)選址影響因素分析

1.1 消費(fèi)者生鮮電商平臺(tái)選擇調(diào)查

根據(jù)比達(dá)咨詢,中信建投的調(diào)查分析(見(jiàn)圖1)可以看到在2019 年用戶選擇生鮮電商最看重的是商品的價(jià)格, 其次分別是準(zhǔn)時(shí)、配送速度、商品質(zhì)量、便利程度、商品包裝以及其他因素[2]。

設(shè)計(jì)問(wèn)卷調(diào)查消費(fèi)者選擇生鮮電商平臺(tái)的考慮因素, 回收有效問(wèn)卷151 份, 整理數(shù)據(jù)如圖2 所示,結(jié)果顯示在疫情后期,配送速度、商品的優(yōu)惠力度、質(zhì)量是用戶選擇生鮮電商最為看重的三大因素。

圖2 消費(fèi)者選擇生鮮電商平臺(tái)的決定因素評(píng)分Fig.2 Score of determinants of consumers’ choice of fresh e-commerce platform

因此提升生鮮的配送速度和保證商品品質(zhì)是生鮮電商平臺(tái)吸引用戶和獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵所在。對(duì)于前置倉(cāng)而言,如何選址決定了配送的速度和配送質(zhì)量,所以前置倉(cāng)的選址模型顯得尤為重要。

1.2 生鮮電商前置倉(cāng)選址影響因素分析

根據(jù)以上調(diào)查進(jìn)行分析,生鮮電商前置倉(cāng)選址主要考慮以下影響因素:

(1)消費(fèi)者的需求。如圖2 所示,在疫情后期,配送速度、商品的優(yōu)惠力度、質(zhì)量是消費(fèi)者選擇生鮮電商最為看重的三大因素。

(2) 生鮮產(chǎn)品易變質(zhì)。生鮮產(chǎn)品大多數(shù)是易腐爛、易變質(zhì)的,在運(yùn)輸、配送的過(guò)程中會(huì)造成損耗。一旦庫(kù)存積壓,容易導(dǎo)致商品變質(zhì)。

(3)生鮮產(chǎn)品配送過(guò)程。生鮮電商的商品品種多且品類復(fù)雜,在流通加工、配貨等方面工序復(fù)雜、耗時(shí)久,這將影響配送速度。

所以生鮮電商前置倉(cāng)選址模型將基于以上因素來(lái)構(gòu)建。

2 生鮮電商前置倉(cāng)選址模型構(gòu)建

2.1 問(wèn)題描述

將生鮮電商的中心倉(cāng)、前置倉(cāng)以及客戶需求點(diǎn)整合, 構(gòu)建物流網(wǎng)絡(luò)模式。將著重考慮配送速度、商品質(zhì)量?jī)蓚€(gè)重要因素,使用貨損成本作為衡量生鮮質(zhì)量的變量,配送距離作為衡量配送速度的變量,將這兩個(gè)變量作為參數(shù), 以總成本最低為目標(biāo), 構(gòu)建選址模型。對(duì)比疫情前期,在疫情中后期人們對(duì)商品價(jià)格的關(guān)注度有所下降,且在小范圍內(nèi)的選址問(wèn)題上,商品的價(jià)格和選址沒(méi)有明顯的強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系,所以本文研究選址因素時(shí),未考慮商品的優(yōu)惠程度和價(jià)格。

2.2 模型假設(shè)

為了研究的準(zhǔn)確性,現(xiàn)對(duì)前置倉(cāng)選址模型作如下假設(shè):

(1)假設(shè)每個(gè)中心倉(cāng)的面積相同且里面的貨物也相同。

(2)假設(shè)前置倉(cāng)里面的貨品均為客戶所需。

(3)假設(shè)所有生鮮的損耗均與時(shí)間相關(guān)且損耗程度一致。

(4)假設(shè)所有的消費(fèi)者均通過(guò)前置倉(cāng)購(gòu)買商品,不直接與中心倉(cāng)發(fā)生交易,且中心倉(cāng)之間不能交換商品。

(5)假設(shè)所有的前置倉(cāng)均固定在1 個(gè)周期內(nèi)。

(6)假設(shè)每次運(yùn)輸商品重量相同。

(7)假設(shè)商品的單位一致。

(8)假設(shè)1 個(gè)地址只能設(shè)置1 個(gè)前置倉(cāng)。

(9)假設(shè)1 個(gè)中心倉(cāng)可以供應(yīng)1 個(gè)地區(qū)所有的前置倉(cāng)所需貨物。

(10)假設(shè)庫(kù)存周轉(zhuǎn)天數(shù)為1 d。

2.3 參數(shù)設(shè)置

基于模型假設(shè), 對(duì)生鮮電商前置倉(cāng)選址模型參數(shù)進(jìn)行設(shè)置,如表1 所示。

表1 模型參數(shù)設(shè)置Tab.1 Parameters setting of the model

2.4 模型構(gòu)建

基于文獻(xiàn)[3, 6, 14], 改進(jìn)并構(gòu)建了生鮮電商前置倉(cāng)選址的數(shù)學(xué)模型:

模型中的目標(biāo)函數(shù)解釋如下:

(1) 總運(yùn)輸成本C0, 包括中心倉(cāng)到前置倉(cāng)的運(yùn)輸成本以及前置倉(cāng)到需求點(diǎn)的配送成本,即

(2)建前置倉(cāng)總成本C1,包括人工、水電、損耗、管理成本等,即

(3) 貨損成本C2, 包括貨物在運(yùn)輸和派送過(guò)程中貨物的損失以及隨著時(shí)間推移貨物的損失,即

3 算 例

3.1 背景介紹

叮咚買菜在2017 年上線,就采用了前置倉(cāng)的生鮮電商模式。如今在上海普及率已經(jīng)非常高, 只要用戶在APP 上下單,就可以享受29 min 內(nèi)送達(dá)的服務(wù)。但隨著越來(lái)越多同類生鮮電商的出現(xiàn), 以及客戶不斷提高的要求,叮咚買菜必須在運(yùn)營(yíng)管理上進(jìn)行優(yōu)化。其中最重要的部分就是前置倉(cāng)的布局選址問(wèn)題。

3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

(1)需求量。在中國(guó)專業(yè)IT 社區(qū)(Chinese software developer network, CSDN) 上搜集到2019 年5月發(fā)布的71 010 條興趣點(diǎn)(point of Interest,POI)數(shù)據(jù),通過(guò)篩選、去重,最后得到該區(qū)域的1 437 條數(shù)據(jù), 將這些數(shù)據(jù)放入Rapid Minner 軟件中通過(guò)KMEANS 方法聚類, 共聚了10 個(gè)類, 選定類中心作為10 個(gè)需求點(diǎn)的位置。在高德地圖上,將聚類出來(lái)的10 個(gè)需求點(diǎn)作為前置倉(cāng)預(yù)選地點(diǎn),標(biāo)志前置倉(cāng)預(yù)選地點(diǎn)的經(jīng)緯度,如表2 所示。

表2 前置倉(cāng)預(yù)選地點(diǎn)經(jīng)緯度數(shù)據(jù)表Tab.2 Longitude and latitude data sheet of preselected location of pre-warehouse

2020 年一季度上海市生鮮電商銷售額達(dá)88 億元,以董琦[3]的推斷為基礎(chǔ)預(yù)測(cè): 2020 年上海的生鮮電商平臺(tái)上售賣商品價(jià)格平均值為48.74 元/kg。由POI 中的數(shù)據(jù)得出上海大約有59 000 棟住宅樓,根據(jù)下式可計(jì)算得出各個(gè)需求點(diǎn)用戶的需求量(見(jiàn)表3):

表3 每類住宅數(shù)量及需求分析Tab.3 Residential quantity and demand analysis of every cluster

式中,市場(chǎng)占比為50%。

(2)距離。① 中心倉(cāng)到前置倉(cāng)的距離。根據(jù)選址費(fèi)用運(yùn)輸成本最小化以及靠近產(chǎn)地、交通便利的要求對(duì)浦東多個(gè)蔬菜產(chǎn)地進(jìn)行綜合調(diào)研評(píng)估,發(fā)現(xiàn)上海都市菜園不僅離原產(chǎn)地近,而且交通便利、租金及人工價(jià)格便宜,所以將中心倉(cāng)選定為上海都市菜園。通過(guò)高德地圖測(cè)量?jī)傻刂g的距離, 如表4所示。

表4 上海都市菜園至各前置倉(cāng)距離Tab.4 Distance from Shanghai urban vegetable garden to each pre-warehouse

②前置倉(cāng)至需求點(diǎn)的距離。因CSDN 上獲得的數(shù)據(jù)包含住宅樓信息,而前置倉(cāng)作為倉(cāng)庫(kù)的一種形式,對(duì)地點(diǎn)、房屋類型、價(jià)格等都有嚴(yán)格要求,為避免選擇到不合適的地點(diǎn),故采用在2021 年3 月搜集的鏈家網(wǎng)進(jìn)行前置倉(cāng)選址,以確保方案的可行性,并獲得相應(yīng)的租金價(jià)格作為成本核算依據(jù)。

根據(jù)聚類出來(lái)的10 個(gè)需求點(diǎn),通過(guò)中點(diǎn)法并結(jié)合鏈家網(wǎng)上倉(cāng)庫(kù)的地點(diǎn)來(lái)選定前置倉(cāng)的位置,把相同區(qū)域的需求點(diǎn)和前置倉(cāng)的距離設(shè)置成1 km,將兩個(gè)倉(cāng)庫(kù)之間的距離當(dāng)作是配送距離,配送距離約束條件設(shè)置為≤4 km,為了使用Excel 規(guī)劃求解方便,超過(guò)4 km 的設(shè)置為1 000 km(相當(dāng)于是一個(gè)極大的數(shù)字,在計(jì)算過(guò)程中將會(huì)被排除在外)。以上設(shè)置基于兩方面原因:一方面,一般生鮮電商平臺(tái)規(guī)定配送距離在3～5 km 范圍內(nèi),所以約束條件設(shè)置為4 km以內(nèi); 另一方面, 生鮮電商平臺(tái)的配送時(shí)間要求在30 min 以內(nèi), 商品的揀選時(shí)間一般為5～15 min, 路上的時(shí)間最多15 min,又根據(jù)2019 年出臺(tái)的新國(guó)標(biāo)規(guī)定,電瓶車的最高限速為25 km/h,考慮到配送員的安全和多個(gè)訂單的配送情況,如果配送的距離超過(guò)4 km 將會(huì)使得配送時(shí)間過(guò)少。

(3)運(yùn)輸成本和生鮮損失率。中心倉(cāng)運(yùn)輸成本為固定成本和運(yùn)輸成本,固定成本為100 元/次,冷鏈運(yùn)輸費(fèi)用為0.5 元/(kg·km)[17]; 中心倉(cāng)的運(yùn)輸費(fèi)用為0.015 元/(kg·km); 生鮮成本平均值為 48.74 元/kg,生鮮損失率為0.005[3]。

(4)租金價(jià)格。為了獲得實(shí)際可用的倉(cāng)庫(kù)位置及其真實(shí)價(jià)格,根據(jù)上述選擇的前置倉(cāng)位置,在鏈家網(wǎng)查出每天每平方米的租金(見(jiàn)表5)。

表5 前置倉(cāng)租金價(jià)格Tab.5 Pre-warehouse rent price

(6) 中心倉(cāng)成本和前置倉(cāng)供應(yīng)能力。單個(gè)中心倉(cāng)的成本和前置倉(cāng)供應(yīng)能力根據(jù)文獻(xiàn)[15]中的中心倉(cāng)成本和前置倉(cāng)供應(yīng)能力, 分別為5 000元/d、5 000 kg。

(7)人工成本。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2020 年發(fā)布的上海交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、郵政業(yè)就業(yè)人員的平均工資為65 718 元/a,每月的平均工資是5 500 元左右,每天平均工資約為180 元。

(8) 建設(shè)前置倉(cāng)成本。主要包含員工費(fèi)用、水電、折舊攤銷,具體如表6 所示。

表6 前置倉(cāng)建設(shè)成本Tab.6 Front warehouse and center warehouse construction cost

3.3 模型求解

將數(shù)據(jù)代入式(2)建立模型并使用Excel 的規(guī)劃求解來(lái)計(jì)算: 當(dāng)距離在0～4 km 以內(nèi), 倉(cāng)庫(kù)的最大容量為5 000 kg 且滿足消費(fèi)者需求的情況下,選擇的前置倉(cāng)為 A1、A2、A3、A4、A7、A9 這幾個(gè)地點(diǎn)時(shí), 成本最小。前置倉(cāng)A1 滿足需求點(diǎn)D1 的需求, 前置倉(cāng)A2 滿足需求點(diǎn)D2 和D7 的需求, 前置倉(cāng)A3 滿足需求點(diǎn)D3、D5 的需求,前置倉(cāng)A4 滿足需求點(diǎn)D4、D5、D6 的需求, 前置倉(cāng)A7 滿足需求點(diǎn)D6、D8、D10 的需求, 前置倉(cāng)A9 滿足需求點(diǎn)D10 的需求(見(jiàn)圖3)。前置倉(cāng)模型選址成本最小值為 40 387 元/d。

圖3 前置倉(cāng)選址位置Fig.3 Location of pre-warehouse

3.4 結(jié)果對(duì)比

在高德地圖上找到叮咚買菜現(xiàn)有前置倉(cāng)的實(shí)際位置,使用相同的需求量、運(yùn)輸成本、生鮮損失率、中心倉(cāng)成本和前置倉(cāng)供應(yīng)能力、速度;而前置倉(cāng)選址不同將使得配送距離和租金有所差異,目前叮咚買菜前置倉(cāng)設(shè)置方案的成本為41 127.73 元/d。兩者相差了740.56 元/d,由此可見(jiàn)選址模型可以為叮咚買菜選址節(jié)省1.83%的成本。

履約成本是指在用戶下完單之后將訂單送到用戶手中所產(chǎn)生的的費(fèi)用,通常包括: 人力、物流、包材、優(yōu)惠券及促銷、房租等5 個(gè)方面成本。叮咚買菜平均單筆履約成本為7 元,日單量為1 000 單,所以叮咚買菜的履約成本為7 000 元/d[16]。如表7 所示, 6 個(gè)前置倉(cāng)實(shí)際選址代入模型計(jì)算得到費(fèi)用為41 127.73 元,而6 個(gè)前置倉(cāng)履約成本總和為42 000元, 兩者非常接近, 由此可以證明模型和數(shù)據(jù)的可靠性。

表7 模型成本與現(xiàn)有選址方案成本對(duì)比Tab.7 Comparison between model cost and existing location solution cost

從表7 可以看出,模型計(jì)算的結(jié)果和實(shí)際選址費(fèi)用之間的差異主要體現(xiàn)在運(yùn)輸費(fèi)用和租金: 一是由于其他項(xiàng)目費(fèi)用計(jì)算時(shí)采用了一樣的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù);二是這個(gè)結(jié)果恰好說(shuō)明模型采用不同選址能降低目前選址成本。前置倉(cāng)選址在滿足消費(fèi)者需求的前提下,當(dāng)前置倉(cāng)和需求點(diǎn)的距離越遠(yuǎn),物流費(fèi)用越高。同時(shí), 不同前置倉(cāng)選址也會(huì)使得租金有所差異。所以,選取更合理的位置,可以降低配送成本,在提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的同時(shí)也可以滿足消費(fèi)者對(duì)于速度、價(jià)格和產(chǎn)品質(zhì)量的要求。

此外,根據(jù)前置倉(cāng)商品配送種類多的特點(diǎn),降低房租有利于增加商品種類和提高部分產(chǎn)品庫(kù)存。縮短運(yùn)輸距離可以降低損耗,也會(huì)提高配送質(zhì)量。所以本選址模型可以為企業(yè)節(jié)約成本、提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、為企業(yè)實(shí)際的前置倉(cāng)布局提供理論支撐。

4 結(jié)論與展望

本文主要研究了生鮮電商前置倉(cāng)選址問(wèn)題,通過(guò)調(diào)查后疫情時(shí)代消費(fèi)者對(duì)于生鮮電商平臺(tái)需求的變化,著重考慮了配送速度、配送質(zhì)量的因素,將其作為貨損成本和配送距離的重要參數(shù)整合進(jìn)選址問(wèn)題中。隨后,以前置倉(cāng)選址的成本為目標(biāo)函數(shù),構(gòu)建選址模型。最后,將模型計(jì)算出的成本、實(shí)際叮咚買菜選址的成本及實(shí)際履約成本對(duì)比,得出相關(guān)結(jié)論,證明本文提出的模型具有一定可行性。

在以后的研究中,可以從多角度去考慮影響選址的因素,如庫(kù)存費(fèi)用、管理費(fèi)用等。擴(kuò)大選取的地區(qū)以及提供更多的前置倉(cāng)選擇作為備用倉(cāng)來(lái)研究選址問(wèn)題,從而提供更準(zhǔn)確的決策模型。