基于顧客滿意度的網(wǎng)購(gòu)物流配送路徑優(yōu)化研究

張 穎,王 琦

(沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 理學(xué)院,沈陽(yáng) 110870)

信息技術(shù)的發(fā)展與使用不斷變革著人類的生產(chǎn)與生活方式.如今,B2C(business to consumer)電子商務(wù)已經(jīng)成為人們網(wǎng)上購(gòu)物的主要方式.隨著B(niǎo)2C電子商務(wù)的繁榮發(fā)展,在電商平臺(tái)集中促銷階段,諸如“6·18”購(gòu)物節(jié)、“雙11”購(gòu)物狂歡節(jié)、“雙12”購(gòu)物狂歡節(jié)等特殊時(shí)段人們網(wǎng)購(gòu)熱情高漲,數(shù)量巨大的訂單帶來(lái)大量的物流,這無(wú)疑是對(duì)網(wǎng)購(gòu)物流各環(huán)節(jié)能力的巨大考驗(yàn).“雙11”過(guò)后出現(xiàn)的爆倉(cāng)和顧客的差評(píng)、吐槽大多來(lái)自于網(wǎng)購(gòu)物流效率低,送達(dá)時(shí)效性達(dá)不到顧客的需求.因此在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的環(huán)境下,滿足顧客需要、提高顧客滿意度至關(guān)重要.在物流配送過(guò)程中,可能會(huì)隨時(shí)出現(xiàn)新增顧客訂單,原顧客需求增加、減少或退貨等動(dòng)態(tài)需求,基于此,將以提高顧客滿意度為目標(biāo),研究網(wǎng)購(gòu)物流配送的帶時(shí)間窗的動(dòng)態(tài)車輛路徑問(wèn)題(dynamic vehicle routing problem with time windows,DVRPTW).Meng等[1]考慮顧客需求和時(shí)間窗的需要,提出兩階段優(yōu)化方法,利用遺傳算法求解,從而使燃料消耗和排放最小.范厚明等[2]研究多車型客戶需求動(dòng)態(tài)變化,且車輛行駛時(shí)間依賴配送區(qū)域路網(wǎng)速度變化特征的動(dòng)態(tài)車輛路徑問(wèn)題,建立兩階段優(yōu)化模型,用自適應(yīng)遺傳算法求解得到優(yōu)化的路徑.李桃迎等[3]研究了考慮動(dòng)態(tài)需求的外賣配送路徑優(yōu)化問(wèn)題,設(shè)計(jì)隨機(jī)模擬算法測(cè)試動(dòng)態(tài)訂單算例.曹炳汝等[4]研究了多車型情形下的動(dòng)態(tài)需求車輛配送路徑優(yōu)化問(wèn)題,建立了兩階段車輛配送模型,在實(shí)時(shí)優(yōu)化階段,將動(dòng)態(tài)需求轉(zhuǎn)化為靜態(tài)需求,并采用遺傳算法進(jìn)行分析求解.

物流配送作為物流的關(guān)鍵環(huán)節(jié),顧客滿意的程度決定了物流企業(yè)的生存能力,因此,贏得顧客的信任,就需要提高顧客滿意度.Wang等[5]研究了如何在配送成本和客戶滿意度之間實(shí)現(xiàn)雙贏,并為冷鏈物流配送提出合理的方案,建立不滿足服務(wù)時(shí)間的懲罰成本,采用CW(Clarke-Wright)算法進(jìn)行求解,驗(yàn)證了模型的有效性.Son等[6]考察了服務(wù)氛圍、員工工作滿意度、顧客感知價(jià)值與顧客滿意度之間的關(guān)系,得出良好的工作環(huán)境與服務(wù)相關(guān)的培訓(xùn)可以為員工營(yíng)造積極的服務(wù)氛圍,進(jìn)而提高顧客滿意度.王寧等[7]針對(duì)城市冷鏈物流實(shí)效性不強(qiáng)、客戶價(jià)值不高、顧客滿意度降低等問(wèn)題,考慮冷鏈配送過(guò)程中不同時(shí)段的道路擁堵問(wèn)題,建立了多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型,并采用單親遺傳算法求解,與未考慮客戶價(jià)值模型相比顧客滿意度提高.戶佐安等[8]用物流配送時(shí)間和貨物完好性來(lái)衡量客戶滿意度,并以客戶滿意度最大和運(yùn)輸成本最小為目標(biāo)建立優(yōu)化模型,最后利用LINGO17.0軟件對(duì)算例進(jìn)行求解.

目前區(qū)塊鏈技術(shù)飛速發(fā)展,與物流結(jié)合大勢(shì)所趨.區(qū)塊鏈[9]是一種按時(shí)間順序組合分散數(shù)據(jù)塊的鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu),其數(shù)據(jù)公開(kāi)透明,并以密碼學(xué)算法保證數(shù)據(jù)不可篡改、不可偽造的多節(jié)點(diǎn)去中心化的分布式賬本.區(qū)塊鏈技術(shù)是用去中心化的分散節(jié)點(diǎn)通過(guò)共識(shí)機(jī)制生成數(shù)據(jù)、更新數(shù)據(jù),并用鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ),使用非對(duì)稱的加密技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加密,從而保證數(shù)據(jù)安全,其核心優(yōu)勢(shì)主要包括去中心化、集體維護(hù)、安全可信、時(shí)序數(shù)據(jù)和可編程.區(qū)塊鏈技術(shù)與物流相結(jié)合,將所有顧客點(diǎn)及配送中心的信息數(shù)據(jù)分布式儲(chǔ)存并資源共享,系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)信息的變更也會(huì)及時(shí)記錄和存儲(chǔ),公開(kāi)透明,配送過(guò)程中存在動(dòng)態(tài)需求時(shí),便于及時(shí)找到候補(bǔ)配送中心進(jìn)行沿途補(bǔ)貨.

綜上所述,已有文獻(xiàn)對(duì)成本和貨損所影響的顧客滿意度的研究較多,對(duì)物流送達(dá)準(zhǔn)時(shí)性所影響的顧客滿意度的研究相對(duì)較少,本文綜合考慮區(qū)塊鏈技術(shù)去中心化優(yōu)勢(shì)和網(wǎng)購(gòu)物流的特點(diǎn),建立以顧客滿意度最大為目標(biāo)的動(dòng)態(tài)需求車輛路徑問(wèn)題的兩階段優(yōu)化模型,對(duì)解決出現(xiàn)新增訂單回程取貨問(wèn)題,提高顧客滿意度有實(shí)際意義.

1 問(wèn)題描述及模型建立

1.1 問(wèn)題描述

顧客在電商平臺(tái)線上下單后,由電商企業(yè)或者第三方物流企業(yè)提供物流配送服務(wù),配送車輛從配送中心出發(fā)分別為處于不同位置的顧客提供服務(wù),最終回到配送中心.在配送過(guò)程中,系統(tǒng)新的訂單會(huì)連續(xù)出現(xiàn)(顧客位置、貨物需求量等信息已知,但訂單出現(xiàn)時(shí)間隨機(jī)),配送中心在滿足顧客貨物需求和供應(yīng)量、顧客可接受服務(wù)時(shí)間、車輛載重限制等約束條件下,根據(jù)實(shí)時(shí)信息變化并結(jié)合網(wǎng)購(gòu)物流特點(diǎn)和區(qū)塊鏈技術(shù)優(yōu)勢(shì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,合理安排配送路線,實(shí)現(xiàn)顧客滿意度最大.

1.2 顧客滿意度函數(shù)

顧客滿意度是指被服務(wù)顧客對(duì)該服務(wù)的滿意程度,是顧客期望與主觀感受的匹配程度[10].顧客滿意度主要從配送的準(zhǔn)時(shí)性展開(kāi)研究,用模糊時(shí)間窗來(lái)反映顧客偏好,通過(guò)模糊時(shí)間窗隸屬度函數(shù)模糊處理配送時(shí)間[11],從而量化顧客滿意度水平.模糊時(shí)間窗包括顧客期望被服務(wù)的時(shí)間范圍和可接受的服務(wù)時(shí)間范圍.用[ei,li]表示顧客i期望的配送時(shí)間范圍,在此范圍內(nèi)配送,顧客滿意度為1;用[Ei,Li]表示顧客i可接受服務(wù)的時(shí)間范圍(Ei

圖1 顧客滿意度函數(shù)Fig.1 Customer satisfaction function

(1)

1.3 問(wèn)題假設(shè)及相關(guān)參數(shù)和變量定義

① 配送車輛從同一配送中心出發(fā),完成配送任務(wù)后再返回原配送中心.② 配送車輛的車型相同,最大載重量一定,單位時(shí)間內(nèi)運(yùn)行成本相同.③ 每條配送路線上的貨物供應(yīng)量之和不得超過(guò)車輛的最大載重.④ 配送前顧客點(diǎn)的位置、貨物需求量、服務(wù)時(shí)間窗等信息已知,配送開(kāi)始后新增訂單出現(xiàn),其位置、貨物需求量、服務(wù)時(shí)間窗等信息已知.⑤ 配送過(guò)程中新的訂單出現(xiàn),車輛不返回原配送中心裝貨,已派遣車輛可在沿途任意候補(bǔ)配送中心(超市、便利店、購(gòu)物中心等)進(jìn)行補(bǔ)貨,也可由配送中心派出新車輛為其服務(wù).⑥ 運(yùn)輸過(guò)程中不考慮候補(bǔ)配送中心缺貨情況、交通狀況和天氣等其他因素.參數(shù)及變量定義如表1所示.

表1 參數(shù)及變量定義Tab.1 Parameters and variable definitions

1.4 數(shù)學(xué)模型

1.4.1 初始階段配送模型 在初始配送階段,配送中心根據(jù)已知顧客信息制定初始配送方案為顧客進(jìn)行服務(wù),直至有實(shí)時(shí)新增訂單出現(xiàn).該階段,運(yùn)輸車輛由配送中心出發(fā),以顧客滿意度最大為目標(biāo)建立車輛路徑優(yōu)化模型,具體如下：

(2)

s.t.

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

Ei≤ti≤Li,

(9)

(10)

(11)

其中式(2)為目標(biāo)函數(shù)表示顧客平均滿意度最大，式(3)～(11)為約束條件.式(3)表示運(yùn)輸車輛的載重能力;式(4)表示車輛到達(dá)下一顧客點(diǎn)的時(shí)間;式(5)表示每條運(yùn)輸路線上有且只有一輛車從配送中心出發(fā),完成配送任務(wù)后最終返回原配送中心;式(6)(7)表示每個(gè)顧客點(diǎn)被服務(wù)時(shí)有一定路徑與其連接;式(8)表示每個(gè)顧客點(diǎn)有且僅有一輛車為其服務(wù);式(9)表示配送時(shí)間在顧客可接受的服務(wù)時(shí)間范圍內(nèi);式(10)表示運(yùn)輸車輛配送完一顧客點(diǎn)后,車內(nèi)剩余貨量不少于下一顧客點(diǎn)的需求量;式(11)表示消除子回路約束.

1.4.2 區(qū)塊鏈技術(shù)下動(dòng)態(tài)需求變化配送模型 初始階段配送車輛離開(kāi)配送中心后,開(kāi)始對(duì)各顧客點(diǎn)進(jìn)行配送服務(wù),在此過(guò)程中會(huì)實(shí)時(shí)出現(xiàn)新顧客訂單需求.由于平臺(tái)接收到新訂單需求時(shí),運(yùn)輸車輛已駛離配送中心并完成了部分顧客的服務(wù),車輛的剩余載貨量變得不同且車輛處于運(yùn)輸過(guò)程中無(wú)法返回配送中心,區(qū)塊鏈將未服務(wù)的顧客和新增顧客的各項(xiàng)信息以及車輛信息和各候補(bǔ)配送中心的信息實(shí)時(shí)傳輸共享,配送中心根據(jù)區(qū)塊鏈上的信息進(jìn)行全局優(yōu)化制定配送方案.在車輛剩余載貨量不滿足新增訂單需求時(shí),車輛可根據(jù)區(qū)塊鏈提供的信息去下一顧客點(diǎn)附近的候補(bǔ)配送中心補(bǔ)貨[12].若新增顧客點(diǎn)位置在車輛已服務(wù)顧客點(diǎn)周圍,則需從原配送中心派出新車輛對(duì)該顧客進(jìn)行服務(wù).具體數(shù)學(xué)模型如下：

(12)

s.t.

(13)

(14)

(15)

(16)

Ei≤ti≤Li，

(17)

Ta≤TH≤Tb,

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

其中式(12)為目標(biāo)函數(shù),表示顧客平均滿意度最大;式(13)～(23)為約束條件,式(13)表示每個(gè)顧客點(diǎn)有且僅有一輛車為其服務(wù).式(14)表示新派出的運(yùn)輸車輛由原配送中心出發(fā)完成任務(wù)后最后回到配送中心且每輛車只有一條配送路徑;式(15)(16)表示每個(gè)顧客點(diǎn)被服務(wù)時(shí)有一定路徑與其連接;式(17)表示配送時(shí)間在顧客可接受時(shí)間范圍內(nèi);式(18)表示處理新增顧客訂單的時(shí)間在配送中心可接受新增訂單的時(shí)間范圍內(nèi);式(19)表示車輛剩余載重量無(wú)法滿足下一顧客點(diǎn)需求時(shí)進(jìn)行補(bǔ)貨;式(20)表示配送車輛到達(dá)下一顧客點(diǎn)的時(shí)間;式(21)表示車輛從候補(bǔ)配送中心出發(fā)后的載貨量不超過(guò)車輛最大載重;式(22)表示由原配送中心派出新車輛為新增顧客點(diǎn)服務(wù)的條件;式(23)表示消除支路約束.

2 算例

2.1 算例描述

表2 顧客點(diǎn)的各項(xiàng)特征參數(shù)Tab.2 The characteristic parameters of the customer point

2.2 算例求解及分析

根據(jù)顧客點(diǎn)的基本信息、車輛載重及貨物需求等約束條件,以顧客滿意度最大為目標(biāo),設(shè)計(jì)遺傳算法并用Matlab作為編程工具來(lái)求解其最優(yōu)配送路徑,種群規(guī)模設(shè)置為500,最大迭代次數(shù)為200,交叉概率為0.8,變異概率為0.2.

2.2.1 初始階段配送算例求解及分析 本次派出4輛車為初始顧客點(diǎn)進(jìn)行配送服務(wù),行駛總路程為516.535 4km,顧客平均滿意度為0.657 8,最優(yōu)路徑見(jiàn)圖2,求解結(jié)果如表3所示.

圖2 初始階段最優(yōu)路徑Fig.2 The optimal path for the initial phase

表3 初始配送階段路徑優(yōu)化結(jié)果Tab.3 Path optimization results for the initial distribution phase

2.2.2 實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)需求階段算例求解及分析 初始階段配送開(kāi)始后,在T=2時(shí)系統(tǒng)收到新增顧客訂單請(qǐng)求,各項(xiàng)需求信息如表4所示,此時(shí)配送中心會(huì)對(duì)實(shí)時(shí)顧客信息與還未進(jìn)行配送的顧客進(jìn)行路徑更新.該階段,在滿足新增顧客的時(shí)間窗和貨物需求量約束下,優(yōu)先使用已派出的配送車輛對(duì)其進(jìn)行配送服務(wù),車輛根據(jù)區(qū)塊鏈提供的新增顧客點(diǎn)附近的倉(cāng)庫(kù)作為候補(bǔ)配送中心進(jìn)行補(bǔ)貨;若已派出車輛無(wú)法滿足新增顧客時(shí)間窗需求,則由原始配送中心派出新車輛為其服務(wù).

表4 動(dòng)態(tài)需求新增顧客點(diǎn)的各項(xiàng)特征參數(shù)Tab.4 The characteristic parameters of the new customer points for dynamic demand

由初始階段配送結(jié)果知,在T=2時(shí)刻,系統(tǒng)收到新增訂單時(shí),車輛1已完成顧客點(diǎn)13的配送,正在趕往顧客點(diǎn)21的路上;車輛2已完成顧客點(diǎn)2的配送任務(wù),正要為顧客點(diǎn)1提供服務(wù);車輛3已完成顧客點(diǎn)23和12的配送,正要向顧客點(diǎn)18提供服務(wù);車輛4已經(jīng)完成對(duì)顧客點(diǎn)15的配送,正在為顧客點(diǎn)8服務(wù)的途中.

若此時(shí)從原配送中心新派車輛為新增顧客進(jìn)行配送服務(wù),用遺傳算法解得最優(yōu)路徑為d-a-b-f-c-e,顧客平均滿意度為0.634 3.

在需求變動(dòng)階段,除去已結(jié)束配送任務(wù)的5個(gè)顧客點(diǎn),新增顧客點(diǎn)和未配送顧客點(diǎn)共26個(gè),通過(guò)區(qū)塊鏈提供的候補(bǔ)配送中心進(jìn)行就近補(bǔ)貨,候補(bǔ)配送中心位置如表5所示,根據(jù)算法設(shè)計(jì),用遺傳算法進(jìn)行最優(yōu)路徑的求解,所得最優(yōu)路徑見(jiàn)圖3,結(jié)果如表6所示.

表5 候補(bǔ)配送中心信息Tab.5 Alternate distribution center information

表6 實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)需求配送階段路徑優(yōu)化結(jié)果Tab.6 The path optimization results of real-time dynamic demand distribution phase

圖3 動(dòng)態(tài)需求階段最優(yōu)路徑Fig.3 The optimal path for the dynamic demand phase

根據(jù)表6結(jié)果可知,在動(dòng)態(tài)需求階段,車輛實(shí)時(shí)調(diào)整運(yùn)輸路線,已經(jīng)出發(fā)的車輛1、車輛2、車輛3在進(jìn)行原有配送任務(wù)的同時(shí),為新增顧客點(diǎn)進(jìn)行服務(wù),車輛4執(zhí)行原有任務(wù),并且已派出的車輛均滿足新增顧客時(shí)間窗和貨物需求等約束,因此無(wú)需原配送中心派出新車輛實(shí)施配送任務(wù).

如表7所示,靜態(tài)配送過(guò)程中,初始階段的所有顧客點(diǎn)和新增顧客點(diǎn)的平均滿意度為0.668 1,兩階段配送優(yōu)化方案中,顧客平均滿意度為0.726 0.因此,區(qū)塊鏈技術(shù)與網(wǎng)購(gòu)物流配送相結(jié)合,鏈上每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)透明共享,當(dāng)新增訂單出現(xiàn)時(shí),可以做到就近補(bǔ)貨,節(jié)約配送時(shí)間,從而提高顧客滿意度.

表7 靜態(tài)配送與兩階段配送優(yōu)化結(jié)果對(duì)比Tab.7 Comparison of optimization results between static distribution and two-stage distribution

3 結(jié)論

物流配送是電子商務(wù)的重要組成部分,高效的物流配送能夠提高顧客滿意度,從而提高電商企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力.針對(duì)網(wǎng)購(gòu)物流的動(dòng)態(tài)需求路徑優(yōu)化問(wèn)題,在已有文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上,將區(qū)塊鏈技術(shù)優(yōu)勢(shì)和網(wǎng)購(gòu)物流的特點(diǎn)相結(jié)合,建立考慮顧客滿意度的帶時(shí)間窗的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)需求兩階段車輛路徑優(yōu)化模型,然后設(shè)計(jì)算例并采用遺傳算法對(duì)以上模型求解分析,各配送階段對(duì)比后得出,兩階段配送優(yōu)化方案平均顧客滿意度最高.因此,區(qū)塊鏈技術(shù)與網(wǎng)購(gòu)物流相結(jié)合可以有效提高配送效率,進(jìn)而提高顧客滿意度.

目前在顧客滿意度方面只考慮了配送的時(shí)效性,而在實(shí)際生活中,貨物在配送過(guò)程中的完好性、收發(fā)貨物的便捷性和配送人員的服務(wù)態(tài)度都會(huì)影響顧客的滿意度.下一步可以利用區(qū)塊鏈技術(shù)的信息透明可共享性和可追溯性,對(duì)以上影響顧客滿意度的因素進(jìn)行研究.