芻議電子商務(wù)環(huán)境下的配送區(qū)域劃分
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中圖分類號(hào)：F713.365.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
Abstract： In recent years， the express industry has made nearly doubled growth， resulting in the difficulty of the distribution. In order to solve the present express delivery company neglect the differences of the distribution point in regional division， and the subjective factors are too strong， resulting in the problem of unreasonable distribution region partition. This topic is to analyze and summarize the elements that influence the efficiency of distribution service. Based on the evaluation indexes of integrate out to calculate the corresponding workload index， then try to adjust the regional division results according to the workload index. The result need to meet the requirement of distribution region basic division： make sure the adjacent delivery point into a region of each； the region courier workload is balanced and reasonable after partition in order to improve the operation efficiency and ensure optimal express site customer business hours purpose.
Key words： express service； distribution； region division； workload indicators； improved k-means algorithm
隨著電商市場的膨脹，網(wǎng)購的規(guī)模不斷擴(kuò)大，網(wǎng)購的人數(shù)不斷增加，快遞業(yè)以空前的速度發(fā)展。近年來，快遞服務(wù)實(shí)現(xiàn)了幾近翻番式增長，僅從一個(gè)數(shù)據(jù)看，2011年1 800萬件，2012年3 000萬件，2013年達(dá)6 500萬件，2014年我國快遞業(yè)務(wù)量為140億件，預(yù)計(jì)2015年，我國快遞業(yè)務(wù)量的增幅在40%～50%之間，即在2014年超越美國的躍居全球第一大快件國的基礎(chǔ)上，2015年快遞業(yè)務(wù)量將在180億件至210億件之間。企業(yè)在組織資源的速度、規(guī)模、效率和資源的合理配置方面都是傳統(tǒng)的物流和配送不可比擬的。物流配送的統(tǒng)一和效率影響著整個(gè)供應(yīng)鏈流通的效率，因此也就自然而然的成為影響快遞業(yè)乃至電商企業(yè)核心競爭力的一個(gè)重要組成部分。然而當(dāng)前快遞配送中存在著諸多問題：
�。�1）配送成本過高：“四通一達(dá)”以及順豐等快遞企業(yè)都是最近幾年快速興起的物流企業(yè)，基礎(chǔ)設(shè)施不夠完善，管理模式混亂，導(dǎo)致人力資源等方面的成本不斷提升。
（2）配送效率低下：資源分配的不均衡，重復(fù)配送的產(chǎn)生，責(zé)任明確的不到位，造成派送的延誤，如“雙十一”大量的貨品堆積，造成分揀困難，派送停滯。
�。�3）顧客滿意度不夠：配送效率造成的顧客時(shí)間成本高，顧客取貨時(shí)間不靈活，物業(yè)的管理嚴(yán)格導(dǎo)致終端無法進(jìn)入社區(qū)。收貨地點(diǎn)的不穩(wěn)定，部分快遞員工作超負(fù)荷，服務(wù)態(tài)度得不到保證[1]。
有效地提高配送效率和配送質(zhì)量成為解決這些問題的關(guān)鍵，快遞最后一公里其實(shí)屬于多車輛多點(diǎn)間的大規(guī)模配送問題，而且配送需求存在很大的不確定性，然而規(guī)模效應(yīng)卻使得快遞的客戶分布存在一定規(guī)律性，即每天派送的范圍和取派送點(diǎn)分布存在很強(qiáng)的規(guī)律性和重復(fù)性�？爝f企業(yè)在解決這類實(shí)際問題時(shí)，采用的是對(duì)配送區(qū)域進(jìn)行劃分，然后分派給各快遞員進(jìn)行配送。一般情況下為保證業(yè)務(wù)熟練度和客戶穩(wěn)定性，每個(gè)分派區(qū)域由合同期內(nèi)固定的快遞員負(fù)責(zé)。這里所說的快遞配送區(qū)域是指每輛送貨車提供配送及各種快遞服務(wù)的區(qū)域，是基于服務(wù)需求而自然形成和客觀存在的專項(xiàng)經(jīng)濟(jì)區(qū)域，它是以經(jīng)濟(jì)區(qū)域?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)，它的劃分必須建立在具體的服務(wù)需求上，以降低成本，提高效率為目的[2]。
目前企業(yè)進(jìn)行配送區(qū)域劃分的方式主要是區(qū)域經(jīng)理主觀判斷，根據(jù)快件預(yù)估的派送數(shù)量和距離因素大致分劃，尤其是“四通一達(dá)”以承包制為主要經(jīng)營模式的主流快遞業(yè)，配送區(qū)域劃分混亂，并且隨著人事調(diào)整會(huì)存在很強(qiáng)的不穩(wěn)定性。由于配送區(qū)域劃分確實(shí)存在一定難度，不僅要考慮區(qū)位因素，交通狀況，還有考慮配送的成本和工作量因素。針對(duì)快遞配送還要考慮快遞網(wǎng)點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)效益，以及多種送遞形式共存的問題，如學(xué)校是設(shè)點(diǎn)代收，村莊有約點(diǎn)交貨，自提貨[3]，還有物業(yè)代簽等多種形式。不同配送點(diǎn)貨品特征也不同，比如學(xué)校、家屬區(qū)多是些小型淘寶商品，而公司廠區(qū)等經(jīng)常接收一些原料、配件類大中型貨物。配送點(diǎn)屬性的不同導(dǎo)致每單快件的配送難度和配送成本存在明顯差異[4]。從企業(yè)效益角度看，每個(gè)配送點(diǎn)發(fā)貨的可能性也不同，快遞配送區(qū)域其實(shí)是由大量屬性存在明顯差異的點(diǎn)構(gòu)成的，區(qū)域劃分時(shí)應(yīng)充分考慮到這一點(diǎn)。配送區(qū)域的明確劃分能有力促進(jìn)快遞流程的規(guī)范化和管理模式的規(guī)范化，使快遞行業(yè)未來變革中更易產(chǎn)生規(guī)�；�(yīng)。 所以如果僅憑人為經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷很難對(duì)區(qū)域進(jìn)行有效的劃分，不僅容易導(dǎo)致各區(qū)域快遞員工作量得不到合理分配，配送效率得不到最大程度的實(shí)現(xiàn)，取件不及時(shí)還會(huì)影響網(wǎng)點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)效益，降低客戶的滿意度。以承包制為主體的企業(yè)還會(huì)出現(xiàn)職責(zé)劃分不明確，管理人員無法對(duì)各派送區(qū)間的實(shí)際情況充分了解，造成管理的困難和混亂。此外，快遞員從業(yè)思想不穩(wěn)定，流動(dòng)率大，沒有明確的區(qū)域機(jī)制，每次人員變動(dòng)都會(huì)給組織協(xié)調(diào)和管理帶來極大的麻煩。區(qū)域劃分能有效降低企業(yè)自身的風(fēng)險(xiǎn)[5]。
1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
物流領(lǐng)域的區(qū)域劃分屬于專項(xiàng)經(jīng)濟(jì)區(qū)域的劃分，所以區(qū)別于行政區(qū)域的劃分方法，應(yīng)該充分考慮服務(wù)需求的指標(biāo)�；谶@個(gè)原則，在搜集相關(guān)文獻(xiàn)時(shí)有針對(duì)性的展開。已知配送區(qū)域劃分的方法有：
（1）運(yùn)用網(wǎng)格劃分法進(jìn)行區(qū)域劃分。對(duì)區(qū)域內(nèi)點(diǎn)進(jìn)行網(wǎng)格劃分，判斷關(guān)鍵點(diǎn)然后填入。采用網(wǎng)格劃分的優(yōu)勢是：使一條線路盡量集中，減少線路交叉，便于配送；大大降低了劃分的復(fù)雜度，減少了運(yùn)算量；可以判斷出哪個(gè)區(qū)域網(wǎng)點(diǎn)較密集，對(duì)密集區(qū)域集中配送，提高配送效率[6]。
�。�2）運(yùn)用泰森多邊形理論進(jìn)行區(qū)域劃分。泰森多邊形在空間劃分上的等分性特征，可用于解決最近點(diǎn)、最小封閉圓等問題，以及許多空間分析問題，文獻(xiàn)[7]用泰森多邊形進(jìn)行區(qū)域劃分，并得出區(qū)域集群特征。文獻(xiàn)[8]在原有多邊形算法上進(jìn)行改進(jìn)提出了探測線法。
�。�3）運(yùn)用搜索式算法進(jìn)行區(qū)域劃分�；谶z傳算法、禁忌算法等搜索式算法求解配送區(qū)域劃分的問題，得到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注[9-11]。劉洪娟、甘明將影響配送的因素轉(zhuǎn)化成配送成本，運(yùn)用層次分析法求權(quán)重，把區(qū)域劃分和選址轉(zhuǎn)化成決策問題，然后用遺傳算法求解。Bozkaya. B等學(xué)者設(shè)計(jì)了解決劃分問題的禁忌搜索式算法，后又應(yīng)用遺傳算法設(shè)計(jì)了編碼方式和選擇、交叉、變異算子進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真求解模型，獲得配送區(qū)域劃分的優(yōu)化布局方案。
�。�4）運(yùn)用圖論的方法進(jìn)行區(qū)域劃分。文獻(xiàn)[12]配送區(qū)域劃分是在靜態(tài)成本最小路徑矩陣的基礎(chǔ)上劃分。配送區(qū)域劃分不分割道路網(wǎng)，某區(qū)的配送可以使用它區(qū)的道路。劃分方法是通過給每段路段兩端的節(jié)點(diǎn)賦配送點(diǎn)屬性，劃分其歸屬。還有運(yùn)用圖論的知識(shí)，轉(zhuǎn)化成最小生成樹問題建模，得到區(qū)域劃分[13]。集覆蓋也是一類求解思路，但這些方法可以解決需求點(diǎn)較少的特定問題，沒能形成一類具體的求解思路。
（5）運(yùn)用聚類算法解決區(qū)域劃分。運(yùn)用該方法的文獻(xiàn)比較多，方法比較成熟，適合解決大規(guī)模配送點(diǎn)的問題，本文結(jié)合聚類算法單獨(dú)對(duì)解決該類問題的文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)。為解決煙草配送中配送區(qū)域劃分問題，朱培芬、漢吉慶等人提出了一種改進(jìn)的 k-means聚類算法，計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的密度并取其中最大的k個(gè)點(diǎn)作為初始聚類中心，通過分析比較邊緣點(diǎn)到聚類中心距離與所有點(diǎn)間的平均距離，在可選范圍內(nèi)優(yōu)先考慮邊緣點(diǎn)，以避免邊緣點(diǎn)對(duì)整體最優(yōu)性的干擾[14]。
從對(duì)以上文獻(xiàn)的研究中發(fā)現(xiàn)，在解決區(qū)域劃分問題時(shí)大部分作者僅考慮距離因素對(duì)區(qū)域劃分的影響，本文之前討論過實(shí)際配送過程中影響配送效率的因素很多，除了距離因素外還有很多因素制約著配送人員的工作量。文獻(xiàn)[15]提出了weighted-k-means算法這一改進(jìn)方法，該方法根據(jù)物流配送中的實(shí)際情況，充分考慮配送點(diǎn)的差異性給每一點(diǎn)都賦以各自的權(quán)重，在聚類的時(shí)候?qū)⒚恳活惖臋?quán)重作為一個(gè)約束條件，從而使得每一個(gè)類的權(quán)重大體相等，從在區(qū)域劃分時(shí)能有效控制權(quán)重使劃分結(jié)果更貼近實(shí)際需求。谷煒、張群、胡睿在此思想的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了兩階段k-means算法，第一部分運(yùn)用傳統(tǒng)聚類算法結(jié)束后，第二部分利用不同配送點(diǎn)給定的相應(yīng)工作量衡量指標(biāo)對(duì)第一部分完成后形成的k個(gè)聚類進(jìn)行調(diào)整，最終目的是使各個(gè)類的工作量大致相同[16]。但第二部工作量指標(biāo)的算法過于復(fù)雜，本文對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)。而且以上文獻(xiàn)沒有對(duì)影響配送人員工作量的指標(biāo)進(jìn)行具體分析，下面本文就來進(jìn)行這方面的研究和闡釋。
2 工作量指標(biāo)分析
當(dāng)然我們不能忽略距離因素對(duì)配送產(chǎn)生最直接影響，若配送區(qū)域內(nèi)各需求點(diǎn)之間的距離過大，必然會(huì)使配送員在區(qū)域內(nèi)送貨時(shí)，要行駛更多的路程。若需求點(diǎn)距離配送中心的距離過遠(yuǎn)，則配送員會(huì)在路途中花費(fèi)更多的時(shí)間。其實(shí)在實(shí)際配送過程中影響配送效率的因素還有很多，比如在寬敞舒緩的街道可以駕駛面包車進(jìn)行配送，而在擁擠繁華的都市配送員只能駕駛電動(dòng)自行車。若只考慮配送效率的話，通過這兩種情況我們可以發(fā)現(xiàn)，僅僅考慮配送過程中的距離因素是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。
影響配送效率的其他因素：
�。�1）周邊路況：配送環(huán)境的復(fù)雜度是影響配送效率的重要因素之一，擁堵的路段和曲折的鄉(xiāng)村公路都會(huì)讓快遞員花費(fèi)更多的時(shí)間在路上，而人流相對(duì)稀疏的家屬區(qū)路段和上班時(shí)刻的城市廣場、商務(wù)樓會(huì)為快遞員節(jié)省更多的時(shí)間，比如上下樓和在附近停車都會(huì)比較方便。
�。�2）貨品的屬性：調(diào)查發(fā)現(xiàn)，目前大部分快遞行業(yè)并沒有規(guī)定統(tǒng)一包裝等方面的要求，一些快件可能形狀很不規(guī)則，貨品形狀差異往往使配送受到影響，比如送往工業(yè)園區(qū)物流園區(qū)的貨品，還有一些辦公區(qū)會(huì)收到一些產(chǎn)品樣品，它們的外形包裝往往很難預(yù)測而且有可能數(shù)量巨大，這樣的貨物配送員在每次裝卸過程中都會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力。即使形狀規(guī)則但有的包裹可能體積過大，配送過程中要改換運(yùn)輸車輛，比如快遞員的電動(dòng)自行車后座無法承載如此大體積的物品。當(dāng)然，還有貨物的重量也會(huì)對(duì)配送效率產(chǎn)生直接影響。
（3）客戶因素：有些配送點(diǎn)物業(yè)不允許快遞進(jìn)入，配送員需要下車后把每個(gè)快件搬運(yùn)至客戶手中，有時(shí)需往返好幾趟。這種家屬區(qū)或工業(yè)園會(huì)花費(fèi)配送員大量的時(shí)間。有些家屬區(qū)的客戶電話聯(lián)系會(huì)非常困難（有可能不在家），還有可能要臨時(shí)更換配送地址。在校學(xué)生需要提前電話或者短信預(yù)約（學(xué)生白天可能在上課），這些都會(huì)占用配送員大量時(shí)間，加大配送的工作量。
�。�4）簽收率是影響配送效率的重要指標(biāo)，很多時(shí)候家屬區(qū)和大學(xué)校園是簽收率普遍較低的地方，家屬區(qū)很可能白天上班家里沒有人，學(xué)校因?yàn)橛写睃c(diǎn)的緣故，學(xué)生往往不著急取貨。還有些影響簽收率的因素如配送員到達(dá)指定地點(diǎn)后聯(lián)系不到客戶，造成一天或者兩天內(nèi)對(duì)該件重復(fù)配送。所以有經(jīng)驗(yàn)的快遞員會(huì)挑選可能出現(xiàn)類似情況的客戶點(diǎn)提前電話聯(lián)系，但這種聯(lián)系同樣會(huì)耗費(fèi)時(shí)間成本。 （5）等待服務(wù)時(shí)間。很多時(shí)候把快件送到客戶手中到客戶簽收還會(huì)花費(fèi)一定時(shí)間，比如一些網(wǎng)購的商品，客戶需要拆箱檢驗(yàn)。一些公司或者倉庫對(duì)于一些體積較小的價(jià)值較高的貨物也可能選擇走零擔(dān)或者快遞，對(duì)這種貨品會(huì)有嚴(yán)格的進(jìn)貨檢驗(yàn)過程，可能要找兩個(gè)以上部門負(fù)責(zé)人簽字后才能簽收，還有些快遞對(duì)一些企業(yè)客戶提供代收貨款或者簽回單等方面的服務(wù)，在往這些公司配送時(shí)，快遞員往往要預(yù)留足夠的等待時(shí)間，否則有可能影響其他貨物的配送。
�。�6）每個(gè)配送點(diǎn)的需求量當(dāng)然也是影響配送效率的重要指標(biāo)，雖然配送員更希望盡可能在一個(gè)需求點(diǎn)放下多個(gè)貨物，比如校園配送點(diǎn)，只需一趟路程能夠賺取幾百件的配送費(fèi)用，但是把這幾百個(gè)件安置好需要花費(fèi)的時(shí)間、聯(lián)系成本和等待成本也是配送過程不可忽視的環(huán)節(jié)。
�。�7）除此之外配送過程還有些影響配送效率的因素，例如物業(yè)或前臺(tái)的配合度，有些前臺(tái)會(huì)幫助員工代簽，有些則需要等待客戶自行取件，有些配送點(diǎn)有自動(dòng)取貨裝置，會(huì)節(jié)省快遞員一些時(shí)間，目前很多村落被劃分的配送范圍內(nèi)，對(duì)這些村落的配送難度往往是非常大的，很多地址含糊不清，門牌指示不準(zhǔn)確，客戶的不配合都會(huì)增加配送的工作量。
3 運(yùn)用改進(jìn)k-means算法進(jìn)行配送區(qū)域劃分
k-means最基本的算法思想是選取初始聚類中心，通過迭代把數(shù)據(jù)劃分到不同的簇中，使簇內(nèi)對(duì)象之間的相似度很大，而簇與簇之間對(duì)象的相似度盡可能小。由于聚類的特殊性，在對(duì)配送系統(tǒng)進(jìn)行區(qū)域劃分中使用聚類算法可以使得到的區(qū)域比較緊密且更符合實(shí)際需求。
3.1 改進(jìn)的k-means算法思想
根據(jù)文獻(xiàn)[16]的算法思想首先將聚類過程劃分為兩部分：第一部分為傳統(tǒng)的k-means聚類過程，經(jīng)過多次迭代，將配送點(diǎn)劃分為k個(gè)類。第二部分進(jìn)行調(diào)整，利用計(jì)算出來的工作量衡量指標(biāo)，對(duì)第一步完成的k個(gè)聚類進(jìn)行調(diào)整，從而使每個(gè)類內(nèi)配送員的工作量差距最小化。具體調(diào)整方法如下：
3.2 兩階段的k-means算法的具體步驟總結(jié)如下：
Step1 根據(jù)公式計(jì)算分區(qū)數(shù)目k，選取k個(gè)點(diǎn)作為初始聚類中心。
Step3 對(duì)于每一個(gè)非中心點(diǎn)，在計(jì)算出的k個(gè)距離中選擇最小的一個(gè)，并將該點(diǎn)加入對(duì)應(yīng)類。
4 實(shí)例驗(yàn)證
通過實(shí)例驗(yàn)證來確定算法的有效性和劃分結(jié)果的合理性。研究針對(duì)X快運(yùn)公司青島經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)分部進(jìn)行實(shí)例分析，青島經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)快遞運(yùn)營起步較晚，但發(fā)展相當(dāng)迅速，開發(fā)區(qū)內(nèi)有眾多的大學(xué)、工業(yè)園，住宅區(qū)和保稅區(qū)，其獨(dú)特的區(qū)位優(yōu)勢導(dǎo)致物流服務(wù)需求量近幾年快速增長，很多站點(diǎn)存在不穩(wěn)定性，分區(qū)不合理造成的管理困難和利潤無法達(dá)到最優(yōu)。研究擬對(duì)區(qū)域內(nèi)所有配送點(diǎn)進(jìn)行分析，選擇了該地區(qū)基本上平均每天都會(huì)產(chǎn)生需求的配送點(diǎn)50個(gè)，轉(zhuǎn)化為平面坐標(biāo)。首先根據(jù)第2小節(jié)中提到的有關(guān)聚類數(shù)量的計(jì)算公式，得出需將該地區(qū)劃分成10個(gè)配送分區(qū)。
運(yùn)用matlab軟件，按照兩階段k-means算法的具體流程進(jìn)行計(jì)算得到聚類中心如表2。
經(jīng)兩階段算法進(jìn)行區(qū)域劃分并進(jìn)行點(diǎn)集的調(diào)整得到結(jié)果如圖1所示，從圖中可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)非常特殊的點(diǎn)，因?yàn)榫嚯x其他聚類中心都很遠(yuǎn)，所以被單獨(dú)分為一類。根據(jù)實(shí)際情況可將該點(diǎn)劃分給距離該區(qū)域最近的配送員，最終調(diào)整結(jié)果標(biāo)注在青島經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)地圖上如圖2。
5 總 結(jié)
該區(qū)域劃分方法基于對(duì)實(shí)際配送過程中的影響因素進(jìn)行分析，適用于解決實(shí)際問題，但基于配送環(huán)境的復(fù)雜性，該要素分析還有一定的局限性，如考慮到地區(qū)差異時(shí)，指標(biāo)的權(quán)重值還需針對(duì)具體情況進(jìn)行調(diào)整，但這種方法提供了在解決這類問題時(shí)的一種思路。
關(guān)于兩階段k-means算法，其實(shí)是對(duì)傳統(tǒng)聚類k-means算法的改進(jìn)，克服了基本k-means算法無法增加外部約束的問題，而且由于第一步基于傳統(tǒng)算法，無需驗(yàn)證算法收斂性，程序容易實(shí)現(xiàn)。在第二階段引入了外部調(diào)整量來衡量各個(gè)聚類的工作量，以保證每個(gè)配送區(qū)域所需要做的工作量控制在合理的范圍內(nèi)，衡量指標(biāo)的各個(gè)系數(shù)則是通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析總結(jié)而來，該指標(biāo)源自實(shí)際研究數(shù)據(jù)，在應(yīng)用中更加可靠。
