生产运作管理在物流配送优化中的应用_物流配送管理优化
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生产运作管理在物流配送优化中的应用
经管学院会计学20080725许艳芳
摘 要：本文运用生产运作管理中的优化技术，以成品油物流配送流程为例，系统的介绍了优化的模型和方法。
关键词：物流配送 优化 销售预测 补货预测 调度优化
一 引言
物流配送的任务是根据零售用户的需要，把所需原料配齐，按时、按质、按量送达指定地点，它不是一般的运输或送货上门的服务方式，而是一种集货、配货、配装、送货等多种功能的物流流通方式，是一个物资服务型供应系统。它的功能包括：快速处理流通信息的功能，高效率理货、配货、配装和送货功能，储存功能，配送加工功能，贸易功能。以成品油配送流程为例，成品油物流配送指成品油从油库直接进入加油站或其他终端用户的油品运行过程。
二 问题追溯
成品油物流配送过程主要包括以下几个基本环节：加油站或其他终端用户提出要货申请→
零售配送部门向地市区域公司申请安排车→配送车辆去指定油库提油→将油品配送到要货的加油站或其他队→终端用户→加油站或其他终端用户验收入库→地市区域公司给车队→ 结算运费。
目前一些石油公司系统的运输体系仍停留在无规模计划、无组织的、粗放式的管理状态，有效各分销单位由于要将主要精力投入拓展市场的相关工作，从而极易忽略或者无暇顾及对运输成本的控制 更重要的是，由于油品配送是一项复杂和极具专业性的工作，公司现有的以人工为主的管理手段将难以胜任分公司这种点多、面广、人众 车辆多的局面，也将难以形成集约化、专业化经营态势。在目前的成品油物流配送过程中普遍存在以下问题:
运力过剩或运力不足，相当一部分石油分公司的运力仅能实现2.4趟次的运能周转，据业内人士分析，按当前的运距，单车应达到每日4趟次的水平才比较合理，因此从理论上讲，至少有2/5 的运力浪费，而另一部分石油分公司则运力 1
不足。
运力失衡，由于各分公司内各地市的油品运输是独立操作的，因此的问题很难避免。一方面，有些单位在安排运力时，往往忽视了加油站日销量与储量的关系，人为导致了局部地区的运力紧张。另一方面，有些单位又存在人员臃肿和车辆闲置的问题。
运距不合理，在实际工作中，不少单位忽视了油品运输的经济核运距不合理, 因此在选择油库时，对运距离路况等直接影响运输费用的问题往往考虑不周，增加了运输成本。
运力结构不合理，目前运力不合理的现象已日益严重 在现有的油罐车中，小吨位车辆的比例过大，且有相当数量的罐车处于报废边缘 如果继续维持现状,则运力结构不合理的状况很难彻底改变。
交叉运输，重复运输。由于分公司各下属公司分散经营，独立经营，油库位置与经营公司不一致，经营范围按行政区划分，受条条块块限制，交叉运输、重复运输、迂回运输、放空等现象严重，造成运力的极大浪费。
成品油库存过大，且库存量很难弄清，由于分散管理和经营，加之手段落后，库存量难以统计清楚，库存量也难以控制，从而造成库存量过大，占用大量资金，致使库存成本降不下来。
基于上述分析，欲有效根除痼疾，从真正意义上提高油品配送运营效率，须成立配送中心，形成车辆统一管理、人员统一调配、运力统一安排的大配送运行格局。同时，充分利用计算机网络技术，引进科学适用的油品配送优化软件，以形成精细化和专业化的统一管理，从而从根本上遏止运输成本的日益膨胀。
三 模型优化
针对以上所述，可通过以下途径对成品油物流配送过程进行优化以降低库存、运输及人力成本，优化生产运作过程。
（1）建立物流管理信息系统，建立各分公司所有自有加油站，进销存，信息和社会客户购油信息采集系统，实现信息动态更新。,通过Web 网页或通过传真、电话等方，将开发数据采集系统的数据库中进行处理,各个加油站中每个油罐的进销存信息输入到二次物流配送优化系统。在分公司的信息平台上建立物流管理信息系统实现客户管理、油库管理、库存管理、运输管理、计划管理等。
（2）建立销售预测系统，以每个客户为对象，通过历史数据拟合各客户最近几天不考虑暴风雨、雪天气等因素的影响，考虑节假日销售情况的不同，采用线性回归、指数回归和指数平滑等预测方法，预测同时间段内不同油品的销售情况。
在系统对各加油站每天的销售量进行预测之前，需要达到以下三个条件： 收集一个月内每个加油站每天的销售量，进入销售预测系统，系统通过数据拟合采用指数回归和指数平滑等方法形成各加油站历史销售趋势曲线。设定每一个加油站上午下午晚上和深夜占一天销售总量的比例，根据历史销售情况。
给定暴风雨、雪天气和节假日等因素对销售量的影响。
其中，后两个条件不是充分条件，如不给定，系统会将每天的销量和一天中各时段的销量视为平稳销售。
具备以上条件后，销售预测系统会利用数据库中各加油站每天的销量和库存量重新将历史销售曲线进行修正和拟合，并采用时间序列法和数学回归等方法 预测出今后几天内各加油站的销售量，建立油品补货预测模型，根据市场预测结果，考虑运输资源的约束和其他条件的约束。
（3）建立油品补货预测模型 通过该模型计算出不同类型的车辆的送货窗口，即在什么时间段可以开始送货，什么时间必须送货，否则，油罐将会断档。
对每一个加油站的油罐来说，油品补货预测模型会计算出两个信息。第一，油罐在什么时间必须要补货，即供货断档点(RunOutTime)。第二，每一个油罐用不同类型车辆什么时间可以开始送货，即可容纳时间点，这个时间段就是每个油罐的送货窗口，供货断档点减去可容纳时间点(RetainTime)。不同的油罐每天可能会有不同的送货窗口，同一油罐采用不同车辆每天也可能会有不同的送货窗口。系统将根据信息采集平台得来的每天不同的数据信息计算出各油罐的送货窗口。
（4）建立运输调度优化模型，考虑各油罐的送货窗口，运输资源和班次时间限制等条，建立运输调度优化模型，优化运输调度。
销售预测系统和油品补货预测模型是一个整体, 油品补货要基于销售预测的结果，销售预测的目的是为油品补货预测模型服务。它们可以独立运行，作为
一个物流管理工具，管理各加油站的进销存，预测各加油站的销量，并指导运输调度计划的编制，实现库存优化的目的，国外也有这样的应用先例。
运输调度优化模型可以作为一个独立的系统运行，用来优化运输，降低运输成本，同时，它也能与自动补货预测系统实现无缝连接从销售预测到自动补货预测，到运输调度优化，形成一个完整的二次物流配送系统。
四 结语
运输调度优化模型根据自动补货预测模型给定的所有补货方案，综合运输资源、产品成本、贮藏成本、运送成本、各种限制和约束条件，在保证运转安全的前提下，形成合理可行的，利润最大的调度运输方案。运输优化器利用一种高级的回归处理模型识别所有的合理组合, 使补货计划与运输车辆相匹配，尽可能提高运输资源的利用率。这一基于成本的分配过程可避免局部利益的决策，确保总体最佳。
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