【摘要】：隨著消費(fèi)升級,消費(fèi)者越來越注重服務(wù)質(zhì)量以及購物的便利性,傳統(tǒng)的物流組織方式已經(jīng)難以滿足客戶的需求,各大電商以及實(shí)體商超都開始轉(zhuǎn)變末端物流組織模式,前置倉模式應(yīng)運(yùn)而生,目前關(guān)于前置倉的發(fā)展前景、前置倉種類等的研究內(nèi)容日益完善,但是針對前置倉選址的研究較少,區(qū)別于城市配送中心選址問題,前置倉選址屬于末端物流設(shè)施的選址,因此基于研究現(xiàn)狀以及現(xiàn)實(shí)需要,本文提出了前置倉選址多目標(biāo)模型與求解方法,主要做了以下四方面的研究:第一,本文針對前置倉模式以及前置倉的選址影響因素、步驟以及原則進(jìn)行分析。通過分析得知前置倉輻射范圍有限,客戶需求分散,選址受人口、經(jīng)濟(jì)、政策等方面因素的影響,以及客戶對服務(wù)時(shí)間敏感的特點(diǎn),提出了前置倉的選址原則以及選址步驟。第二,利用K-means算法對客戶需求點(diǎn)聚類。本文運(yùn)用K-means算法,以高德地圖POI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),將分散且眾多的客戶需求點(diǎn)進(jìn)行聚類,并選擇誤差平方和以及輪廓系數(shù)對聚類效果進(jìn)行評價(jià),選取聚類效果最佳的k值。聚類后將前置倉選址問題轉(zhuǎn)化為一般選址問題,選址難度大大降低,提高了選址效率。第三,本文從公司以及客戶兩個角度綜合考慮,建立了公司總物流選址成本最小以及懲罰成本最小的多目標(biāo)模型。前置倉是靠近消費(fèi)者的末端倉庫,商品類型以生鮮為主,末端配送呈現(xiàn)少量多頻的特點(diǎn),如果不能及時(shí)將商品送至客戶手上,客戶等待服務(wù)時(shí)間長導(dǎo)致客戶滿意度下降,進(jìn)一步導(dǎo)致客戶購買欲下降,對公司的盈利造成影響。因此將客戶滿意度用基于時(shí)間滿意度的懲罰成本來表示,同時(shí)從公司運(yùn)營角度出發(fā),以公司物流選址總成本最低為目標(biāo),建立多目標(biāo)選址模型。第四,以A公司為例進(jìn)行模型與算法驗(yàn)證。對A公司在北京西城區(qū)的需求分布、需求狀況進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析,對于前置倉模式中的兩點(diǎn)間的實(shí)際道路最短距離,通過Python調(diào)用百度地圖api求解,區(qū)別于圖上距離,最短道路路徑距離能最大化還原實(shí)際交通狀況下兩點(diǎn)間的距離,貼合實(shí)際,數(shù)據(jù)精確性得到了保證,提高了前置倉的選址精度。并運(yùn)用多目標(biāo)遺傳算法NSGA—II對模型求解,得到了pareto最優(yōu)解集,模型和算法的有效性和實(shí)用性得到了證明。圖26幅,表14個,參考文獻(xiàn)92篇。
【圖文】：

１．５．３數(shù)據(jù)來源逡逑本研宄中案例分析部分的數(shù)據(jù)來源分為三部分：（１）實(shí)地調(diào)研取得，通過與前逡逑置倉工作人員溝通獲得了配送頻次、前置倉占地面積、人員配備情況等數(shù)據(jù)；（２）逡逑通過資料取得，主要來源有北京市統(tǒng)計(jì)局、中國采購與聯(lián)合會以及文獻(xiàn)等。具體的逡逑數(shù)據(jù)具體來源詳見具體部分。（３）網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問卷法，通過問卷星網(wǎng)絡(luò)平臺調(diào)查了生逡逑鮮電商客戶滿意度，，共收回有效問卷１０４份。逡逑１２逡逑

相關(guān)理論基礎(chǔ)下是對目前前置倉模式的企業(yè)的前置倉面積、數(shù)量、分布情況、ＳＫＵ、率、配送時(shí)間的總結(jié)，從中可以發(fā)現(xiàn)一些共性：前置倉涉及品類以生鮮約在１００－３００平方米左右、ＳＫＵ數(shù)量在１５００上下，覆蓋１．５－３公里送達(dá)，末端一般為自營配送。逡逑城市定位的角度看，根據(jù)“２０１７年生鮮電商ＡＰＰ洞察報(bào)告”，一線城達(dá)的二線城市（見圖２－１）是前置倉布局的主戰(zhàn)場：以每日優(yōu)鮮為例，要分布在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)，如北上廣、天津江蘇等地，而叮咚買菜目布局，生活節(jié)奏快且對便利性要求高的用戶群體是前置倉的主要客戶
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F252;F274

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2700497