物流基本业务知识

1、物流基本业务知识物流的分类物流的分类供应物流企业内物流销售物流物流的基本业务物流的基本业务包装, 装卸, 运输, 储存, 配送, 物流加工包装的分类与功能包装主要分为运输包装 (亦即工业包装)和零售包装 (亦即商业包装)两大类。运输包装的职能主要有(1)对被包装物品（内容品）的保护 (2)单位化 (3)分类等。对内容品的保护职能就是尽可能的保护商品，避免由于装卸中的冲创、运输中的振动、保管中的挤压等等原因而造成内容品发生变形，损伤，毁坏。为此，必须下工夫对包装材料、包装尺寸、包装形状的进行研究，尤其是有些商品要求密封、防晒、防潮。这些都必须在包装材料的选用中体现出来。包装材料根据各种不同的用途

2、，包装材料大体可分为草制品、木制品、纸制品、金属制品、化纤制品、瓷器制品、合成树脂制品等几大类。近年来，受环境保护意识的影响，人们开始尽量减少使用木制的包装材料，取而代之的是可以反复使用的包装箱以及可以再生的原料做成的包装材料。有些国家甚至开始禁止使用难于处理的泡沫塑料制品。近年，丰田汽车公司的要求供应汽车配件的公司尽可能的不使用包装，这不仅仅可以节省资源和成本，而且也减少了包装拆来拆去的劳力，提高了生产效率。保管保管的目的就是为了提高商品的时效。例如：农民在秋天收获了水稻，这些稻子作为第2年一年的口粮，必须先把它存放在仓库里，等需要的时候一点一点地投放到市场中去。经过这样的安排，可以使市场上

3、大米的价格一年中基本稳定。另外，对于季节性强的商品来说，在商品消费季节到来之前，提前进行生产保管起来的话，即便不增加生产能力也可以满足消费的需要。仓库保管离不开仓库。仓库的定义如下:“仓库就是为了防止物品毁灭或者损坏的掩体，或是为防止物品毁灭或损坏而进行工作的土地或水面。亦即以保管物品为目的而拥有的建筑物”。传统的仓库的主要职能就是保管物品，但对现代物流来说，对仓库的利用已经不仅仅只是局限在保管仓库(storage warehouse)的职能上面，现代物流更多的是利用仓库把物品进行分类，或交换，这就是所谓的仓库的流通职能(distribution storage)。现代社会,商品的生命周期越来

4、越短，能够早一天把商品投放市场，就可以早一天获得商品成长期的高额利润，商品流通的快慢已经成了时间竞争的决定因素。装卸装卸也就是装货和卸货的作业具体内容为, (1)提货(picking),(2)移动, (3)分类等三方面。装卸的五要素包括人、搬运对象(货物)、搬运场所、搬运时间、以及搬运手段。过去搬运过程中的装货卸货都由人力来完成，而随着社会的发展，越来越多的搬运工作改由机械设备来进行。但是，机械设备还是需要由人来操作，所以说，装卸的第一要素仍然是人。装卸运作对装卸物的picking处理方法有，一个一个分别进行的单件处理法，还有利用统一标准的货架或集装箱来对货物统一归纳起来进行整体处理的unit

5、装载货物处理系统，另外对小麦等颗粒状的物品，还可以直接利用散装的方法来处理。搬运场所可以小到货主自家门前的装卸，大到机场的装卸，铁道运输的车站装卸，船舶运送的港弯码头装卸，及其与保管密切相关的仓库装卸。搬运时间有连续装卸时间和间歇装卸时间两类。前面提到的unit处理法和单位积载货物处理系统就属于间歇装卸的一类。搬运手段方面虽说还有人力装卸，但现在主要还是利用机械来进行装卸，目前使用的最多的机械大体为传送带，叉车和起重机三大类。运输的概念运输的主要目的就是使商品随着搬运而离开原产地，来提高商品的价值。商社的利益就是来自于这种非原产地的商品所带来的价值。运输和配送的区别在于，运输是指商品在各个物流

6、中心间的往来，而配送则是指把商品从各个物流中心运往各零售商店以及消费者的过程。运输的种类运输的主要方式有四类铁路货运，公路货运(汽车)，船运和空运。在日本，运输量的90以上使用的是公路货运，船运占了8以上，而铁路运输则不到2。但是从平均搬运距离来看，国内航运排在第一位(400公里以上)，铁路为第二位(约为300公里)，汽车则是第三位(约为50公里)。若是从吨公里数来看的话汽车约占了一半，船运占了四成，剩下的一成未满是铁路，虽说近年来空运有所增加，但是总体来看，量还是比较少。配送配送是连接生产和消费的最终阶段的物流活动。为了提高配送的效率，在有效地利用规模经济的同时，采用最短的时间来巡回送货。因

7、此，根据物流的规模以及送货地点的分布等情况在适当的地点设置配送中心对整个物流活动来说是非常重要的。各个物流据点亦即配送中心之间，用集装箱或大型汽车来进行货物的运输调配，再由小型卡车把货物由配送中心运往各个顾客手中。由于制造业物流是有方向性的,别说是不定期送货，就是定期送货的时候也无法保证每次卡车送完货回来的时候不是空车，这种回途车的利用对于提高送货效率，具有重大的意义。现代配送近年，几个公司共同送货来提高送货效率的模式越来越多，利用网络来把归途沿线的货物捎带回来的系统也被开发了出来。随着装载效率的提高，逐渐发生了互相争抢货物的竞争。另外，利用手提 来确定离自己最近的货物的方位从而在最短的时间内

8、提取货物的系统也被开发了出来。更进一步，利用和技术，管理现时车辆的系统也被开发了出来。一台汽车向多个地点送货的时候，存在着最合适的巡回路线的选择问题,送货中心通过引进包括装卸业务在内的车辆管理系统进行最合适巡回线路的选择，对大幅度削减送货成本起到关键的作用。配送优化问题货郎担问题又称为巡回销售员问题(TSPTraveling Salesman Problem)，这是为了求得商人在几个城市间巡回销售时，所走行的总距离最小的路线的问题。它的约束条件是商人在巡回销货时，必须到达每个城市，而且每个城市只能去一次。ABCD组合爆炸一台汽车每天要给20-30个不同的自动售货机(AVM: automatic

9、 vending machine)补充饮料，这个时候，巡回路线要访问20台机器的时候，就有20！2432902008176640000条巡回路线可供选择，若是访问30台，就有30！分枝限定法分枝定界法就是把所有的组合分阶段展开，把有希望得到最佳解的分枝进一步展开的同时，把没有希望的分枝剪去，通过这样的修剪，来缩短计算的时间。下面我们通过非对称TSP来考虑分枝定界法(非对称是指两个发货地点之间,往返距离不相同。单向通行的道路会面临这类问题)的解法。作 业 时 间 配 送 地 代 号 NjkjjjiccLBMk|.min)(, 1 23 18 23 26 30 13 20 28 20 12 2 2

10、6 30 13 20 28 20 12 2 123,6,2, 2.min41LB2044,2,3, 8min.122LB2844,4,7, 9min.123LB2041,6,4,12min.164LB作 业 时 间 配 送 地 代 号 1338,2,3min.3412LB3039,4,7min.61213LB26312,6,4min.21214LB作 业 时 间 配 送 地 代 号 SFC法SFC(space filling curve)法是以Peano(1890), Hilbert(1891), Sierpinski(1921)等人开发出来的SFC为基础，根据配送地点在SFC上出现的顺序决定

11、配送次序的方法。这个方法是由Bartholdi和Platzman两人提出的。Bartholdi和Platzman把分散在维空间x,y坐标上的配送地投影到被SFC曲线的维空间上，在寻找配送地在SFC上所出现的顺序，把此顺序作为配送的顺序。SFC的特征是,因为只需计算投影和顺序排列,所以计算速度非常快。美中不足的是解的质量不算太好，最差的时候巡回距离比最佳解长20左右。4SFC used by Bartholdi and Platzman(1982)4mod)4int(|)4-64(2)(）（iifraciHow to convertinggenerate unit square11Xi=Xi/X

12、maxYi=Yi/Ymaxconverting10C 10 , 10,yxyxS(Xi, Yi )0213(Xi, Yi )=(1/2+u,1/2+v) then lessinteger Largest : )int()int()(frac),()(yx)4(21),(21)21,21()(fracvuvu)464(21)(iqifracRecursive function of mapping)int()mod(4mod)214int(| )464(21)(abiabaqifrac000110110101000100011101110010111001000011 0010010100010

13、000 1111111001100111100010011010110110111100Existing ProblemsWall constructingeil101Improving MethodsShiftingShrinkingAlgorithmsPattern generatingThere are some patterns excepting wallsKeep patterns be unchanged, and adopt some efficient improving heuristic2-optfind savings exchange two customers in

14、 a routeeliminate route crossNumerical Examinationeil101lin318dsj1000rl5934pla7397sizeSFCProposed heuristic Improved %101758.96728.654.15974747831857669.7654359.066.0904290841000 25884855241308367.26878670959349033498317698.6057547237397 32389210307265155.411271015SFC Proposed heuristic Increased01.

15、981.98010.8210.820.1135.9235.810.9992.5591.561.32123.8122.48Increased computing time020406080100120140101318100059347397Problem sizeIncreased computing timeIncreased Improved Quality%0246810101318100059347397Problem sizeImproved Quality %Improved %Averagereduction percustomer0.3000990110.41100629175

16、4.01912.06268959224.7796404Average increaseof computing timeper customer0.019603960.0340251570.035920.0155965620.016736515size101318100059347397Average increase of computing time per customer00.0050.010.0150.020.0250.030.0350.04101318100059347397Problem sizeAverage computing time percustomerAverage

17、reduction per customer050100150200250101318100059347397Problem sizeAverage reduction ofdistance per customer车队管理问题车队管理问题TSP是在运货车辆只有一台，而且载重量可以无限大的前提下来求最短路径的问题，但是，在考虑现实问题时必须考虑车辆的载重量，同时，即便不会超重，但每天的配送时间是有限的,所以定计划时同时考虑利用几台车来配送的情况很多。这种问题叫做车队管理问题(VRP: vehicle routing problem)。当然，由于VRP包含TSP, 并考虑多数车辆的分派，所以VR

18、P至少比TSP要难。因为TSP是NP困难(NP hard)问题,所以VRP也是NP困难问题。因而, VRP的解法通常都用启发式解法。 最简单的启发式解法有节省成本法(saving method)和一般化分配法(generalized assignment heuristic)。节省成本法(saving method)saving法就是对相隔距离很近的两个配送地,顺便一起配送的方法。例如，有a,b两个配送地的时候，分别从仓库向a,b两地送货然后分别返回时的总配送距离为52+62=22,若是把a,b两地联系起来，巡回配送的时候，总配送距离就变成5+3+6=14，这比单独分别配送少了单位的距离。这个

19、单位距离称为点a,b的节约值(saving value),一般情况下，把仓库看做，两点间距离用dij表示的话，i,j两个配送地的节约值可用以下的式子求出ijjiijddd00一般化分配法(GAH:Generalized Assignment heuristics)虽说节约法计算的时候非常简单，而且可以同时求出顺路，但由于节约法只是考虑对距离的节约，当载重量大小相差比较大的时候，就有可能使得安排车辆的台数变多。另外，因为配送路线也是由节约值来决定的，所以有时尽管在两个配送地之间有直通的大道，可是由于距离相隔的较远,有时也不会被安排到同一辆车上，为了解决以上的问题，把配送地点编成小组，然后再考虑载

20、重量的问题。其代表性的方法就是一般化分配法(GAH)JjijIidmaxjjjddd00N o . 0123456789 1 0 x- 2 . 41 6 . 81 6 . 81 6 . 91 6 . 61 1 . 71 0 . 36 . 56 . 81 . 82y- 5 . 71 4 . 91 2 . 61 1 . 96 . 65 . 773 . 52 . 30 . 80 . 8iD95 03 21 462575 2No. 01234567891000 128.160 226.522.30 326.113.0010.700 422.638.3026.005.30 0 518.1310.518.588.09 4.980 617.9610.238.578.22 6.311.910 712.8015.3613.7413.3610.565.645.160 812.1916.0814.3513.9310.705.965.861.230 97.732