物流中心规划中的物流量模型

物流中心规划中的物流量模型

1基于空间供需平衡的物流中心抗混在物流系统的规划中，物流中心（logistic中心）的占地面积是一个不可避免的问题。然而,遗憾地是,到目前为止,人们对于物流设施规划的研究更多地着眼于物流系统内物品(article)需求量预测的方法以及物流中心的选址等问题,而较少地对物流中心的占地规模问题进行讨论。通常,如果按照物流中心内部用地性质来分,可以将物流中心分为停车场、集装箱作业区、物流仓储、流通作业区、道路、绿化区、辅助建筑物以及发展预留地等部分。尽管物流中心的规模和该物流中心的物流需求、处理能力以及生产组织水平有密切关系。显然,我们可以宏观地认为,这些区域的面积的总和与物流中心的物品需求量以及物流中心处理物品的作业水平(包括组织管理水平)有关。目前,虽然上述物流中心内多数区域的面积(如停车场面积、集装箱作业区面积、道路、绿化面积等)都可以根据相关的国家标准以及行业标准进行计算。但是作为总体物流中心的面积的预测方法尚有待于开发。本文基于物流中心占地面积和物品需求量以及作业水平有关基本假设,考虑物品的需求量和供给能力应对平衡,提出了一个基于空间供需平衡原理的物流中心占地规模预测模型。本文提出的模型,对于物流中心占地规模的预测以及完善物流设施规划方法体系具有一定的意义。2模型的基本思想2.1物流中心的业务范围内所运输的物品,在某首先,在本文中,我们称物流中心处理的对象为物品,尽管许多地方常称之为货物(goods、freight)。事实上,货物更多的用来称呼被运输的物品,而对物流中心来说,处理的内容并非仅仅是运输。其次,我们知道,在某物流中心业务范围内处理的物品中,有些经过物流中心进行分拣、搬运、仓储、加工、包装以及加工等物流服务。有些则根据需要不经过物流中心,而被直接从A地发送至B地(参见图1)。通常,我们称那些必须经过物流中心的物品的量为适站量。显然,对物流中心的占地规模产生直接影响的只是那些必须经过物流中心处理的物品,其需求量为适站量。因此,我们在确定物流中心的占地规模时,应当以适站量为主要参考依据。适站量是物流设施规划中物品的需求量预测阶段就必须确定的量。因此,本文所说的物品的需求量是指适站量。2.2物流中心的规模上一节中我们曾提到,某一物流中心内,物品的进出应当保持平衡原则。即,对于某一物流中心来说,在一定时期内流入的适站量应当和它的服务能力平衡,否则将不可能有新的物品流入该物流中心。而物流中心的服务能力和物流中心的占地规模、物流中心的机械化水平以及组织管理水平有关。因此,可以分别建立物流中心的物品需求模型和物流中心的物品处理能力的供给模型。利用二者相等来求解平衡时的物流中心的规模。下面将分别提出这些模型。2.3物流中心的占地面积一般认为,物流中心所吸引的适站量D和该中心包括价格、处理能力、所需时间等因素的服务水平有关。即,D受到物流中心以占地面积为代表的容量(可以近似地理解为占地面积的大小、机械化水平等)、成本以及服务水平的影响。为了简单起见,这里设:D=γAαCβ(1)D=γAαCβ(1)其中,Di:为物流中心的物品需求量(单位:t);Ai:为物流中心的占地面积(单位:104m2);Ci:为物流成本(单位:元);α,β,γ:为参数。上式可以一般地理解为:物流中心所吸引的适站量和它的规模呈正比、和利用它所需的成本呈反比。即:应当有α>0,β>0。2.4物流中心对流中心的供给能力和供给能力的影响如果我们假设物流中心的机械化水平以及生产组织水平一定,则可以认为物流中心的供给能力和物流中心的占地面积呈正比。即:如果设S为物流中心的供给能力、A为物流中心的占地面积,则有下式成立:S∝A(2)则,物流中心的供给能力为:S=kA(3)其中,k表示单位面积的物流处理量。2.5物流中心的占地面积与单位面积的物流处理量和成本呈反比来解释要达到供需平衡,必须有D=S。通过(1)、(3)式,可以得到:γAαCβ−kA=0(4)γAαCβ-kA=0(4)通过上式,可以解出:A=[γkCβ]11−α(5)A=[γkCβ]11-α(5)从(5)式可以看出,首先,应当有α≤1,同时,应当有β>0。因为只有如此,我们才可以得到物流中心的占地面积和单位面积的物流处理量以及成本呈反比这样合乎逻辑的解释。显然,只要α,β,γ和k已知,可以很方便的通过(5)式解出Ai。3供需平衡模型的语法供需平衡模型可以通过如下分阶段、分步骤求解。3.1利用调查数据分析求解化值确定α,β和γ利用回归的方法可以确定式(1)中的各项参数α,β和γ。即,将式(1)作如下变形:InD=Inγ+αInA+βInC(6)利用对D,A以及C的调查数据就可以通过式(6)求出α,β和γ的数值。当k的值确定(可以期望值的形式给定)后,从方程式(5)中解出A。3.2基于armd-modson法的面积测算当k的值确定(可以期待值的形式给定)后,利用非线性最小2乘法从方程式(4)中解出A。至于非线性最小2乘的解法,通常有Gauss-Newton法以及Levenberg-Marquardt-Morrison法。为了使用方便,人们开发了多种软件包,如SAS等。利用这些软件包,可以较为容易的同时得到多个参数以及面积的解。显然,作为规划者,当然希望k值越高越好。但在规划时,这也仅仅是一个期望值。规划者可以利用(4)式,对不同k下的面积进行测算。此外,k还可以有广义和狭义之分。如上所述的均为广义的k,也可以将k定义为仅仅包括物流仓储、流通作业区的占地面积。但是,这样定义的结果,通过(3)式获得的面积将仅仅意味着物流仓储、流通作业区的面积。当然,这样定义时,有关(1)、(3)式中的相关数据也应当作相应的改动。4回归使用拟合优度为了验证上述方法的有效性,作者尝试着利用一些调查数据构筑一个预测模型。首先,利用这些数据和解法1,得到方程式(1)中的各项参数值如下:α=0.64,β=0.065和γ=55.42。然后,利用方程式(3),我们可以得到系数k=35.4。因此,物流中心面积的预测模型为如下方程式:A=3.56C-0.16(7)图2为利用方程式(7)得到的计算结果和回归使用的数据的分布示意图。其中R2是用来评价回归方程拟合优度的一个指标,R2越接近1,表明回归拟合的效果越好,就本模型来说R2=0.70表明如果按本模型推算的面积和实际的面积之间的差距较小。从图2可以看出,随着物流中心的成本增加,物流中心的面积将会减小。显然,这一结果符合逻辑。此外,物流成本的增加和物流中心的面积的减少呈现出非线性关系。且面积减少的速率低于成本增加的速率。这在很大程度上表明,物流中心的物流服务作业需要一些最基本的空间。这些基本作业空间很难以被压缩。此外,物流中心的诸如绿地、办公室等用地也属于难以压缩的部分。另外,在公式(2)中我们看到,k是一个标志着物流中心使用、管理水平的系数。为了分析该系数对物流中心占地面积的影响。我们在上述例题(k=35.4)的基础上,分别给出不同的k(设k=30,k=40),绘制成曲线(参见图3),来讨论k对于物流中心占地面积的影响。由图3可以看到,由不同的k值形成一组趋势相同的曲线。从总的趋势来看,正如我们所预期的那样,在相同成本下,k越高,物流中心所需的占地面积越小。上述事例都表明本论文提出模型的合理性。4物流中心面积本文运用空间供需平衡原理提出了一个物流中心占地规模预测模型。并且运用一些基本调查数据尝试着建立了一个预测模型。并对模型的预测结果进行了分析讨论。模型建立了成本与物流中心面积的相互关系,为进一步分析物流中心的预测提供了工具。利用该工具,我们可以分析、预测不同成本下的物流中心应