【线性规划在企业经营中的运用-以沃尔玛公司为例5600字（论文）】

PAGEPAGE12线性规划在企业经营中的运用—以沃尔玛公司为例目录TOC\o"1-2"\h\u5390线性规划在企业经营中的运用 14525摘要 1142381绪论 1235681.1研究背景 1119961.2研究内容与框架 1115812线性规划理论基础 2266873沃尔玛经营现状及存在问题 214023.1物流配送管理观念落后且存在误区 2125313.2物流配送系统的完善程度、现代化程度低 269763.3物流配送成本高、效率低 2295994.线性规划在沃尔玛经营中的运用 2195504.1针对配送问题的计划制定与决策建模 2259774.2针对产销问题的决策模型 454584.3对零售商的建议 79402结论 910327参考文献 9摘要近年来，零售业的发展突飞猛进，物流配送作为联通零售商各经营环节的桥梁，对零售业的发展举足轻重。如何降低配送成本，就成为零售商关注的焦点。而线性规划是运筹学的一个重要分支，在众多领域的最优设计和决策方面提供重要的理论依据。本文首先分析了零售行业物流配送的现状、制约我国零售企业物流配送发展的原因并提出改进意见，后将线性规划引入零售商配送问题，根据实际问题的要求，建立数学模型，对模型建立、预处理、求解等步骤进行了研究。以计算机为手段帮助求解模型，为科学决策提供定量依据，从而降低配送成本，提高配送效益，以期望达到提高零售企业综合竞争力的目的。关键词：零售业线性规划物流配送运筹学1绪论1.1研究背景我国加入世贸组织以后，在2004年12月取消了对外商投资商业企业的限制。

如何缩小与世界上现金连锁零售业的差距？如何在外资企业比比皆是的大环境中谋得生机？都成为我国零售企业发展的燃眉之急。作为连锁经营业的核心技术—物流配送技术，是连锁企业得以顺利经营的基石。物流配送剪短了生产和消费时间、空间距离。正是由于物流配送在产销之间起到的纽带作用，产品得以即使进入市场，需求得以满足。然而，如果把连锁企业欣欣向荣的态势比作木桶的长板，那么其落后的物流配送体系建设就成为制约零售商发展毋庸置疑的短板。1.2研究内容与框架本文将首先对我国零售商物流配送现状进行分析，并提出具体意见。之后运用运筹学线性规划的方法对产销平衡的情况进行示范求解，并针对产销不等的情况做出了可行的优化方法。2线性规划理论基础 线性规划（Linearprogramming,简称LP），是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，是辅助人们进行科学管理的一种数学方法，是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。线性规划是运筹学的一个重要分支，广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面。为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策，提供科学的依据。3沃尔玛经营现状及存在问题3.1物流配送管理观念落后且存在误区多数零售商存在盲目跟进、虎头蛇尾的错误认知，具体表现在一味的追求店面扩张，而忽视了企业运营的基础管理，导致物流配送出现越来越多的问题，以至于最终企业的利润额下降。同时，还有一些颇有些资本的大型零售商盲目的建立自己的物流配送体系，哪怕自己对物流一窍不通。盲目的跟风反而使各个企业分散的储运资源利用率和整体物流环节效率更低，总体物流成本居高不下。3.2物流配送系统的完善程度、现代化程度低作为世界五百强之首，美国沃尔玛公司拥有世界上效率最高的配送中心和最先进的技术措施。而目前我国大部分中小型零售企业由于资金有限都只有仓库而没能建立自己完善的物流配送中心，装卸搬运作业都是依赖人工或简单的设备，自动化程度很低，效率低下且容易出现错误。而拥有配送中心的零售商，其配送中心大多也是由原来仓库简单改造的，建筑设施陈旧，管理自然也谈不上规范化、信息化。3.3物流配送成本高、效率低此外，另一个很明显的问题就是配送效率低，并且几乎实现不了集中采购和统一配送。在零售企业中的具体表现就是缺货率高，不但失去了应有的低价优势，反而还增加了零售商的总成本。有关机构对国内16家大中型零售企业进行了调查，结果表明：没有一个企业的物流配送中心能够实现百分百的统一配送，最好的达到90%，而最差的仅有50%。4.线性规划在沃尔玛经营中的运用4.1针对配送问题的计划制定与决策建模4.1.1计划制定某知名连锁零售企业在S市建有多个配送中心，每月需将商品送往该市多个大型超市。该企业每月编织配送计划，根据各销售点每月每种商品需求量，配送中心库存量等因素确定分配路径和数量。由于不同商品的品种、价格不一，产地到配送中心再到销售点的运输方式和运送距离也有差异，因此需要调整每个配送中心的配送量，寻找最优配送方案，尽可能降低整个企业的总配送成本。4.1.2建模支撑决策运输决策就是依照配送计划寻找最优方案的过程，即以运输总成本最低为目标，以满足各销售点需求而不超过各配送中心的仓储能力为约束条件，建立模型的过程。4.1.3模型建立 物资调拨问题和运筹学范畴中的运输问题十分类似，一般采用线性规划的方法求解。模型表述如下： 某零售商企业在S市有m个配送中心，n个销售点;第i个配送中心的最大仓储能力为ai，第j个销售地的需求量为bj(其中i=1,2,⋯,m;j=1,2,⋯,n);从第i个配送中心到第j个销售点的单位运输成本为cij，从第i个配送中心到第j个销售点的运输量为xij;目标函数:总运输费用最少，即约束条件:(1)不超过每个配送中心的仓储能力，即(i=1,2,⋯,m);(2)恰好满足各个销售点的需求，即(j=1,2,⋯,n);(3)运输量非负，即xij≥0(i=1,2,⋯,m;j=1,2,⋯,n)；(4)产销平衡，即(i=1,2,⋯,m;j=1,2,⋯,n)。4.1.4模型数据预处理模型所用到的数据大多来源于企业管理信息系统或电子表格，使用前需进行以下说明或预处理:(1)零售商、配送中心、销售点的概念界定；(2)若要避免将不符合销售点要求的商品配置给销售点，仅需将相应配送成本设为一个较大数值;(3)模型中的xij、ai、bj统一使用毛重，cij使用单位运输价格；(4)确定运输成本cij一般来说模型所涵盖的运输成本包括以下三项:a.运费。指自商品产地运至配送中心、配送中心运至销售点所发生的支出;b.中转场所杂费。使用中转场所发生的费用;c.运输损耗。按国家或合同约定，由零售商所承担的运输过程中数量、质量的损失。4.1.5模型求解运筹学中运输问题的模型十分简单，一般可通过单纯形法直接求解。然而在实际生活中，大型连锁零售企业通常拥有众多的配送中心，以及更为众多的销售地，实际运算量太过繁杂（有m*n个决策变量，m+n个约束方程），因而更方便的做法是利用工具求解。目前应用较为广泛的求解工具有Excel、WinQSB、MATLAB、Lingo等。MATLAB和Lingo等工具功能丰富，支持非线性规划，脚本语言灵活简便，适合根据企业需求开发工具包。然而限于篇幅，仅以Excel为例进行说明，基本步骤如下:(1)将各配送点到销售点的运输成本导出为一m行n列的表格(对应矩阵C);(2)准备一m行n列的区域放置决策变量表(对应矩阵X，暂时空白)。在X的右侧对每一行求和(各配送中心的仓储量，在X的下侧对每一列求和(各销售点的需求量)。再导入商品仓储能力，放在每行之和的右侧，导入商品需求量，放在每列之和的下侧;(3)在某单元格中定义目标函数Z为矩阵C与矩阵X的内积。(4)使用Excel的规划求解功能进行求解，目标函数、约束条件等见3.3节; (5)开始求解，得到Z的最小值，以及对应的决策变量X的取值。若有必要，检查和调整结果。4.2针对产销问题的决策模型4.2.1产销平衡时的模型建立与求解S市区某连锁零售商有3个配送中心A1、A2、A3，对于产品P的仓储量分别为7t、4t和9t。零售商计划把这些产品分别运输到4个销售点B1、B2、B3、B4进行销售，各销售点每日的需求量分别为3t、6t、5t和6t。从配送中心到各销售网点的单位运输成本如表1。简单分析易知，从不同配送中心到不同销售点的运输单价不同，即不同的运输方案势必会得到不同的配送成本，因此为了实现总运费最低，对物资的合理调拨十分必要。不妨假设从配送中心Ai（i=1，2，3）运输到销售点Bj（j=1,2,3,4）的运输量分别为xij(i=1，2，3，j=1，2，3，4)，显然总运费为运输单价与运输量的乘积之和，所以目标函数是:模型建立完成后，打开excel。先将模型按照系数、变量、公式的顺序导入excel工作表，如表2所示，其中B12是按照模型输入的公式。表2配送问题数学模型输入输入数据后对模型进行规划求解，设置目标函数，变量单元格，添加约束条件，如图1所示。图一配送问题规划求解 在“选项”一栏中勾选“采用线性模型”并点击求解，可以得到结果如表3所示。最优决策为，从A1分别运输2t，5t给B1，B3，从A2分别运输1t，3t给B1，B4，从A3分别运输6t，3t给B2，B4，这时总运费最小，为8500元。表3配送问题优化方案运量B1B2B3B4实际运出量A120507A210034A306039实际运进量3656总运费854.2.2当供过于求时的决策优化但是谁也无法预测或决定市场，产销平衡的情况少之又少。当销售点的需求量达不到配送中心的仓储量时，及产＞销，这种情况还是比较简单的，只需要约束条件中的“=”改为“≤”号，在利用excel规划求解的时候约束条件也做出相应更改即可。4.2.3当供不应求时的决策优化但当各个配送中心的仓储能力无法满足全部销售点需求，或者商品价格上涨推动运输成本上升，造成可经济运输的资源量不足时，即产<销，“恰好满足每个销售点的需求”这一约束条件不再成立，这时需要对模型进行较大改进:(1)约束条件。应把每个销售点的总需求量等于供应量的约束条件完全去掉，或仅约束需求量的取值区间。与销售点沟通，尽量去掉不必要的其他约束条件;(2)目标函数。由于商品稀缺，故需在销售点分配有限资源，此时的不再是总运输成本最小，而是零售商利润最大化。这时既要考虑运输成本，又要考虑每个零售点的收益能力差异(由位置、市场、口碑等因素所决定)。目标函数改进为:其中，pj是第j个销售点销售一单位数量的产品P可带来的边际收益;pj-cij是第j个销售点从第i个配送中心配送每一单位数量的商品可带来的边际贡献。在4.1模型基础上进行改进，销售点B1、B2、B3、B4销售每一单位数量的产品P带来的边际收益分别为18、24、20、16，则第j个销售点从第i个配送中心配送每一单位数量的商品可带来的边际贡献如下表：B1B2B3B4A11513176A21715188A311201011表4边际贡献表则目标函数改进为：同样运用excel的规划求解工具进行求解。先将模型按照系数、变量、公式的顺序输入工作表，如表5所示，其中B14是按照数学模型输入的公式求解后可以得到结果如表6所示。最优决策如下，从A1运输3t，1t给B1，B3，从A2运输4t给B3，从A3分别运输6t，2t给B2，B4，这时总收益最高为28800元。第五章对零售商的建议 当供大于等于求时， 当供小于求4.3对零售商的建议在第四章的前三小节分别针对零售商三种供求条件下如何合理配送，以达成总运费最小或总收益最大的目标，架构模型求解，现分别做简单解释并提出此条件下企业的有效做法。4.3.1当供求相等时在运用线性规划论解决实际生活中零售商配送问题时，应首先考虑产销两地的供求关系，当供求平衡时，以“总运费最小”确定目标函数，根据“不超过每个配送中心的仓储能力”、“恰好满足各个销售点的需求”、“运输量非负”，以及供求关系列出约束条件，结构运筹学模型，再通过EXCEL规划工具解出最优方案。市场商品的供求关系，是整个经济结构比是否协调的反映。当零售商商品处在供求相等关系时，应瞻前顾后，不仅要看到眼前的平衡，而且更要看到今后的平衡。在未来的日子里，市场对于自己产品的需求是否会提升或是下降，自身的产能又是否会提高或降低？所以，企业应当照顾到当前利益，安排好当前的市场商品供应，同时及时观察、预测市场动向，让这供求关系平衡的长长久久。4.3.2当供过于求时此供求关系下，运用线性规划论架构模型与4.4.1基本相同，只需将约束条件中“恰好等于每个配送中心的仓储量”的“恰好等于”改为“不超过”即可。但是，这种情况下会导致企业存在大量库存成本，从而导致企业总效益降低。此时，合理的做法有：降低产能，以减少库存；提供富有竞争力的价格，即低价倾销；提升品牌价值或提供差异化的产品和服务；进行目标市场的再次定位，寻找新的细分机会。4.3.3当供不应求时此情况下建模时可添加变量边际效益，虚设产地产量，目标函数改为“总收益最大”，约束条件相应改变，再套用上述方法求解。所谓虚设产地产量即“寻求一个假的供求平衡”，同时使新产地到销地的单位配送费用无限大，则新产地到销地的单位配送费用无限小，在运算中记为“0”，这样的话既可以用供求平衡的方法来求解，又不会影响最终目标“总收益最大”。这种供求关系应该是大多数企业最乐于看到的，这意味着产品十分受大众欢迎，前景一片大好。通常此时他们会提升产量或提高价格，以提高利润。在慢慢向供求平衡点趋近的过程中，企业的总效益也在逐步上升。然而企业一定要注意提升的度，不要被一时增长的利润充昏了头脑，还是要顾及到长久的平衡。结论零售业的快速发展对物流配送提出了更高的要求，物流配送的费用高低又直接影响着零售业的成本利润。就目前的我国零售业物流配送的现状来看，还存着许多问题，