物流成本管理中的运输成本控制

物流作为商品的流通活动每天都在发生。

它作为现代经济运行的基本活动之一，对企业的生产经营活动起着巨大的后勤支持作用，企业有相当多的价值也蕴含在物流作业当中，这就把物流管理提到了一个亟待关注的层面。

物流成本管理不但成为企业消除“物流冰山”，获取利润的第三源泉，而且成为关乎企业生存与发展的战略性问题。

物流学家发现，在产品从开始生产直至到达消费者手里的整个过程，产品的包装、储存、搬运、配送、运输等方面的费用在总费用中占有相当大的比重。

物流因其消耗了企业大部分的资源成本而被著名管理学家彼得·德鲁克教授喻为“企业经营的黑大陆”；被著名物流管理学家西泽修教授喻为“物流冰山”和获取利润的“第三源泉”。

可见，物流管理具有巨大的成本降低、利润增长效应。

运输是物流成本管理与节约的关键所在。

除采购物料的成本外，运输成本比任何其他物流活动的成本所占的比重都高。

对大多数企业而言，通常代表物流成本中最大的单项成本。

控制运输成本的关键是要做好运输决策与运输线路的安排。

一、运输决策
运输模式的选择与库存、选址密切相关，运输决策受到库存、选址等的影响。

就不同的运输模式而言，其对库存的影响有以下几点：
（一）较慢的运输模式会引起较大的中转或运输库存。

（二）较大运量单位的运输方式会出现订单批量超过当前需求量的情况，出现不需要的库存。

（三）较慢的运输方式会引起安全库存的提高。

这时，要综合考虑订购成本与订购批量之间的关系，即采用EOQ模型进行分析，选取最优方案。

综上所述，小批量、较快的运输方式会降低库存成本，但是，会引起运输成本的提高。

企业面对多种多样可供选择的运输服务方式，常用的运输方式有铁路、公路（整车发运、零担货运）、包裹运输、空运、水运等。

在各种运输方式中，如何选择适当的运输方式是物流合理化的重要问题。

一般来讲，应根据物流系统要求的服务水平和可以接受的物流成本来决定。

可以选择一种运输方式，也可以选择使用联运的方式。

运输方式的选择通常要考虑以下因素：货物品种、运输期限、运输成本、运输距离、运输批量。

二、线路优化模型
不管是给本地还是外地的客户送货，在零售的配送中，车辆的时间进度安排要达到最优的路线以及最大的装载量，都是特别重要的。

车辆的时间进度安排过程即以恰当的车辆运送特定数量的货物。

通常货物一般是从固定的仓库供给的，并且各个客户的地点都是已知的。

对车辆作业的限制有几个方面：工作小时、每日运行的总距离、以及单一工作日下所能达到的送货点数等。

较好的车辆时间安排方案应当是满足顾客要求的最优路线。

本文主要论述物流配送系统的基本算法点点间运输——最短路径求解方法和多点间运输——运输算法。

（一）点点间运输——最短路径求解方法
两点之间的最短路径算法是物流配送系统涉及的最基本算法，通过计算两点之间的最短路线来决定多个配送点之间的最佳运输路线，考虑到道路的单行限制和通行速度以及对于车辆类型的控制，配送区域内的道路网可以视为一个具有权值的有向图（连通图）G=（V，E）。

其中每条边的权值是一个非负实数。

另外，定义V中一点也就是配送点的起点作为源。

计算源到其他各个顶点的最短路线长度，也就是常说的单源最短路径问题。

最短路径问题是优化模型理论中最为基础的问题之一，也是解决其他一些线路优化问题的有效工具。

连通图的最短路径问题，即求两个顶点间长度最短的路径。

其中，路径长度不是指路径上边数的总和，而是指路径上各边的权值总和。

路径长度的具体含义不是指取决于边上权值所代表的意义。

对最短路径问题的描述为：在考虑使用最短路径求解时，为了能够得到合理的、正确的解，问题模型一般需要满足一定的假设条件。

1.两点之间的弧线距离为整数
2.在连通图中，从任何一个端点vi到其他所有的端点都有直接的路径，如果存在不直接相连的端点时，可以在它们之间加上一个极大的距离，例如∞，表示它们之间是不可能作为一个备选方案。

3.连通图的所有距离为非负。

4.连通图是有方向性的。

上面这些假设条件对于绝大部分算法都是要求的，只有一些特殊的算法，这些假设可能是多余的。

对工程实际的研究和抽象，在最短路径问题中有4种基本原型，分别是：
求解此类最短路径问题，主要有以下算法。

1.Dijkstra算法。

(Dijkstra在1959年提出了按路径长度的递增次序，逐步产生最短路径的Dijkstra算法)
2.逐次逼近算法。

Dijkstra算法可以用于求解按路径长度的递增次序，逐步产生最短的算法。

该算法可以用于求解任意指定两点之间的最短路径,也可以用于求解指定点到其余所有节点之间的最短路径。

值得注意的是，在解决点点间运输问题的最短路径问题时，可以根据规划问题中的多阶段决策过程比较，两者之间有一定的相似性。

动态规划问题也是对一个多阶段的问题，考虑整个过程的费用最低。

它们都是对一个问题求最小值，也是从众多的可能途径中选择一个满意的途径。

所以它们的问题归纳、求解也有一定的共性。

一些经济决策、项目规划通过问题的转化，也可以用最短路径的概念求解。

（二）多点间运输——运输算法
多点间运输问题是指有起始点或目的点不惟一的运输调配问题。

多点间运输中最常见的是产销平衡运输问题，它们设计的总供应能力和总需求是一样的，但是由不同的路径进行配送时，会导致最终的总运输成本不一样，此类问题的目标就是寻找最低的总运输成本。

在这类问题中，一般有m个已知的供应点A={a1,a2,…，am}，同时还有n个已知的需求B={b1,b2,…, }，它们之间有一系列代表距离或成本的权重值连接起来，
建立数学模型如下：
条件变量：
A:供应点的供应能力矩阵；
B:需求点的需求矩阵；
C:运输距离或成本矩阵。

多点间的运输调配问题，目前主要有两大类的求解方法。

其中有相对比较精确的求解算法——单纯形法。

但是由于运输问题数学模型具有特殊的结构，应用单纯形法时，有许多冗余的计算。

另外一种方法叫做表上作业法，此法是将运输问题用表格的形式来描述，而且通过在表格上面对表格的操作来完成求解。

该算法适合于比较简单的运输问题求解。

在运输表中，小方格内的数值代表相应的运输距离（当运输成本和运输距离成正比时，该数值也可以表示为运输成本）。

求解该类问题的目标是对每个起始点寻找一个合适发送量Xij，在满足各个目的点的需求、不超过起始点的供应能力的基础上，寻找一个总运输的加权距离最短的方案。

以下是运输表的基本形式。