电商物流研究报告

自建物流体系有以下优化途径：
(1)增强订单的合理性
(2)建立辐射全国的物流网络
(3)简化顾客退换货手续
国内外“最后一公里”研究现状
当前，针对“最后一公里”研究比较多，国内外分别从派送模式、末端运输方式、配送中心位置等几方面研究这个问题。
张俊山分析电商物流和传统物流的不同，提出社区派送网点，具有全天服务、服务半径小和自提等优点[8]。
Abstract:Enter the E-commerce era, "the lastmile" logistics become the winner of the local E-commerce competition. By studying the "last mile" domestic and international logistics and distribution situation, analyze the differences of traditional logistics and E-commerce logistics, summedE-commerce logistics diversification, small-volume, multi-batch and other unique features. That "the last mile" logistics optimization problem with time constraints set up a non-fully loaded VRP model, using saving algorithm to solve so as to save transportation costs, improve customer satisfaction purpose.
京东的自建物流
在中国，众多电商企业在解决这个大难题，也可谓是绞尽脑汁。京东近几年发展迅猛，对物流要求度极高。京东为了增强顾客对企业的信任度，放弃了第三方物流，从而选择自建物流体系。这种方式主要集中在盈利和融资不平衡，物流配送成本与压力较大，订单处理方式欠妥，交货方式影响服务质量和“最后一公里”瓶颈[7]。
1选题背景
背景分析
在信息发达，竞争激烈的时代，物流需要依赖电商企业，而电商的盈利也必须依靠物流。“最后一公里”配送高成本、低效率、资源配置不合理，已成为我国物流产业亟待解决的问题[3]。可以说，电商在“最后一公里”物流的成败，决定今后利益的盈负。
电商发现物流配送时效和质量是核心竞争力，所以财力充裕的电商企业主导建立电商物流方案，物流已经成现阶段B2C企业的核心竞争力，它成为供应链、客户物流体验等电子商务的关键要素[4]。比如京东商城全国物流体系基本形成,苏宁是传统的零售发展起来开展电商服务，传统线下物流优势明显，存在大量的仓库面积和配送队伍。当当和唯品会通过控制仓储基地，外包干线运输，合作实现最后配送的任务。阿里集团的菜鸟物流也在布局全国，打造以天网+地网的整合模式。可是，目前各大电商在实物流和信息流之间仍有更多的改善空间。
加拿大的BufferBox加拿大的企业BufferBox与零售商以及UPS等建立合作。用户只需在BufferBox上注册即可获得在自己工作公司或住宅附近的一个BufferBox箱子的地址，然后根据这个地址收取包裹。包裹寄送到后，电商会通知客户，到指定的BufferBox面前输入储物柜密码，取回包裹。在每次包裹成功交付后，会向已集成服务的零售商收取一定的费用，而用户并不需要支付任何费用[6]。
Key words:"The last mile";E-commerce logistics;VRP model;saving algorithm
引言
近年来，网购成为消费的主流，快递行业跟着发展迅猛，出现了电商自建物流和物流进军电商，两者都得到长足的进步和发展。但物流环节繁琐，"最后一公里“运输成本高，电商在物流运输遇到了很大的麻烦[1]。
Amazon的储物柜服务美国亚马逊公司有一项储物柜服务（Amazon Locker）。由于没有实体店，与便利店、杂货店或连锁药品店等合作，放置储物柜，只需支付少量的租赁费。客户在进行网购后可要求将货物发到储物柜，然后获得一个代码，在包裹到达后，使用代码打开储物柜取走商品，而且不必支付额外费用[5]。
电商物流研究报告
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京东的自建物流2
国内外“最后一公里”研究现状2
电商“最后一公里”物流配送优化的意义3
2电商环境下的物流配送3
集中型配送3
分散型配送3
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车辆路径问题数学描述6
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7Hale Waihona Puke Baidu
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电商在“最后一公里”物流配送优化问题
摘要：进入电商时代，“最后一公里”物流配送成为电商比拼胜负的地方。本文通过研究国内外“最后一公里”物流配送的现状，分析传统物流与电商物流的差异，总结出电商物流多样化、小批量、多批次等特有的特点。提出“最后一公里”物流配送优化问题，建立带时间约束非满载的VRP模型，运用节约算法进行求解，达到了节约运输成本，提高客户满意度的目的。
客户的数量，决定了电商未来的发展。作为流通环节的“最后一公里”配送及服务，成为电商物流亟需解决的难题。如何提升核心竞争力，改善“最后一公里”的低效率、高成本、服务差等现象，成为当前的难题[2]。
本文针对这一现象，对当前电商“最后一公里”物流配送问题，进行深入研究，运用数学建模等方法，对这一问题进行了优化，起到了一定的效果。而在这当中，参考了许多业内人士的先进观点和理念，对“最后一公里”物流配送有了新的理解。
关键词：“最后一公里”；电商物流；VRP模型；节约算法
Distribution optimization ofE-commerce logistics in the “last mile”
Student majoring in Transportation Wang Jiawei
SupervisorLi Jian
张宇等人结合B2C电子商务物流的特点，运用决策矩阵解决B2C企业与物流配送模式的匹配选择问题，通过衡量企业管理物流的能力和相对于同类型企业的成本优势，分析电商物流配送问题[9]。