湘西步步高超市(配送中心)布局优化设计

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

湘西步步高超市(配送中心)布局优化设计

1.企业背景

步步高集团始创于1995年,致力于成长为中国第一的多业态零售商,目前拥有超市、百货、电器、餐饮、娱乐、大型商业地产等业态,并拥有中南零售业最大的现代化物流中心。连锁门店已遍及湖南、江西各地州市,并已战略性地进入四川、重庆、广西、贵州等省份。截止2011年8月,多业态门店共计186家,年销售过100亿元,提供就业岗位50000余人,2015年销售目标为300亿元。

步步高集团立足于中小城市,以密集式开店、“双核”多业态、跨区域的发展模式向消费者提供零售服务。其控股的子公司步步高商业连锁股份有限公司于2008年6月19日在深圳证券交易所上市,股票代码为002251,被誉为“中国民营超市第一股”。公司位列全国连锁经营百强企业30强,被中国建设银行授予的“AAA信用客户单位”。“步步高”商标被国家工商总局认定为“中国驰名商标”。

2.存在的问题

在市场竞争激烈的零售业,步步高这种新兴的零售模式以及其自有的配送中心网络的建立将极大地促进步步高未来的发展。但是步步物流高配送中心体系仍然不够完善,科学的物流配送网络还没有建立起来。公司内部缺乏专业的配送人才对资源进行合理的配置。在配送线路方面更是明显。配送中心的配送路线都是根据人的主观意识来制订的,缺乏科学依据,车辆装载率不高,造成资源的浪费,配送成本居高不下。零售业的配送趋势将是小批量、多批次以及共同配送,而

步步高现有的配送方式多为单一的点对点或这集约化程度非常低的联合配送。这从很大程度上制约了步步高整体的发展。

3 配送路线优化的必要性

物流是现代企业发展的动脉,特别是对于商业连锁企业来说,物流就是企业发展的咽喉,是制约很多企业发展的瓶颈。而随着商业竞争的加剧,传统的低层次的竞争(如销售的竞争)在消费群体的消费心理日渐理性的今天,已转化成了产、供、销立体化的竞争,谁能在产供销链条上减少中间的环节、降低经营成本,谁就能够确立巨大的竞争优势。

随着全球经济一体化、顾客需求的个性化和多样化发展,产品更新替换速度在不断加快、产品的生命周期也不断缩短,物流运输配送变得越来越复杂,物流成本也变得越来越高。为了降低风险,减少物流成本,处于物流供应链上各环节的部门或单位都纷纷采取各种措施以适应这种多品种、小批量。多频度的物流配送服务需求,如降低库存水平,减少订货量,增加订货频率,实行按订单生产等措施,这在某种程度上满足了发展的要求,但运输和配送成本一直居高不下。

造成物流运输成本居高不下的主要原因是出现了一些不合理的运输和方式,如对流运输、迂回运输、非最短路径运输和配送、非满载运输等。这些都会致使运输和配送服务水平难以提高,因此对运输和配送问题进行优化就变得非常有意义。湘西市步步高配送中心的配送路线都是根据人的主观意识来制订的,缺乏科学依据,车辆装载率不高,路径也不是最短,造成了配送成本的居高不下,并且造成了资源的浪费。配送线路合理与否对配送速度、成本、效益影响很大,采

用科学、合理的方法来确定配送线路,是配送活动中一项非常重要的工作。合理的选择配送线路,对企业和社会都具有重要的意义。

4.配送中心布局优化设计

湘西市步步高配送中心配送路线的优化设计属于车辆优化调度问题,而求解车辆优化调度问题的主要方法精确算法、启发算法和智能算法。而精确算法的计算量和计算时间随着车辆优化问题规模的增大呈指数增长,对于较大规模的车辆优化调度问题不适用。而本文旨在基于对对湘西州步步高门店的配送路线的设计,探索出适合更大规模的步步高配送系统的方案。因此不适合用精确算法。

启发式算法当中的节约里程法,计算步骤简单,计算速度快,且易于考虑各种实际问题,并不追求问题的最优解,而强调问题解的满意性,可以高效地得到问题的近似最优解。本文针对零售业的实际情况,即各个门店对于某些常用商品的需求是稳定而不间断的,在研究这类问题的时候,不需要各个门店在不同时期对于不同货物的需求,只要每次配送固定的商品即可,对于这类问题,本文建立了问题一的模型,这种模型往往运用于配送中心的某些常用的子系统,如某些常用的商品的配送,这类问题讲求简单高效,追求最快的满意解。因此,用节约里程法解决问题一这类模型是可行的。

而对于更为复杂的配送模型,比如大量的非常规商品的配送,不同的门店需要不同的商品,针对这类错综复杂的模型,必须借助现代化的智能算法,使得配送方案更为科学合理,准确易行。因此,用智能算法当中的遗传算法来解决问题二这类模型是可行的。

相关文档
最新文档