社区团购模式下生鲜农产品仓运配集成优化研究

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随着经济社会的发展和人民生活水平的提高,加之近年来新冠疫情对线下实体门店的巨大冲击,消费者对生鲜农产品线上化的消费需求日趋强烈。社区团购凭借“预售+次日达+自提”模式极致压缩供应链流通环节并兼备履约优势与价格优势,得以快速发展。社区团购以高频刚需低利润的生鲜农产品进行获客引流,如何打造一张高效经济的物流交付基础设施网络成为了社区团购平台竞争的焦点。因此,以仓运配为核心的全链路物流基础设施交付能力的研究成为了社区团购赛道的重要研究课题。首先,通过调研目前社区团购B2B2C交付模式中物流分拨、干线运输和末端配送三大环节存在的痛点以及在成本节约和时效提升方面的难点,基于集成优化的思路提出了混合交付模式,结合生鲜农产品物流交付的特殊需求,构建了两阶段仓运配集成优化模型。其次,针对第一阶段运输配送问题的集成优化,设计了双层遗传算法,由上层遗传算法求解得到不同场景下干线运输的最优解,由下层遗传算法求得对应场景下末端配送最优解,并以集成优化模型总成本最小为整体目标,确定最优运配方案。最后,以D公司武汉城市群黄陂网格站社区团购网络进行验证分析。优化结果如下:武汉城市群黄陂网格站78个团点采用混合交付模式最优物流交付方案总成本为5109.44元,比B2B2C交付模式节约139.91元,节约比例为2.67%;11点交付达标率提升26.54个百分点,达到67.57%;16点交付达标率提升0.5个百分点,达到98.65%。结合社区团购物流交付网络可复制可推广的特点,研究成果可推广应用到武汉城市群70余个网格站及全国其余省区城市群。随着应用规模的扩大,成本节约和时效提升的效果将非常显著。通过案例分析,本文验证了混合交付模式较之于B2B2C交付模式在成本节约和时效提升方面的优势;通过结果对比及灵敏度分析也验证了模型及算法设计的合理性和有效性。本文将模型算法打包输出为一套集成优化解决方案,实现根据对成本节约和时效提升的定制化需求对相关参数进行调整,灵活地确定混合交付模式下最优的物流交付作业方案。本文的研究结果可为大规模确定性需求场景下的物流配送提供参考借鉴,例如:社区团购、中小学营养餐配送、电商618/双11预售等。集成优化的研究思路也契合了目前供应链一体化的行业发展方向。
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