物流学与运演的思考

物流学与运演的思考

物流是20世纪50年代发展起来的一门实践丰富的综合性交叉学科。它整合了经济科学、技术科学和自然科学的相关内容，并介绍了采购、运输、存储、装卸和搬运、包装、销售和服务的物流要素之间的关系。信息交流、客户管理和其他物流因素之间的关系。目前物流作为新兴的服务产业,在国际上引起了普遍重视,已被认为是继原材料、劳动力之外的“第三利润源”。一、物流学与东南角用科学决策理论物流学是研究物流过程规律性及物流管理方法的学科。它主要研究物流过程中如何对有限的资源,如物质资源、人力资源、资金、时间等进行计划、组织、协调和控制。运筹学是运用系统化的方法,通过建立数学模型,协助得出最优决策的一门学科。它主要研究经济活动和军事活动中能用数量来表达的有关运用、筹划与管理等方面的问题。根据问题的要求,建立数学模型,经过分析运算,做出合理安排,以达到更经济更有效地配置人力、物力、财力等资源。物流学与运筹学作为科学概念都起源于20世纪40年代的第二次世界大战,从开始起,两者就是互相渗透,交叉发展。查阅运筹学方面的著作可发现运筹学应用的典型案例大都是物流作业及其管理方面的内容,由此可见两者密不可分。国外一些知名大学的物流专业在考虑博士生奖学金的时候,要求除物流外,也要懂运筹学。许多物流专业的研究生在获得本专业的学位后,接着攻读第二学位——运筹学,由此可见运筹学在物流领域中的重要性。二、优化方法在物流领域的具体应用运筹学主要包括规划论、图与网络分析、存储论、排队论、对策论和预测技术等,它们在物流领域中有着广泛的应用。(一)线性规划和动态规划的比较这类问题一般可以归纳为在满足既定的要求下,按某一衡量指标来寻求最优方案的问题。如果目标函数和约束条件的数学表达式都是线性的,则称为“线性规划”;否则称为“非线性规划”。如果所考虑的规划问题可按时间划为几个阶段求解,则称为“动态规划”。在物流管理中,常用规划论来解决资源利用问题、运输问题、人员指派问题、配载问题等。1.企业线性规划的必要性企业组织生产需要消耗一定的人力、物力和财力资源,如何有效地利用有限的人力、物力和财力来取得最优的经济效果,是企业希望达到的目标。而线性规划是解决这一问题的有效方法。根据具体问题,通过分析,写出目标函数及约束条件,再利用有关线性规划软件求出最优解,就可以做出人力、物力、财力安排的最优决策。2.消费站的流量控制运输问题就是讨论有关物资调运的问题,即将数量和单位运价都给定的某种物资从供应站运送到消费站,要求在供销平衡的同时,定出流量与流向,使总运输成本最低。运输问题是特殊的线性规划问题,根据问题的要求,建立数学模型,用表上作业法或线性规划软件求解,即可得出最佳的调运方案。我国曾运用线型规划进行水泥、粮食和钢材的合理调运,取得了较好的经济效益。3.创造的分值的分配在物流管理中常会遇到人员或设备的分派问题。比如有n个人,需要分派他们去做n件工作,由于每人的专长不同,每人做各种工作的效率可能不同,因而创造的价值也有所不同,如何安排才能使创造的总价值最大。这类问题用运筹学中的0-1规划即可方便解决。4.轻货的装货量在物流配送系统中,必然涉及货物配载问题,如何组织货物配装来充分利用车辆的有效空间是提高运输效率和减少物流配送系统运输费用的重要因素。比如:轻泡货物和重货的搭配,车辆的内尺寸(长、宽、高)一定,不能超过限重,所装的货物有轻泡货和重货,轻货的费用和重货的费用是固定的,所有各种轻货的重量、体积和重货的重量、体积均已知,如何装车才能使该车所装货物的费用达到最大。这类问题如果不借助运筹学的理论与方法是很难解决的。在运筹学中常用动态规划的方法将这一复杂问题划分成一系列小问题,通过求解这些小问题得出原问题的最优解。动态规划在物流管理中有着广泛地运用,除货物配装问题外,最短路径问题、设备利用问题、投资分配问题等都可以用动态规划加以解决。(二)交通网的运输日常生活中网络图随处可见,如道路交通图、电路图等。在运输中,常运用图论和网络分析的方法,利用已有的空运、水运、公路运输、管道运输、铁路运输组成的交通网,根据不同的决策目标制定调运方案,如最短时间的运输路线、最低运费路线或是最大运输量最低运费的运输方案等。从而达到选择最佳运输路线、最佳物资调运、最佳装卸调度方案,节省物流成本的目的。1.配送路线的确定在物流配送中配送路径的选择是否合理,对加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本及增加经济效益都有较大影响。配送路径的优化问题是物流配送系统的一个主要问题,物流配送路径的优化就是以最低的运营成本、最快捷的响应速度、最短的配送运输时间,把货物运至用户手中,而后两个指标与第一个指标之间存在着一定的制约关系,无法达到全体最优。确定配送路线涉及的因素很多,主要因素有运输距离、运输环节、运输工具、运输时间、运输费用等。在一般情况下,配送时间快、配送里程短、配送费用省是考虑合理配送的几个主要目标,它集中地体现了货物配送的经济效益。因此物流配送中的最优路线选择问题实质上是多目标的,目标可以是运输费用最少、运输风险最小、运行时间最短或需求满足情况最好等。选择最优配送路线时,各个目标之间常常会发生冲突,例如,配送时间最短,配送费用不一定最省;配送费用省了,而配送时间却不一定最短。这样就有可能没有任何一条配送路线是最佳的,这时,就需要对各种目标进行综合比较分析,确定出其中一种较为满意的方案。物流分析中,在一对多收发货点之间存在着多种可供选择的配送路线的情况下,应综合考虑,权衡利弊,选择合理的配送方式并确定最佳配送路线。在具体求解时,可借助图与网络分析的方法解决。近年来,学者们用图论中分枝定界法,K-树状算法,以及其他许多各具特色的启发式算法等精确算法和近似算法求解该类问题,取得了一定的进展。2.运营成本较低合理选址是物流系统设计中经常遇到的问题,例如连锁经营企业拟新建一个仓储中心,如何选择新建地点使得运营成本较低。由于选址时要考虑原材料、燃料、半成品供应地和供应量、产品销地和销量、运输条件及费用等,因此选址问题也是一个多目标决策问题,由于目标间存在矛盾性,所以是物流系统建设的难点之一。数据包网络分析方法对此类问题的解决提供了有效工具。(三)存储过程中,客户机制导致的客户系统不健全。在现代物流存储论是一种研究最优存储策略的理论和方法。在实际生产中,企业希望尽可能减少原材料和产成品的存储以减少流动资金和仓储费用,但是过少的原材料仓储可能导致企业原材料供应不上,从而导致生产不能正常进行;过少的产成品储存也可能导致客户不能得到足够的商品,从而导致客户忠诚度下降。存储策略就是研究在不同需求、供货及到达方式等情况下,确定什么时间点订货,一次订货批量是多少,使订购费用、存储费用和可能发生短缺产生费用的总和最少。运筹学中的存储论在进行物流系统存储管理方面同样发挥有效的作用。比如生产企业及流通企业的库存控制、物流系统中仓储设施容量的确定、停车场规模的确定等,特别是将存储理论与计算机技术相结合,可以实时地对库存进行监控调度,从而提高管理效率,节省存储费用。(四)服务台的产品以及排排队论主要研究具有随机性的拥挤现象。它起源于有关自动电话的研究,由于叫号次数的多少和通话时间的长短都是不确定的,对于多条电话线路,叫通的机会和线路空闲的机会都是随机的,因此服务质量和设备利用率之间存在矛盾。所有这类问题度可以形象地描述为顾客来到服务台前要求接待服务。如果服务台已被其它顾客占用,那么就要等待,就要排队。另一方面,服务台也时而空闲,时而忙碌。排队论的主要内容之一,就是研究等待时间、排队长度等的概率分布。根据服务台是一台或是多台的情况,排队问题又分为单线或多线的排队问题。排队论在物流系统中具有广泛的应用,例如机场跑道设计和机场设施数量问题,如何才能既保证飞机起降的使用要求,又不浪费机场资源;又如码头的泊位设计和装卸设备的购置问题,如何达到既能满足船舶到港的装卸要求,而又不浪费港口资源;再如仓库保管员的聘用数量问题、物流机械维修人员的聘用数量问题,如何达到既能保证仓储保管业务和物流机械的正常运转,又不造成人力浪费,等等,这些问题都可以运用排队论方法加以解决。(五)物流企业的竞争策略对策论是运用数学方法研究有利害冲突的双方在竞争性的活动中是否存在自己制胜对方的最优策略,以及如何找出这些策略等问题。在这些问题中,把双方的损耗用数量来描述,并找出双方最优策略。对策论的发展,考虑有多方参加的竞争活动,在这些活动中,竞争策略要通过参加者多次的决策才能确定。在市场经济条件下,物流业也充满了竞争。对策论是一种定量分析方法,可以帮助我们寻找最佳的竞争策略,以便战胜对手或者减少损失。例如在一个城市内有两个配送中心经营相同的业务,为了争夺市场份额,双方都有多个策略可供选择,可以运用对策论进行分析,寻找最佳策略。又如,某一地区,汽车运输公司要与铁路系统争夺客源,有多种策略可供选择,也可用对策论研究竞争方案。三、物流管理信息系统的应用随着社会经济的发展,物流的社会需求量明显增长,物流产业作为社会的基础产业,已成为推动经济持续发展的重要力量,成为产业结构升级、企业提高竞争力的必然要求。物流与先进的现代信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术以及计算机处理技术紧密结合,运用各种优化方法对物流活动进行计划、组织、指挥、协调、控制和监督,使各项物流活动实现最佳的协调与配合,以适应现代综合物流的大批量化、共同化的特点,从而减少流通环节,降低物流成本,提高物流效率和经济效益。无论是企业物流还是物流企业,如何对自身物流资源进行优化配置,如何实施管理和决策,以期用最小的成本带来最大的效益,都是它们所面临的最重要问题之一。物流系统中,大量的信息不仅随时间波动,而且还依赖于气象和经济条件,是不稳定的。因此,物流管理和决策作业与活动,需要时实地分析各种条件,并在最短时间内,给出最佳实施方案。诸如配载、装箱、运输资源的使用、运输路线的选择、工作计划的拟订、人员的安排、库存数量的决策、需求和成本的预测、系统的控制等等,都需要优化。现在国际上许多先进的企业物流管理信息系统,应用了现代科学技术和数学方法与手段,借助数学模型和数学工具,对企业物流活动进行决策、预测和控制,进而实现真正有效的科学管理。通过引入各种最优化模型,先进的物流管理软件在车辆配载、运输路线优化、仓储优化等各个方面都已经实现了很好的应用,直接为客户带来经济上的利益。例如在车辆路线优化方面,统计表明,合理安排车辆线路可以帮助用户用原来60%～70%的资源(车辆、人力)完成原来的工作。国内一些知名企业的物流管理系统也在运用优化软件对物流活动进行控制,例如海尔集团与中国海洋大学合作开发的电子化配车系统,利用动态规划原理,动态划分车厢空间,按照实际业务的约束条件进行优化计算,在此基础上车辆装载的空间