【基于系统动力学的前置仓运营模式仿真分析案例9600字】

基于系统动力学的前置仓运营模式仿真分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u22212基于系统动力学的前置仓运营模式仿真分析案例 173331.1问题背景 143851.2系统动力学在前置仓仿真中的适用性分析 281901.2.1系统动力学适用于动态系统问题 2129041.2.2系统动力学适用于结构性问题 2292751.2.3系统动力学适用于内容性问题 3287651.3前置仓运营模式的系统动力学模型构建 347291.1.1系统流程与边界 358041.1.2因果关系图 5198861.1.3系统动力学模型 651921.1.4模型检验 867311.4前置仓运营模式仿真 9257901.4.1消费者数量分析 9292191.4.2订单量分析 11156541.4.3营业收入分析 1356901.4.4总成本分析 15249821.4.5服务能力分析 18114911.4.6仿真结论 191.1问题背景前置仓的应用成为提高电子商务末端配送时效性的有效手段，在需求不断升级的消费市场中和竞争逐渐激烈的“最后一公里”领域市场[157]，仓储模式前置仓和全渠道模式前置仓混合应用并且高速扩张，造成不同种类前置仓业务范围重叠，运营成本过高，经营投入过度等不良现象。因此，本文针对以上问题，采用系统动力学理论与方法，结合全渠道模式前置仓的渠道特点、服务范围区别等，先后明确系统边界、构建因果反馈循环以及前置仓运营模式的存量流量模型。1.2系统动力学在前置仓仿真中的适用性分析电商仓储模式前置仓与全渠道模式前置仓作为电子商务末端供应网络，直接面向消费者提供服务的重要环节，其庞大的前置仓服务网络均隶属于复杂系统范畴领域。系统动力学是研究和分析复杂系统中信息反馈的的一门学科，其是由美国麻省理工学院的Jay.W.Forrester教授在1956年创立。随后其应用领域逐渐扩展到社会、经济、工程、管理、心理学等领域。系统动力学兼具系统论、控制论、和信息论，通过定性和定量相结合的方法理解、解释和分析问题的特点，是研究运营管理领域诸多问题的有效方法[158]。本文分别将从以下三个方面展开适用性的探讨。1.2.1系统动力学适用于动态系统问题系统论是系统动力学的基础研究方法之一，系统论是把研究对象作为一个整体系统来分析和研究，其主要研究系统的结构，功能，子系统与要素之间的相互作用、关系及变化规律与联系等。零售企业的运营管理具备结构性、功能性以及子系统之间相互作用的特性，即可视为系统论的研究对象，同时，电商企业的运营以及决策的制定具备动态性的特点，零售企业的运营与决策问题可以被视为一个动态复杂系统问题。由于系统动力学可以从系统的结构视角和内容视角进行分析和模拟[159]，因此系统动力学可以很好的适用于零售企业的运营与决策问题。1.2.2系统动力学适用于结构性问题系统动力学中的系统边界、因果反馈循环、积分以及延迟都是运营管理中普遍存在的结构性问题。在系统论的视角下，电商企业可以被视为一个复杂系统，零售企业的正常运营需要其各个子系统之间相互作用与影响，其子系统之间因为相互作用而产生因果反馈关系；各个关系之间相互作用而产生累积现象；同时在子系统之间相互作用的同时通常会伴随着延迟，例如信息流与物流之间的延迟。因此，系统动力学通过结构理论的视角可以很好的解释和分析运营管理中的这类系统问题。1.2.3系统动力学适用于内容性问题系统动力学模型可以恰当的描绘微观社会中的特定经济系统[160]，因此系统动力学模型即是阐述内容理论的一种方法，它是系统动力学理论和方法在不同系统中应用的产物。系统动力学模型的普适性很好的诠释了模型在不同系统中可以很好的解释特定系统的特殊元素、现象及变化，例如在零售企业运营管理与决策的系统中，系统动力学模型中所涉及到的变量都代表着现实系统中的要素；模型通过结构理论链接各个要素，使其相互作用与影响，用以模拟现实的零售企业运营管理与决策的现实系统。因此，系统动力学模型可以作为特定的内容理论适用于特定的系统环境中。1.3前置仓运营模式的系统动力学模型构建1.1.1系统流程与边界通常看来，零售企业的运营主要受消费者需求、产品及服务能力等方面的影响[161]，本文以突出重点和内容简化的方式来建立系统模型，以便观察和分析特定问题。本文将零售商的市场行为简化，设定消费者数量、订单量、营业收入、成本和服务能力子系统，子系统之间相互作用和影响，每个子系统通过逐级反馈构成一个整体的系统。消费者是电子商务企业的服务对象，同时也是维持和推动电子商务企业持续发展的动力源，为电子商务企业的长远发展具有重要的影响和意义。消费者子系统的状况一方面代表着电商企业自身的服务能力，另一方面也代表着电商企业的市场努力目标。在消费者环节的子系统中，线上及线下的消费者数量受区域消费者总量、潜在消费者比例、消费者购买意向、消费者感知与满意度影响因子、消费者行为偏差以及当特定消费模式满足不了消费者时的消费渠道转化率所影响。订单是反应消费者向电子商务企业发出订货信息的凭据，其中包含品类、尺寸、数量、支付、收货信息等主要的采购内容。订单数量即代表消费者向电子商务企业发出订货信息的数量，是直观反应企业经营状况的重要数据，订单量数据亦可以通过结合客单价、社会网络零售总额等数据粗略估算市场占有率，对电商企业分析自身的经营状况具有重要作用。在系统动力学模型的订单量子系统中，线上和线下订单量直接受到消费者数量、消费者年均客单量、消费者年均客单价的影响，以及消费者复购率、消费者满意度、消费者维护能力等服务能力的间接影响。营业收入是电子商务企业在日常的生产经营之中，通过销售商品和提供服务等取得的直接或间接收入。营业收入是电商企业主营和其他业务的经营成果，更是电子商务企业财务管理的一个重要指标，直接反应电子商务企业的经营状况，因此对营业收入指标的仿真和考察是十分必要的。营业收入子系统主要收到线上、线下订单量以及客单价波动的影响。总成本是指电子商务企业在生产和经营过程中所产生的全部费用。成本是用来计量电商企业在生产过程中所消耗的资源量，通过货币的形式表现，成本是对电商企业经营状况做评估的一个重要指标。规范的统计成本状况有利于电商企业发现经营和管理的问题，降低损耗并改善生产效益，对电商企业的持续发展有重要作用。总成本的子系统包含营业成本、管理费用、研发及维护费用、消费者维护费用和订单配送成本等。在企业中服务能力是一个整体性的概念，服务能力是指通过调配资源，发挥自身生产作用的能力。服务能力的构成不仅包含有形资源，还包括无形资源，例如组织和执行能力等。服务能力可以按不同行业的具体类型进行划分，通常服务能力在各类企业之中的评价指标也不尽相同。本文所提出的服务能力主要是指电子商务企业在发展过程中的生产、供应、销售、客户关系管理等经营管理方面的综合能力，服务能力的强弱是决定企业发展程度的重要指标。在本系统模型中，服务能力子系统受前置仓能力、生产能力、订单服务能力、消费者粘度以及客户关系维护能力的直接影响，间接受到营业收入影响。通过对以上几个子系统的有机整合，最终形成整个电商零售系统，如图3-1所示。图3-1系统流程及边界Figure3-1Systemflowandboundary1.1.2因果关系图根据上文中所描述的系统边界和子系统要素，本文以各个子系统环节为要素，概要性的绘制了电子商务零售企业运营系统的因果反馈图，用以表示各个子系统之间的反馈以及逻辑关联性。因果关系图中子系统之间的因果反馈共有2条，其中包括1条正反馈循环和1条负反馈循环。区域中潜在消费者数量的增加会直接提高产生购买行为的消费者数量，间接影响订单量的提升；而订单量的增加势必会增加企业成本和营业收入，从而减少和提高企业利润；企业利润的增加对资本再投入有促进作用，进而提升服务能力；服务能力的增加可以直接促进消费者感知与满意度影响因子和对消费者吸引率的提升，进而吸引更多潜在消费者，如图3-2所示。图3-2因果反馈图Figure3-2Causalfeedbackdiagram1.1.3系统动力学模型本节以系统结构和因果反馈图为基础，在保证模型逻辑严谨合理的情况下建立系统动力学存流量模型，目的是使用系统动力学的方法结合不同理论、思路和方法来设计新策略或优化零售企业销售模式[162]。存量流量图为7阶系统动力学模型，其中包含7个水平变量、7个流率变量、32个辅助变量和17个常量。通过对比全渠道零售模式前置仓及电商模式前置仓，分析对消费者、订单量、营业收入、成本和服务能力的影响，并总结向全渠道零售模式转型对电子商务企业的必要性，如图3-3所示。图3-3系统动力学仿真模型Figure3-3Systemdynamicssimulationmodel1.1.4模型检验本文对模型的有效性进行检验，为遵守保密规定，本文使用实证企业脱敏的区域销售数据与仿真数据对比验证，以验证模型仿真数据与真实数据的吻合度，作为本模型的有效性检验。图3-4模型有效性检验Figure3-4Modelvaliditytest表3-1检验结果对比Table3-1Comparisonoftestresults时间（年份）20112012201320142015201620172018仿真值（百万元）21.0421.9824.6925.3428.7137.9751.3169.02实际营收（百万元）22.6521.2222.0921.5429.838.3752.7371.57误差（%）1.7211.0111.777.651.661.042.691.56通过图3-4和表3-1观察可知2011年至2018年实证企业的区域营收状况和仿真数据的对比结果。本文为重点突出运营模式差别，而对激烈的市场竞争等环境因素进行了部分简化。由于本文所建立的系统动力学模型未充分考虑复杂的宏观经济及市场竞争环境影响，实证企业的区域营业收入在2012年和2013年间受市场经济调控和企业自身经营策略调整等多方面因素的影响，两年间营业额有少许下降。导致模型有效性检验过程中这两年的误差比例产生较大波动，分别激增到了13%和11.7%左右。通过图3-4和表3-1数据可知，所调研单位营业收入的实际值与仿真值8年间平均误差为5.64%，如排除掉市场调控与竞争因素所产生了两年剧烈波动，6年间模型仿真结果的误差为1.38%。通过以上仿真结果的数据说明，模型的模拟仿真期间的相对误差在5.64%以内，在误差允许范围以内，说明该系统动力学模型的模拟仿真结果相对可靠。从整体而言，如模型仅作为企业运营模式辅助决策的模拟工具，该仿真结果与实际值的误差可纳入接受范围，符合建模要求[163]。1.4前置仓运营模式仿真本文通过对因果关系图和存流量模型的建立和分析，初步论证了模型在逻辑关系与内容上的成立。因此，本文使用VensimPLE版本在Windows10环境下对存流量模型进行模拟。将模型的时间设置为2015年起始至2025年终止，步长设置为1年。受现实条件限制本文采用调研问卷的方式对特殊数据进行单独补充。本文采取参数控制的方式对模型进行极端条件测试，通过对比全渠道模式前置仓（OC-FDC）和仓储模式前置仓（EC-FDC）的市场运营状况，来观察两种模式下订单量、营业收入、成本与服务能力的变化和区别，归纳全渠道模式前置仓运营模式的特征。下文就模型中各个子系统以及影响因素进行逐个梳理与分析。1.4.1消费者数量分析（1）在线上消费者子系统方面，当其他要素保持不变的情况下时，线上消费者要素受到潜在线上消费者数量、消费渠道转化率以及消费者行为意识偏差的直接影响，线上消费者又会间接受服务能力、消费者感知与满意度因子。而线上消费者的波动会直接作用于客户关系维护费用以及线上订单量，间接作用线上营业收入以及订单配送成本要素。在特定情形下，当消费者的第一偏好不被满足时部分消费者会倾向考虑选择次级偏好或其他偏好[164]。基于以上研究中的假设，本文认为当电商模式的前置仓无线下可用零售渠道的时候，部分有消费需求的消费者会以一定概率转变为线上消费。因此，电商模式前置仓线上消费者数量整体领先于全渠道零售模式前置仓消费者的数量。受消费渠道所限而转向线上消费的这部分群体对渠道的忠诚度较低，因此人数变化的波动性较为明显。整体观察2015年至2025年电商模式前置仓消费者数量时，整体呈现上升趋势，因为可选方案中没有更多的渠道选项，但是消费生活必需品是周边消费者的刚需。全渠道零售模式前置仓消费者数量以较为稳定的走势逐年递增，如图3-5所示。图35线上消费者仿真结果Figure3-5Simulationresultsofonlineconsumer（2）在线下消费者子系统方面，当其他要素保持不变的情况下时，偏好线下消费的群体，其要素受潜在消费者数量、消费者行为意识偏差率的直接影响。线上消费者会间接受前置仓能力、服务能力、消费者感知与满意度因子的影响。同时到店购物者数量的变化会直接作用于线下消费者维护费用和线下订单量，间接影响线下营业收入以及营业成本的变化。当电商模式前置仓缺少线下零售渠道时，到店购消费者数量不会随时间变化而发生改变，由于线下零售渠道缺失的原因，仓储模式前置仓线下消费者数量始终保持在0。而由于前置仓的选址位置通常设置在社区和写字楼等人员密集的中心区域，人流量充足、全渠道模式前置仓的渠道可选性以及O2O等的模式效应能够吸引较多周边的人流量，因此全渠道模式前置仓具备一定规模的线下消费者数量，并且随服务能力的提升，线下消费者数量亦逐年稳定增加，如图3-6所示。图3-6线下消费者仿真结果Figure3-6Simulationresultsofofflineconsumer最后，通过系统假设与仿真发现：全渠道模式前置仓由于渠道优势，在消费者数量方面高于仓储模式前置仓。1.4.2订单量分析（1）在线上订单量子系统中，线上订单量直接受网站使用便利性吸引率、订单派送能力吸引率、消费者年均线上客单量、线上消费者数量影响，同时间接受到消费者维护费用及频次、消费者渠道转化率、潜在线上消费者变化等要素的影响。线上订单量的变化则会直接作用于线上营业收入以及订单配送成本，并且间接对企业的管理费用、营业成本、研发及维护费用等产生作用影响。1）在线上订单量方面，假设保持两种模式下消费者线上购买频次和订单配送能力吸引率均相同的情况下，线上订单量的变化主要来自线上消费者数量、网站使用便利性吸引率和服务能力的影响。当消费者的需求无法被满足时将发生转移[165]，电商仓储模式前置仓缺失线下零售渠道导致部分到店购者转移到线上渠道购买，然而伴随着不稳定的消费意愿，电商仓储模式前置仓线上订单量波动相对较大。随着整体消费者数量的增长线上订单量整体呈现上涨态势，并且领先于全渠道零售模式的前置仓线上订单数量。在网站便利性吸引率系数方面，受全渠道零售模式中服务能力较强因素的影响，全渠道零售模式网站便利性吸引率增长的势态更强，率先达到一个相对饱和的状态。随着时间的推移一直保持在一个较高水平。而电商仓储模式网站便利性吸引率的增长相对平缓。服务能力要素对于企业持续发展具有重要隐性功能。订单量对服务能力有间接影响作用，随着两种业态的订单量和营业收入产生差距,全渠道零售模式前置仓服务能力因素累积和增长相对更快，比电商仓储模式前置仓更具优势，如图3-7所示。图3-7线上订单量仿真结果Figure3-7Simulationresultsofonlineorder（2）在线下订单量子系统中，线下订单量直接受全渠道及店仓一体模式吸引率、前置仓及商品搜索便利性吸引率、消费者年均线下客单量以及到店购者数量的影响，同时消费者维护费用及频次、潜在到店购者变化等要素的影响。线下订单量的变化则会直接作用于线下营业收入，并且间接对企业的管理费用、营业成本、研发及维护费用等产生影响作用。在全渠道零售模式下，前置仓线下订单量的增长以消费者数量和购买频次为基础要素，同时受到全渠道及店仓一体化模式吸引率和前置仓及商品搜索便利性吸引率和服务能力的直接和间接影响，线下订单量的增长从快速攀升向稳步增长转变。全渠道及店仓一体化模式吸引率和前置仓及商品搜索便利性吸引率受全渠道零售模式服务能力影响，两者相对于电商仓储模式前置仓具有绝对吸引率优势。而电商模式前置仓不具备线下零售功能，因此在线下订单量方面相对处于绝对劣势，如图3-8所示。图3-8线下订单量仿真结果Figure3-8Simulationresultsofofflineorder最后，通过系统假设与仿真发现：全渠道模式前置仓由于渠道优势，在线上和线下订单总量方面高于仓储模式前置仓。1.4.3营业收入分析（1）在线上营业收入子系统方面，线上营业收入要素直接受线上订单量以及平均客单价影响，间接受网站便利性吸引率、订单派送能力吸引率、线上消费频次以及线上消费者数量影响。线上营业收入则直接对总营业收入、营业成本、管理费用以及研发和维护费用产生影响作用，间接影响企业利润和服务能力。在线上营业收入部分，仓储模式前置仓不具备线下零售渠道，部分到店购需求向线上转移，仓储模式的前置仓线上营收状况略高于全渠道模式前置仓。同时由于向线上消费渠道转移的消费者，线上消费行为不稳定，导致电商仓储模式的前置仓线上营收的增长在提升的同时波动较剧烈。仿真结果现实在2015年的仿真开始时期和2025年的仿真结束时期，仓储模式前置仓的线上营业收入状况均高于全渠道零售模式前置仓，然而在2018、2021和2023三年间略低于全渠道零售模式前置仓的线上营业收入。消费渠道转换的消费者们消费意愿不稳定，导致仓储模式前置仓营业收入波动较明显，可被纳入考虑范围，如图3-9所示。图3-9线上营业收入仿真结果Figure3-9Simulationresultsofonlinerevenue（2）在线下营业收入子系统方面，线下营业收入要素直接受线下订单量以及平均客单价影响，间接受全渠道及店仓一体模式吸引率、前置仓及商品搜索便利性吸引率、到店购频次以及到店购者数量影响。线下营业收入则直接对营业总收入、营业成本、管理费用以及研发和维护费用产生影响作用，间接影响企业利润和服务能力。在线下营业收入部分，全渠道零售模式前置仓拥有线上和线下多种零售渠道，服务能力因素、全渠道及店仓一体模式吸引率因素和前置仓及商品搜索便利性因素均高于仓储模式前置仓。而在线下消费者数量方面，由于电商仓储模式前置仓对线下零售渠道的缺失，导致其无法提供线下零售功能，因此电商仓储模式前置仓在线下营业收入方面有较大缺口。而全渠道零售模式前置仓的线下营业收入随服务能力、吸引率以及消费者数量的增加呈现稳步增长态势，如图3-10所示。图3-10线下营业收入仿真结果Figure3-10Simulationresultsofofflinerevenue综观营业收入部分，虽然仓储模式前置仓的线上营收状况好于全渠道模式，然而其线下零售渠道的缺失使其无法服务特定区域内偏好到店购渠道的消费群体，并且随着服务能力以及消费者感知与满意度因子的逐年累积与提高，两种模式的前置仓营业收入差距逐渐扩大。全渠道零售模式前置仓凭借其丰富的渠道组合、服务以及服务能力的潜在影响，能够满足更多类消费者的多元化渠道需求，获取更多营业收入的回报。在营业收入的仿真结果方面，全渠道零售模式前置仓逐年与仓储模式前置仓形成差距。直至2025年时，全渠道模式前置仓营业收入领先仓储模式前置仓约45%左右，形成较大领先优势，如图3-11所示。图3-11营业收入仿真结果Figure3-11Simulationresultsofoperationrevenue最后，通过系统假设与仿真发现：全渠道模式前置仓由于渠道优势，在营业收入方面高于仓储模式前置仓。1.4.4总成本分析在总成本子系统方面，总成本的变化受其他营业支出、营业成本、管理费用和研发与维护费用方面的直接影响，间接受订单量、营业收入、消费者维护费用和订单配送费用的影响；而总成本的变化则直接影响到企业利润和投入产出比的状况，进而对服务能力产生间接影响。其他营业支出包括线上和线下两个部分。线上其他营业支出是指线上消费者维护费用和订单配送费用，线上消费者维护费用时零售商为保持一定的复购率和增加消费者粘性而随机向消费者提供的购物折扣，每年享有0-4次获取机会并且随机产生，而折扣金额被设定在平均客单价的5%。消费者的线下购物行为通常会比线上消费花费更多路程和时间成本，对消费者忠诚度产生一定影响[166]，因此本文对到店购者提供0-8次的随机折扣机会，并且提高折扣额度至订单单价的10%。为设置更加合理，仓储模式前置仓无线下零售渠道，因此其不会产生到店购者维护费用。而在订单配送费用方面，由于两种模式前置仓均具备线上下单线下配送功能，本文将以相同配送单价设置两种模式前置仓，如图3-12所示。图3-12其他营业支出仿真结果Figure3-12simulationresultsofotheroperatingexpenses在营业成本、管理费用和研发与维护费用方面，全渠道零售模式前置仓由于渠道多样化的原因，导致其营业成本、管理费用和研发及维护费用均高于仓储模式前置仓。随着消费者数量和订单数量的不断攀升，由于两种前置仓经营模式的差别，全渠道零售模式前置仓和仓储模式前置仓成本费用呈现出不同的增长态势，以全渠道零售模式前置仓的增长更为迅猛。在2015年的仿真初期两者差距相对微小，直至2025年时期，全渠道零售模式前置仓的总成本费用比仓储模式前置仓的总成本费用高约42%，形成非常明显的差距。全渠道模式前置仓在获得更多营业收入的同时，其更多丰富的渠道和多样的服务也相应提高了自身成本费用，如图3-13所示。图313总成本仿真结果Figure3-13Simulationresultsoftotalcost最后，通过系统假设与仿真发现：全渠道模式前置仓由于更多的订单量与费用支出，全渠道模式前置仓的总成本高于仓储模式前置仓。1.4.5服务能力分析在服务能力子系统部分，服务能力要素直接受前置仓能力、生产能力、订单服务能力、客户关系维护能力、消费者粘度因素的直接影响，间接受企业利润、投入产出比、消费者感知与满意度影响因子、订单准时率、消费者复购率、消费者年均维护状况的影响。而服务能力要素直接对消费者感知与满意度影响因子、全渠道及店仓一体模式吸引率变化、前置仓及商品搜索便利性吸引率变化、网站便利性吸引率变化和订单派送能力吸引率变化产生影响作用，间接作用于潜在消费者的变化、消费者粘度、消费者复购率等要素。在前置仓能力方面，电商仓储模式前置仓缺失线下零售渠道，前置仓只具备线上订单的配送功能。受消费者数量、订单量和营业收入等方面的直接和间接影响，电商仓储模式的前置仓能力提升相较于全渠道零售模式差距较大，随着仿真年限的增加和企业营收的变化，在2025年时两种模式的前置仓能力逐渐形成差异，最终达到约40%左右差别，其中全渠道零售模式前置仓的前置仓能力远远高出仓储模式前置仓。在生产能力方面，生产能力同时受前置仓能力、企业营收、消费者感知与满意度因子和订单准时率的影响。由于前置仓模式的不同以及消费者感知与满意度影响因子的介入，随着时间的推移，在2025年时期全渠道零售模式前置仓领先电商仓储模式前置仓的生产能力约30%。在消费者粘度方面，消费者粘度直接受消费复购意向、消费者感知与满意度因子影响。在2015年时期以相同的消费