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        基于大數據環境下包裝逆向物流倉庫的選址

          信息來源:   發布時間:2021-08-12  點擊數:

        隨著人們消費水平的逐步提升,包裝垃圾的數量隨著交易量的增加而增多,這造成了資源的極大浪費。為了響應環保政策,供應商、分銷商以及物流企業開始重視包裝逆向物流,倉庫選址、包裝的精準分類回收以及對各項信息數據的處理就顯得格外重要。大數據技術的出現,使得數據的采集和篩選、數據分析及使用更快捷,也可使包裝逆向物流倉庫的選址更加科學準確。

        針對逆向物流中心選址的問題,目前有很多的研究。2015年,郭雄對鉛蓄電池的逆向物流問題從消費、回收、處理、應用這四個層面進行分析,并考慮了將正向物流擴建和單獨建立逆向物流系統的兩種情況,以此建立了模型,并用遺傳算法進行求解,利用matlab軟件進行仿真。[1]2018年對于多商品多來源閉環選址這一問題的研究張震建立了一個以建設、配送、回收等成本的總和最小為目標的模型,運用了兩階段啟發式算法來得到局部最優解,然后設計了局部迭代搜索算法從而得到全局最優解。[2]由此可見,降低包裝逆向物流成本是至關重要的。

        1 利用大數據技術對包裝進行分類

        從上海真正將政府政策落實到個人行動的令人“燒腦”的垃圾分類開始,如今越來越多的地方開始實行垃圾分類的政策,但是簡單的垃圾分類不能合理區分包裝的材料及來源和去處,而大數據采集技術可以很好地彌補這一弱點。

        包裝逆向物流有三種模式[3]:垃圾場處理,包裝生產商回收,第三方物流企業回收。按照材料劃分,包裝所用的材料包括紙制材料,塑料材料,金屬材料,玻璃材料,木質材料(麻、布、竹、藤、草等)和復合材料這幾種。逆向物流目的地所要回收的包裝需要大數據技術進行識別和分類??梢岳脳l形碼、二維碼直接讀取包裝品上的信息或者運用RFID(射頻識別技術)通過電磁波讀取電子標簽里的信息并存入數據庫,從繁雜多樣的包裝數據中篩選出需要回收的包裝,并從存儲信息中明確回收的主體是誰,目的地在哪里,然后將其分類處理。目前,對于上述所說的各種材料的包裝,生產廠商和第三方物流企業均可回收再利用,但存在一些被污染和破損非常嚴重的包裝,則需運往垃圾處理廠處理。

        2 包裝逆向物流倉庫選址模型

        2.1 問題描述

        包裝逆向物流倉庫選址問題可以描述為:需要為回收的包裝建立一個倉庫,該倉庫安排車輛前往包裝收集點將包裝運回到倉庫,然后利用大數據技術對其進行分類,將可回收的包裝按照一定比例送往生產商和第三方物流企業,將損毀及被污染的包裝送往廢棄物處理點。目標是找到使該倉庫收集并運輸包裝到各個目的地所花費的運輸費用最小的位置來設立包裝逆向物流倉庫。

        2.2 問題需要考慮的因素

        (1)單位運輸費率:貨物在兩地間運送時每單位里程或者每單位重量所消耗的費用;

        (2)運輸距離:運用一定的設備或工具將貨物從一地轉移到另一地所產生的距離變化;

        (3)運輸量:在某一時間段內運輸的貨物數量;

        (4)各地點回收的包裝物類型及各自占包裝總量的比例。

        2.3 模型假設

        (1)車輛在等待過程中沒有費用產生;

        (2)運輸距離是兩地的直線距離;

        (3)研究的區域內分別只有一個廠商、垃圾處理站、垃圾分類回收點、第三方物流企業;

        (4)當天各種包裝發往各地的車輛車型、數量固定;

        (5)當天需回收的包裝物總數量為Q;

        (6)送往同一地點的運輸費率相同。

        2.4 建立模型[4]

        根據影響因素和模型假設可以列出各需求地坐標及運量運費等相關信息的表:

        表1 坐標及運量運費表     下載原表

        表1 坐標及運量運費表

        各地點(xj,yj)與倉庫(xd*,yd*)位置關系如下圖所示:


        各地點與包裝逆向物流倉庫位置關系圖因此,可得物流中心到j點的運輸費用為:

         


         


        因此,物流中心到各點總運輸費用為:

         


        rj———從倉庫運往j地的運輸費率。

        qj———從倉庫運往j地的貨物量。

        dj———倉庫與j地之間的距離。

        x*d———倉庫所在位置的橫坐標。

        y*d———倉庫所在位置的縱坐標。

        aj———運往j地各類型包裝物所占總量的比例。

        2.5 模型求解

        目標是使總運輸費用最小,所以對M求偏導:

         


         


        求得最優解的迭代步驟如下:

        (1)首先利用重心法求出一個初始位置(xd(1),yd(1))

         


        (2)將(x(1)d,y(1)d)代入公式(2)計算出相應的總費用M(1);

        (3)再運用公式(3)和公式(4)確定改進倉庫位置(x(2)d,y(2)d);

        (4)再將(x(2)d,y(2)d)代入公式(2)計算出相應的總費用M(2);

        (5)比較M(1)、M(2)的大小。若M(1)M(2),則確定改進位置并返回第三步再次選擇改進的倉庫位置(x(3)d,y(3)d);若M(1)<M(2),則最初的位置就為最優解。反復迭代,最終確定最優解(x*d,y*d)。

        2.6 某地區包裝逆向物流倉庫選址計算

        表2 具體的坐標及運量運費表     下載原表

        表2 具體的坐標及運量運費表

        初始位置:

         


         


        表3 各個地點與初始位置的距離     下載原表

        表3 各個地點與初始位置的距離
         


        計算改進位置:

         


        再計算出各個地點與第一次改進位置的距離,并利用公式(2)得到:

         


        ∵M(2)<M(1),因此,確定該次改進位置并再次迭代進行改進。如此反復迭代,計算量略微有些大可利用excel規劃求解工具來求出最優解。最終得到最優解為xd*=11.00,yd*=15.00。此時,M*=5014.42為最小值。

        因此,所選逆向物流倉庫最佳位置為(11.00,15.00)。

        3 結語

        運用大數據技術可將包裝上承載著信息的二維碼、條形碼等進行識別,并按照逆向需求分類。建立一個包裝逆向物流倉庫可利用精確重心法建立模型并配合excel進行求解,最終得到最優的倉庫位置,實現總運輸費用最小。在此基礎上,還可以考慮包裝的體積、車輛的不同車型及數量對結果的影響,從而得到更精確的倉庫位置,完成倉庫選址。

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