菜鳥驛站的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究

夏禮濤，顧風(fēng)云，曲沖沖

（1.北京工商大學(xué) 商學(xué)院，北京 100048；2.北京工商大學(xué) 理學(xué)院，北京 100048）

1 引言

2013年5月28日阿里巴巴集團(tuán)與部分快遞企業(yè)和相關(guān)金融企業(yè)共同宣布，“中國(guó)智能物流骨干網(wǎng)”項(xiàng)目正式啟動(dòng)，合作各方共同組建的“菜鳥網(wǎng)絡(luò)科技有限公司”正式成立，預(yù)計(jì)在未來5-8年內(nèi)，使全國(guó)任意一個(gè)地區(qū)都可以做到24小時(shí)送達(dá)的目標(biāo)。菜鳥通過打造智能物流骨干網(wǎng)，對(duì)生產(chǎn)流通的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合運(yùn)作，實(shí)現(xiàn)信息的高速流轉(zhuǎn)，減少物流過程中不必要的損耗，以提升效率。菜鳥網(wǎng)絡(luò)對(duì)于運(yùn)輸及時(shí)性的要求極高，但除了高效的運(yùn)送效率，物流尾端的顧客能否方便準(zhǔn)確地領(lǐng)取快遞，也是菜鳥物流計(jì)劃成功實(shí)施的關(guān)鍵。為了幫助消費(fèi)者能夠更加便利地領(lǐng)取快遞，菜鳥驛站應(yīng)運(yùn)而生。

2 菜鳥驛站的現(xiàn)狀分析

2.1 菜鳥驛站的特征及發(fā)展

菜鳥驛站又稱“阿里服務(wù)店”，是天貓官方授權(quán)建立的為淘寶和天貓會(huì)員提供代收、發(fā)快遞、優(yōu)惠導(dǎo)購、淘寶代購等便民服務(wù)的線下實(shí)體店。簡(jiǎn)單來說，菜鳥驛站是指由菜鳥牽頭，建立面向社區(qū)的物流服務(wù)平臺(tái)，致力于為消費(fèi)者提供多元化的“最后一公里”服務(wù)。到目前為止，越來越多的淘寶、天貓會(huì)員選擇菜鳥驛站幫助他們代收快遞，菜鳥驛站的加盟團(tuán)隊(duì)也在不斷擴(kuò)大和蔓延，全國(guó)各地城市已經(jīng)相繼建立了多個(gè)菜鳥驛站。隨著菜鳥驛站數(shù)量的逐漸增加，驛站的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃也變得越來越復(fù)雜。網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍從剛開始一線城市的繁華區(qū)域拓展到三線城市的普通區(qū)域，涉及領(lǐng)域從起初的私人物件到現(xiàn)在的多類型、多服務(wù)對(duì)象。從今年4月起，阿里巴巴將目標(biāo)拓展到全國(guó)高校，菜鳥網(wǎng)絡(luò)5月5日發(fā)布的最新數(shù)據(jù)顯示，第一批校園菜鳥驛站共計(jì)500個(gè)，已經(jīng)全部完成標(biāo)準(zhǔn)化上線，分布在接近400所高校，遍及全國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū)。由此可以看出，菜鳥驛站的網(wǎng)絡(luò)范圍正隨著電子商務(wù)的發(fā)展不斷拓寬。

2.2 菜鳥驛站的優(yōu)勢(shì)

作為便民服務(wù)的線下實(shí)體店，菜鳥驛站的建立給終端客戶、加盟商、快遞企業(yè)和網(wǎng)上商家都帶來了極大的便利。

對(duì)于淘寶商家而言，菜鳥驛站可以作為商家的廣告發(fā)布點(diǎn)，商家不定時(shí)的向菜鳥驛站推送優(yōu)惠信息和廣告信息，提高商品的銷售量；對(duì)于加盟商而言，菜鳥驛站和其它類型的加盟方式不太一樣，一般都是小型超市、社區(qū)門店，加盟商可以利用原有的門店進(jìn)行經(jīng)營(yíng)，并不需要投入新的建設(shè)成本。加盟商每代收一件貨物，都可以從中獲利，同時(shí)提升門店的人氣和銷售額；對(duì)于終端客戶而言，菜鳥驛站不僅可以幫助用戶代收快遞，還向用戶提供代發(fā)快遞的功能，用戶的收發(fā)件時(shí)間變得相當(dāng)靈活。此外，菜鳥驛站很好的保護(hù)了用戶的個(gè)人隱私，用戶只需向商家提供姓名和聯(lián)系方式，選擇就近的驛站即可；對(duì)快遞企業(yè)而言，菜鳥驛站可以很好的解決“最后一公里”的問題。以往快遞員需要逐一的將快遞送到各家各戶，現(xiàn)在快遞員只需將快遞統(tǒng)一安放在菜鳥驛站，在大大提高快遞企業(yè)效率的同時(shí)，還可以增加快遞員在此期間的機(jī)會(huì)成本。

2.3 菜鳥驛站網(wǎng)點(diǎn)面臨的問題

2.3.1 網(wǎng)點(diǎn)選取混亂。菜鳥驛站雖然為客戶和快遞企業(yè)都帶來了便利，但其網(wǎng)點(diǎn)選取混亂的現(xiàn)象也成為其發(fā)展過程中的阻礙。菜鳥驛站在成立初期對(duì)加盟流程和加盟商的選擇并沒有規(guī)范的管理，根據(jù)對(duì)部分加盟商的調(diào)查統(tǒng)計(jì)，在初期加盟商并不需要交付加盟費(fèi)用，只需提供相應(yīng)的門店即可。在2013年底之后的加盟商需要交付300元的押金才能加盟，現(xiàn)在只需要在支付寶里凍結(jié)相應(yīng)的保證金就能加盟。雖然和兩年前相比，網(wǎng)點(diǎn)選取有了較大的改善，但僅僅需要提供相應(yīng)的門店和在支付寶里存夠相應(yīng)的保證金就能加盟的寬松制度，導(dǎo)致現(xiàn)在部分小區(qū)存在多個(gè)菜鳥驛站，聚集的菜鳥驛站使得加盟商的利益得不到保障，大大影響了驛站的進(jìn)一步發(fā)展。

2.3.2 網(wǎng)點(diǎn)配送成本過高。雖然菜鳥驛站還處于發(fā)展初期，但是在北京和上海等一線城市，驛站的數(shù)量始終維持在較高的水平。以北京為例，在同一片區(qū)域里的數(shù)量達(dá)到十幾個(gè)甚至幾十個(gè)。送往菜鳥驛站的快件會(huì)由不同的快遞公司派送，不同的快遞公司會(huì)分別派遣快遞人員向一個(gè)或幾個(gè)驛站送貨，使得各快遞企業(yè)在運(yùn)輸途中的成本大大提升。除此之外，由于各快遞企業(yè)之間沒有交集，會(huì)造成在同一片區(qū)域的菜鳥驛站中出現(xiàn)多家快遞企業(yè)在不同的時(shí)段里向驛站送達(dá)快遞的現(xiàn)象。這樣一來，菜鳥驛站收取各快遞公司送達(dá)快遞的時(shí)間不統(tǒng)一，給加盟商造成了極大的不便。菜鳥驛站是解決物流“最后一公里”問題而產(chǎn)生的，但是就目前的配送情況而言，各網(wǎng)點(diǎn)間的配送花費(fèi)了較多的人力和物力，并沒有很好的達(dá)到優(yōu)化“最后一公里”的目標(biāo)。

3 主要問題的改進(jìn)方案

3.1 解決思路

目前我們需要做的是針對(duì)以上問題對(duì)現(xiàn)有的驛站網(wǎng)絡(luò)布局進(jìn)行優(yōu)化，首先對(duì)于一些重合、交割量較小的網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行剔除、整合，使資源能夠得到合理的運(yùn)用，降低成本，也為以后加盟商的招募提供參考。然后在此基礎(chǔ)上建立配送中心，對(duì)同一區(qū)域菜鳥驛站的快遞進(jìn)行統(tǒng)一的整合配送。這里所要構(gòu)建的配送中心并不是傳統(tǒng)的配送中心，而是和配送中心有相似功能的小型倉庫，相似功能指的是降低運(yùn)輸成本和統(tǒng)一配送功能。這樣一來，不僅可以減少運(yùn)輸成本，還能間接的降低快遞人員的員工費(fèi)用，使得成本最小化的同時(shí)還能滿足各驛站收貨的統(tǒng)一性。

3.2 問題特征與模型選取

3.2.1 問題特征。菜鳥網(wǎng)絡(luò)驛站相對(duì)于普通的物流網(wǎng)絡(luò)具有如下特點(diǎn)：

第一，快遞的配發(fā)時(shí)效性不作為建設(shè)其網(wǎng)絡(luò)布局所考慮的第一因素。因?yàn)橥ㄟ^菜鳥驛站的貨物一般不是緊急物品，且是客戶由于工作、度假等即使送到也不能即時(shí)接收的。

第二，構(gòu)建菜鳥驛站網(wǎng)絡(luò)布局時(shí)不需考慮過多因素。因?yàn)榭爝f量可反映所在區(qū)域的經(jīng)濟(jì)條件、人口密度等，并且可通過菜鳥網(wǎng)絡(luò)公司查詢各個(gè)區(qū)域的快遞量。

第三，網(wǎng)點(diǎn)之間的半徑不可過大。因?yàn)椴锁B驛站本身的規(guī)模不是很大，一般都是附屬在小區(qū)的便民超市等地方，網(wǎng)點(diǎn)的個(gè)數(shù)比一般的物流網(wǎng)點(diǎn)的布局要密集。

第四，所有屬于菜鳥驛站的快件都可以進(jìn)行整合。因?yàn)椴锁B驛站加盟商、快件配送公司和阿里巴巴都有合作交流，同一區(qū)域的菜鳥快件可以方便的進(jìn)行統(tǒng)一整理。

3.2.2 模型選取。首先，建立模型分析現(xiàn)有菜鳥驛站網(wǎng)點(diǎn)的分布情況，然后對(duì)過于集中的網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行整合優(yōu)化。這時(shí)可以采用的模型有聚類模型、層次分析模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等，層次分析法的結(jié)果雖然較精確，但評(píng)價(jià)效率較低，并且由于成對(duì)比較矩陣選擇的隨意性，容易判斷出錯(cuò)，另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于菜鳥網(wǎng)絡(luò)驛站布局的研究則過于復(fù)雜，也不適用。而聚類法可以對(duì)給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行層次的分解，直到滿足某種條件為止，它可以較快地對(duì)眾多對(duì)象進(jìn)行分類，所以這里選取聚類模型進(jìn)行研究。

其次是建立配送中心，可以采用的模型有重心模型、交叉中值模型和覆蓋模型等。交叉中值模型是解決連續(xù)點(diǎn)選址模型中十分有效的方法，但是計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性不是很高。覆蓋模型是解決離散點(diǎn)選址模型中常用的方法，但是涉及的因素較多，計(jì)算過于復(fù)雜。重心法是解決單一配送中心選址的有效方法，由于是以A地區(qū)為例，我們所要建立的“配送中心”屬于單一的配送中心，屬于最簡(jiǎn)單的配送中心，可以有效的解決小范圍內(nèi)各站點(diǎn)的需求問題。國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者都采用重心法來解決單一配送中心選址問題，魯春曉在“關(guān)于配送中心重心法的研究”、孔繼利在“系統(tǒng)聚類和重心法在多節(jié)點(diǎn)配送中心選址中的研究”等文獻(xiàn)中都包含重心法解決配送中心選址問題。

3.3 模型構(gòu)建與算法求解

3.3.1 問題假設(shè)

（1）客戶對(duì)于物品接收時(shí)間的要求無特別偏好。

（2）在解決問題時(shí)主要考慮運(yùn)輸距離和各站點(diǎn)的快遞數(shù)量，通過快遞量來反映當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)條件、交通狀況、人口密度等。

（3）將相距200m以內(nèi)的站點(diǎn)定義為網(wǎng)點(diǎn)半徑過小，1 000m以外的站點(diǎn)定義為網(wǎng)絡(luò)半徑過大。

（4）各站點(diǎn)的距離和快遞數(shù)量已知而且不變。

（5）配送中心和各站點(diǎn)之間的運(yùn)輸路徑是直線的。

（6）運(yùn)送到各站點(diǎn)的運(yùn)送費(fèi)率假設(shè)是相等的。

3.3.2 變量說明。具體見表1。

表1 變量符號(hào)說明

3.3.3 算法步驟

（1）獲取數(shù)據(jù)信息，建立評(píng)估矩陣。首先從菜鳥網(wǎng)絡(luò)公司獲得的目前已加盟的菜鳥驛站的位置信息記為D（D={d1,…,dn}）和各個(gè)驛站的快遞量信息Q(Q={q1,q2,…,qn}。由位置信息建立評(píng)估矩陣M。

（2）矩陣標(biāo)準(zhǔn)化。為了消除不同變量的單位對(duì)聚類結(jié)果的影響，應(yīng)當(dāng)對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。這里采用z-score標(biāo)準(zhǔn)化，基于原始數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。首先求出兩個(gè)變量的算術(shù)平均值數(shù)學(xué)期望xi和標(biāo)準(zhǔn)差si，其次令zij＝（xij－xi）／si其中，zij為標(biāo)準(zhǔn)化后的變量值，xij為實(shí)際變量值。標(biāo)準(zhǔn)化后的變量值圍繞0上下波動(dòng)，大于0說明高于平均水平，小于0說明低于平均水平。

（4）聚類。把每個(gè)點(diǎn)（對(duì)象）作為一類作為第一層的類，找出距離最小的dij，從而得出距離最近的兩類i與j,把它們合并成為層次最高的一類。如果同時(shí)有兩個(gè)距離dij和dst一樣最小，則同時(shí)把i,j作為一類，把s,t作為一類；若i,j和s,t中有一個(gè)是相同的，則把這三個(gè)小類合并成一個(gè)大類。如果有更多的兩類之間的距離一樣小，可類似處理，重復(fù)做上述操作，直至所有的點(diǎn)都?xì)w入到一個(gè)大類。最終可以得到所有菜鳥驛站的分層結(jié)果。

（5）將每一層的菜鳥驛站點(diǎn)與其快遞量進(jìn)行綜合分析，如果某一層上的驛站點(diǎn)較多，與快遞量進(jìn)行綜合分析，將快遞量較少的點(diǎn)進(jìn)行適當(dāng)剔除，如果有同一層上的加盟點(diǎn)的快遞量都較小，則考慮選擇性撤銷加盟點(diǎn)。

（6）設(shè)定各網(wǎng)點(diǎn)所處的坐標(biāo)點(diǎn)。采用重心法求解配送中心時(shí)，必須要確定同一區(qū)域里所有網(wǎng)點(diǎn)的具體位置，使用相同的坐標(biāo)軸。驛站i的x坐標(biāo)用Dix表示，驛站i的y坐標(biāo)用Diy表示。

3.4 算法實(shí)例

為了保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性，選取北京西站（下文以A地區(qū)表示）附近的14家菜鳥驛站作為研究對(duì)象。北京作為國(guó)家首都，菜鳥驛站數(shù)量較多，網(wǎng)點(diǎn)選取無序現(xiàn)象會(huì)更加明顯。北京西站作為人口聚居區(qū)，周圍有大量的居民以及商業(yè)場(chǎng)所，是菜鳥驛站早期駐地之一。為了獲取真實(shí)數(shù)據(jù)，小組成員先是通過電話向這14家驛站進(jìn)行了電話咨詢，之后又對(duì)14家驛站進(jìn)行實(shí)地的走訪調(diào)查。通過一個(gè)月的實(shí)地走訪，發(fā)現(xiàn)驛站的門店大小、地理位置、所經(jīng)營(yíng)的業(yè)務(wù)和經(jīng)營(yíng)時(shí)間等因素都會(huì)影響代收量。通過向所有加盟商咨詢，發(fā)現(xiàn)在不同的月份，14家驛站的快件數(shù)量波動(dòng)趨勢(shì)大致相同，所以采用一個(gè)月的快件數(shù)進(jìn)行算術(shù)平均，得出了14家菜鳥驛站在這個(gè)月里平均每天的快件代收量。又將各驛站的實(shí)際距離轉(zhuǎn)換到坐標(biāo)軸上，得出各網(wǎng)點(diǎn)的坐標(biāo)大小。見表2。

表2 菜鳥驛站分布及快遞量

從而完成了對(duì)于整個(gè)A地區(qū)現(xiàn)有菜鳥驛站網(wǎng)絡(luò)布局點(diǎn)的優(yōu)化。

表3 聚類結(jié)果

圖1 網(wǎng)絡(luò)布局優(yōu)化后結(jié)果

4 結(jié)語

本文采用聚類的方法對(duì)目前菜鳥驛站的分布狀況進(jìn)行分析后，刪除了重疊網(wǎng)點(diǎn)和無效網(wǎng)點(diǎn)，維護(hù)了加盟商的利益。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用重心法為同一區(qū)域的菜鳥驛站選取了配送中心，大大節(jié)省了快遞企業(yè)的運(yùn)輸成本和人力成本。菜鳥驛站作為物流行業(yè)的新興產(chǎn)物，目前國(guó)內(nèi)的研究領(lǐng)域?qū)ζ潢P(guān)注度并不是很高，但是隨著電子商的不斷發(fā)展，菜鳥驛站會(huì)由于其便利性和低成本而越來越廣泛地被大家熟知和使用。另外，這種新型快遞代收方式在方便顧客的同時(shí)，也為國(guó)內(nèi)物流行業(yè)的進(jìn)一步完善和發(fā)展起到了很好的促進(jìn)作用。

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