胡鐘駿,周芳芳,張 豪
(中國航空綜合技術研究所國家市場監管總局質量基礎設施效能研究重點實驗室,北京 100028)
2019年末突如其來的新冠肺炎疫情不僅對我國經濟社會發展造成重大沖擊,也對社會公共衛生與健康安全提出挑戰。城鄉居民的居家隔離是阻斷病毒傳播的有效防控手段,而居民的生活服務剛性需求與健康安全基本需求共同催生了“無接觸式服務”。2020年3月10日,國內首個無接觸服務領域的團體標準《無接觸配送服務規范》[1](T/CCPITCSC 042—2020)由中國貿促會商業行業委員會發布并實施,進一步規范無接觸配送服務場景。雖然無接觸配送保障了疫情期間用戶的安全消費,也提高了騎手的配送效率,然而,通過新聞報道[2]與實地走訪了解到,因缺少“當面收餐”環節,無接觸配送訂單丟失概率大大提高,而現有無接觸配送模式中對訂單丟失后的賠償主體、賠償方式、賠償金額等內容均未明確[3],一般只能由騎手承擔賠償損失。
不少學者對無接觸配送進行了研究?;艟皷|[4]等人認為無接觸服務有望成為疫情結束后推進消費升級與行業變革的重要動能,并從發展背景與主要模式方面進行了分析,并提出了無接觸配送服務的推廣建議。田穎[5]以“無接觸式配送”模式下智能快遞柜的發展為背景,針對當前智能快遞柜存在的問題,提出相關優化對策。韋星宇[6]則以煙草的無接觸配送為研究對象,從建設思路、管理架構和組織流程方面研究了基于“互聯網+”的卷煙無接觸配送模式。陳順達[7]等人在方艙醫院使用無人車開展藥品調劑及藥品無接觸配送,通過人工智能技術操作無人車實現無接觸藥品調劑,節約了醫療防護物資,實現了醫務人員零感染。
盡管專家學者圍繞無接觸配送已經展開了大量工作,但已有研究仍以理論探討、靜態分析居多,且大多以新聞報道、定性分析為主,缺少量化分析。事實上,無接觸配送過程是一個復雜、非線性的動態系統,具有明顯的反饋動力學特征。針對以上不足,本文以無接觸配送過程中的丟單問題為研究對象,從系統動力學角度分析無接觸配送系統中各個要素的相互影響機制,并根據仿真優化了無接觸配送模式,為其推廣提供參考。
根據《無接觸配送服務規范》,提取關鍵節點,構建無接觸配送系統(圖1)。

圖1 無接觸配送系統環節

圖2 系統因果關系圖

圖3 無接觸配送系統流圖
通過深入剖析無接觸配送系統各環節的運行機制,分析外賣平臺、商家、騎手、消費者等子系統中各要素間的正負反饋關系,采用Vensim軟件[12]構建因果關系圖,具體如圖2所示。
基于系統因果關系回路,分別從平臺子系統、商家子系統、騎手子系統、消費者子系統等方面,建立無接觸配送系統流圖,如圖3所示。
模型主要涉及的方程式:
1) 平臺收入=傭金比例*商家收入
2) 平臺支出=騎手收入+平臺賠償金額
3) 平臺收益=INTEG(平臺每日收入—平臺每日支出, 0)
4) 平臺賠償金額=丟失率*訂單量*訂單均價*平臺賠償倍率
5) 商家收入=訂單量*訂單均價*毛利率
6) 商家支出=平臺收入+商家賠償金額
7) 商家收益=INTEG(商家每日收入—商家每日支出, 0)
8) 商家賠償金額=丟失率*訂單量*訂單均價*商家賠償倍率
9) 騎手收入=訂單量*配送提成比例
10)騎手支出=騎手賠償金額
11)騎手收益=INTEG(騎手每日收入—騎手每日支出, 0)
12)騎手賠償金額=丟失率*訂單量*訂單均價*騎手賠償倍率
13) 騎手數量=INTEG(-騎手轉業率, 50)
14) 騎手轉業率=IF THEN ELSE(Time>10:AND:騎手單人收益<=90, 0.2, 0)
15) 消費者收益=平臺賠償金額+商家賠償金額+騎手賠償金額—丟失率*訂單量*訂單均價—時間成本
16)消費者滿意度=INTEG(消費者滿意度增量, 0.5)
17)消費者滿意度增量=0.5*收益-滿意度影響+0.5*延遲配送影響
18)收益-滿意度影響=IF THEN ELSE(消費者收益<-22.5,-0.1,IF THEN ELSE(消費者收益>=-22.5:AND:消費者收益<0,-0.05, IF THEN ELSE(消費者收益=0, 0, 0.1 )))
19)延遲配送影響=IF THEN ELSE(延遲訂單量占比<0, 0.1, IF THEN ELSE(延遲訂單量占比=0,0, IF THEN ELSE(延遲訂單量占比>0:AND:延遲訂單量占比<=1/4,-0.1, IF THEN ELSE(延遲訂單量占比>1/4:AND:延遲訂單量占比<=1/2,-0.2, IF THEN ELSE(延遲訂單量占比>1/2:AND:延遲訂單量占比<3/4,-0.3,-0.4 ) )) ))
20)消費者日訂單量=MAX(平臺用戶人數*消費者滿意度, 0 )
21)超時懲罰金額=每單超時懲罰成本*總超時訂單量
22)總超時訂單量=訂單量—騎手數量*每日最高配送量—騎手數量*無接觸配送因子。
注:無接觸配送因子:無接觸配送條件下騎手每日提高的配送量。
本文利用Vensim軟件分別對不同丟失率情況下的無接觸配送系統及改進后的系統進行仿真模擬,仿真周期為1000天,步長為1天,仿真結果如下。
當丟失率較低(丟失率<=0.037)時,兩種情況下消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益、延遲訂單占比等指標的仿真結果如圖4。

圖4 仿真結果1
由圖4可知,當丟失率較低時,無接觸配送在消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益等方面均高于有接觸配送,且延遲訂單占比遠低于有接觸配送。仿真結果表明:雖然丟失率會導致消費者滿意度下降,且會帶來丟失賠償損失,但無接觸配送帶來的配送效率提高也會相應地提高消費者滿意度,那么當丟失率較低時,無接觸配送帶來的正向影響要強于負向影響。
當丟失率提高,處于(0.037,0.045)區間時,兩種情況下消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益、延遲訂單占比、騎手數量等指標的仿真結果如圖5。
由圖5可知,當丟失率處于(0.037,0.045)區間時,無接觸配送的消費者滿意度、商家收益、平臺收益、延遲訂單量占比均優于有接觸配送,但騎手收益低于有接觸配送,原因在于訂單丟失主要由騎手賠償,丟失率增加導致騎手收益下降。同時,從騎手數量看,無接觸配送模式下未出現下降,說明雖然騎手損失增加,但每日收益尚在騎手可接受范圍。
當丟失率較高(丟失率>=0.045)時,兩種情況下消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益、騎手數量等指標的仿真結果如圖6。
由圖6可知,當丟失率較高時,無接觸配送的消費者滿

圖5 仿真結果2

圖6 仿真結果3
意度、商家收益、平臺收益、騎手收益均低于有接觸配送。從騎手數量看,因訂單丟失由騎手賠償,導致騎手收益大幅下降,騎手數量在10天的延遲期后開始下降,配送效率也相應降低,訂單延遲數量增加,延遲懲罰增加,進一步給騎手帶來損失,形成負反饋循環,并最終導致各方收益均下降。
基于以上建模仿真結果,立足于無接觸配送系統現有的結構主體,從分攤丟失賠償、提高賠償倍率兩方面對無接觸配送模式進行完善,并仿真驗證。
1) 分攤丟失賠償
當前訂單丟失大多由騎手賠償,考慮由商家、平臺、騎手共同承擔損失,減輕騎手壓力,最終實現三方共贏。
當丟失率較低、處于[0, 0.045)區間時,若三方采用分攤丟失賠償,仿真結果顯示:雖然騎手收益有所提高,但是商家收益、平臺收益、消費者滿意度沒有得到改善,未能實現多方共贏。這是因為,在較低丟失率的情況下,騎手損失在其可承受范圍內,騎手數量不會減少。
當丟失率較高、處于[0.045, 0.15)區間時,進行分攤丟失賠償,消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益、騎手數量等仿真結果如圖7(設置丟失率為0.11)。
由圖7可知,分攤丟失賠償后,消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益等均高于有接觸配送和不分攤無接觸配送。
當丟失率過高、處于[0.15, 1]區間時,由于訂單丟失造成的損失過大,即便采取分攤丟失賠償措施,無接觸配送的各項收益指標均低于有接觸配送,分攤丟失賠償建議無效。
2)提高賠償倍率
調研顯示,騎手通常以丟失訂單原價賠償消費者,而未涵蓋消費者

圖7 仿真結果4
的時間成本。因此考慮分攤丟失賠償,同時提高賠償倍率,從而使消費者滿意度提高。
修改模型參數,對三種情況進行仿真:有接觸配送、分攤丟失賠償無接觸配送(商家賠償倍率=0.6,平臺賠償倍率=0.15,騎手賠償倍率=0.25)、高倍率分攤丟失賠償無接觸配送(商家賠償倍率=0.8,平臺賠償倍率=0.2,騎手賠償倍率=0.25)。
當丟失率處于[0, 0.15)時,消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益等仿真結果如圖8(設置丟失率為0.13)。

圖8 仿真結果5
由圖8可知,在消費者滿意度、商家收益、平臺收益、騎手收益等方面,高倍率分攤賠償優于低倍率分攤賠償,同時二者也均優于有接觸配送。因此,提高賠償倍率在丟失率<0.15時可優化無接觸配送系統。
當丟失率高于0.15時,訂單丟失造成的損失過大,無法通過系統內的結構優化實現共贏,需借助系統外部力量(如政府監管、智能柜)來降低丟失率,從而使系統獲益。
綜上,匯總改進建議的有效性見表1。

表1 改進建議的有效性
本文以無接觸配送為研究對象,并采用Vensim軟件仿真模擬了三種丟失率下的無接觸配送模式與有接觸配送模式。研究結果表明:
1)在丟失率較低的情況下(丟失率<0.037),無接觸配送能提高配送效率,增加商家、平臺、騎手、消費者等各方收益,比有接觸配送模式具有更高效能。
2)當丟失率逐漸增加(0.037<=丟失率<=0.15)后,無接觸配送的適用性降低,但分攤丟失賠償、提高賠償倍率等系統改進措施,使無標準配送模式得到完善,依然具有較高的推廣應用價值。
3)在丟失率較高的情況下(丟失率>0.15),現有無接觸配送系統的優勢不再,各項指標均次于有接觸配送,若要繼續采取無接觸配送模式,需考慮引入其他主體如政府的加入,以使系統優化共贏。