多約束條件下多規格成品卷煙貨車裝載模型及系統

呂永貴，李林珈，劉挺，趙云東，付聰，刀榮貴

（紅塔煙草（集團）有限責任公司物流中心，云南 玉溪 653100）

0 引言

近年來隨著卷煙銷量的不斷增加，同時，卷煙銷售品種和異形煙占比不斷提升，對卷煙的裝載和配送提出了更高要求?，F有的卷煙裝載方式主要通過人工進行裝車和調配，存在訂單組拼效率低、裝車方案過度依賴人工經驗、碼放方案隨機不穩定以及車廂空間利用率不足等問題，由此帶來成本的增加和配送資源的浪費。衡陽市煙草公司物流配送中心的黎利華等在配送工作中發現，配送車輛出車次數與異形煙占比關系密切，通過籠車替代紙箱和周轉箱能夠提升配送車輛的裝載率；吉林煙草工業有限責任公司的崔江波等通過路網配載、訂單池優化、最晚配送時間優化和最優路徑設計，獲得了合理的配送方案。在成品卷煙的物流配送中，提高車廂的裝載率是降低運輸總成本的一個關鍵因素，在對訂單和路徑進行優化處理的基礎上，提供科學的裝車碼放方案，同時兼顧各承運商之間的均衡問題，具有現實意義。

本文以A公司的技改項目為例，開發完成一套“多約束條件下多規格成品卷煙的科學裝載系統”，通過引入智能算法模型，實現“三多三高一低”的目標，即多規格煙箱、多種類車廂、多到貨時間要求，提供優化的科學裝載方案，提高車輛資源利用率、裝載率和裝卸作業效率，降低運輸總成本，從而提高煙草企業的競爭實力。

1 模型設計

根據物料信息、承運商信息、車輛信息、商業信息、倉庫信息和實時庫存信息等，建立多約束條件下多規格成品卷煙科學裝載的四個業務模型，分別為：訂單組拼模型、裝車碼放模型、路徑規劃模型和承運均衡模型。

1.1 訂單組拼模型

訂單組拼模型的數據源包括承運商的份額和運輸單價、可使用車輛及車輛尺寸、各倉庫庫存、倉庫關系、合同數據、商業公司關系等，其中倉庫關系為是否是關聯倉庫，為多點裝貨提供數據，商業公司關系則表示各商業公司之間的距離，用來判斷是否滿足順路拼車條件。訂單組拼模型為多約束條件下的運籌優化問題，根據訂單合同數據，并考慮各倉庫庫存、倉庫關系、商業公司關系、到貨時間等約束條件和滿足多點裝貨和多點卸貨的需求，實現訂單的合理組拼及車輛與訂單的合理匹配方案。本模型采用運籌優化求解器進行調用求解，獲得最優的訂單組拼方案。

1.2 裝車碼放模型

裝車碼放模型的設計，即是將有限個長方體狀物體盡可能多的裝入到一個大長方體中，使得填充率最大。不同品規的卷煙，其煙箱的規格尺寸存在差異，同時，采用的運輸車輛的車廂空間也存在差異。根據A公司成品卷煙常規運輸車內碼放要求，將不同品規卷煙的煙箱看成不同的空間塊，在車廂空間和裝貨品類與裝貨順序確定的條件下，將車廂空間按照空間塊的方式分解為空間塊集合，裝貨碼放的過程即為將每一種煙箱依次填充到車廂空間集合并創建一個組序列的過程。

裝車碼放模型采用空間重疊檢測、空間分割和空間合并的方法。將待碼放的煙箱和已碼放的煙箱在車廂坐標軸上進行投影，通過計算投影坐標值之間的關系，判定兩者之間是否存在空間重疊；車廂空間內的碼放過程即為用煙箱空間塊去分割車廂空間塊的過程，如果兩者沒有重疊，則車廂空間塊不被分割，如果存在重疊，則按設定的分割方式對車廂空間進行分割；碼放操作會導致車廂空間塊被分割從而產生很多細碎空間，為提高車廂空間的利用率，將具有重合表面的空間塊進行空間合并處理。

1.3 路徑規劃模型

路徑規劃包括兩部分的路線設計，即以裝貨點為集合的裝車路線和以卸貨點為集合的卸車路線。采用改進的迪杰斯特拉（Dijkstra）算法，基于貪心算法的策略，每次遍歷到新節點不斷使用對比、排序方式記錄已走過的路徑，組成路徑排行榜列表并持續刷新路徑結果，直到篩選過所有需經過的節點為止，實現單節點到多節點的路徑規劃。根據商業公司的訂單合同數據，以里程最短為目標函數，規劃最優的多點裝貨和多點卸貨的路徑。

1.4 承運均衡模型

承運均衡模型的數據源是周期內總發貨量統計、承運商周期內歷史發貨量統計及承運商運輸單價，將所有的裝載任務按運輸量平均分配到每個承運商。A公司對全國都有物流配送需求，將全國到貨地分為8個區域，設定不同的片區系數，同時，根據裝載量的不同，確定相應的運量系數。這樣，運輸單價可以表示為：

運輸單價（元/箱）=（合同執行價（元/t·km）×片區系數×貨物重量（t）×里程（km））/貨物箱數（箱）

承運均衡模型優先考慮各承運商運輸數量的份額比例，同時兼顧運輸單箱價格，即優先使用份額較少的承運商，然后再根據各承運商的運輸單價和訂單合同單價進行均衡匹配。與訂單組拼模型類似，采用運籌優化求解器確定承運商及對應的運輸份額。

2 系統組成

多約束條件下多規格成品卷煙的科學裝載系統的功能框架圖包括數據建模、裝車配單、數據分析和系統管理四個模塊，如圖1所示。

圖1 科學裝載系統功能框架圖

2.1 數據建模

數據建模模塊包括物料信息管理、承運商管理、車輛信息管理、商業信息管理、商業關系模型、倉庫信息管理、倉庫關系模型、實時庫存管理和數據字典管理等9個子模塊。

2.2 裝車配單

裝車配單模塊包括訂單信息管理、自動配單管理、車輛行程管理、裝車單管理、裝車作業序列、堆碼可視化、歷史訂單導入和歷史配單記錄等8個子模塊。

2.3 數據分析

數據分析模塊包括累計里程統計、承運費用統計、車輛使用統計、實時份額統計、裝載率統計、人工派單裝載率和裝載率對比7個子模塊。

2.4 系統管理

系統管理模塊包括菜單管理、角色管理、用戶管理和系統字典管理等4個模塊。

3 主要功能

（1）根據承運商的份額和運輸單價、可使用車輛及車輛尺寸、各倉庫庫存、倉庫關系模型、合同數據、商業關系模型等多種約束條件，一鍵式自動配單，生成裝車單，如圖2所示。

圖2 自動配單圖

（2）通過三維動畫展示碼放效果，實現可視化裝載，并可以將訂單中不同品規卷煙的煙箱碼放效果圖按裝車作業序列整理并導出，形成具有指導作用的裝車流程圖紙，如圖3、圖4所示。

圖3 可視化裝車三維模擬圖

圖4 煙箱裝車指導圖紙

（3）通過對各承運商的累計里程、承運費用和車型使用等進行統計分析，實時更新裝載配單的約束信息，實現對各承運商運輸量的均衡分配；同時，提供自動配單和人工配單的裝載率的歷史數據對比，驗證自動配單的可靠性和高效性，如圖5、圖6所示。

圖5 承運商數據實時統計

圖6 裝載率對比

4 結語

本文主要針對影響成品卷煙運輸總成本的裝載運輸問題進行了深入研究，開發完成了一套多約束條件下多規格成品卷煙的科學裝載系統。裝載系統以訂單組拼、裝車碼放、路徑規劃和承運均衡等4個智能算法模型為基礎，分為數據建模、裝車配單、數據分析和系統管理等4個模塊，在綜合考慮承運商運輸的數量比例份額、運輸單箱價格的前提下，實現一鍵式生成支持多點裝貨和多點卸貨的優化裝載方案，并提供具有指導作用的裝車流程。在前期系統試運行中，共完成110次自動配單，平均裝載率為81.65%，而人工裝配單的平均裝載率僅為68.63%，裝載率提高了1.19倍。該系統能夠有效提高配送資源利用率和降低運輸成本，進而促進成品卷煙物流配送的高質量發展。