整车物流运输规划方案Word文件下载.docx
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另一方面，许多生产企业并没有请第三方物流公司进行专业化、网络化、信息化、全过程的物流服务，而是将业务拆分，分块外包，导致企业产品周转时间难以缩短，物流成本降低不明显，无法发挥整合优势。
这也是使得物流成本居高不下的原因之一。
以我国轿车企业为例「33]，平均单车物流成本约在1.0元/（辆·
km）-2.8元/（辆·
km）之间，对比国外着名汽车企业，其物流成本仅为国内汽车企业物流成本的1/2-1/3。
根据目前中国汽车行业物流成本构成来看:
整车、零部件等运输成本占总物流成本的75-80%，而仓储成本约占物流成本的15-20%，管理成本占5%。
物流信息沟通方式仍很落后，以调度所用的通讯方式为例，GPS系统的利用率非常的低，对像汽车这样的运输工具的跟踪和调度基本上还是靠手机来完成的。
4.1.4XXXX整车物流现状分析
1、运输规模的扩大
上汽集团是国内领先的汽车制造企业、最大的乘用车制造商和销量最高的汽车生产商。
2011年，上汽集团整车销量突破400万辆，同比增长12%，市场占有率更是达到21%，海汽车作为上汽集团的下属自主品牌。
目前拥有两大生产基地，分别是上海南汇临港基地和南京浦口基地。
其中上海基地生产车型为荣威A，南京生产的车型为荣威B。
上海工厂生产出来的汽车存储在临港库，库容为12000台。
南京工厂生产出来的汽车存储在南京库，库容为6000台。
作为上汽集团全资子公司，XXXX物流承担着上海汽车两大基地商品车的运输业务，负责为客户提供点对点的运输服务。
公司根据订单的具体要求，选择合适的运输方式和路线，从上海或南京的仓库发货。
2、运输车辆类型的增加
随着市场的不断扩大，XXXX物流承运的车辆的品牌类型越来越多，多种类型车辆的运输协调和整合也给XXXX物流的整车运输带来新的挑战。
XXXX物流除承担上海汽车的整车运输外，也承担其他公司的整车运输，如浙江吉利、安徽奇瑞等。
不同地域不同公司品牌车辆的协调运输也是XXXX物流面临的一个挑战。
3、空载率要求尽可能低
由于物流资源不能有效配置，我国汽车物流效率低，资源浪费严重。
特别是在公路运输方面，我国公路汽车物流的空载率达到了很高的程度。
然而今天由于物流企业的迅速发展，企业之间的竞争也随之加强，XXXX汽车物流要想提高竞争力，必须要降低空载率。
4、运输方式缺乏系统网络化规划
目前XXXX物流配送城市覆盖全国大部分地区，以前，公司大多数线路都是选择公路运输。
XXXX物流针对不同运输线路，采取了不同的运输方式。
例如：
对于广州、天津等沿海地区的整车运输，XXXX物流倾向于考虑海运；
对于武汉、重庆等沿江地区的整车运输，XXXX物流倾向于考虑江运；
对于其他城市，XXXX物流倾向于采用公路运输。
在一些特殊情况下，如加急订单等，一些原定于水路运输将调整为公路运输。
然而这些方式选择都只是凭借经验判断，并没有实际的计算运输成本或者运输时间，缺乏最优化的运输体系。
选择什么样的运输方式，如何实现联运，设置那个区域作为中转站都需要进一步的评估和验证。
5、满足上海汽车运输要求
（1）商品车要求“零”公里交车（即交车时商品车辆的行驶里程不得高于50公里）
（2）提高服务水平，缩短运输在途时间
（3）提高商品车交车时完好率（过多的交接环节会降低交验时的完好率）
（4）形成商品车运输配送网络
4.2方案制定整体思想
4.2.1方案解决整体思路
由于XXXX公司目前的汽车物流运输网络规划主要依靠规划人员的经验以及对网络运营方面的熟悉度，现有的汽车物流运输路线基本都是“点对点”以及“环型”运输模式，主要的分拣功能由位于中心点的上海和南京总仓库负责，属于非典型的单枢纽轴辐式物流配送网络。
目前主要面临的问题是由于物流成本过高导致的运输网络覆盖面小，部分运输路段装载率过低；
由于往返流向上货量极不均衡导致的空驶率较高，在时效性和成本上非常不经济，不利于提高XXXX公司的汽车物流竞争力，同时对进一步提高市场占有率以及扩展汽车货运业务造成阻碍。
针对这一问题，可以考虑通过建立“汽车物流运输枢纽”解决，即选取若干城市网点使之成为具有分拣功能的汽车物流运输枢纽，形成多枢纽轴辐式网络。
由于大型货车的单位服务成本比小型货车低，因此XXXX物流公司就可以先将各汽车物流枢纽所服务的地区的货物通过海运，江运，公路等方式集中，在枢纽重新组合，再用大型货车将货物运送到目的枢纽，在汽车物流枢纽与各地分散网点城市间的采用江运、高速公路、江路联运等方式分发运送货物到目的地。
相对于目前的点对点网络结构，多枢纽轴辐式汽车物流运输网络可以产生两个成本优势：
即中转可以增加运输服务密度；
同时每个网络连接上的服务频度的增加可以增加服务需求及服务密度。
尽管轴辐式网络结构没有改变网络系统服务的节点数，也没有改变网络的整体流量，但轴辐式网络结构可以减少网络连接数量，提高每条连接的流密度。
通过集中配置资源，可以更好的利用服务设施和人员，获取轴辐式网络结构带来的网络流密度经济收益，降低运营成本。
轴辐式网络系统通过网络流的合并、重新分配来获取网络密度经济收益，必须具备以下三个条件：
使用大型服务设备的能力、提高服务设备使用频度的能力、进入枢纽节点的能力。
由此可见，轴辐式网络结构使具有大型运载工具的运输服务商更容易参加竞争，比如拥有大型全货车的XXXX物流公司。
轴辐式网络模型设计的主要目的是通过优化的方法，定量描述轴辐式网络的生成过程。
本质上是一个设施选址问题，关键是解决枢纽节点的选址问题。
面向货物快递的枢纽选址需要考虑市场需求，汽车物流公司间竞争、其他运输方式的分流、相关政策法规、物流公司联盟要求和相关资源的可利用情况。
4.2.2技术路线
图4-1整车规划技术路线
4.3整车物流运输方式选择及线路优化
4.3.1基于GIS的配送网络分析
由案例6提供的XXXX物流配送城市图和上海汽车A和B品牌汽车某月销量表获知城市点和货量信息，提供的起讫点在ArcGIS模块中的ArcMap上标注如图所示，结合小组对XXXX物流公司调研所得的上海汽车两大品牌汽车运配送方式及数量分析，整理得XXXX物流公司汽车物流货运起讫点间货运量如表所示。
图4-2XXXX汽车物流配送城市分布图
由网络分布区域图，可以看出，XXXX汽车物流的配送区域几乎涵盖了全国各大省份，可见合理的运输方式选择和合理的运输方式线路的确定对于XXXX物流的运输时间和成本影响很大。
规划XXXX汽车物流运输网络图显得尤为重要。
根据XXXX物流公司提供的运输计划订单如下：
上海汽车A和B品牌汽车某月销量表：
长沙
320
280
南京
2678
1958
武汉
301
266
上海
1430
900
南昌
265
229
合肥
362
268
杭州
1030
1384
广州
576
858
西安
210
南宁
146
110
兰州
160
福州
326
246
银川
102
73
海口
59
47
郑州
523
468
北京
184
昆明
255
344
天津
190
228
贵阳
108
111
石家庄
436
471
成都
890
1038
哈尔滨
120
130
重庆
360
288
沈阳
462
365
拉萨
32
10
长春
254
191
乌鲁木齐
217
169
济南
1247
997
呼和浩特
224
太原
179
表4-1上海汽车A和B品牌汽车某月销量表
枢纽站是一类起集中、分散、共同运输作用的服务设施。
比如物流系统公告中的中转仓库、中转站、物流中心、配送中心、集散中心等。
枢纽的选取问题是一个多目标、多因素、多变量的复杂系统问题，涉及到与所在城市相关的众多因素，如城市所处的地理位置、城市的GDP、旅游资源，地面交通系统等，公路和水路运输设施的水平及管理水平。
在汽车行业供应链中，物流枢纽选址是组织物流活动的基础条件。
由于生产厂商的分布，需求情况、自然条件和周边经济等诸多因素的影响，在同一计划区域内的不同地方，如何设置与其行业相适应规模的物流配送枢纽，怎样合理规划不同的供应或范围，是至关重要的。
4.3.3运输方式综合评估
铁路运输具有运输能力大、运输成本低的特点，XXXX物流在一些线路中也有采用。
但由于铁路运输的线路是固定的，并且运费没有伸缩性，因此在本案例中我们暂不考虑。
XXXX物流公司计划采用的运输方式为公路运输和水路运输。
XXXX物流公路路网图
图4-3XXXX物流公路路网图
XXXX物流水路运输网点图：
图4-4XXXX物流水路运输网点图
根据XXXX物流公司提供的运输费用资料，进行分析对比水路运输和公路运输的利弊。
（1）水路运输：
水路运输包括内河运输和海洋运输两种形式，海洋运输又分为沿海运输和远洋运输。
水运输运的优势在于：
第一，单位运输工具的载重量大。
单位运输工具的巨大载重能力，使水运的劳动生产率远远高于其他运输方式；
第二，占地少，运输成本低。
水路运输的这种运量大成本低的特点非常适合于大宗商品车的运输，并且通航能力几乎不受限制。
水路运输同时也存在很多劣势：
第一，灵活性差需要公路运输等其他运输方式为其集散货物，不可避免的会涉及到短驳问题。
当船舶到达码头后，需要短驳车将这些商品车运往目的地；
第二、水路运输的速度低，运输的时效性相对较差；
第三、受自然条件影响较大，在运输布局中有一定的局限性；
第四、对于XXXX汽车物流运输来说，水路运输，船舶的起航日期是有限制的，一般每周二六开航一次。
并且对于仓位也有严格的限制，沿海船舶每仓300辆车，沿江船舶每仓200辆车。
如果当天商品车数量不能满载，则需要等到下一班次发运。
（2）公路运输：
公路是交通运输行业的基础，公路运输是沟通其他运输方式、链接综合运输体系为一体的主要运输方式。
公路运输主要优势在于：
第一：
机动灵活，车辆可随时调度、装运，即便于大量集中，又易于迅速分散，对道路条件的适应性强，能深入广大地区，满足多方面、多种类运输需要；
第二，能开展“门到门”直达运输。
但是公路运输也有劣势：
安全性相对较低，在交通事故方面，公路运输发生事故的概率比其他运输方式高；
第二，单位运输工具的载重量较小；
第三，运输成本水平较高；
第四，燃料消耗水平高，环境污染大。
公路运输和水路运输对比
公路与水路运输的单价参数如下：
费用
（元/辆*公里）
运输标准说明
碳排放
（kg/辆*公里）
其他
公路
2.0a（不大于50公里）
1.7a（不大于200公里）
1.5a（不大于500公里）
1.3a（不大于1000公里）
1.3a（大于1000公里）
轿运车装卸商品车时间均为0.5天，日行驶500公里
0.364
单台轿运车的装载能力为10辆商品车
临港库每天装载量为5辆轿运车，浦口为3辆轿运车
海运（内河）
1.0a
每周二六开航一次，船速400公里/天（仓位：
：
300辆/海船，：
200辆/江轮）
0.101
目的地是码头可免费堆放两天；
船舶满载发运；
装卸能力200台/天
表4-2公路与水路运输单价参数对比表
根据公路和水路运输费用表可以看出：
（1）公路运输的运费要高于水路运输；
（2）公路运输运输距离越短单位运输费用就越多，对于同一辆车短距离运输成本很大。
（3）公路运输的日行公里要高于水路运输；
（4）公路运输的碳排放量高于水路运输，不利于节能减排的推广；
（5）公路运输和水路运输能力之间的差别很大。
（6）临港库和浦口的每天装载量不同，即从上海出发的车辆每天可以最大装载车辆数为50辆，南京浦口出发的车辆每天可以最大装载车辆数为30辆。
4.4网络覆盖模型的建立与求解
4.4.1模型思路与建立
由于XXXX物流公司把运输成本作为优化目标，因此可以将XXXX物流配送网络运输规划转换成便于理解的最小费用问题。
1、根据城市之间的距离关系和选择水轮和公路运输的可能性画出网络连接图；
2、利用GIS进行定位分析不同的城市之间公路运输的距离，和水路运输的航线距离，根据不同距离的单价不同，计算出单位车辆所需的运费；
其中部分各个城市之间的不同距离如下表所示
542
945
919
678
952
434
425
469
1001
478
643
739
895
377
839
509
580
602
797
929
表4-3各城市间相隔距离表
所形成部分辐射网如下图所示
图4-5部分枢纽辐射网络图
从上海到福州距离为790km，海运的运费为1.0a元/辆*公里，得出单位运量的价格为：
790a元/辆。
例如上海到长沙的道路距离为1193km，根据公路运输费用标准，超过1000km之后费用为1.3a元/辆*公里，计算可得从上海到长沙的运量费用标准为1550.9a元/辆。
以此计算各个城市之间不同距离，不同运输方式下的单位车辆的运费。
3、根据临港库和浦口运载量的不同，以及海运和江运的运输能力不同，结合公路运输的能力，计算相关城市之间不同的运载容量。
从上海到长沙选择公路运输，上海属于临港库，那么这两个城市之间的每天的最大运量为50辆，则每月的最大运量为1500辆/月；
从上海到武汉采用江运，由于江运是只有星期二和星期六起航，假设每个月只能起航8次，那么江运的运载容量每月为8*200=1600辆/月。
从上海到福州采用海运，由于海运是只有星期二和星期六起航，假设每个月只能起航8次，那么海运的运载容量每月为8*300=2400辆/月。
4、利用Lingo数学建模软件进行求解最小费用问题。
模型建立
最小费用流的数学表达式则最小费用流（minimum-costflow）的数学规划表示为：
式5-1
式5-2
式5-3
式5-4
4.4.2基于Lingo软件模型求解
利用Lingo软件求解：
在运输量分配中，通常的目标模型为运输量满足消费者需求而且是总的运输费用最小，这是比较理想的状态，但是模型的传统求解迭代次数太多，比较复杂，采用LINGO软件编程程序求解就变得简单易行。
以下结合某一区域对模型求解进行细致解释。
上海基地荣威A车辆运输网络规划
1、根据GIS确定区域范围。
根据XXXX物流公司提供的单位运价结合距离计算出相应的单位运价。
由于公路运输和水路运输均有运量限制，计算出城市之间的运载容量。
得到如下的网络规划图。
图4-6上海网络规划图一
2、利用ArcGIS中的ArcMap将上述Lingo计算结果整合到地理信息系统中,如下图所示
图4-7城市间运载量示意图
3、Lingo建模代码：
根据实际情况，编码Lingo线性求解模型如下
S表示运输场地是上海，1…n分别表示不同的需求地。
d代表不同需求地的输出量，符数表示接纳量。
即为需求地所需的车辆数。
b代表不同的运输单价。
c代表不同运输线路之间的运量限制。
图4-8上海运输网络路线容量输入图
4、模型求解结果
图4-9上海运输网络路线运量图
图4-10上海运输网络总运费图
F（s，1）代表从上海到标号为1的城市运输车辆数为1600辆/月。
此模型最终的运输费用为：
6834484元。
5、运量分配网络图
图4-11上海运量分配网络图
标注数字，第一个代表运输车辆数，第二个数字代表单位运费价格。
矩形框中，城市中数字代表每个城市需要的此车型的车辆数。
6、将运输网络图最终反映到实际地图中如下：
图4-12上海运输网络规划图一
将运输车辆数反映到GIS中，如下图所示，其中：
蓝线：
公路运输；
橙色线：
水路运输（江运）绿色箭头线：
水路运输（海运）。
南京基地荣威B车辆运输网络规划
从南京到长沙选择公路运输，南京属于浦口，那么这两个城市之间的每天的最大运量为30辆，则每月的最大运量为900辆/月；
图4-13南京网络规划图一
2、模型求解结果
图4-14南京运输网络总运费图
图4-15南京运输网络路线运量图
3、最终整理运量分布图结果如下：
图4-16南京运量分配网络图
4、将优化后的结果再次反映在GIS中：
图中数字代表实际运送车辆数
图4-17南京运输网络规划图一
其它区域枢纽图
其它只有陆地运输的考虑经典的枢纽模型进行求解。
将运输成本、枢纽建设成本等因素考虑在内，分别给予不同的权重。
建立模型如下：
*0.2+0.1
+0.1
式5-5
式5-6
式5-7
式5-8
式5-9
式5-10
式5-11
式5-12
式中：
；
式（14）表示从k工厂发运到各配送中心的物资总量不超过它的供应能力，式（15）表示通过配送中心i的货物的进出总量要相等;
式（17）表示配送中心i所得到的各工厂的供应总量不超过它的容量。
其它符号含义同前，在此不再重复。
利用MATLAB求解得到如下结果：
图4-17Matlab验证模型稳定性
模型的稳定性很好。
图4-18枢纽选择结果图
1代表被选作了枢纽，0代表不是枢纽。
最后模型结果显示被选作枢纽的是郑州和西安。
图4-19郑州西安运输枢纽网络图
利用Lingo软件同样可以求解各个路线上的流量分配情况。
4.5XXXX物流运输网络最终优化方案
以上海为配送中心
图4-20以上海为配送中心的最终优化运输网络
以南京为配送中心
图4-21以南京为配送中心的最终优化运输网络
实际运输路线及调整方案：
目前，上海汽车两大品牌汽车全国口碑良好，销量近年来平稳增
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