一文读懂供应链网络模型:最短运输距离和重心法
发布时间:2022-11-07 204 次浏览
在供应链网络中有许多的仓库、工厂、配送中心,这些就是节点。货物需要从A点运输至B点,完成某项增值的活动,然后再前往下一个节点,直至送到客户手上。 这些节点之间就形成了线,也就是运输的路径。运输成本是和路径长度和货物重量成正比关系,路途越远、重量越重,运费就越高。供应链网络设计就是研究 在满足需求的条件下,如何实现运费最小化的问题 。 今天我来介绍网络设计中的两个模型, 最短运输距离和重心法 ,它们是基于平面空间,而且节点之间都是直线。 当然现实情况不可能是这样的,地球是圆的,道路是曲折的。学习模型的目的是帮助我们了解网络设计的基本概念,培养逻辑思维能力。 一、最短运输距离 假设张三经营着一家进口食品公司,他的客户主要集中在杭州、南京和合肥这三个城市,客户每个月的需求量是相对稳定的,折合成货物重量分别是1000、800和600公斤。张三想要找一个配送仓库发货到上述城市,降低总体的运输成本。 运输成本的计算公式是: 运费=货物重量x运输距离x费率 为了简化计算,假设在这个案例里的费率都是一样的,都是1块钱,且不考虑起步费和其他的计费因素。 在实际情况中的费率计算是比较复杂的,因为本文介绍的是网络模型而不是运输费率,所以就简化处理了。 这样一来,运费就等于货物重量乘以运输距离。正如前文介绍的,案例基于平面空间,节点之间都是直线。 求解的目标就是从仓库到三座城市的直线距离,分别乘以货量的总和的最小值,计算公式如下: 运费最小值=∑(货物重量×运输距离) 根据地图上所示,这三座城市构成了一个三角形,直觉告诉我们,新的仓库位置应该是在三角形范围之内,就是这块阴影的部分,事实上也的确如此。 如果用这张地图对三座城市画一下坐标,它们分别杭州(130,10)、南京(78,90)和合肥(18,80)。 根据三角形勾股定理,直角三角形的两条直角边的平方和等于斜边的平方,两点之间的直线距离就算出来了,比如南京和合肥的直线距离就约等于61。 直线距离=√((78-18)^2+(90-80)^2 )≈61 运费最小值的公式就成了: 运费最小值=∑(货物重量×√((仓库x轴坐标-城市x轴坐标)^2+(仓库y轴坐标-城市y轴坐标)^2 )) 接下来,可以使用Excel完成计算求解。首先请确认一下您的Excel中是否已经安装了Solver插件Add-Ins,它能够完成一些基本的线性和非线性的优化求解,简单易用。如何找到Solver? 只要点击Data菜单条就可以看到。 如果还没有安装插件,可以在网上找一下教程,同时看一下您的Excel版本是否可以支持Solver,版本过低是没法使用的。 在确认安装了Solver后,我们就可以进行优化计算,点击Solver按键后需要设置参数,总共有4个步骤。 第一步:设定目标Set Objective,是货物乘以距离总和的最小值Min,单元格是在表格中的F6。 第二步:设定变量Variable Cells,它们就是配送仓库在地图上的X和Y坐标,也就是最短运输距离坐标,在图中用紫色标出,单元格是表格中的C6和D6 第三步:设定变量的约束条件。在这个案例中的约束条件是仓库X和Y坐标。首先不能为负值,因为这张地图定义的坐标的最小值是零,所以变量必然是大于零的数值。 其次不能超出三角形范围之内,三座城市坐标轴最大的数字X轴是130,Y轴是90,所以最大值可以设定为小于200。 第四步:选择求解方式。由于计算公式中有开根号,所以选择非线性Nonlinear。 这些参数都设置好后,点击”Solve”。 如果参数设置都正确,Excel就会提示已经找到一个方案,满足所有的约束和优化条件,然后点击”OK”。 这时我们就能看到Excel计算出的结果,最优解-最短运输距离坐标是(78,80),其他信息也全部计算得出,如下图。 最优解的坐标就是下图中红色五角星的位置,从这里出发,给三座城市配送货物,货物重量乘以直线距离的总和是最小的。在这个区域里的任意一点,使用相同的计算方法,得出的货重x距离总和都会大于131201。 从结果上看,由于南京和合肥的总货量达到1400,超过了杭州的1000,所以选址更加靠近前面两座城市,到杭州的距离是最长的。 最短运输距离是从成本角度考虑问题,最小化货物重量和运输直线距离乘积的总和。如果只看经济层面,在决策的时候会不够全面,所以要引入其他的方法,比如重心法。
二、 重心法 除了成本最低,重心法还要考虑如何平衡所有的节点 。可能有同学要说了,“我们公司只看成本,其他的不关心”。 如果持有这种观点,我们就不能全面地看待问题,许多时候成本不是唯一的考虑因素,这个问题我在后面会详细介绍,先来看重心法的计算方法。相比于最短运输距离,重心法计算就简单许多了,不需要用Solver。 重心法更多的是要做到平衡,兼顾货重和距离, 所以使用了加权平均的方法来计算X和Y坐标。 X坐标用每个城市货物重量乘以坐标,汇总以后除以总的货重,Y坐标亦是如此。 X坐标?= (1000*130+800*78+600*18) / (1000+800+600) ≈ 85 Y坐标?= (1000*10+800*90+600*80) / (1000+800+600) ≈ 54 把蓝色圆圈的坐标(85,54,)带入公式,就可以得出货重乘以距离的总和135348,这个数值大于最短运输距离法的131201,显然从成本上比较,重心法不是最优方案。 然而重心法的选址坐标更加靠近杭州,因为那边的货量更大,也就是 给更重要的节点分配了更多的权重 ,这就不是仅从最小成本的角度来思考问题了,选址考虑了更多的因素。
三、 发散思维看重心法 如果进行一下发散思维,货量的权重可以想象为政治的重要性。一个国家的首都选址就非常有讲究,需要考虑的因素有许多,首先是政治,其次才是经济。在现代就有一个国家为了实现政治上的平衡而迁都。 尼日利亚Nigeria位于西非几内亚湾沿岸的最东部,领土面积92万平方千米,比我国的华东地区稍微大一点,人口高达2亿,是非洲人口第一大国。 尼日利亚是以前的英国殖民地,英国人为了便于统治和掠夺资源,一般都是在海岸线上建造大型城市,拉各斯市Lagos就是殖民统治的产物。 在1991年前,拉各斯一直是尼日利亚的首都,经济发达,人口超过千万,但是基础设施跟不上,交通非常拥堵,每天都是从早上堵到晚上。在2005年我曾经在那里工作了一年,所以有切身体会。 拉各斯虽然有地理位置上的优势,但从更高的政治层面上看,这里已经越来越不适合承担首都的职能了。 长期以来尼日利亚南部经济比较发达,除了殖民者早期开发打下的基础,在该国南部有储量巨大的石油资源,靠着出口石油就能挣到大笔外汇。 境内的尼日尔河在入海口处形成了面积巨大的三角洲,自然条件优渥。南部地区既有石油,又有良田,属于是老天爷赏饭吃,日子过得很滋润。 相比之下,北边的情况就差许多,东北方是炎热干燥的乍得湖盆地,西北方的索科托地区有许多山脉,自然环境没法和南部比了。 石油经济又导致了南部石油产区与北部高原差距越来越大,非常地不和谐了。 此外,英国殖民者的入侵导致了影响深远的宗教问题,基督教是从南部开始传播,所以教徒集中在南方,占全国人口的45.9%。伊斯兰教是从北非传过来的,教徒集中在北方,占全国人口的53.5%。两派宗教势力呈南北对峙之势,时不时会发生一些冲突。 经济、宗教和族裔等因素形成了尼日利亚复杂的国情,国家领导者必须使用多元主义的政策,团结民众,让大多数人感到满意才能巩固统治。 在这种背景下,偏于西南角落的拉各斯怎么看都不适合继续做首都了,新都必须要兼顾各方面势力和诉求,达到某种平衡,于是就选定了位于国家中部地区的阿布贾Abuja。 阿布贾在政治和族裔问题上相对更中立,城市全新规划建造,道路宽敞。由于远离海洋,空气湿度较小,居住环境更为舒适。 但是新规划的首都也不是完美的,内陆地区交通就不方便,运输成本更高,人员流动不便利。虽然迁都阿布贾能够提振内陆和北方地区经济,但需要付出一些代价。 然而首都的选址更多是出于政治因素的考量,经济因素反而是次要的。这就解释了为什么我们要考虑使用重心法,而不是只盯着最短运输距离法了。 回归到供应链网络模型的话题,我介绍的这两种方法都是较为简单的模型,都是假设在平面上进行计算,而且两点之间是直线。 在现实中情况远比案例要复杂,需要考虑许多的约束条件。学习模型是帮助我们了解网络基本的概念,懂得运算的原理和适用的场景。 作者 | 卓弘毅 来源 | 弘毅供应链 此文系作者个人观点,不代表物流沙龙立场 罗戈公众号推荐 ▼
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