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    灰色關聯分析法在農產品冷鏈物流倉庫選址中的應用

      信息來源:   發布時間:2021-07-20  點擊數:

    引言

    選址是研究應該如何選擇設施的位置和配置設施的數量,才能為它的下遊客戶提供最優質的的服務的一門科學。[1]選址決策具有後效性,即一旦形成無論結果好壞都難以再改。這一特性直接決定了選址問題的重要性。而農產品冷鏈物流對於產品高品質、時效性的要求也迫使企業尋求更為合理的物流倉庫選址方案。合理的農產品冷鏈物流倉庫選址能夠節約企業成本、促進供應鏈上遊和下遊的生產、配送及消費的協調,同時為運輸服務和庫存水平的恰當選擇和良好管理奠定基礎,[2]也有利於企業的利潤提高和自身競爭力的提升,保證供應鏈係統的持續平穩發展。

    研究現狀分析

    2.1 選址問題的研究分析綜述

    選址問題可分為以下四大類:第一類,根據設施的維數分為點選址、線選址、麵選址和體選址。其中,點選址指的是對零維物體進行準確定位,線選址是對一維物體進行準確定位,麵選址常應用於二維物體,而體選址則是針對諸如卡車裝卸等三維物體進行有效定位。第二類,根據設施選址的數量多少分為:單設施和多設施選址。第三類,根據選址問題目標區域的特征,劃分為連續選址、網格選址和離散選址等。第四類,根據選址成本分為對可行成本還是最優成本方案的權衡;達到總成本最小化還是成本最大值最小化的取舍;靜態還是動態;假設問題是確定性還是隨機性等。第五類,根據選址的約束分為:有能力約束和無能力約束。[3]

    對於選址問題中數據的處理和評價也有多種方法:翁克瑞為實現服務成本與服務半徑的雙重優化,建立了混合整數規劃模型來解決成本與半徑優化的服務設施選址問題 (CROFL)[4]。Hwang C L 和 Yoon K提出了TOPSIS的評價方法,這種方法首先確定各種備選方案,然後選定優方案和劣方案,將備選方案與優、劣方案比對得出差距作為依據,對備選方案進行排序[5]。徐斌,諸葛承祥等通過研究物流配送中心的特點,建立了一套評價物流配送中心的指標體係,並應用基於信息熵的灰色關聯分析法來處理物流配送中心的選址決策[6]。在多個配送中心選址方案的設計與優化問題上,張學成等提出了一種基於AHP-GP的物流中心選址模型[7]。楊文忠首次在傳統影響因素基礎上添加了衡量各區地理位置及居民這一參考要素,通過重心法來解決物流中心選址問題[8]。韓峰,胡靈將AHP法、模糊評價法與灰色關聯分析理論相結合,通過調研建立選址評價指標體係,構建基於模糊評價法的選址模型,最後通過灰色關聯分析理論對評價結果進行分析從而得出最終結論[9]。曹慶奎,李現美等把帶有灰色關聯約束錐的數據包絡分析模型用於物流中心選址,構建了基於成本—效益型的指標評價體係進行經濟論證。[10]

    2.2 倉庫選址的常用方法

    在物流倉庫的選擇中,對於數據的處理和評價有多種方法:層次分析法、線性權重法、數據包絡分析法和神經網絡評價法等。上述各種評價模型都具有各自的優點和缺陷,對於數據的處理範圍和適用情況也各不相同。定量模型自身的特點決定了在考察評價過程中可以充分考慮運輸費用、固定建設費用等方便量化的因素,但對於難以量化但又影響較大的因素考慮有所欠缺;而定性模型則帶有較多的主觀色彩,使得評價的客觀性不高。[11]

    也有很多專家學者選擇數理統計的方法。但是數理統計中的回歸分析、主成分分析、因素分析等往往需要建立在大樣本數據基礎上,並且要求樣本服從某個典型的概率分布,計算量大,一般要借助計算機。於此同時,數據分析模型的結果可能會與現實情況存在較大差異,導致係統的關係和規律遭到歪曲和顛倒。[12]

    2.3 灰色關聯分析法的應用研究

    鄧聚龍於1982年提出灰色係統理論。它通過對部分已知信息的生成和開發,克服分析層次的複雜性、結構關係的模糊性、動態變化的隨機性和指標數據的不完全性等問題,盡可能的貼近現實邏輯和認知規律。它的處理方法主要是利用線性插值將離散數據映射為連續折線,通過序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其相互關係的密切程度,曲線越接近,響應序列之間的關聯度與曲線的相似程度成正比。

    相對於一般的相關性分析方法,灰色關聯模型將數據間關係視為不確定的灰色特征,在統計規律不明確的情況下仍然有較好的分析效果[13],因此在目標識別、農村經濟、績效評估等領域得到了廣泛的應用。[14,15,16]

    夏歡從影響網上零售發展的主要因素入手,運用灰色關聯分析模型對我國網上零售主要影響因素進行實證研究[17];姚育楠,陳鵬等運用灰色關聯分析法對江蘇省13市新冠肺炎確診數影響因素進行分析,為新冠肺炎防控工作提出建議[18];康麗,錢鋼基於網絡中心性指標的分析,構建多層次灰色關聯分析的節點綜合模型,對創新合作網絡節點進行評估研究[19];張洪,石婷婷構建了安徽省旅遊經濟效益的因子指標體係,將線性回歸與灰色關聯分析理論相結合評價影響旅遊經濟效益的關鍵因子。[20]

    可見,利用灰色關聯分析法在現代物流配送中心選址問題的分析中具有一定的可行性,並可通過數據處理將影響因素進行無量綱化處理,從而將影響因素進行綜合比較,得出選址的最優結論。灰色關聯分析法可以克服傳統定性分析模型主觀性強的弊端,具有實證分析的客觀性、科學性等特點。

    倉庫選址的灰色關聯模型的建立

    3.1應用灰色關聯分析法評價備選倉庫情況

    首先,根據灰色關聯分析法建立各方案的經濟指標數據列:

    {x1}={x(1),x(2),……,x1 (n)}

    {x2}={x(1),x(2),……,x2 (n)}

    {xm}={xm(1),xm(2),……,xm (n)}

    式中: x1 ,x2,…,xm分別表示1到m個係統;n表示技術經濟評價指標數。

    3.2確定參考數據列

    確定參考數據列的原則為:在係統經濟指標數據列裏選出最佳值,共同組成參考數據列的各項元素,即參考數據列{x0}可以表示為:

    {x0}={ x(1),x(2),……,x0 (n)}= { x(1),xj(2),……,xk(n)}

    式中:i, j,…k∈[1,m]的自然數域。

    {x0}中的各個數是被比較數據列中的最佳值,最佳值的選取可分為兩類,一種是成本性指標,另一種是收益性指標,通常成本性指標越低越好,收益性指標越高越好。

    3.3確定各指標值對應的權重

    各指標值對應的權重:W={Xk| k=1,2,…,n} 其中Wk為第k個評價指標對應的權重。

    3.4計算灰色關聯係數

    ξi(k)=minimink|X0(k)Xi(k)|+ξmaximaxk|X0(k)Xi(k)||X0(k)Xi(k)|+ξmaximaxk|X0(k)Xi(k)|ξi(k)=minimink|X0(k)-Xi(k)|+ξmaximaxk|X0(k)-Xi(k)||X0(k)-Xi(k)|+ξmaximaxk|X0(k)-Xi(k)|

    式中ξi(k)是比較數列Xi與參考數列X0在第k個評價指標上的相對差值。

    3.5計算灰色加權關聯度,建立灰色關聯度

    灰色加權關聯度的計算公式為:ri=1nk=1nWkξi(k)1n∑k=1nWkξi(k)

    式中ξi(k)為第i個評價對象相對於理想對象的灰色加權關聯度。

    3.6評價分析

    根據灰色加權關聯度的大小,將各評價對象數值按照從大到小進行排序,從而建立評價對象的關聯序,關聯度越大,說明其越接近於理想指標數值,其評價結果越好。

    倉庫選址的灰色關聯分析應用實例

    對農產品冷鏈物流企業M在各地倉庫進行綜合評價分析。實際數據如表1:

    1 M農產品冷鏈物流企業各倉庫數據     下載原表

    表1 M農產品冷鏈物流企業各倉庫數據

    由上表得到經濟指標數據列:

    X1={200,2.1,250,260};

    X2={250,2.2,350,60};

    X3={300,3.1,300,230};

    X4={200,2.1,250,130};

    X5={500,2.6,360,300}

    在比較的項目指標中,麵積和輻射半徑指標屬於極大型指標,即對於企業的物流經濟效益而言,倉庫的麵積越大倉儲能力越強,倉庫功能越全麵;輻射半徑越大表示物流可服務的範圍越廣,因此這兩個評價指標數值越大越好;而租金和管理費用指標為極小型指標,即從企業成本考慮,租金越低越經濟,而管理費用的減少也可為企業節約成本,提高效率,因此這兩個評價指標應當越小越好。由此確定最優參考數據列:

    {x0}={500,2.1,250,300}

    確定各指標的權重,W={0.18,0.29,0.21,0.32}

    對評價倉庫的各項經濟指標進行無量綱化處理,即將每一個數據除以指標的平均值,並根據數據所屬類型從各個指標中選取最優的作為參考數據列X0,得到的參考數據列如表2所示:

    各項經濟指標參考數據列     下載原表

    表2 各項經濟指標參考數據列

    根據數據值,分別求出差序列:

    Δ11=(1.03,0.08,0,0.2); Δ12=(0.86,0.04,0.33,1.22);

    Δ13=(0.69,0.41,0.16,0.36); Δ14=(1.03,0,0,0.87);

    Δ15=(0,0.21,0.36,0)

    求兩極差,可得: M=maximaxkΔ1i(k)maximaxkΔ1i(k)=1.22; m=miniminkΔ1i(k)miniminkΔ1i(k)=0; 一般情況下,取ξ=0.5。

    根據公式求得關聯度係數如表3所示。

    可見,關聯度排序結果為γ15>γ11>γ14>γ13>γ12,即五個倉庫評價的排序依次為:倉庫E、倉庫A、倉庫D、倉庫C、倉庫B。

    關聯度係數 導出到EXCEL




    單位
    倉庫A 倉庫B 倉庫C 倉庫D 倉庫E

    關聯度
    0.1930 0.1471 0.1565 0.1745 0.2117

    優劣次序
    2 5 4 3 1



    倉庫選址的灰色關聯分析結論

    利用灰色關聯分析的方法,對農產品冷鏈物流企業M的幾處倉庫進行了綜合評價分析,建立了農產品冷鏈物流企業倉庫選址灰色關聯評價模型,並選取了具有代表性的五處倉庫進行試評價,得到了五個倉庫的排序相對位置。灰色關聯分析方法相比較其他評價分析方法更切合於實際情況,特點是“少數據無特定分布建模”,不僅可以用於對比不同企業的倉庫情況,也可以評價同一企業不同倉庫的情況。利用灰色關聯分析進行績效評價,相對更容易進行,也可以使得結果更為客觀和準確。

    灰色關聯分析法對倉庫選址決策的影響

    第一,現代通信技術的不斷進步,為供應鏈企業之間信息共享、設施共用和評價方法的計算機化、網絡化提供了前提條件。對於收集的相關數據,可以通過計算機模擬方便的進行灰色關聯分析,省去了不必要的運算步驟。而且在早期方案預選階段任何一個因素的調整都會對分析結果產生影響,為避免繁瑣計算,可以借助數據處理軟件進行便捷調整計算和對比。

    第二,選址是一個係統問題,通常會受到多重因素的共同影響。以不同的目標建模得到的結果也不相同。而在綜合考慮的諸多因素中,比如,供應鏈上的總成本最低、總利潤最高、終端消費者的顧客滿意度最大等,這些因素之間存在效益背反。所以應當結合具體供應鏈企業類型和上下遊實際情況,有側重的進行取舍。

    第三,灰色關聯分析法在應用過程中具備其獨特的優勢:可以處理小樣本、貧信息的不確定性問題,可以利用此種方法的優勢,與其他評價方法搭配使用,取長補短,使選址評價方案更具有客觀性和全麵性。

    第四,灰色關聯分析法在應用過程中需要確定各影響因素的權重,而權重孰大孰小、具體應該定義為多少數值,有一定的主觀性在裏麵。因此,應當依托大數據分析,綜合考量各影響因素對最終選址方案的影響,科學決策,多次模擬,最終得出最優方案。

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