优化配送网络效率的运筹学技术

优化配送网络效率的运筹学技术

在构建自有配送网络之前，某中心的包裹交付完全依赖第三方承运商，如美国邮政服务或UPS。当时，确保准时交付的最有效和经济的方式仅仅是比较承运商的费率。但随着客户对快速交付需求的增长，对更多交付选项的需求也随之增加，某中心配送服务合作伙伴网络应运而生。

配送网络架构

包裹离开履约中心后，会进入分拣中心，汇集来自多个履约中心的货物，然后运往配送站，在那里装车进行"最后一英里"的配送。连接这些不同设施的是空中和地面的"运输通道"。优化第一方配送不仅意味着计算网络中的路线，还意味着根据需求预测提前配置资源——为履约中心配备人员、采购卡车等。

规划与执行

优化第一方配送的第一步是制定履约计划。这需要解决一系列优化模型，考虑需求预测、获取运输资源的成本以及出站网络的人员配备。

随着对需求和获取特定资源能力的确定性增加，计划需要相应调整。随着对第一方网络的依赖增加，现在必须为出站网络规划适当的容量——包括覆盖需求不确定性所需的缓冲容量。

优化第一方配送的第二步是执行。一旦计划制定完成，需要将其"传达给执行系统，这些系统随后决定如何向客户做出交付承诺、哪些物品放入哪个箱子、哪个仓库处理它，以及每个箱子采取什么路径到达客户"。

控制系统

在线控制器在严格的时间延迟下运行，因此在做出决策时只能使用有限的信息。为了辅助在线控制器的决策，输入引导信号将工作导向相对于计划未充分利用的资源，而不是超过计划的资源。

即使有这种额外的引导机制，在线控制器一次做出一个决策，可能导致效率低下。为了识别和解决这些低效问题，研究人员将在线控制器与离线控制器配对，后者可以一次性重新评估所有需求，并修订尚未开始处理的需求决策。

规划与执行的协调

目标和轨迹在规划阶段联合计算，并相互一致。它们是规划和履约执行之间的主要联系点。执行履约计划是配送网络内各个设施的工作。这些设施的资源配置决策已经基于需求预测做出；这些预测的不确定性越大，资源供应所需的缓冲就越多。

整个系统就像一个拼图游戏，计划就像盒子上的图片。当客户下订单时，他们一次给你一块拼图。他们不是按正确的顺序递给你碎片。在某些情况下，他们甚至没有递给你正确的碎片。而系统试图做的是重新创建那张图片，因为其他所有人都依赖它——基于这张图片签订卡车合同的人、提前三周根据图片雇佣员工的人等等。整个想法是创建一个计划，让每个人都朝着同一个方向努力。
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