基于安吉物流汽车运输车辆调度优化设计目录一、前言（1）、项目背景安吉汽车物流有限公司（以下简称“安吉物流”或“公司”）成立于2000 年 8 月，是上汽集团旗下的全资子公司。
安吉物流是全球业务规模最大的汽车物流服务供应商，共有员工17,000人，拥有船务、铁路、公路等10家专业化的轿车运输公司以及50家仓库配送中心，仓库总面积超过440万平方米，年运输和吞吐量超过570万辆商品车，并且全部实现联网运营。
公司以“服务产品技术化”的理念，从事汽车整车物流、零部件物流、口岸物流以及相关物流策划、物流技术咨询、规划、管理培训等服务。
提供一体化、技术化、网络化、透明化、可靠的独特解决方案的物流供应链服务。
图1安吉物流作为一家为汽车及零部件制造企业提供服务的第三方物流公司，下属业务包括整车物流、零部件物流、口岸物流等三大业务板块（图1），客户包括上海大众、上海通用、上汽通用五菱、一汽丰田、广汽丰田、比亚迪等几乎国内所有主机厂。
2011年汽车物流量达574万辆，营业收入达132亿元，取得了业务量、收入、市场占有率均排名国内同行第一的骄人业绩，在国际同行中也名列前茅。
目前，安吉物流是中国物流与采购联合会汽车物流分会轮席理事长单位，5A级物流企业，“安吉”品牌荣获上海市服务类现代物流名牌称号。
公司历年来多次获得上海大众、上海通用、上汽通用五菱、一汽丰田、广汽丰田等客户授予的最佳供应商等奖项。
三大业务板块：安吉物流总体业务范围与过程如图2 所示。
图2整车物流板块整车物流板块以安吉物流整车物流事业部为依托，下属子公司拥有自有公路运力3000余辆，加盟公路运力12000余辆，自有铁路车皮348节，自有滚装轮13艘（其中海轮10艘、江轮3艘），在全国管控总面积440万平方米的仓储资源，建立了“十大运作基地”,形成了全国性的整车物流网络。
零部件物流板块零部件物流板块以安吉物流下属上海安吉汽车零部件物流有限公司（以下简称“安吉零部件”）为主体。
安吉零部件是国内汽车物流业首家经国家交通部、外经贸部正式批准、注册资本最大的汽车物流中外合资企业。
公司注册资本为3000万美元，中外双方各占50%股份。
公司主要从事与汽车零部件相关的物流和与汽车相关的国内货运代理服务、整车仓储、物流技术咨询、规划、管理、培训等服务以及国际货运代理、汽车零部件批发、进出口及相关配套服务，是一家专业化运作，能为客户提供一体化、技术化、网络化、可靠的、独特解决方案的第三方物流供应商。
口岸物流板块口岸物流板块以安吉物流下属上海海通国际汽车物流有限公司和上海海通国际码头有限公司（以下简称“海通”）为核心。
口岸物流板块目前服务的客户主要有上海大众、上海通用、上汽通用五菱、安徽奇瑞、浙江吉利、安徽江淮、海南马自达等国内客户和宝马、奔驰、保时捷、法拉利、宾利、丰田、斯巴鲁、双龙等国外客户。
（2）、全文框架本方案以安吉汽车物流有限公司为背景，选择案例中的关于汽车物流运输方式线路优化案例中，需要用到的关于运输运力、系统调度等一系列问题作为我们项目研究的方向。
在方案设计过程中，我们立足于安吉汽车物流公司的竞争优势与机会，结合当前国内外物流行业发展现状，基于车辆调度理论研究基础上提出加强汽车运输运力及其调度的优化。
（3）、团队分工团队的工作分为四个队员组成而展开：1、周龙祥负责安吉物流公司自有车辆物流设备的配置以及调度的优化。
2、蔡鹤负责对于安吉物流除自有车辆进行物流运输外的货物用于外包的物流的协调。
3、杨俊负责对于安吉物流运输运力及车辆调度的财务分析。
4、黄招根负责对于安吉物流设施设备规模的定位分析。
二、安吉物流自有运力的调度和优化（1）安吉物流在自由运力概况在安吉物流的整车资源计划编制工作中，当整车运输任务的运输线路及其运量确定之后，该线路的公路、铁路、水路运输方式选择及其运量分配问题是计划人员要决策的一个主要问题。
一些线路由于地理条件所限或客户要求只能采用公路，而另一些线路则可以在多种运输方式中进行灵活选择。
例如：从上海到天津的整车运输既可以使用公路，也可以使用铁路或水路。
目前，铁路运输主要用于从上海由VDC发往西安、天津、昆明、东莞、德阳、拉萨、乌鲁木齐等地的长途运输任务，水路运输用于从上海由VSC发往天津、大连、东莞、重庆等沿海沿江地区的运输任务。
表 3-1为年计划中从上海发运的某品牌商品车在各条线路上三种运输方式的运量比例的示例。
表 3-1 年计划：从上海发运的某品牌商品车公、铁、水分配方案（部分）在保证交货准时率的情况下，充分利用大批量、低成本的水路和铁路运输以及快捷、灵活的公路运输相连接的多式联运方式，均衡调节，一集一散，充分提高载运车辆周转率，降低物流成本，是进行公、铁、水分配的指导思想。
因此，公、铁、水运输方式选择及其运量分配需要在成本目标和时间目标之间进行权衡，同时还要考虑运输方式的运力限制。
●运输成本运输成本主要指在主机厂→VDC、VDC→VSC、VDC→经销商和VSC→经销商环节中产生的运输费用，以及在此过程中的各种短驳成本。
短驳成本主要发生在VDC→VSC环节中采用水路或铁路运输方式时商品车在仓库和码头或站台之间的转移。
不同运输方式费率如表 3-错误!未找到引用源。
所示。
注：费用价格a随市场油价变动运输成本核算过程中需要知道出发地和目的地之间的最优路径和距离。
在复杂的运输网络中，最优路径的获取有较大的难度，目前安吉公司采用一定的简化解决方法：一是根据既有的业务数据，如：业务合同约定的里程数、实际运作所产生的里程数等来确定运输距离，并取其最小值；二是利用节点的地理位置信息（经纬度）转换为实际距离，然后根据人为经验进行调整。
●运输时间运输时间指商品车从发运地到目的地的时间。
某条线路上的运输任务的运输时间为不同运输方式的加权运输时间之和。
如：从上海发运至天津的1000台商品车，各有500台分别通过公路和铁路运输，公路运输用时3天，铁路运输用时7天，则这批运输任务的运输时间为3×500+7×500=5000天。
各种运输方式的与运输时间相关的参数如表 3-错误!未找到引用源。
所示。
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运输时间●运力限制安吉物流拥有充足的轿运车资源，并且公路运力的临时采购相对灵活快捷，因此在公路运力方面可以说没有任何限制。
而铁路、水路方面由于受列车班次、船期的限制，存在着年度最大运能的限制，如表 3-错误!未找到引用源。
所示。
运输方式运力限制说明铁路每周2次班列，装载量：290辆／列，水路（海运、内河）每周二、六开航一次，（仓位：海船：300辆／船，江轮：200辆／船）目前，公、铁、水运量分配主要是由计划人员对不同线路不同运输方式的运量进行多种设定，比较各种方案下的运输时间和运输成本之后凭借经验选择一种。
但是，这种人工试验的方式费时费力，且缺乏统一科学的标准。
为此我们引入基于模糊时间窗的车辆调度问题，希望通过此解决安吉物流自有运力的优化。
（2）基于模糊时间窗的车辆调度问题建模1． 1 模糊时间窗经典的( 基于硬时间窗或软时间窗) 车辆调度问题描述如下: 配送中心拥有M 辆货车，负责对N 个顾客进行货物配送工作，顾客i 的位置和货物需求量gi( i = 1，…，N) 确定，每辆货车可服务多个顾客，但每个顾客最多只能被服务一次，而且货车完成配送任务后必须返回配送中心，在满足车辆容量、服务时间等要求的前提下，寻求合理的运输调度方案使目标函数最优。
实际上在生活中顾客对服务时间的要求并不完全都是刚性的，顾客偏好于服务在时间窗内的某一段进行，服务早开始或晚开始于该时间段，满意度都会下降。
因此本文采用服务时间窗模糊化处理方法来刻画顾客的实际要求，并把顾客i 的满意度定义为其服务开始时间的模糊隶属度函数，如公式( 1) 所示。
当顾客i 在期望服务时间范围［ETi，LTi］内被服务时，其满意度为1; 否则满意度会随服务时间和期望时间之间差距的增大而降低。
Si为顾客服务开始时间，EETi和ELTi为顾客的最大容忍服务开始时间的范围，β＞ 0 为顾客对时间的敏感系数。
1． 2 基于模糊时间窗的车辆调度模型设R 为用户编号集合{ 1，2，…，N} ，V 为车辆集合，R1 =R∪{ 0，T} 为网络节点集合，0为车辆出发点，T 为终点，Qk为车辆k 的容量，dij为顾客之间的成本，Ai车辆到达顾客点i 的时间，Tji车辆在顾客点之间的行驶时间，STj车辆在顾客点j花费的服务时间。
为防止因服务水平太低而导致顾客流失，模型中设定顾客的最低服务水平参数θ以保证客户满意度U( Si) ≥θ，此时服务时间窗要求为［Inf ( i，θ) ，Sup ( i，θ) ］，其中Inf ( i，θ) =θ1 / β·ETi + ( 1 －θ1 / β ) ·EETi，Sup ( i，θ) = θ1 / β·LTi + ( 1 －θ1 / β ) · ELTi。
定义变量如下:经过以上分析，建立的基于模糊时间窗的车辆调度数学模型如下:目标函数Max( LP1) 表示在满足车辆容量、服务时间等约束的条件下，在权衡货物价值量的基础上最大化整体服务满意度; Max( － LP2) 表示最小化成本。
约束( 4) 表示车辆k 装载的货物总量不大于车辆的限定容量; ( 5) 表示顾客的最低服务水平约束，以保证客户满意度不低于最低值，满足顾客服务时间要求; ( 6) 为车辆到达顾客点的时间表达式; ( 7) 模糊时间窗下车辆在各个顾客点的服务开始时间约束; ( 8) 为每个顾客只由一辆货车配送且所有客户都得到服务; ( 9 ～ 10) 表示货车从配送中心出发完成运送任务后必须返回配送中心。
三、“安吉”物流对于外包物流业务的调度与协调（一）、物流外包基本内容物流外包，即生产或销售等企业为集中精力增强核心竞争能力，而将其物流业务以合同的方式委托给专业的物流公司运作。
以相关国家物流外包占总物流服务的比例为例：2008 年的时候德国为23.33%，法国为26.9%，英国为34.4%，这样的比例在日后还会有所增长。
在中国的物流运营模式中，第一、第二方物流比重相对于第三方物流要大得多。
也从另一方面说明我国第三方物流有较大的升值发展空间。
图3 物流外包决策模型（二）、企业物流外包的优势以及可能导致的问题优势：1、节约时间。
物流外包可以使得厂商集中资源用于提高自己的核心竞争力。
当今世界是一个专业化的分工协作时代,企业要想迅速成长,就应尽可能将核心业务以外的职能外包。
2、比较优势。
即便是自己拥有可利用的资源,但由于劳动分工与专业化的内生的动态比较优势,把企业物流业务分包给供应链内的其它专业化组织可能会做得更好。
3、给企业节省费用,增加盈利。
