盒马最后一公里

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广东东软学院本科毕业设计（论文）

本科毕业设计（论文）

盒马鲜生“最后一公里”配送路径优化研究——以深圳市3区为例

1、Research on Optimization of "Last Kilometer" Distribution Route for Hema——Take three districts of shenzhen as exles

院 （系）

信息管理与工程学院

专 业

物流管理

班 级

2016级物流管理2班

学 号

学生姓名

指导教师

提交日期

毕业设计（论文）原创性声明

2、本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文），是本人在指导老师的指导下，独立进行的设计（研究）工作及取得的成果，论文中引用他人的文献、数据、图件、资料均已明确标注出，论文中的结论和结果为本人独立完成，不包含他人已经发表或撰写的作品及成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在论文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

3、毕业论文作者（签字）： 签字日期： 年 月 日

成绩评定

论文成绩（百分制）

折合比例

实得成绩（折合分）

指导教师成绩

评阅教师成绩

答辩成绩

总评成绩

4、注：毕业设计（论文）成绩按百分制评定。答辩成绩不及格的（评分低于60分的），则该毕业设计（论文）总评成绩为答辩成绩。

广东东软学院本科生毕业设计（论文）

内容摘要

5、随着我国经济的快速发展，电子商务在我国得到了飞跃性的发展，生鲜电商作为其中的一个分支，也得到了极大的发展，尤其在一线城市。深圳市是我国经济中心城市之一，属于一线发达城市，生鲜电商在其中得到了迅速的发展。

6、本文以深圳市的盒马鲜生为研究对象，针对生鲜产品订单小、批次多和顾客对物流配送时间要求严格的特点，选取南山区、宝安区和罗湖区的门店为研究对象。采用实地调研法、访谈分析法以及实证研究法对其门店“最后一公里”配送现状、配送模式、配送服务进行调查研究，找出其在“最后一公里”配送过程中存在的问题，建立带顾客满意时间窗的配送路径优化模型，结合实际运用节约里程算法进行求解，并以盒马鲜生配送员“最后一公里”实际配送单为例，在满足客户实际配送时间要求下，以节约订单配送里程为优化目标，选择最优配送路径实现“最后一公里”配送路径优化。

关键词： 生鲜电商 “最后一公里” 配送路径优化

Abstract

7、With the rapid development of economy in our country, the development of electronic merce in our country got a leap, fresh produce electronic business as one of the branches, also got great development, especially in cities. Shenzhen is one of the economic center cities in our country and belongs to a first-tier developed city, in which fresh e-merce has developed rapidly.

This article takes HEMA of Shenzhen City as the research object, and according to the characteristics of small fresh products orders, large batches, and strict customer requirements for logistics and distribution time, the stores in Nanshan District, Bao’an District and Luohu District are selected as research sles. By using the methods of field research, interview analysis and empirical research, this paper investigates the distribution status, distribution mode and distribution service of "last kilometer" in HEMA store, finds out the problems existing in the distribution process of "last kilometer", establishes the distribution path optimization model with customer satisfaction time window, and solves them with mileage saving algorithm. Taking the "last kilometer" actual delivery order of HEMA delivery staff as an exle, under the condition of meeting the actual delivery time requirements of customers, taking saving the order delivery mileage as the optimization goal, the optimal distribution path is selected to realize the "last kilometer" distribution path optimization.

Key word：Fresh E-merce “Last Kilometer” Distribution Route Optimization

广东东软学院本科生毕业设计（论文）

目 录

1 引 言 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究目的与意义 2

1.2.1 研究目的 2

1.2.2 研究意义 2

1.3 研究内容与方法 2

1.3.1 研究内容 2

1.3.2 研究方法 3

2 深圳市盒马鲜生“最后一公里”相关概念界定和研究现状 4

2.1 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送相关概念界定 4

2.1.1 配送路径优化的含义 4

2.1.2 配送时间窗的要求 5

2.1.3 基于时间窗的“最后一公里”配送路径优化 5

2.2 国内外生鲜电商“最后一公里”配送研究现状 6

2.2.1 国内外生鲜电商“最后一公里”配送研究现状 6

2.2.2 文献综合评述 6

2.3 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送现状 7

2.3.1 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送现状 7

2.3.2 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送模式 9

2.3.3 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送业务流程 9

3 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送的问题分析 12

3.1 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送成本 12

3.2 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送时间 12

3.3 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送质量 13

4 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送路径优化 14

4.1 基于时间窗的“最后一公里”配送路径优化模型建立 14

4.1.1 问题描述 14

4.1.2 建模假设 14

4.1.3 符号说明 14

4.1.4 模型建立 15

4.1.5 运算步骤 15

4.2 模型验证与分析 16

5 结论与展望 24

5.1 结论 24

5.2 展望 25

6 结束语 26

参考文献 27

附录 29

致谢 30

1 引 言

1.1 研究背景

随着我国经济的快速发展与互联网的迅速普及，电子商务在我国得到了飞跃性的发展，生鲜电商作为电子商务的一个分支，在近几年也得到了极大的发展。根据相关统计数据显示，2017年我国生鲜电商市场交易规模约为1391.3亿元，同比增长59.7%。[1]观研天下发布《2019年中国生鲜电商行业分析报告-行业深度调研与发展趋势预测》的报告显示，进入2018年我国生鲜电商行业市场交易规模突破2000亿元，达到2103.2亿元，并预测在2020年我国生鲜电商行业市场交易规模或将达到3470亿元。[2]由此可见，生鲜电商在我国具有广阔的市场前景，但由于生鲜产品保质期短，品类多且杂，对温控要求高等特点，在运输配送途中极易出现损毁现象。

从国务院办公厅于2017年4月发布的《关于加快发展冷链物流保障食品安全促进消费升级的意见》；[3]商务部、公安部、交通运输部等五部于2017年12月联合印发的《城乡高效配送专项行动计划（2017-2020年）》[4]中可看出我国政府对生鲜电商物流配送环节十分重视；与此同时，我国生鲜电商行业竞争激烈，具有资金优势的巨头企业开始收购生鲜产业链上下游企业，如阿里系的盒马鲜生、京东系的7Fresh、永辉的超级物种，他们发挥全渠道优势，加强对生鲜产品的供应链整合，提升生鲜电商物流配送能力。国家政策支持与巨头企业牵引，联合解决了生鲜产品在运输过程中存在的问题，为我国生鲜电商的配送发展提供良性的环境。

基于一、二线城市居民的生活节奏较快，时间观念强烈，对快速便捷购买到生鲜的需求更强，生鲜电商主要布局于一、二线城市。在新零售的背景下，生鲜电商企业在一、二线城市开设线下门店，在实体门店的基础上，提升线上生鲜电商服务。他们依托自营生鲜门店作为线下实体零售终端，为消费者提供高品质产品和优质体验服务。“最后一公里”配送是门店为线上顾客提供产品服务的重要一环，其直接与线上顾客接触，也直接影响线上顾客的消费体验。由于生鲜产品“最后一公里”配送订单的产品数目规模小、顾客购买频次高、顾客即时性的个性化需求强等特点，对线下门店“最后一公里”配送能力提出了更高的要求和挑战，而生鲜电商线下门店在“最后一公里”的配送方式通常为“配送员+电动车”。为提升线下门店“最后一公里”配送服务能力，通常采用增加配送车辆和配送人员的方法，该方法一定程度增加了配送成本，不利于生鲜电商发展。因此，合理地调用现有的配送资源和对“最后一公里”配送路径进行优化成了线下门店控制“最后一公里”配送成本的关键。本文深圳市盒马鲜生线下门店为研究对象，对其门店“最后一公里”配送路径进行优化。

1.2 研究目的与意义

1.2.1 研究目的

盒马鲜生是一家新型生鲜电商企业，属新零售业态，经过短短几年的发展，成为生鲜电商行业的巨头，在国民中拥有极高的知名度，是国内生鲜电商的极具代表性的生鲜电商企业。由于盒马鲜生的门店大多设立在一、二线城市，配送的货物以生鲜为主，本文以深圳市南山区、宝安区和罗湖区的盒马鲜生门店为例，通过分析盒马鲜生线下门店在“最后一公里”配送中实际存在的问题，对盒马鲜生“最后一公里”配送存在的问题进行分析，提出解决方案，在保证生鲜质量和顾客满意度的情况下，帮助盒马鲜生降低运营成本；通过配送路径优化问题研究，提高盒马鲜生门店配送资源的利用率，提高配送人员的配送效率，进而提升“最后一公里”配送服务质量，增强盒马鲜生在生鲜电商行业内的竞争力。

1.2.2 研究意义

在理论意义方面，本文着眼于生鲜电商企业“最后一公里”配送问题，从优化配送路径出发，丰富了电子商务物流“最后一公里”配送体系的内容。针对现今有关于生鲜电商企业“最后一公里”配送的研究内容分散，尚未形成系统规模的情况，本文能够充实生鲜电商行业“最后一公里”配送的相关研究内容，为相应的科学实践提供理论依据和指导意见。

在实践意义方面，针对城市居民生活节奏快、时间观念强的特点，本文分析盒马鲜生线下门店目前的配送现状，在门店直接与线上消费顾客接触的“最后一公里”重要配送环节，提出带顾客满意时间窗的配送优化模型，对“最后一公里”配送路径进行优化，同时在保证配送不超时的情况下，以节约配送里程为目标，合理调用门店现有资源，缩短配送时间，降低配送成本。

1.3 研究内容与方法

1.3.1 研究内容

本文通过调查深圳市盒马鲜生线下门店“最后一公里”的配送现状，结合盒马鲜生“线上+线下”运作流程及和运营特点，对其配送现状、配送模式以及配送业务流程进行分析，指出配送服务过程中存在的问题，找出影响“最后一公里”配送成本、配送时间以及配送质量的原因，进而根据深圳市盒马鲜生门店的实际配送需求，结合配送员的实际配送订单，在满足顾客满意时间窗的条件下，以配送总里程最小和配送时间用时最小为优化目标，采用节约算法对门店“最后一公里”配送路径进行优化。

1.3.2 研究方法

本论文将采取理论分析与综合研究相结合的方式，综合运用多种理论和方法，研究深圳市盒马鲜生门店目前“最后一公里”的配送现状，对门店“最后一公里”配送模式、配送服务、配送流程进行分析，对“最后一公里”配送路径进行优化。

（1）实地调研法

通过对深圳市盒马鲜生门店“最后一公里”实际配送环节进行观察，了解“最后一公里”的配送流程，从门店管理、配送人员、配送服务等方面分析配送环节。

（2）访谈分析法

通过对深圳市盒马鲜生门店的配送负责人以及相关配送人员进行访问，了解影响深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送的因素，同时从影响因素深入了解深圳市盒马鲜生“最后一公里”现状。

（3）模型构建法

建立顾客满意时间窗，采用节约算法对盒马鲜生门店“最后一公里”配送路径进行优化，减少不必要的配送里程，缩短配送时间，降低配送成本，提升盒马鲜生线上用户的生鲜购物满意度，提高线下配送服务质量。

2 深圳市盒马鲜生“最后一公里”相关概念界定和研究现状

盒马鲜生是一家新型生鲜电商企业，属新零售业态，经过短短几年的发展，成为生鲜电商行业的巨头，在国民中拥有极高的知名度，是国内生鲜电商的极具代表性的生鲜电商企业。它以数据和技术驱动为核心力量，集零售电商、零售超市和餐饮三业态为一体；在结构上呈现前店后仓的特点，每个门店都是一个中小型的仓储配送中心，用以满足“最后一公里”配送需求。与传统生鲜电商相比，“盒马鲜生”门店大多设立于一、二线城市，分布在人流较为密集的地方或商圈地带，服务对象定位于中高收入人群。此类人群为城市居民，一、二线城市的生活节奏快速，城市顾客在快节奏的生活环境下，对时间准时度的要求比三、四线城市的顾客更为严格。

“最后一公里”配送是指顾客通过在网络上购物，购买商品从商家仓库经过层层配送，由末端配送员把商品交到顾客手中的最终物流活动。“最后一公里”并不是数字意义上的一公里,而是物品从配送网点最终交付给顾客的距离,这是与最终用户亲密接触的环节。[5]即“最后一公里”并不真正的一公里，而是泛指末端配送环节商品到达顾客手中的最终配送距离。由于末端配送环节属于短距离配送，俗称“最后一公里”配送。电商物流的"最后一公里"是唯一一个电商与客户直接联系的环节,对电商的发展有着重要意义物流。[6]盒马鲜生本质属于生鲜电商，在“最后一公里”物流配送上有着许多与电商物流相同的特点，说明该环节对盒马鲜生的发展具有极大的影响。

2.1 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送相关概念界定

2.1.1 配送路径优化的含义

随着物流行业的迅速发展，物流配送路径优化问题在现今是物流学者研究的热点问题。学者吴竞鸿认为，合理的配送路径选择规划是提升零售企业的配送作业效益与服务水平的关键因素,对物流配送路径优化问题的研究具有现实意义。[7]物流配送路径优化问题可以描述为有一个物流配送中心,从配送中心出发,用若干辆汽车向多个客户配送货物,最后再返回配送中心。配送中心的位置和每个客户的位置、需求量一定,每辆汽车的载重一定,要求每条路线的客户需求量之和不能超过车辆的最大载重,而且每个客户点的配送必须且只能有一个车辆来完成原则上一个客户的需求量不会大于车辆的最大载重,通过合理配送路线,使总运行距离最短或总成本最低。[8]

2.1.2 配送时间窗的要求

配送时间窗基于顾客期望的配送时间而设定，假若货物送达顾客的时间在顾客期望的配送时间内，这个时候的顾客满意度最高。为保证顾客最大的满意度，配送员在配送时，需将商品在顾客期望的服务时间内送达，当商品送达的时间提前或延后，都会导致顾客不满意，使其产生不满意感。本文采用硬时间窗约束，要求配送员必须在顾客期望的时间窗内将货物送达顾客手中，否则拒绝服务。影响顾客满意度的因素许多，但本文只基于配送准时性来设立顾客满意时间窗，t表示配送员将配送商品送达顾客的时间，当到达的时间t超出了时间窗[E,L]，说明顾客满意度最低，当到达的时间t在时间窗[E,L]内，说明顾客满意度最高。例如，顾客1期望的配送时间为10：00~10:30，顾客的配送时间窗就为[10.00,10.50]，配送员在这个时间内将货物送达顾客手中，顾客满意度最高，假若在10:00之前或者在10:30分之后到，顾客满意度最低，拒绝服务。

2.1.3 基于时间窗的“最后一公里”配送路径优化

带时间窗的物流配送路径优化问题，是一般物流配送路径问题的拓展，其表述一般可为：用于服务的若干车辆从站点出发，为处在不同地理位置、具有不同货物需求和不同服务时间窗要求的所有顾客提供服务，然后返回站点，其中为每个顾客仅提供一次服务。其目标是在时间窗内为顾客提供服务时，使车辆的行驶时间和等待时间之和最短。[9]

盒马鲜生“最后一公里”配送服务存在时间约束，配送员在对配送订单进行配送时。在对其“最后一公里”配送路径进行优化时，需建立配送时间约束，顾客期望的服务时间即配送约束时间。在现实配送中，配送员每到达一个配送地点，除去配送途中产生的行驶时间，还会产生对每个顾客提供相应的服务时间。在对“最后一公里”配送路径优化时，配送员的配送行驶时间与给顾客提供的时间都要算入其中，在满足时间窗要求的条件下，采用节约里程法进行配送路径优化。

节约里程法又称节约法，用来解决运输路线较多且车辆数目不确定问题的方法，是最有名的启发式算法。节约法核心思想是逐步把配送运输问题中的两个回路合并成一个回路， 使得每次合并后总的运输距离可以达到最大限度的减幅。 当一辆车达到满载或者达到里程限制时，再对下一辆车进行优化。[10] 在满足约束的情况下，节约里程的原理如图1所示，节约的距离为(2a+2b)-(a+b+c)=a+b-c。

图1：节约里程原理图

2.2 国内外生鲜电商“最后一公里”配送研究现状

2.2.1 国内外生鲜电商“最后一公里”配送研究现状

对相关的文献进行分析，了解生鲜电商行业的发展现状、生鲜电商企业的配送模式、“最后一公里”配送存在的问题以及配送路径优化的方式与模型搭建。国外学者对生鲜电商“最后一公里”配送问题做了研究，Victor Pillac等人描述了动态路径选择，从信息质量和演化的视角对路径问题进行了分类，针对目前研究并没有为动态问题提供通用模型的研究现状，提出了一般通用模型[11]。Aized等建立电商物流配送网络的层次构模型，并利用Petri网路方法对模型求解，提出在交通拥挤情况下的配送路线规划方法[12]。Hiassat等人考虑易腐品特性，建立配送中心库存配送路径问题的优化模型，并用遗传算法和局部搜索启发法求解[13]。

国内学者王乐对盒马鲜生公司末端配送路径优化进行了研究，分析盒马鲜生的末端配送现状，确定顾客满意度模型，构建配送路径优化模型，并利用遗传算法对模型进行求解[14]。陈耀庭和黄和亮对我国生鲜电商“最后一公里”众包配送模式可能存在的问题进行研究和分析，提出可行的解决方案[15]。张晓雯等人研究分析了以众包物流为主的配送模式对解决生鲜电商"最后一公里"配送的优势和风险[16]。单懿昕站在新零售的角度上，对生鲜企业的配送成本、配送时间、配送质量三个问题进行了优化分析，针对性的提出了提升订单密度的方法和使用循环配送袋模式[17]。邰晓红、李璐在节约法的基础上加入了客户对时间的约束，对节约法提出改进，在满足关于时间约束的情况下有效的节约配送时间,缩短配送距离,进而节约成本，优化了之前的路径优化方法,使之更具有现实意义[18]。

2.2.2 文献综合评述

综上所述，国内外研究学者对生鲜电商“最后一公里”配送模式、配送路径优化问题等相关领域进行深入研究，大大丰富了生鲜电商“最后一公里”配送环节相关领域的理论和方法，给研究学者提供了大量的研究依据。国外学者对生鲜电商“最后一公里”配送问题研究从路径优化模型出发，针对生鲜产品的特性进行算法创新与应用。国内学者则是对生鲜电商企业的配送运营模式，通过分析配送模式、配送成本、客户需求等问题搭建“最后一公里”配送路径优化模型，结合实际改进算法。目前，对生鲜电商“最后一公里”配送路径优化仍然是国内学者研究的热点。就目前的研究现状而言，我国对生鲜电商企业“最后一公里”配送路径优化仍旧存在一些不足。不足之处表现在研究学者对生鲜电商“最后一公里”配送路径优化的研究较少，以实际生鲜电商企业为研究对象，针对生鲜电商企业实际配送特点进行配送路径优化的研究也不多；对小范围、短时限的配送问题研究少，现有研究多针对配送范围大的配送问题研究，极少涉及对分配订单的路径优化研究。

2.3 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送现状

2.3.1 深圳市盒马鲜生“最后一公里”配送现状

通过资料查询法与对深圳市宝安区、南山区与罗湖区的门店进行实地调研与对相关人员进行访谈，可从订单情况、配送环节、配送人员、配送管理四个方面了解盒马鲜生的配送现状。

（1）订单情况

经了解，深圳市盒马门店的营业时间一般在7:00到22:00之间，订单的高峰期出现在11:00~13:00和17:00~20:00，低峰期出现在7:00~11:00、13:00~17:00和20:00~22:00，高峰配送总时长为5小时，低峰时长为10小时。在11:00~13:00和17:00~20:00出现订单高峰时段，是因为正值顾客做饭时段，人们对生鲜食材的需求集中在这个时段，这个时段的顾客购买的多为果蔬肉类；7:00~11:00是一天订单中最少的时段，人们也会在这个时段购买食材，但此时的订单量远不如11:00~13:00和17:00~20:00这两个时段；13:00~17:00这个时段的订单量比7:00~11:00和20:00~22:00的高，但又比11:00~13:00和17:00~20:00的低，这个时候的顾客购买商品品类比较杂，但大多以水果、零食为主。20:00~22:00这个时段订单量比7:00~11:00点的多，顾客倾向于在这个时段购买熟食和半成制品。顾客在不同时段购买的主要商品如表1所示。

表1：顾客在不同时段购买的主要商品

主要购买商品

7：00~11:00

11:00~13:00、17:00~20:00

果蔬、肉类

午饭、晚饭高峰期

13:00~17:00

水果、零食

20:00~22:00

熟食、半成制品

（2）配送环节

门店对配送环节的管理主要分为两大块，一个是配货环节，一个是送货环节。

a）配货环节

配货过程分拣货与打包两个环节。拣货员与打包员在入职之后，门店会给每一个工作人员开设ERP账号，拣货员与打包员每次上岗工作前，需要登录个人ERP账号。拣货员使用的拣货工具是RF扫描枪。RF扫描枪是用来进行扫描的一款手持设备，主要通过设备自身带的激光头、红外头、自感应