CN108470226A - 一种物流系统收益最大化方法 - Google Patents

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Abstract

一种物流系统收益最大化方法，用于现代物流系统的管理中，结合物流成本理论和收益理论，以时间和成本的综合优化控制为出发点，建立动态的成本投入与收益分析方法。从而改进传统的物流成本分析与控制方法，更有效的提高企业效益。避免了传统成本核算方法数据的不确定性和变动性，有效控制数据信息的准确性和时效性，保证企业各经济活动中信息流通的效率，为企业制定正确的战略方向奠定基础。帮助物流企业建立完善的物流系统，通过物流成本的控制和管理使得整个物流系统达到最优化，增强企业竞争优势。提高了企业各经济活动之间的关联，使得各部门经济活动联系更紧密，保证企业各项经济活动有序进行。

Description

一种物流系统收益最大化方法
技术领域
本发明涉及数据挖掘，时间优化、成本控制等技术，特别是涉及一种物流系统收益最大化的方法。
背景技术
如何控制物流成本，以尽可能小的投入提供尽可能好的服务获取最大的利润，以保持物流部门的持续发展，是企业物流部门所面临的重要课题，最终打造出低成本的物流核心竞争力的关键所在。因此正确而全面的了解和控制企业内外物流费用，建立一套有效的物流成本与收益管理体系，加强企业物流成本核算与管理，实现收益最大化，已成为现代物流成本管理核心问题。
物流系统收益最大化的方法主要是在最优成本投入的基础上实现最大收益。物流成本研究理论主要分为两个方面：一是物流成本的分类与核算研究，如运输成本、库存成本、包装成本、装卸成本、人工成本等，对物流成本进行科学分类是物流成本控制与优化的依据；二是物流成本控制与优化策略研究，主要有基于物流环节的作业成本法，加入了时间因素的时间作业成本法等。这些方法主要关注物流成本的控制优化，忽略了物流成本的变化对物流服务质量的影响。而当前的物流企业收益研究集中于物流服务定价策略，物流服务客户满意度评估等，缺乏对物流系统的净收益研究。但是将物流成本控制优化与物流系统的收益两者结合起来，则可以对物流系统的运营管理有一个全面的把握，以实现寻求最优的成本投入达到物流系统收益最大化的目标。
本专利通过定性分析和定量分析、理论研究和仿真验证相结合，综合运用现代物流学、会计学、财务管理学和数学模型等理论与方法等方面的知识，结合基于成本的时间和价格对客户满意度的影响，建立动态的成本投入与收益分析方法。通过仿真验证这种动态的方法在物流实际管理活动中的可行性，为现代物流管理提供理论支撑，从而改进传统的物流成本分析与控制方法，更有效的提高企业效益。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种物流系统收益最大化的方法，以解决物流系统中时间与成本综合优化调整与收益最大化难以结合的问题。
本发明采用的技术方案的步骤如下：
A.根据行业竞争对手数量n，服务价格p1…pn，建立自身需求价格函数q0(p)，获得本物流系统最优价格Y0以及市场占有量Q0、最大总营业收入额Y0；
B.根据物流系统单位平均运输成本y_c以及单位平均仓储成本c_c,结合运输速度v0计算出运输总时间T1与仓储总时间T2，计入单位平均装卸成本r_c、单位平均包装成本b_c后，获得物流系统运营总成本C0以及净利润额y0；
C.根据物流系统配送同步特征，利用k-均值聚类算法对物流系统各配送路径长度按照近程L1、中程L2、远程L3标准分类，并计算各类在统一速度下的运输时间，根据分类结果对全物流系统的运输时间T1进行优化调整并获得物流同步配送下的各城市点货物仓储时间T2；
D.根据调整后的全物流系统运行时间T'与服务提供价格p'以及全物流系统运输成本，获得性价比Cp，结合行业竞争对手的服务性价比(Cp1…Cpn)，建立客户满意度函数m(M0)，对需求价格函数q(p)进行修正，获得新的市场占有量Q1以及利润y1；
E.比较初始需求量下Q0的净利润y0与第二次生成的需求量Q1下净利润y1大小，获得在改善系统运行状况后不调整价格p的最大利润y2，调整后利润增加则获得新的最大利润，输出结果；调整后未能增加则判断是否可以通过调整价格p来获取最大利润。
所述步骤A采集市场竞争对手数量以及相应的服务价格，根据供需关系与博弈模型，建立本物流系统需求价格函数q(p)，获得自身物流服务定价p，总需求量Q0以及本物流系统总营业额Y0。
所述步骤B结合各路径距离，各级城市点仓储时间，各相应路径的运输量，计算出总成本C0与净利润y0，公式如下：
q＝a-bp+b1p1+...+bnpn
C0＝C1 0+C2 0+rc+bc
Y0＝(a-bp+b1p1+...+bnpn)*p
y0＝Y0-C0
其中a为市场需求常数，b为物流系统自身的价格敏感系数，b1...bn为其他家物流服务商的价格替代系数，运输成本C1 0与总仓储成本C2 0，计入总装卸成本rc、总包装成本bc后，获得物流系统运营总成本C0以及净利润额y0。
所述步骤C根据物流系统配送同步特征，利用k-均值聚类算法对物流系统各配送路径长度L进行统一分类。对所有路径Lij(i表示路径的起点，j表示路径的终点)按照近程L1、中程L2、远程L3的标准进行分类，近程路径L1不参与时间T1调整，按系统配置速度V0运行，以中程路径L2的平均配送时间为优化目标，并设置系统最大车辆运输速度V1 1，对远程配送路径L3的物流运输速度V0进行调整，取不超过系统最大车辆运输速度的区间内的最大值为调整后的速度，获得调整后的远程路径运输时间，将近程L1、中程L1、调整后的远程L1路径运输时间结合起来，求取各配送中心对应的各运输路径的运输时间，获得配送中心对应的各运输路径运送来的货物的仓储时间T2。
所述步骤D根据时间调整结果获得调整后的全物流系统获得净利润额，本物流系统运行时间，结合价格获得本物流系统在时间优化后的性价比，计算本物流系统客户满意度，代入竞争对手的客户满意度，对本物流系统的价格需求函数进行修正，公式如下：
q＝a-b(1-d)*p+b1(1-d1)*p1+...+bn(1-dn)
C0＝C1 0+C2 0+rc+bc
Y1＝[a-b(1-d)*p+b1(1-d1)*p1+...+bn(1-dn)*pn]*p
y1＝Y1-C1
其中，获得第二次生成的本物流系统市场需求量与相应的净利润额，系统总运行时间以及新的系统运行总成本。
所述步骤E比较初始需求量下Q0的净利润y0与第二次生成的需求量Q1下净利润y1大小，获得在改善系统运行状况后不调整价格p的最大利润y2，调整后利润增加则获得新的最大利润，输出结果；调整后未能增加则判断是否可以通过调整价格p来获取最大利润，其中价格的调整是依据平均单位价格比优化调整后的平均单位运输成本大且性价比Cp'不低于未调整前的性价比Cp。
本发明提出了一种全新的物流收益最大化的方法，具有以下优点：
1.通过对所有配送路径采用k-均值聚类算法进行分类，将成本管理与配送时间结合起来，使得成本与时间的进行综合控制优化，提高服务质量，实现在不增加成本的情况下收益有明显提高或增加成本极低的情况下收益收益增加的速度明显搞过成本增加的速度。
2.通过博弈策略定价使得物流系统市场占有量最大化，引入竞争对手的服务质量因素后，使得物流系统的收益更加真实合理，也更加容易发现系统运行中的问题。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1是本发明实施步骤A至步骤E的流程图。
图2是本发明实施步骤C运输路径按距离聚类的算法流程图。
具体实施方式
下面，结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。
本发明采用的技术方案的步骤如下：
A.根据行业竞争对手数量n，服务价格p1…pn，建立自身需求价格函数q0(p)，获得本物流系统最优价格Y0以及市场占有量Q0、最大总营业收入额Y0；
B.根据物流系统单位平均运输成本y_c以及单位平均仓储成本c_c,结合运输速度v0计算出运输总时间T1与仓储总时间T2，计入单位平均装卸成本r_c、单位平均包装成本b_c后，获得物流系统运营总成本C0以及净利润额y0；
C.根据物流系统配送同步特征，利用k-均值聚类算法对物流系统各配送路径长度按照近程L1、中程L2、远程L3标准分类，并计算各类在统一速度下的运输时间，根据分类结果对全物流系统的运输时间T1进行优化调整并获得物流同步配送下的各城市点货物仓储时间T2；
D.根据调整后的全物流系统运行时间T'与服务提供价格p'以及全物流系统运输成本，获得性价比Cp，结合行业竞争对手的服务性价比(Cp1…Cpn)，建立客户满意度函数m(M0)，对需求价格函数q(p)进行修正，获得新的市场占有量Q1以及利润y1；
E.比较初始需求量下Q0的净利润y0与第二次生成的需求量Q1下净利润y1大小，获得在改善系统运行状况后不调整价格p的最大利润y2，调整后利润增加则获得新的最大利润，输出结果；调整后未能增加则判断是否可以通过调整价格p来获取最大利润。
步骤A采集市场竞争对手数量n以及相应的服务价格p1…pn，根据供需关系与博弈模型，建立本物流系统需求价格函数q(P)，获得自身物流服务定价P_i，总需求量Q以及本物流系统总营业额Y0，公式如下：
q＝a-bp+b1p1+...+bnpn；
A为本物流系统服务产品市场需求量常数，b为本物流系统关于自身价格的铭感系数，b1...bn分别为各物流系统的替代系数，p1...pn分别为采集到的各家物流服务提供商的价格。
步骤B结合各路径距离，各级城市点仓储时间，各相应路径的运输量，分别计算出总运输成本与总仓储成本，计入总装卸成本rc、总包装成本bc后，获得物流系统运营总成本C0以及净利润额y0，公式如下：
q＝a-bp+b1p1+...+bnpn
C0＝C1 0+C2 0+rc+bc
Y0＝(a-bp+b1p1+...+bnpn)*p
y0＝Y0-C0
其中q，C0，Y0，y0是在只考虑价格的规则上获得的数据，反映了价格的市场认可水平。
步骤C根据物流系统配送同步特征，如图1所示，利用k-均值聚类算法对物流系统各配送路径长度L进行统一分类后对运行时间与成本进行综合优化调整。
C1对所有路径Lij按照近程L1、中程L2、远程L3的标准进行分类(i表示路径的起点，j表示路径的终点)；
C2近程路径L1不参与运输时间T1调整，按系统配置速度V0运行，以中程路径L2在速度V0下的平均配送时间T_L2为优化目标，并设置系统最大车辆运输速度V1 1，对远程配送路径L3的物流运输速度V0进行调整，获得理论最大速度值V1 2，取不超过系统最大车辆运输速度min{V1 1,V1 2}的区间内的最小值为调整后的速度，获得调整后的远程路径运输时间T1 1_L3；
C3将近程L1、中程L2、调整后的远程路径L3运输时间T1 1_L3结合起来，求取各配送中心对应的各运输路径的运输时间总和T1，获得配送中心对应各运输路径运送来的货物的仓储时间总和T2，结合其他竞争对手的服务性价比CP1...CPn，分别计算相对应的客户满意度M1...Mn，代入竞争对手的客户满意度，对本物流系统的价格需求函数q(p)进行修正，更新需求量q以及营业收入和净利润。
步骤D根据时间调整结果T1获得调整后，的全物流系统服务性价比Cp0,Cp1...Cpn，本物流系统运行时间T，结合价格p获得本物流系统在时间优化后的性价比Cp0，计算本物流系统客户满意度M0，结合其他竞争对手的服务性价比CP1...CPn，分别计算相对应的客户满意度M1...Mn，代入竞争对手的客户满意度，对本物流系统的价格需求函数q(p)进行修正，公式如下：
q＝a-b(1-d)*p+b1(1-d1)*p1+...+bn(1-dn)
C0＝C1 0+C2 0+rc+bc
Y1＝[a-b(1-d)*p+b1(1-d1)*p1+...+bn(1-dn)*pn]*p
y1＝Y1-C1
其中，再次更新本物流系统市场需求量q与相应的净利润额y，系统总运行时间T以及新的系统运行总成本C。
步骤E在于判断是否需要对价格进行调整来获取最大利润，如图2所示。
E1在比较初始需求量下的净利润y与第二次生成的需求量下净利润y大小，获得在对系统运行时间与运行成本进行优化调整后不调整价格p的最大利润y，优化调整后利润增加则获得新的最大利润y，输出结果；
E2运行时间与运行成本进行优化调整后利润未能未能增加，计算在运行时间优化后价格不变的情况下的两种性价比，判断大小，如果大于，调整价格增加到，更新后重新计算，得到本系统第三个需求量，获得第三个利润额，与前面的比较大小，如果比剩余两个大，则第三个为最大利润，否则程序结束。

Claims (6)

1.一种物流系统收益最大化方法，其特征在于，用于时间优化与成本控制相结合的情况下的物流系统收益最大化管理，包括以下步骤：
A.根据行业竞争对手数量n，服务价格p1…pn，建立自身需求价格函数q0(p)，获得本物流系统最优价格Y0以及市场占有量Q0、最大总营业收入额Y0；
B.根据物流系统单位平均运输成本y_c以及单位平均仓储成本c_c,结合运输速度v0计算出运输总时间T1与仓储总时间T2，计入单位平均装卸成本r_c、单位平均包装成本b_c后，获得物流系统运营总成本C0以及净利润额y0；
C.根据物流系统配送同步特征，利用k-均值聚类算法对物流系统各配送路径长度按照近程L1、中程L2、远程L3标准分类，并计算各类在统一速度下的运输时间，根据分类结果对全物流系统的运输时间T1进行优化调整并获得物流同步配送下的各城市点货物仓储时间T2；
D.根据调整后的全物流系统运行时间T'与服务提供价格p'以及全物流系统运输成本，获得性价比Cp，结合行业竞争对手的服务性价比(Cp1…Cpn)，建立客户满意度函数m(M0)，对需求价格函数q(p)进行修正，获得新的市场占有量Q1以及利润y1；
E.比较初始需求量下Q0的净利润y0与第二次生成的需求量Q1下净利润y1大小，获得在改善系统运行状况后不调整价格p的最大利润y2，调整后利润增加则获得新的最大利润，输出结果；调整后未能增加则判断是否可以通过调整价格p来获取最大利润。
2.根据权利要求1所述一种物流系统收益最大化的方法，其特征在于：所述步骤A采集市场竞争对手数量以及相应的服务价格，根据供需关系与博弈模型，建立本物流系统需求价格函数q(p)，获得自身物流服务定价p，总需求量Q0以及本物流系统总营业额Y0。
3.根据权利要求1所述一种物流系统收益最大化的方法，其特征在于：所述步骤B结合各路径距离，各级城市点仓储时间，各相应路径的运输量，计算出总成本C0与净利润y0，其中a为市场需求常数，b为物流系统自身的价格敏感系数，b1...bn为其他家物流服务商的价格替代系数，运输成本C1 0与总仓储成本C2 0，计入总装卸成本rc、总包装成本bc后，获得物流系统运营总成本C0以及净利润额y0。
4.根据权利要求1所述一种物流系统收益最大化的方法，其特征在于：所述步骤C根据物流系统配送同步特征，利用k-均值聚类算法对物流系统各配送路径长度L进行统一分类，对所有路径Lij(i表示路径的起点，j表示路径的终点)按照近程L1、中程L2、远程L3的标准进行分类，近程路径L1不参与时间T1调整，按系统配置速度V0运行，以中程路径L2的平均配送时间为优化目标，并设置系统最大车辆运输速度V1 1，对远程配送路径L3的物流运输速度V0进行调整，取不超过系统最大车辆运输速度的区间内的最大值为调整后的速度，获得调整后的远程路径运输时间，将近程L1、中程L1、调整后的远程L1路径运输时间结合起来，求取各配送中心对应的各运输路径的运输时间，获得配送中心对应的各运输路径运送来的货物的仓储时间T2。
5.根据权利要求1所述一种物流系统收益最大化的方法，其特征在于：所述步骤D根据时间调整结果获得调整后的全物流系统获得净利润额，本物流系统运行时间，结合价格获得本物流系统在时间优化后的性价比，计算本物流系统客户满意度，代入竞争对手的客户满意度，对本物流系统的价格需求函数进行修正，其中，获得第二次生成的本物流系统市场需求量与相应的净利润额，系统总运行时间以及新的系统运行总成本。
6.根据权利要求1所述一种物流系统收益最大化的方法，其特征在于：所述步骤E比较初始需求量下Q0的净利润y0与第二次生成的需求量Q1下净利润y1大小，获得在改善系统运行状况后不调整价格p的最大利润y2，调整后利润增加则获得新的最大利润，输出结果；调整后未能增加则判断是否可以通过调整价格p来获取最大利润，其中价格的调整是依据平均单位价格比优化调整后的平均单位运输成本大且性价比Cp'不低于未调整前的性价比Cp。
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