CN112700200B - 一种快递末端配送的方法、装置及介质 - Google Patents

一种快递末端配送的方法、装置及介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种快递末端配送方法，包括如下步骤：获取待配送网点和待配送小区的相关参数；将末端配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入预设的第一模型和第二模型；其中，第一模型为上门派送快递模式对应模型，第二模型为上门派送与快递柜投递结合的快递模式对应模型；根据第一模型及第二模型分别计算待配送网点在待配送小区的配送效率；选择配送效率高的模型对应的配送模式进行快递配送。本发明提供的快递末端配送的方法、装置及介质，通过建立快递末端配送的数学模型，选择最优的配送模式，有效评估快递配送方案的可行性及合理性，对于快递物流企业在末端配送环节的降本增效具有一定的指导意义。

Description

一种快递末端配送的方法、装置及介质
技术领域
本发明属于物流技术领域，尤其涉及一种快递末端配送的方法、装置及介质。
背景技术
针对快递及物流的末端配送，其原则在于快递员需要亲自将货物“妥投”至用户手中。现阶段，对于快递物流企业的末端配送，绝大多数依靠人为经验进行快递员和货物的分配及配送模式的选择。随着快递业务量的不断增大，末端配送的压力十分巨大，尽管可以通过增加末端配送快递员的数量以提高配送效率，但由此带来的用工成本急剧增加；另外，在必要且可行的情况下，虽然可以使用第三方快递柜，但却增加了快递柜的设备相关费用，且用户体验不佳。故，如何做到兼顾人工成本的控制和货物派送时效的提升是整个末端配送过程中提高用户体验的关键。
发明内容
为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种快递末端配送的方法、装置及介质。所述技术方案如下：
本发明提供了一种快递末端配送方法，包括如下步骤：
获取待配送网点和待配送小区的相关参数；
将所述末端配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入预设的第一模型和预设的第二模型；所述第一模型为上门派送快递模式对应的模型，所述第二模型为上门派送与快递柜投递结合的快递模式对应的模型；
根据所述第一模型和所述第二模型分别计算所述待配送网点在所述待配送小区的配送效率；
选择配送效率高的模型对应的快递模式进行所述待配送网点在所述待配送小区的快递配送。
在一些实施例中，所述末端配送网点的相关参数包括：该小区每日的到货量，该网点快递员数量，各快递员平均每次装货量。
在一些实施例中，所述待配送小区的相关参数包括：该小区住宅楼数量，住宅楼平均楼层，住宅楼间距。
在一些实施例中，将所述末端配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入所述第一模型和第二模型包括：
若所述待配送小区存在快递柜且至少部分用户同意使用所述快递柜时，将所述末端配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入所述第一模型和所述第二模型；
否则采用上门派送的快递模式进行所述待配送网点在所述待配送小区的快递配送。
在一些实施例中，若所述待配送小区为单个小区，则所述配送效率为
该网点快递员派送该小区所有快递时行进的总路程Si，以及，该小区所有快递被签收的总时长Ti。
在一些实施例中，所述第一模型如下：
所述总路程
所述总时长
其中，
Wi为该小区每日的到货量，Mi为配送该小区的快递员数量，Q为各快递员平均每次装货量，V为快递员平均行进速度，a％为每个快递员平均一次妥投率，b％为每个快递员平均二次妥投率；
Ri为该小区住宅楼数量，Pi为住宅楼平均楼层，Ki为住宅楼间距，t为每层楼快递的平均交付时间；
ΔS与ΔT分别为路程误差和时间误差。
在一些实施例中，所述第二模型如下：
所述总路程
所述总时长
其中，
Wi为该小区每日的到货量，Mi为配送该小区的快递员数量，Q为各快递员平均每次装货量，V为快递员平均行进速度，c％为小区快递柜的投放率；
Ri为小区住宅楼数量，Pi为住宅楼平均楼层，Ki为住宅楼间距，t为每层楼快递的平均交付时间，t′为每个快递投进快递柜的花费时间；
ΔS与ΔT分别为路程误差和时间误差。
在一些实施例中，若所述待配送小区为待配送网点内的所有小区，则所述配送效率为
总路程
且总时长
其中，n为所述代配送网点负责配送区域的小区数量。
本发明还提供了一种快递末端配送装置，其特征在于，包括：
参数获取模块，获取待配送网点和待配送小区的相关参数；
导入模型模块，将所述待配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入预设的第一模型和预设的第二模型；所述第一模型为上门派送快递模式对应的模型，所述第二模型为上门派送与快递柜投递结合的快递模式对应的模型；
配送方案评估模块，根据所述第一模型和所述第二模型分别计算所述待配送网点在所述待配送小区的配送效率，选择配送效率高的模型对应的快递模式进行所述待配送网点在所述待配送小区的快递配送。
本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被读取后在处理器中运行以执行前述末端配送的方法。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
(1)通过数学建模的方法模拟末端配送的整个流程。建立与“上门派送”及“上门派送与快递柜投放相结合”这两个配送模式相对应的第一、第二模型，具有全网可复制性。
(2)该模型在保证客户体验的前提下，控制快递员人数以及投递时效，实现末端派送过程关键参数的最优配比，从而在实现末端投递成本的管控及配送效率的提高，提高用户的良好体验。
(3)该模型支持事前模拟仿真和事后的有效性验证，旨在解决物流快递末端配送过程中，快递员、货物、快递柜等自提设备、用户四者的高效匹配问题，以期实现快递配送末端的降本增效，对于快递末端配送方案的优化具有较强的指导意义。
附图说明
在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本发明的上述特征和优点。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明的快递末端配送方法实施例的整体流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明关于“左”、“右”、下方等方向上的描述均是基于附图所示的方位或位置的关系定义的，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所述的装置必须以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。在本发明的描述中，“多个”或若干的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，“安装”、“设置”等此类机械术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，可以是电连接，也可以是通信连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明实施例提供的快递末端配送的方法，包括如下步骤：
S1：获取待配送网点和待配送小区的相关参数；
S2：将末端配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入预设的第一模型和预设的第二模型；其中，第一模型为上门派送快递模式对应的模型，所述第二模型为上门派送与快递柜投递结合的快递模式对应的模型；
S3：根据第一模型和第二模型分别计算待配送网点在待配送小区的配送效率；
S4：选择配送效率高的模型对应的快递模式进行待配送网点在待配送小区的快递配送。
下面结合具体实施例及附图，对本发明实施例提供的快递末端配送方法进行详细说明。
图1示出了本发明的快递末端配送方法实施例的整体流程，结合图1所示，下面是对本实施例的方法步骤的详细描述。
S1：获取待配送网点和待配送小区的相关参数；其中，待配送网点的相关参数，如该网点负责配送的区域小区数量、快递员数量、各个小区每日到货量、快递员平均每次装货量、网点至各个配送小区的时间等；待配送小区的相关参数，如小区住宅楼数量、住宅楼平均楼层、住宅楼间距、小区是否有快递柜等。
S2：将末端配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入预设的第一模型和第二模型；其中，第一模型为上门派送快递模式对应的模型，第二模型为上门派送与快递柜投递结合的快递模式对应的模型。
S3：根据第一模型和第二模型分别计算待配送网点在待配送小区的配送效率。
S4：选择配送效率高的模型对应的快递模式进行配送网点在待配送小区的快递配送。
优选地，在S1中，末端配送网点的相关参数包括：该小区每日的到货量、该网点快递员数量，各快递员平均每次装货量。
优选地，在S1中，待配送小区的相关参数包括：该小区住宅楼数量、住宅楼平均楼层、住宅楼间距。
优选地，在S2中，将末端配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入预设的第一模型和第二模型包括：
若待配送小区存在快递柜且至少部分用户同意使用所述快递柜时，将末端配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入第一模型和第二模型；
否则采用上门派送的快递模式进行待配送网点在待配送小区的快递配送，包含以下信息：一次妥投率、二次妥投率、平均每楼层投递时间、快递员的平均行进速度等。
上述相关参数为所述第一、第二模型中的变量参数，其中，该网点负责配送区域的小区数量、该网点快递员数量、各快递员平均每次装货量、该小区每日的到货量、小区住宅楼数量、住宅楼平均楼层、住宅楼间距、一次妥投率、二次妥投率、平均每楼层投递时间、快递员的平均行进速度等均为建模因子，这些变量参数可进行自定义设置亦可导入真实数据，故，上述模型一方面可对快递末端派送的假定方案进行仿真，另一方面也可验证现阶段配送方案的合理性。
优选地，在S3中，若待配送小区为单个小区，则配送效率为
该网点快递员派送该小区所有快递时行进的总路程Si，以及，该小区所有快递被签收的总时长Ti。
优选地，第一模型如下：
总路程
总时长
其中，Wi为该小区每日的到货量，Mi为配送该小区的快递员数量，Q为各快递员平均每次装货量，V为快递员平均行进速度，a％为每个快递员平均一次妥投率，b％为每个快递员平均二次妥投率；Ri为该小区住宅楼数量，Pi为住宅楼平均楼层，Ki为住宅楼间距，t为每层楼快递的平均交付时间；ΔS与ΔT分别为路程误差和时间误差。
具体地，第一模型为所有货物均由快递员上门投递的模式所对应的模型。因此，快递员在一次投递不成功的情况下还需进行第二、第三次投递。
设定该小区快递是均匀分布在每个楼层的，故
该网点快递员派送该小区所有快递时行进的总路程Si＝网点快递员数量*每个快递员的派送次数*每个快递员单次投递的行进路程，
该小区所有快递被签收的总时长Ti＝总路程行进时间+所有快递派送时间，
代入上述相关参数，可得：
其中：为平均每个快递员回派送网点的装车次数，/>为一次投递后的装车次数，/>为二次投递后的装车次数；(Xi+Ri*si)为每个快递员单次投递过程的行进路程，Xi该网点到待配送小区的距离。
由于上述表示的总路程Si包含配送网点到该小区的行车路程和快递员在小区内派送的行进路程，为了准确性，只取快递员在该小区内进行派送过程中的路程，进而可表示为：
总路程
同理，可得总时长
进一步地，
每个快递员每日投递投递行进路程：S均＝Si/Mi；
每个快递员每日投递所需时间：T均＝Ti/Mi。
优选地，第二模型如下：
总路程
总花费时长
其中，Wi为该小区每日的到货量，Mi为配送该小区的快递员数量，Q为各快递员平均每次装货量，V为快递员平均行进速度，c％为小区快递柜的投放率；Ri为小区住宅楼数量，Pi为住宅楼平均楼层，Ki为住宅楼间距，t为每层楼快递的平均交付时间，t′为每个快递投进快递柜的花费时间；ΔS与ΔT分别为路程误差和时间误差。
具体地，第二模型为上门投递和快递柜投放结合模式所对应的模型。其中，投放快递柜需得到用户的允许，而上门投递是经确认用户可以签收，即可一次妥投成功。
设定该小区快递是均匀分布在每个楼层，与第一模型同理，
该网点快递员派送该小区所有快递时行进的总路程Si＝网点快递员数量*每个快递员的派送次数*每个快递员单次投递的行进路程，
该小区所有快递被签收的总时长Ti＝总路程行进时间+所有快递派送时间，
代入上述相关参数，可得：
总路程
每个快递员每日投递投递行进路程S均＝Si/Mi
假定每个快递投放至快递柜耗时为t′，
则总时长
每个快递员每日投递所需时间T均＝Ti/Mi
进一步地，ΔS，ΔT分别为路程误差和时间误差。在工业生产生活中，固定场所、固定设备等产生的随机事件基本符合统计学理论中的正态分布模型，该模型具有规律性的展现功能，故，以正态分布为模型，建立关于噪声随机性产生，具体表达如下：
其中，x为各项参数对应变量S和T，μ为其均值，σ为其标准差，μ和σ是由快递员从配送网点到该小区行车的对应路程和时间的历史数据统计得出。
优选地，确定待配送网点负责业务区域的小区数量及各个待配送小区的相关参数，当该网点完成其业务区域内所有小区的快递配送时，
待配送网点所有快递员行进的总路程
待配送网点所有快递被签收的总时长
其中，n为所述代配送网点负责配送区域的小区数量。
更进一步地，为具体说明本实施例的技术方案模型。
假定，上海的某小区共有30栋楼(R)，每栋楼为15层(P)，每层6户，则总户数为2700户；入驻率80％，户均人数3人，则小区人口为6480人；根据行业经验值在北上广小区人口数：日均派件数＝5:1，故该待配送小区日均派件量为1296件(W)。
假设，该小区每天有6名(M)快递员来提供配送服务，则人均快件量为216件/人/天；快递员每次的装载量为50件(Q)，快递员正常行进速度为300米/分钟(V)。
进一步假设，该待配送小区住宅楼之间的平均行进距离为150米(s)，快递员在每层楼的快件平均交付时间为3分钟(t)，快递员的一次妥投率为80％(a％)，二次妥投率为90％(b％)，小区快递柜的投放率为60％(c％)，每个快递投放进快递柜的平均时长为10s(t′)。
另外噪声为高斯白噪声，在整个派送过程中服从正态分布，即各噪声的均值为0。
将上述相关参数代入以下模型公式：
方案一(第一模型：纯人工上门派送)
方案二(第二模型：人工妥投和快递柜结合)
计算得到相关数据：
方案一，Si＝142.3公里，Ti＝126.5小时；
方案二，Si＝46.7公里，Ti＝43.0小时；
本发明还提供了一种快递末端配送装置，其特征在于，包括：
参数获取模块，获取待配送网点和待配送小区的相关参数；
导入模型模块，将末端配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入预设的第一模型和预设的第二模型；其中，第一模型为上门派送快递模式对应的模型，第二模型为上门派送与快递柜投递结合的快递模式对应的模型；
配送方案评估模块，根据第一模型和第二模型分别计算待配送网点在待配送小区的配送效率，选择配送效率高的模型对应的快递模式进行待配送网点在待配送小区的快递配送。
本发明还提供了一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被读取后在处理器中运行以执行前述末端配送的方法。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
(1)通过数学建模的方法模拟末端配送的整个流程。建立与“上门派送”及“上门派送与快递柜投放相结合”这两个配送模式相对应的第一、第二模型，具有全网可复制性。
(2)该模型在保证客户体验的前提下，控制快递员人数以及投递时效，实现末端派送过程关键参数的最优配比，从而在实现末端投递成本的管控及配送效率的提高，提高用户的良好体验。
(3)该模型支持事前模拟仿真和事后的有效性验证，旨在解决物流快递末端配送过程中，快递员、货物、快递柜等自提设备、用户四者的高效匹配问题，以期实现快递配送末端的降本增效，对于快递末端配送方案的优化具有较强的指导意义。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本发明的可选实施例，在此不再一一赘述。
尽管已描述了本申请实施例中的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例中范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (7)

1.一种末端配送的方法，适用于单个小区的快递配送业务，其特征在于，包括如下步骤：
S1：获取待配送网点和待配送小区的相关参数；
S2：将末端配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入第一模型和第二模型；所述第一模型为上门派送快递模式对应的模型，所述第二模型为上门派送与快递柜投递结合的快递模式对应的模型；
S3：根据第一模型计算所述待配送网点在所述待配送小区的配送效率并根据第二模型计算所述待配送网点在所述待配送小区的配送效率；
S4：选择配送效率高的模型对应的快递模式进行所述配送网点在所述待配送小区的快递配送；
其中，所述根据第一模型计算所述待配送网点在所述待配送小区的配送效率并根据第二模型计算所述待配送网点在所述待配送小区的配送效率，包括：
该网点快递员派送该小区所有快递时行进的总路程Si，以及，该小区所有快递被签收的总时长Ti；
所述第一模型如下：
所述总路程
所述总时长
所述第二模型如下：
所述总路程
所述总时长
其中，Wi为该小区每日的到货量，Mi为配送该小区的快递员数量，Q各快递员平均每次装货量，V为快递员平均行进速度，a％为每个快递员平均一次妥投率，b％为每个快递员平均二次妥投率，c％为小区快递柜的投放率；
Ri为小区住宅楼数量、Pi为住宅楼平均楼层，Ki为住宅楼间距,t为每层楼快递的平均交付时间，t'为每个快递投进快递柜的花费时间；
ΔS与ΔT分别为路程误差和时间误差。
2.根据权利要求1所述末端配送的方法，其特征在于，所述末端配送网点的相关参数包括：该小区每日的到货量，该网点快递员数量，各快递员平均每次装货量。
3.根据权利要求1所述末端配送的方法，其特征在于，所述待配送小区的相关参数包括：该小区住宅楼数量，住宅楼平均楼层，住宅楼间距。
4.根据权利要求1所述末端配送的方法，其特征在于，将所述末端配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入所述第一模型和第二模型包括：
若所述待配送小区存在快递柜且至少部分用户同意使用所述快递柜时，将所述末端配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入第一模型和第二模型；
否则采用上门派送的快递模式进行所述配送网点在所述待配送小区的快递配送。
5.根据权利要求1所述末端配送的方法，其特征在于，所述待配送网点完成其业务区域内所有小区的快递配送时，
所述待配送网点所有快递员行进的总路程
所述待配送网点所有快递被签收的总时长
其中，n为所述待配送网点负责配送区域的小区数量。
6.一种用于实现权利要求1所述方法的末端配送装置，其特征在于，包括：
参数获取模块，获取待配送网点和待配送小区的相关参数；
导入模型模块，将所述待配送网点的相关参数、待配送小区的相关参数分别输入第一模型和第二模型；所述第一模型为上门派送快递模式对应的模型，所述第二模型为上门派送与快递柜投递结合的快递模式对应的模型；
配送方案评估模块，根据所述第一模型计算所述待配送网点在所述待配送小区的配送效率并根据第二模型计算所述待配送网点在所述待配送小区的配送效率，选择配送效率高的模型对应的快递模式进行所述配送网点在所述待配送小区的快递配送。
7.一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被读取后在处理器中运行以执行如权利要求1-5中任一所述方法。
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