电商物流分仓备货优化研究

发布时间：2017-09-18 22:29

  本文关键词：电商物流分仓备货优化研究

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【摘要】：近年来,线上零售行业迅速发展,市场规模也在不断扩大,可是线下物流始终无法满足企业的业务需求,随之众多的物流增值服务应运而生,分仓备货是近年来较为热门的物流模式。传统电商物流模式属于统仓模式,就是所有网上订单统一从单个仓库通过第三方快递进行发货,而分仓备货模式是多个仓库同时发货,商家为满足客户的时效要求,提前通过物流公司将商品在消费者附近进行仓储,达到就近发货等目的。相对于统仓模式,分仓的优点则是平均运费的下降和物流时效的提高,但分仓的运输网络远比统仓要复杂的多,进行大范围多仓库的存储也提高整体的库存水平,如何有效的开展分仓备货服务,规划合理高效的仓储布局网络是电商物流运营面临的关键问题。在这种局面下,作为自建物流系统的AC电子商务公司,想要为其平台上的非自营商品经销商提供分仓备货服务。如何判定哪些商品可以分仓备货,同时将仓储网络布局进一步优化,逐渐建立一套低成本,高时效的分仓备货方案,并且形成AC公司的独特竞争优势,对AC企业发展至关重要。本文以AC公司现有的物流节点作为研究对象,结合其平台上的非自营商品情况进行研究,共分为六章,第一章作为绪论,阐述了分仓备货物流网络的研究背景以及涉及到的相关国内外研究；第二章主要对本文的理论基础进行简单阐述,包括分仓备货物流网络发展的背景及现状,相关的预测理论以及物流网络配送理论;第三章主要对AC公司的分仓备货服务的现状及问题进行详细的阐述;第四章主要是在对AC公司分仓备货存在的问题逐一分析的基础上,通过建立分仓判定模型、需求预测模型以及物流网络模型等手段,对AC公司目前的物流网络问题进行优化设计；第五章采用AC公司其平台上的非自营商品零售商家W公司作为案例,将W公司实际数据代入模型进行物流网络优化并进行有效性验证；第六章对文章的主要工作及不足做出总结。本文的研究不但对AC电子商务的分仓物流网络优化具有直接的指导意义,对其它提供分仓备货服务的物流公司以及与相关的电子商务公司也具有一定的借鉴意义。
【关键词】：分仓备货 物流网络 电子商务
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F259.2
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 绪论12-18
• 1.1 引言12-13
• 1.1.1 研究背景12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 相关问题的国内外研究现状13-16
• 1.2.1 销量预测理论与方法的研究现状13-14
• 1.2.2 物流网络规划理论与方法的研究现状14-16
• 1.3 主要研究内容及技术路线16-17
• 1.3.1 研究内容16-17
• 1.3.2 技术路线17
• 1.4 本文的创新点17-18
• 2 理论概述18-26
• 2.1 分仓备货理论综述18-20
• 2.1.1 分仓备货发展背景18
• 2.1.2 分仓备货的特点18-19
• 2.1.3 分仓备货发展现状19-20
• 2.2 ABC分类法20-21
• 2.3 三次指数平滑预测21-22
• 2.4 物流网络概述22-26
• 2.4.1 物流网络的定义及结构22-24
• 2.4.2 物流网络规划的影响因素24
• 2.4.3 物流网络规划目标24-26
• 3 AC公司的分仓服务现状分析26-37
• 3.1 公司简介26-28
• 3.1.1 公司背景26-27
• 3.1.2 物流基本状况27-28
• 3.2 公司分仓服务基本概况28-30
• 3.2.1 开展背景28-29
• 3.2.2 物流模式及成本概况29-30
• 3.3 分仓服务存在问题30-34
• 3.3.1 库存水平过高30-32
• 3.3.2 缺货商品数过高32-33
• 3.3.3 物流运输时间长33-34
• 3.4 分仓服务问题的原因剖析34-36
• 3.4.1 分仓商品种类过多34-35
• 3.4.2 商品需求缺乏有效预测35
• 3.4.3 分仓布局粗略缺乏系统规范35-36
• 3.5 本章总结36-37
• 4 分仓商品品类选择策略37-51
• 4.1 品类选择优化目标及效果37-38
• 4.2 品类选择优化策略38-40
• 4.2.1 商品畅销识别38-40
• 4.2.2 基于三次指数平滑预测的商品需求预测模型40
• 4.3 实际应用40-51
• 4.3.1 商品分类及效果验证40-46
• 4.3.2 需求预测及效果验证46-51
• 5 分仓商品仓储分配策略51-67
• 5.1 仓储分配优化目标及效果51-52
• 5.2 仓配物流网络优化模型52-58
• 5.2.1 模型思路52-53
• 5.2.2 模型假设53-54
• 5.2.3 模型建立54-56
• 5.2.4 模型求解56-58
• 5.3 实际应用58-67
• 5.3.1 数据准备59-63
• 5.3.2 效益分析63-67
• 6 结论与展望67-69
• 6.1 结论67
• 6.2 研究展望67-69
• 参考文献69-73
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果73-75
• 学位论文数据集75

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本文编号：877872