“最后一公里”在一个创新的B2C供应链环境下影响城市地区和城市 的成本建模和模拟特征外文翻译资料

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“最后一公里”在一个创新的B2C供应链环境下影响城市地区和城市

的成本建模和模拟特征

罗埃尔 赫韦尔斯，艾迪 凡 德 沃尔德，蒂埃里 凡尔赛兰德

安特卫普大学，交通部与区域经济学，普林斯街 13，2000 安特卫普，比利时

摘要：目前“最后一公里”在B2C环境下，被视为整个物流链中昂贵较高、效率最低、污染最严重的一个部分。考虑到这些“最后一公里”的问题，作者开发了一个“最后一公里”的类型学和工具来模拟整个“最后一公里”成本,其中具体的“最后一公里”特征作为自变量。

2014年作者，爱思唯尔公司发表，在CC BY-NC-ND许可下开放阅览。

选择与审查由城市物流的第八届国际会议组织委员会负责。

关键词：“最后一公里”物流，城市配送，创新，绿色物流，成本动因

1.简介

本文是有关B2C“最后一公里”物流最终环节的进一步的研究项目。在研究的前一个阶段的重点是在理论研究的基础上“最后一公里”类型学一个详细的定性分析。在第一阶段（赫韦尔斯，艾迪 凡 德 沃尔德和凡尔赛兰德，2009年至2011年间）影响“最后一公里”物流的成本动因的列表（“特点”）在理论和实地调查的基础上被拟写。目前，发展阶段包括“最后一公里”成本模型能够模拟B2C单位交付的“最后一公里”成本。对于这个成本模型的展开，学术文献和专家访谈的数据都会被使用。首先，对之前阶段部分结果的简要总结将在接下来的段落中被论证。这之后，一些使用成本计算模型的情景模拟的方法和结果将被描述和分析。在本文中被回答的主要阶段问题是“什么是造成城市地区B2C“最后一公里”的成本特性（成本动因）的潜在成本影响？”与“如何才能交付单位费用成本直到进行模拟？”换种说法，客观的说这一章/研究是有关找出一种由城市地区“最后一公里”物流变化（主要是经济问题，而且是环境因素）的特点（成本动因）引起的成本效应的解释。

1.1.找出以往的研究中涉及B2C“最后一公里”物流的部分

首先，我们希望定义在我们研究中B2C“最后一公里”物流被认为是什么，“在企业对消费者的配送服务的最后一站即货物交付给收件人，无论是在收件人的家里或者约定的地点。”（赫韦尔斯，艾迪 凡 德 沃尔德和凡尔赛兰德，2009年至2011年间）

表1总结了前人的研究部分的主要结论。在赫韦尔斯，艾迪 凡 德 沃尔德和凡尔赛兰德（2009年至2011年间）的研究中透露说“最后一公里”的性质，大程度上可以通过五个基本方面决定（成本加运费，“广义特征”）：对消费者的服务水平，安全和交付类型，地理区域，市场渗透度和密度，车辆与采用的技术与环境影响。这些特点被用来详细的阐述与分析。随后，这五个特点广义上由若干相关的子特性组成。

表一，B2C的“最后一公里”的范围内效率特性和子特性（来源，赫韦尔斯，艾迪 凡 德 沃尔德和凡尔赛兰德，2009年至2011年间）

大多数“最后一公里”的问题是关于在家收货时一个收货签名是否是必要的。如果交货时没有安排好具体的途径，由于“客户不在家”的失败率将不可避免的变得很高。因此，派送包裹可能需要两到三次才成功。另一方面，预先安排的交付途径将不可避免地危及路由效率。终究，有限的交付途径暗示快递需要覆盖更多的地区来应对相同数量的交付。第二个经常遇到的问题是，在某一特定地区缺乏临界质量，一个原因是市场密度不足或渗透。

如果这样的结果是，快递员需要旅行30英里来派送一个单一的包裹，效率将大大降低，成本大大增加。此外，消费者越来越认识到物流运输的选择对环境的影响。更多的时候，他们要求物流供应商应该争取不断减少他们的碳排放痕迹。然而,通常情况下,消费者不准备花更多的钱或更长时间来等待他们的货物,以此来换取更环保服务。

以下部分将集中在用有深度的方法来解释B2C“最后一公里”成本模拟工具。在此之后，一些潜在/可能的城市区域“最后一公里”物流方案将用这种建模工具来进行模拟。

2.方法

2.1.“最后一公里”成本的定义和理解

这里应该强调B2C“最后一公里”成本可以理解为总单位交付“最后一公里”的物流成本。换句话说，它指的是“最后一公里”的“总拥有成本”。成本构成并不总是由托运人/客户/消费者中负担（其全部）。在本文中，这些费用由当前包裹/产品计算直到当它们被运送（从托运人rsquo;最后的直流或物流服务提供者的最后的直流）到客户家中或者一个集中的收货点。如果包裹/产品是由客户发回（返回），然后用户的账户需要支付额外的成本给包裹产品被返还给仓库的过程，就像从没发货一样。这个的出发点必然是一个内部标准交付成本。

2.2.模型构建

由于缺少扇形数据图上（官方的）成本数据（因为市场竞争非常激烈，“最后一公里”市场的用户出于保密的原因不提供成本数据），聚类分析或因子分析¹是不可能²。虽然如此，但凭借所有来自文献和采访所获得的知识和数据，是有可能基于一般的时间和距离的运输成本函数，通过布拉文斯，德贝耳和凡 德 沃尔德（2010）的数据建立一个物流“最后一公里”的成本函数。

这个函数的标准公式为： （1）

其中：

●TC代表总运输成本

●T代表的运输时间/次

●t为时间/小时系数

●D代表的运输距离驱动/旅行

●d代表的距离系数

●Z代表额外费用与距离和/或时间

时间系数（t）需要将实时驱动/工作（T）相加得出获得的总时间成本总运输成本。距离系数（d）将他总行驶公里的量（D）相加得出获得总运输成本的总距离成本。这两个既不是时间也不是距离的成本和一些可能的额外费用的总和等于（=Z），使总运输成本（=TC）。T字系数和D系数为2011年度可在表2中找到。

¹用于进行集群或一个因子分析真实成本数据是来自最小的30-35家“最后一公里”的公司。如果这样的分析是利用小于30-35家的数据，结果将有可能会产生一个需要验证的问题。

²没有足够的成本数据来运用因子分析和聚类分析获得的意义。

表2是对公路运输的平均成本（2011）（来源：在布拉文斯等的基础上自我改进，（2011））

2.3.适应运输成本函数的“最后一公里”的成本函数

首先将所用的自变量（子特性）与他们代表的意思可以在表3中找到

表3：使用的符号（来源：自身定义）

当纵观上述符号，虽然它是正确的，但并非所有的B2C的“最后一公里”的子特征可以通过浏览此表发现。因为事实是，即某些子特性的其他子特征成本效果的组合。这也将被分析并在下面的段落中讨论。

我们从标准公式开始（1）：

事实是由于该供应链部分的“最后一公里”在大多数情况下，通过货车或小型卡车⁴进行，我们建议使用货车运输的系数（小货车5吨）：

当

t = 23.70 [假设：1]

并且

d = 0.23 [假设：2]

³托盘系统是指包裹都汇集上的特定位置，以便不同货主的包裹可以在一个路由环节下进行，而不是再一个类似的路线下进行，但各托运人或“最后一公里”提供商一起交付负荷程度相对较低。

⁴在与专家的访谈中运输速度的70％〜80％多次提到，用来估计货车在“最后一公里”中的运输份额。

这使得：

（2）

在下面的段落中，我们将一步一步的延伸基于时间和距离的运输功能，即一个B2C的“最后一公里”的成本模拟功能。我们将主要集中在其可能具有在城市环境中产生重大影响的副特性。

2.4.模型发展

2.4.1.停止系数[STOP]

它应该是直观清楚的,在路线中，停止（或下降）的平均数量由于停车次数执行的TC次数而减少了。

这给出了一个扩展的公式：

2.4.2.单位系数[Q]

这样做的目的是建立一个B2C“最后一公里”的成本模型，该模型能够模拟每单位的配送成本。其结果是，每单位包裹的平均数由于每包的单位数量的TC而减少。

这给出了一个扩展的公式：

2.4.3时间窗系数[w]

正如之前“最后一公里”的部分已经分析得出，缩小时间端意味着路由器模式的乒乓效应，这也意味着，较少的包裹可以在特定时间内被递送(例如司机的工作日期间)。因此，如果消费者时间窗系数缩小，每人每条路线每个司机交付的平均数目将减少。于是，时间窗口系数（w）是验证了由于效率的制约导致交付包裹数量的减少的一个系数。

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