基于顾客感知的物流干扰管理研究

基金项目:国家自然科学基金资助项目(71271138);教育部人文社会科学规划基金项目（10YJA630187);上海市教育委员会科研创新项目(12ZS133)；上海市一流学科项目（S1201YLXK）。Foundationitems：ProjectsupportedbytheNationalNaturalScienceFoundation,China(No.71271138),andtheHumanitiesandSocialSciencesPlanningFundofMinistryofEducation(No.10YJA630187),andtheInnovationProgramofShanghaiMunicipalEducationCommission(12ZS133),andtheShanghaiFirst-classAcademicDisciplineProject(S1201YLXK).基于顾客感知的物流干扰管理研究李浩淼（上海理工大学管理学院，上海200093）摘要：物流配送过程中经常有各种不确定的扰动因素产生，对物流配送造成干扰。如何在照顾顾客感知，保持顾客满意度，维系顾客忠诚度的情况下，构建干扰管理模型使系统扰动最小，是物流干扰管理研究的重要方向，极具应用价值。本文通过对物流干扰管理及物流顾客感知的研究及总结，建立了基于顾客感知的物流干扰管理模型。关键词：物流配送；顾客感知；干扰管理模型LogisticsDisruptionMnanagementBasedOnCustomerPerceptionLiHaomiao(UniversityofShanghaiforScienceandTechnology,BusinessSchool,Shanghai,200093)Abstract::Differentkindsofuncertaindisturbancefactors,frequentlyexistinginlogisticsdistribution,maycauseinterferencetotheprocess.Itisanimportantdirectionwithhighapplicationvalueinlogisticsmanagementinterferenceresearchtobuildtheinterferencemanagementmodeltakingcareofcustomerperception,customersatisfaction,customerloyalty,andthenminimizingthesystemdisturbance.Inthispaper,throughthesummarizeofresearchinlogisticsdisruptionmanagementandlogisticscustomerperception,alogisticsdisruptionmanagementmodelbasedoncustomerperceptionisestablished.Keywords:Logisticsdistribution;Customerperception;Logisticsdisruptionmanagementmodel0.引言物流是近几十年兴起的新型服务行业，在国民经济中占有重要地位。顾客感知是基于服务业经营中对人际接触的重视，以及了解在纯粹服务情境中，影响客户满意与再次惠顾与否的因素。在物流配送过程中，由于物流服务的复杂性和特殊性，物流行业很容易受到来自外界因素的干扰，经常会发生对正常物流配送产生干扰和不良影响的事件。这些事件极大的影响了顾客的感知，降低了顾客的忠诚度。干扰管理致力于如何有效地处理干扰事件，使干扰事件对整个物流配送系统产生的扰动最小，使顾客感知满意度影响最小，维系住顾客的忠诚度。1.物流配送干扰管理问题的研究关于干扰管理,目前学术界尚无统一明确的定义和界定。但国内外学者也基本形成了共识。美国学者YuGang[1]对干扰管理的定义为：在计划开始阶段，用优化模型和求解算法得出一个好的运行计划；计划实施中，由于内外部不确定因素导致干扰事件的发生,使原计划变得不可行,需要实时地产生新计划。干扰管理目前已经广泛应用于许多领域,主要包括:航空客运、物流配送、供应链管理、机器调度等。近几年来，物流调度的干扰管理问题成为了国内外学者研究的热点。Li等人[2]建立重新调度数学模型，解决了具有单供货点的车辆重新调度问题。在事件驱动的基础上，Giaglis等[3]提出城市物流配送实时决策支持系统的框架。Potvin等[4]将研究对象设定为快递公司，收集快递公司派送过程中常见的新增客户需求和旅行时间干扰的问题，构建以车辆行驶时间、客户延迟服务时间及返回中心库房延迟时间加权总和最小的目标函数。在国内方面，师嘉[5]针对物流配送中经常出现的车辆行驶时间延迟的问题为研究对象，构建了物流干扰管理模型。王明春等[6]提出一种VRPTW的扰动恢复策略。针对VRPTW中遇到的需求扰动和时间窗的变化,将其干扰管理模型的目标函数定义为网络运行的费用及与原计划偏离所需费用的加权和,其中原计划偏离所需费用是相对原计划增加或减少的边的函数。胡培祥等[7]针对物流配送干扰管理的特殊性进行研究，寻找物流配送系统扰动的度量方法，提出了干扰事件的快速处理与决策的方法。王旭坪等[8]针对有顾客需求变动的车辆调度建立了干扰管理数学模型，提出了归一化处理方法，使干扰管理模型能够对VRPW问题有效进行兼容，使得干扰管理模型通用性增强，极具应用价值。胡祥培等[9]建立了兼顾物流配送运营商和客户两个主体的时间延迟度量模型。丁秋雷[10]等先定性分析，处理难以量化的指标，然后定量分析，处理容易量化的指标，通过分阶段决策对物流干扰管理问题进行处理。2.物流配送的顾客感知研究1982年，芬兰瑞典经济管理学院的Gronroos教授[11]第一次提出了顾客感知服务质量观念，他将顾客感知服务质量定义为顾客对服务期望与实际绩效之间的比较。实际服务绩效大于服务期望，则顾客感知服务质量良好，反之亦然。近年来，随着物流业的飞速发展，物流服务目标从传统的“及时、快速、准确地实现货物配送”转向提高服务水平，进而发展到现代物流的服务策略：“以顾客为核心”——物流企业的所有活动都是为了满足顾客的需求。因此，物流配送的顾客感知也成为了成为了学者们研究的对象。Mentzer[12]认为顾客服务质量满意最主要的三个方面是时间，可得和环境，，特别是订货过程、信息质量、货物完好度以及误差处理等因素都影响顾客对物流服务质量的感知。孙军华等[13]从三个维度，即从过程质量、结果质量和企业形象对顾客满意度进行了分析，简历了服务质量模糊评价法。李爱国等[14]参考四维度服务质量模型，构建了物流顾客感知质量评价模型。崔建明[15]分析了物流服务质量指数，反映了不同时期的物流服务质量对客户满意度的影响程度。本文从物流顾客感知方面入手，分析影响顾客感知的因素及对顾客满意度的影响，构建了顾客感知满意度模型（如图1所示）。影响顾客感知的因素信息能力配送能力售前售后服务能力匹配能力创新能力顾客个人因素顾客满意度图1.顾客感知满意度模型通过研究表明六项因素将显著影响顾客的满意度，为顾客感知最为重要的六个因素。假设：信息能力为X1，配送能力为X2，售前售后服务能力为X3，匹配能力为X4，创新能力为X5，顾客个人因素为X6，系数为Φi。n1iiiXHΦn(1)公式(1)中H即为物流配送过程中顾客感知满意度。3.基于顾客感知的物流干扰管理模型在现实的物流配送当中，如果突然发生干扰事件造成延迟，则延迟可以分为两种：①延迟时间可以确定，延迟的时间可以通过估算大致确定出来，如客户时间的变更等；②延迟时间不能确定，如天气原因，交通堵塞带来的延迟，一般无法确定延迟时间。在第二种情况当中，因为干扰事件具有极强的不确定性，很难进行量化，目前还没有比较好的解决方法。因此，本文选取第一种情况进行建模，但模型会尽量偏向宏观方面，从而为延迟时间不确定的干扰问题研究打下一个基础。当干扰事件发生时，我们首先要对干扰事件进行判断，确定事件是否对物流配送过程造成了扰动。物流配送到第n个用户时，干扰事件发生，延迟时间为,那么物流配送到第m个用户时（m），原来的配送时间Tm变化为Tm+mntii。{mntii，配送系统受到了扰动，需要对配送初始方案进行调整其他，系统没有受到扰动，无需对配送初始方案进行调整当物流配送系统收到扰动时，顾客感知因素X2受到影响，X2与延迟时间t成负相关关系，即t越大，则X2越小。延迟时间越长，顾客感知越低，顾客满意度越小，反之亦然。当车辆在顾客要求的时间内送到时，顾客满意度为正。一些参数及变量说明：V：点集合，其中V1，V2，……Vm表示客户，V0表示配送中心。cij：表示从Vi到Vj的运输成本。xij={，车辆由出发后驶向，其他yij={，得到服务，其他qi：Vi的需求量Q:车辆的装载能力H:顾客满意度[ET,LT]为物流配送过程中顾客的时间要求，ET为最早送达时间，LT为最晚送达时间。当配送到达时间不在范围之内时，顾客满意度H0。根据以上的描述，建立初始方案数学模型为：00min()nnijijijFXcx(2)011njjx(3)11niiy(4)11nioix(5)1niiqQ(6)0H(7)上述模型中：（2）为目标函数，表示配送成本最小；（3）为单台配送车辆从配送中心出发；（4）为所有客户都得到服务（5）为车辆服务完毕后，返回配送中心；（6）为车辆装载货物总量小于车辆的限定容量；（7）为车辆配送在顾客可容忍时间内送达。对情况界定如下：系统发生扰动时，物流配送只能由原配车辆完成。通过研究得知：在[ET,LT]之间，货物送达时，顾客感知变动为幂指数变动，即顾客满意度H(t)为幂指数变动。H(t)变化如图2所示：图2.客户感知变化函数图2中，当tiERi或tiLRi时顾客感知为0,顾客对于货物不予接收。当ETitiLTi时，Hi(ti)=M。当配送车辆在[ECi,ETi]及[LTi,LCi]将货物配送到时，Hi(ti)=M。当配送车辆在[ERi,ECi]或者[LCi,LRi]内到达时，顾客感知将会降低，提前（或是延迟）到达较短，顾客感知降低较小，随着提前（或延迟）到达时间增加，变动函数呈幂数级降低。即：当扰动发生时，还剩余m个客户还未配送成功，扰动发生点用V0表示，Vm+1为配送中心。gj表示j点顾客的购买额。构建基于顾客感知的干扰管理模型：112211223 maxHFx,HFxmaxH(fHf,fLL），(x[ET,LT])（8）11fmiiy（9）12i011 gmmmijijiijifcxy（10）H1H2（11）在模型中，（8）式为目标函数，表示顾客满意度和系统扰动达到平衡，目标偏重顾客感知，在顾客满意度较高的同时，使系统扰动比较小。其中f3为系统中路线的变动。（9）表示物流配送率。（10）式表示物流配送调整路线的方案后的成本。（11）表示优先级。4.算法及算例验证干扰管理模型由于其问题的复杂性求解起来十分的困难。如何快速实时的处理干扰事件，获得扰动小，恢复快的方案，是干扰管理的核心问题。针对目标求解的复杂性，本文对萤火虫算法进行了改进，改进后的算法伪代码如下：（1）定义目标函数，其中（2）随机生成萤火虫的初始位置（3）定义光强度的计算公式，例如对于最大化问题可以定义为，或者简单的采用（4）定义吸收参数，和淘汰因子u，其中（5）循环迭代WHILE(当前代数t最大迭代次数)FORi=1:n(循环变量种群中的所有萤火虫)FORj=1:n(循环变量种群中的所有萤火虫)IF()光强度若的萤火虫i飞向光强度强的萤火虫jENDIF根据距离r利用公式更新吸引度评估新结果，并更新光强度ENDFORjENDFORi