随着社会的不断发展,人们对精神层面的需求越来越高,出游旅行成为许多人每年必不可少的活动。西安作为中国四大古都之一,拥有众多古迹和著名景点,每年有大量游客涌入。旅游出行离不开住宿,每年旅游高峰期,酒店都会达到饱和的状况。而旅游居住酒店对一次性用品消耗必不可少。X旅游制品有限公司位于陕西省西安市,是一家拥有多年酒店用品生产加工经验的企业,该企业经营各类酒店一次性用品,品种齐全,几乎能够满足酒店接待客户的所有需求,客户遍布全国各个地区。然而,在经营过程中,X公司发现由于配送路线规划不合理,增加了不必要的运输成本,亟需建立一个合适的配送中心。
在配送中心选址研究方面,蒋美仙等[1]通过实例对比单一使用AHP进行选址与基于AHP与目标规划的集成方法选址,结果显示基于AHP与目标规划法集成的选址方法更优,使配送中心的选址研究又向前迈进了一步;刘璇[2]利用ArcGIS对物流配送选址方法重心法进行了改进,使传统重心法选址的数据获取更加方便、准确、切合实际;李瑞吉[3]在对北方大区的物流配送中心的选址过程中,利用二阶段法通过整数规划建模选出几个地理优势点,然后通过AHP考虑多个因素比较几个配送中心;邓艳清[4]通过给H公司水果物流配送中心选址研究运用AHP设立多个准则,有行业政策、经济效益、公共服务、自然环境、交通条件。从17个指标因素多方面对厦门、漳州、泉州3个地方进行了评价打分作出最终选址决策;杨小琴等[5]利用麻雀搜索算法设计均匀化物流映射机制提升初始种群的均匀性和随机性,利用正余弦优化和惯性权重机制改进发现者位置更新,提升全局搜索能力,引入柯西混沌变异机制增强种群多样性,避免局部最优解。研究发现,AHP被广泛应用于解决配送中心的选址问题,但AHP中的准则因素往往由研究者主观判断决定,有一定的主观性。而GIS强大的数据管理、空间分析和可视化功能,可以对配送中心选址中最为重要的交通条件这一因素进行精确性判断,而后再结合其他影响因素利用AHP进行选址,提高选址结果的精确性。
利用ArcGIS建立西安市区域地图图层,进而建立不同等级的道路网图层,叠加至一起展现西安市道路网,如图1所示。
分析市场需求是经济性配送中心选址必不可少的一个过程。从高德地图上爬取出西安市各酒店的地理位置信息,包含酒店名称、经度、纬度、地址等字段,利用GIS中Excel转表功能将其展示至图层中,如图2中分布集中的青色点均为目标客户。考虑到选址的经济性原则,本文筛选出代表性强且需求量大的星级酒店作为研究对象,如图3所示。
西安市区内土地使用性质情况如图4所示,粉色地块为政府建议的物流配送中心选址位置。考察西安市周边现有物流配送中心,对照土地用地表分析发现,大部分都远离城市中心。而酒店一次性用品的下游都是商铺、酒店之类靠近城市中心的,所以配送中心的位置要尽可能靠近市区。综合考虑,结合自身业务要求,选取了市区边缘的3个地点作为备选点,并利用GIS将它们的地理信息数据直观展示以方便研究,如图5所示。备选点1位于雁塔区昆明路380号,在一个大型农贸物流配送中心附近;备选点2位于莲湖区枣园路262号,靠近某国际物流配送园;备选点3位于灞桥区纺渭路369号,在某城市物流园附近。
yaanp是一款网络层次分析法辅助软件,由山西元决策软件科技有限公司开发。它已经应用于很多行业的评估问题处理,为利用层次分析法的决策过程提供模型构造、计算和分析。
层次分析法是美国运筹学家SATTY等在20世纪70年代提出来的[6]。它主要通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序和总排序,再用数据形式表示出来,以作为目标、多方案优化决策的系统方法。
yaanp软件中AHP的应用步骤如下:
层次结构分为3层:目标层、准则层、决策层。准则层可以细分为多个二级指标,决策层主要包含若干备选方案。使用yaahp绘制层次模型直观方便,用户可将注意力集中在决策问题上。
准则层要素要依据对目标层的影响大小进行两两比较,得出一个重要性排序,决策层同样参照准则分析具体实际情况做出判断矩阵。yaahp软件将根据输入数据生成判断矩阵。
只有当一致性比例小于0.1时判断矩阵符合一致性要求,否则需重新调整判断矩阵。软件能根据数据变化实时显示判断矩阵的一致性比例,方便用户根据情况做出调整。
由于人的主观性以及客观事物的复杂性,实际决策中,经常需要对判断矩阵进行多次修正才能达到一致性要求。yaahp提供了不一致判断矩阵自动修正功能。
无论是备选方案对总目标的排序权重,还是对层次结构中其他非方案层要素的排序权重,yaahp都可以方便地计算完成。用户能查看详细的判断矩阵数据及最终计算结果。
参考专家意见,综合X公司实际情况及规划目标,确定了6个准则:交通条件、服务水平、经营环境、现有基础设施、土地价格、可发展性。交通条件主要考虑配送中心选址离高速收费站的距离,周围交通拥堵状况,道路等级;服务水平用备选点对客户需求的响应速度来衡量;经营环境考虑政府支持情况,劳动力来源丰富性以及与周边其他配送公司合作的可能性;现有基础设施用周边配送中心车辆及设施情况衡量;土地价格通过网络查找商业用地价格进行比较;考察扩展周边城市的可能性及其市场需求[7][8][9]。图6为建立的层次分析结构图。
依据X公司实际情况,参考专家意见利用软件yaahp计算权重,如图7所示。经软件计算,土地价格权重为0.377 0,是最主要的考虑因素;其次是服务水平,权重为0.238 2,现有基础设施权重为0.138 8,经营环境权重为0.100 1,可发展性权重为0.076 5,交通条件权重为0.069 4。计算结果一致性比例为0.054 8,小于0.1,符合一致性检验标准。
酒店一次性用品的运输方式主要为公路运输,研究3个备选方案离高速收费站的距离,展示在GIS中如图8。从图中可以看出,研究3个备选方案的周边交通状况,3个备选点都处于主干道路边,备选点1离高速收费站最近,备选点2稍远,备选点3最远。但是,备选点1处在欣桥农产品物流中心附近,其周边有个大型农贸市场,每天有大量车辆出入,人员活动频繁且货物杂乱,尤其有明显的高峰期易堵车现象,而备选点1、2都处大型物流园区内,交通规划合理。高速收费站的分布情况基本在城市外环,最终评估结果为option2>option3>option1。结合专家意见构建判断矩阵并输入yaahp中进行计算,3个备选点的交通条件判断矩阵及计算结果如图9所示,option2最优,一致性比例为0.008 8,小于0.1,符合一致性检验标准。
利用ArcGIS对研究区域内各备选设施点、各需求点分别进行空间定位查询及空间关系查询,分析设施点与各需求点的位置关系,在ArcGIS中建立数据库进行分析,将省道、市道、县道不同的道路分成3个等级,设定不同的限速进行计算,分别为 60 km/h、40 km/h、20 km/h, 借助GIS软件计算比较3个备选点到各需求点的总配送时间,结果显示,备选点3到市区星级酒店所需的配送总时间最短,备选点1次之,备选点2离客户距离最远。从服务水平来看,option3>option1>option2。图10在GIS中用线段展示了备选点3到需求点的配送时间。配送时间越短,配送中心对需求市场的响应也会更快,更好地去服务客户,提升自身的竞争力。GIS计算出的3个备选配送中心到各个需求商的配送最短时间排序可以作为AHP中服务水平打分的有力依据。结合专家意见构建判断矩阵,并输入yaahp中进行计算,3个备选点的服务水平判断矩阵及计算结果如图11所示,option3最优,一致性比例为0.017 6,小于0.1,符合一致性检验标准。
备选点1周边有西部欣桥农产品物流中心,主营西安市内农产品的配送运输;备选点2周边有西安亚欧物流配送中心,主营西安到全国各地的大件货物的运输;备选点3位于陕西贝斯特物流园中,有多类型的配送公司。三者相比较,备选点1依靠农产品配送中心,合作运输可能性最大;备选点2和3周边配送中心物流设施齐全,但备选点2大多主营长途运输。从经营环境来看,option1>option3>option2。结合专家意见构建判断矩阵并输入yaahp中进行计算,3个备选点的经营环境判断矩阵及计算结果如图12所示,其一致性检验比例为0.008 8,小于0.1,符合一致性检验标准。
对比3个备选点,其中备选点3依靠陕西贝斯特物流园,物流园中有多类型配送公司,有着完备的配送体系且设施设备完备,且主营城市物流;备选点2西安亚欧物流配送中心园区业务范围广,但是主营城际间运输;备选点1周边为西安欣桥农产品物流园,物流设施相对比较单一,不够完备。从现有基础设施来看,option3>option2>option1。结合专家意见构建判断矩阵并输入yaahp中进行计算,3个备选点的现有基础设施判断矩阵及计算结果如图13所示,其中option3最优,一致性比例为0.008 8,小于0.1,符合一致性检验标准。
土地价格是物流配送中心选址特别注重的一个因素,土地价格占用企业资金,制约着企业的发展[10]。查询资料对商业用地价格进行比较。商业用地价格排序为莲湖区>雁塔区>灞桥区,基于经济性的考虑3个备选点排序为:option3>option1>option2。结合专家意见构建判断矩阵并输入yaahp中进行计算,3个备选点的土地价格判断矩阵及计算结果如图14所示,土地价格方面option3最优,一致性比例为0.008 8,小于0.1,符合一致性检验标准。
结合GIS中陕西省全省地图图层,研究分析西安市周边可发展的需求市场,主要包含咸阳市、鄂邑区、临潼区、渭南市等。对比3个备选方案距离可发展市场的距离,备选点1和2发展咸阳市和鄂邑区有优势,备选点3发展渭南市和临潼区有优势;另外,对比可发展市场的需求量,咸阳市多于渭南市,鄂邑区和临潼区相近。备选点1相对于备选点2,到咸阳市和鄂邑区的距离均更短,从可发展性来看,option1>option2>option3。结合专家意见构建判断矩阵并输入yaahp中进行计算,3个备选点的可发展性判断矩阵及计算结果如图15所示,option1最优,一致性比例为0.051 6,小于0.1,符合一致性检验标准。
通过软件yaahp计算,得出3个方案的层次总排序,如表1所示。其中备选方案3以0.492 5的权重优于其他两个备选方案,X公司物流配送中心应建设在西安市灞桥区纺渭路369号。该地属于政府规划建议的物流用地,且商业用地土地价格最低;纺渭路为灞桥区的重要交通干道,距离高速收费站近且路程中拥堵现象较少,距离市区星级酒店的配送总时间最短,交通便利,有利于货物快速周转配送;附近有陕西贝斯特物流中心等大型物流园区,有多个仓库、厂房、物流设施等可供选择,便于仓储和装卸,可为物流配送提供有力支持;配送中心建成后,还可拓展渭南市和临潼区的一次性酒店用品的需求,扩大市场。
权重项 | 交通条件 | 服务水平 | 经营环境 | 现有基础设施 | 土地价格 | 可发展性 | 总排序权重 |
准则层 |
0.069 4 | 0.238 2 | 0.100 1 | 0.138 8 | 0.377 0 | 0.076 5 | - |
方案层-备选点1 |
0.163 4 | 0.238 5 | 0.539 6 | 0.163 4 | 0.297 0 | 0.493 4 | 0.294 5 |
方案层-备选点2 |
0.539 6 | 0.136 5 | 0.163 4 | 0.297 0 | 0.163 4 | 0.195 8 | 0.212 9 |
方案层-备选点3 |
0.297 0 | 0.625 0 | 0.297 0 | 0.539 6 | 0.539 6 | 0.310 8 | 0.492 5 |
本研究旨在为西安市X旅游制品有限公司进行科学合理的配送中心选址。利用ArcGIS道路数据的优势将设施点及需求点具象化,直接分析其位置关系,筛选出3个备选点。备选点1在一个大型农贸物流配送中心附近,备选点2靠近某国际物流配送园,备选点3在某城市物流园附近。之后,基于层次分析法考虑交通条件、服务水平、经营环境、现有基础设施、土地价格、可发展性6个方面,对研究区域交通及市场进行分析,结合专家打分构建判断矩阵,利用yaahp软件进行权重计算及一致性检验。最后,得到备选点3为最佳落址点。本文特别之处在于无论是前期备选方案的筛选,还是后期备选方案之间的比较,将AHP的定性分析与GIS的客观数据分析结合,选址结果更加客观可靠。但是,研究过程中仅筛选出代表性强且需求量大的的星级酒店作为研究对象,未考虑普通酒店及民宿等其他旅游制品需求对象,与实际需求范围会有一定差距,后续将扩大研究对象的范围进行细化研究,进一步提高选址的精确性。