GIS在国外物流体系中被广泛应用,借助对地球空间物理信息及交通信息的全方位掌控,GIS与应急物流结合,可以将物流数据输入GIS,在短时间内提供最佳的运输路径,特别是面对多通道、多站点时,GIS对于应急物流的路径选择既可平衡配送点数量,也可平衡配送点服务半径与时间。将数学方法引入GIS,提高应急物流路径的科学性,开发出完整的应急物流配送系统,能够更好地服务应急物流配送工作的开展。
GIS是地理信息系统的英文简称,全称为：Geographic Information System。自20世纪人类进入太空后,对于地理信息收集已经从二维上升到三维空间,借助地球遥感卫星,人类可以对地球表层空间中的地理信息进行数据分析、采集、储存、管理、运算、描述。计算机技术的迅速发展,使地理信息系统开始融入人们的现实生活中,通过计算机技术,将抽象的经纬度坐标置于特定的地理信息汇中,以具体的地点、坐标、方位被用户所理解认识,用户在获得具体的地理信息后,通过对周边环境与所处地理信息查询,为用户提供便捷的信息服务支持。
GIS作为一门综合性应用技术,将地理学、遥感技术、计算机技术融合,广泛运用在城市交通、农业普查、城市规划等诸多领域,在各行业中发挥着重要基础作用。例如,在物流行业中,不仅要考虑运输最短路径,还要考虑运输的时间成本与经济效益,这时依托于GIS庞大的交通数据网络,可以为用户分析出最佳的运输路径,从而提高运输行业的经济效益。目前,GIS具有以下显著特点。
GIS是建立在计算机系统架构之上的信息系统,得益于计算机技术的发展,使抽象的地理信息数据能够以具体的数字图像呈现在人们面前。在地理信息系统中,通过对地球表层空间数据的采集与整理、分析,利用地理信息处理软件,将采集的数据信息通过图像处理系统,制作成可以直观量化的图像产品。在地理信息系统中,各个子系统功能的强弱,直接关系着GIS功能。由于计算机网络技术的发展,GIS已经从早期的封闭系统转变为开放式数据共享,地理信息系统也逐步演变成网络地理信息系统。
在GIS中,其主要操作对象是地理空间数据,虽然在GIS中会涉及其他数据信息,但是其底层架构与系统运行逻辑还是依赖于地理空间数据。人们按照地理空间位置,以经纬度为依托,对地理空间每一个地理坐标进行编码,对其进行定位、定性、定量描述。在完成地理空间标码后,再按照地理信息系统数据,根据需要制作相对应的数据应用图库。需要注意的是,只有在地理信息系统中,才能实现空间数据的空间位置、属性和时态三种基本特征的统一。
地理信息系统具有对地理空间数据进行空间分析、评价、可视化和模拟的综合利用优势。在对地球表层空间管理中,不仅涉及物理数据,还涉及化学、数学等多种专业数据,在数据来源种类上,既包括传统的大气,也含有土地、海洋、建筑、交通等多种类、多规格的空间数据。在GIS系统中,需要对多来源、多类型、多格式的数据进行整合、融合、标准化管理,为数据综合分析利用提供技术基础。相比常规数据统计方法,采用GIS系统,可以对重要空间信息综合分析,对地理空间中的对象进行演化、预测、决策和管理,提高对地理信息能力的处理分析能力。
地理信息系统的分布特性是由其计算机系统的分布性和地理信息自身的分布特性共同决定的。地球作为一个整体,在对地理空间进行分割的过程中,往往按照用途不同,进行地理空间的人为分布。例如,在GIS中,往往按照用途不同,将地球空间分为陆地与海洋两个分布区域,而在陆地分布区域上,又根据地理特征或气候特征进行分布,从而方便分区管理。在计算机系统分布中,则根据地理数据的获取、存储管理进行分布管理,采用框架式分布来提高地理信息的稳定性。
地理信息系统的成功应用更强调组织体系和人的因素作用,这是由地理信息系统的复杂性和多学科交叉性所要求的。GIS不仅涉及地理知识,还兼有软件工程和具体应用学科知识。在开发GIS系统时,需要综合考虑地理数据与软件系统的交叉应用。例如,作为城市规划中运用的GIS,从业人员要具备一定的城市规划知识,在运用中构建符合城市规划体系的数据库。应当充分认识GIS对于组织的高度依赖性,特别是专业人员对于其他领域知识的特殊要求,认识GIS系统的复合性与学科交叉性。
随着物流行业的快速发展,物流效率在得到极大提升的同时,面对以自然灾害为代表的应急物流却面临各种困境。一方面,现代物流建立在完善的交通网络上,各种交通方式紧密配合,以经济、高效的方式送到客户手中,这就为应急物流奠定了坚实的运输基础；另一方面,应急物流往往具有突发性,有时还会面临人员不足、物资集中运输的问题,这就导致应急物流面临的运输困难超出普通物流。
不同于电子商务完善的物流信息系统,应急物流往往具有突发性,所运送的物品往往数量巨大,与原有的物流信息系统缺乏配合,这就导致应急物流呈现出信息化程度低的问题。例如,当一些地区发生自然灾害时,政府往往会启动应急救援机制,这时就要借助已有的物流运输系统完成运输,在此过程中,为了尽快完成物流运输任务,往往会考虑第一时间将救援物资运送到灾区,原有的物流体系与运输节点会被打断。反映在信息化程度上,原有的物流信息系统不能及时追踪物资运输信息,只有到达目的地后才能完成整个物流活动的跟踪反馈。此外,应急物流中,面对海量的运输信息,往往缺乏数据分析与处理能力,反映到物流管理中,对于决策的支持力度不足,物资的分配与管理时效性差。
应急物流往往具有突发性,且在运输中,客户对于物流的及时性、准确性、到达性要求较高,而这也是应急物流面临的难点。面对突发应急物流,企业往往需要进行人工调度,不仅反应时间长,物流信息传导慢,还面临成本与支持的压力。在一些较小体量的应急物流中,企业可以合理安排配送,降低运输成本,但是面临大宗产品应急物流,为了保障时效性,企业必须在原有的运力基础上额外增加运输成本。对于已经成熟的物流体系来说,增加运力意味着不合理调度的增加,在增加配送人员与车辆的同时,运输时间也会显著延长,物流成本升高会导致企业运输积极性降低。多数应急物流往往打乱物流企业的正常运输,所造成的间接损失无法估量。
应急物流在运输中,往往会面临运输线路不确定的问题,由此带来运输时间变长,线路迂回,影响运输的通达性。例如,新冠疫情期间,应急物流需要面临的不仅仅是交通封锁等问题,还需要考虑沿线的防疫政策,这就导致原有的运输线路需要调整,重新布局运输线路。此外,应急物流往往还面临线路选择的问题,仅仅依靠人工经验,难以满足运输要求,特别是在时间限制下,应急物流需要计算机系统支持。
GIS与应急物流相结合,利用空间数据处理分析其功能,实现物流路径的决策分析。目前,国外公司已经开发出利用GIS为物流分析提供专门的工具软件。完整的GIS物流分析软件集成了车辆路线模型、最短路径模型、网络物流模型、分配集合模型和设施定位模型等。一方面,可用于物流配送车辆优化调度、解决行程路线安排,以使物流费用最优；另一方面,可用于城市物流网络设施（如配送中心）的选址规划,在产地、销地、仓库、运输线路组成的物流网络中,确定仓库的最佳数量、位置、规模；在地图上划分最合理的销售市场范围或服务范围等问题。
首先,可以制定车辆线路模型,当起始点唯一而终点不确定时,可以利用GIS建立多个物流运输的模型,该模型主要解决运输中成本费用问题,对于车辆的运输路线及车辆数量进行确定。
其次,建立网络物流模型,根据物流运输路径,确定网点布局问题,寻求最有效的货物分配路径。考虑到应急物流运输的服务半径问题,将各个需要服务的网点按照需求分组,以确定应急物流的服务范围。
最后,设施定位模型,用于确定一个或多个设施的位置。在物流系统中,仓库和运输线共同组成了物流网络,仓库处于网络的节点上,节点决定着线路。比如,根据供求的实际需要并结合经济效益等原则,在既定区域内需要考虑设立多少个仓库,每个仓库的位置,每个仓库的规模,以及仓库之间的物流关系等问题。
由于GIS系统具有可视化特点,在一定程度上可以对应急物流进行仿真,提前对应急物流进行模拟,从而改进物流运输方案,提高运输的可靠性。目前,GIS允许用户进行二次开发,将应急物流设备数据等信息增加到GIS软件包中,解决物流中设备管理问题。此外,GIS还具有功能拓展的优势,用户可以根据应急物流的需求,将相关功能或软件导入到GIS中,如将北斗导航数据与GIS进行数据交换,拓展其应用范围。
在国外,将GIS技术应用到应急物流中已经有一套成熟的经验。通过对GIS运输中涉及的地理信息提取,并建立初步的运输模型,将这些数据加工分析后导入GIS,从而自动生成运输线路显示在GIS上,将抽象的运输线路具象化、动态化。因应急物流具有高度不确定性,因此当运输线路与货物发生变化时,只需要将相关信息导入GIS,就可以及时更新运输线路信息,提高应急物流的决策水平。
首先,应根据时间最优算法,确定最佳的物流运输路径。利用网络分析原理,分析应急物流中涉及的主要节点与仓库分布位置,将各关键点位按照物理空间数据在GIS中采集数据并绑定。其次,将应急物流中涉及的货源提供点位分配,确定合理的货源起点。将分配点位到物流运输出发点位时间进行排序,选择最佳的物流出发点,按照到达市场进行排序。最后,按照各个点位到达终点的时长进行依次排序,并逐渐累加,标记参与分配的资源数。将各点位资源数进行统计,得到应急物流运输路径。
在时间最优算法中,可以最大程度降低物流运输时间,但是由此也带来运输路径与物流点位的增加,因此在应急物流路径优化上,往往会选择较为接近的分配点数量,从而平衡好汇流时间与点位数量。
基于GIS应急物流路径优化中,以配送点为最优算法,参与的配送点最少,也可以获得最佳的物流路径优化。按照数学模型,将设A为待分配点,所待分配的物资数量为K,在一定范围内所分配的物资为K/A,将所有待分配点物资数量进行统计,求出应急物流出发点到各分配点时间,按照时间进行排序,将可提供分配的物资数量从大到小进行排序。将以上所有点位标记在GIS上,然后按照参与分配点位的权重,得到物流运输路径。
最优算法只考虑了配送点货物数量,与到达配送点的时间未进行考虑,但是在配送点最优算法中,注重物流运输数量的权重,可以最大程度节省人力与运力,在兼顾物流运输效率的同时,提高应急物流的运输数量。
无论是时间最优算法还是分配点最优算法,每种算法只能从一个方面保证解决方案的最优。在实际应急物流运输中,往往并不会要求最短时间或者最佳配送点,而是根据实际情况综合选择最佳物流运输路径。
采用模糊权衡算法,可以兼顾时间最优与配送点最优,综合考虑两者的权重,实现最佳的物流路径优化算法。首先,应建立应急物流范围的矢量图层,将配送点位道路信息建立网络分析数据集,明确物流范围及物流方式。其次,要将沿途的道路信息及车辆通行速度进行标注,得到各分配点到达物流终点的时间与路径。再次,运用分配点最少的算法计算出分配方案,运用时间最优算法求出时间最优解决方案。最后,将各数据资源累积,得到解决方案,求出所有解决方案中的分配点最多的解决方案的时间,将各方案时间进行对比,得出最优的物流路径。
随着应急物流的发展,GIS将成为全程物流管理中不可或缺的部分,通过从数学角度验证GIS对应急物流路径的选择,从而得出最佳的路径运输。将GIS应用到应急物流路径中,可以更好处理运输、仓储、装卸等各个环节,对于其中的道路选择、物流站点分配、仓库设置、车辆调配等进行有效管理与决策,提高应急物流中的响应速度。
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