【摘要】:重庆市烟草专卖局(公司)物流分公司负责整个辖区内卷烟分拣和配送等工作,辐射38个区县共8.24万平方千米,共12.83万零售客户,目前所有零售客户的访销频次均为一周一访,年配送量达120万箱。因地域特征而导致的部分零售客户离配送中心或中转站距离远且配送量小,导致此类客户产生较多的无效资源消耗,配送成本存在大幅度下降的空间。图6.3虚拟顾客点分类
重庆市烟草专卖局(公司)物流分公司负责整个辖区内卷烟分拣和配送等工作,辐射38个区县共8.24万平方千米,共12.83万零售客户,目前所有零售客户的访销频次均为一周一访,年配送量达120万箱。零售客户数据量巨大,若以每一个客户为节点不便于数据处理,且没有必要将位置非常接近的零售客户分开来研究,因此考虑设置虚拟客户点,即以零售客户的地址为依据,将地址位置信息接近的零售客户聚集成一个虚拟客户点,最终将12万多零售客户聚类得到1 027个虚拟客户点,如图6.2所示,其中,五角星为配送中心,灰色大圆圈为中转站,黑色小圆点为虚拟顾客点。因地域特征而导致的部分零售客户离配送中心或中转站距离远且配送量小,导致此类客户产生较多的无效资源消耗,配送成本存在大幅度下降的空间。
图6.2 卷烟配送网络节点分布图(www.daowen.com)
如图6.3所示,按照配送量/配送距离对客户进行划分,将虚拟顾客点划分为四个象限:距离近、订货量少为第一象限;距离近、订货量多为第二象限;距离远、订货量大为第三象限;距离远、订货量少为第四象限。本书选择对第四象限的虚拟客户点采取降低访销频次的办法,即由一周一访变为两周一访,测算异频配送对物流成本的影响。
图6.3 虚拟顾客点分类
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