杨正银 史旭舟 江兰婷 【摘 要】随着网络订餐的日渐风靡,越来越多学生加入外卖订餐行列,学生作为网络订餐的一大群体,需求量大且要求高。面对错综复杂的校园环境及各个范围小批量多批次的订单,外卖平台的单一配送模式已经存在诸多不足,其原因在于单一配送模式不能应对校园庞大且分散的人群。为此,本文通过合理规划外卖配送点,调整配送路线来降低成本,提高效率。 【关键词】校园外卖;配送点 一、国内外研究的现状 根据中国互联网络信息站(CNNIC)发布的第 39 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至 2016 年 12 月,我国网民规模达 7.31 亿,其中网上外卖用户规模达到 2.08 亿,较 2015 年底增加 9500 万,同比增长 83.7%,占整体网民的 28.5%[1]。国内主流的三大 O2O 外卖平台美团、饿了么和百度外卖月活跃用户数量共计超过 4000 万,近八成用户每周至少订一次外卖,超过六成的用戶使用外卖平台的频次在每周 1-5 次之间,其中,使用外卖平台频次在每周 3-5 次的用户占比最高,达到 33.7%,用户通过外卖 APP 订餐的习惯已经养成[2]。据数据显示,2016 年中国外卖市场规模已超过 1600 亿元,预计2020 年可达 3000 亿。随着外卖订餐习惯的潜移默化,外卖订餐 O2O 市场对于餐饮市场的渗透率也会逐渐达到 80%以上。 (1)现有外卖配送模式及问题:王荃菲学者认为,目前快餐外卖正在进入相对稳定的成熟期,合理的配送路径、完善的配送系统、灵活的应急预案等都是提高配送服务质量和降低配送成本的重要因素[4]。针对不同的消费群体,餐饮外卖平台主要采用三种不同的外卖配送模式——自主配送、第三方外卖配送、众包外卖配送[5]。对于不同的外卖配送模式,都存在固有的弊端。林伟滨指出,自主配送模式是商家配送,可以降低配送的成本,但是配送时间较长,服务水平较低。第三方外卖配送模式是商家与专门的配送团队合作,能保证在订单量较多时可以集中订单进行配送,减少配送时间,提高配送效率,服务水平较高,但是配送成本较高[6]。有相关研究还提出对外卖平台实行切片法,在订单最为集中的的时间段实行 30 秒对订单进行处理,在较为集中的时间段实行 60 秒处理,其他时间段则 3 分钟进行处理,有效集中商品的配送,降低人力物力[7]。众包物流配送模式是利用配送调度系统整合调度社会运力,每一个有空闲时间、通过认证考核的个人,都可以进行外卖配送工作。但是其外卖平台缺乏对配送环节的实时掌控,配送员漏单、错单、餐品配送不及时、服务质量差异大等问题仍然难以避免[5]。王倩影研究提出专业配送与众包配送相互协同运营,但在实际配送运营作业过程中,专业配送模式与众包配送模式如何协同很难把握[8]。 1.外卖配送问题分析——时效性:对于某个商家而言,涂汉江认为,餐品、口味、平台等时相对固定的,要提高客流量实现增收的最有效方法是提高用户体验,而配送时间是影响客户体验至关重要的因素[9]。梁远芳也提到相似的观点,说一些商家为了节约成本仅雇佣一到两名人员进行外卖配送,配送效率低下。订餐高峰期间,同时也是商家实体店面营业高峰,学生从下单到拿到外卖等待时间长,极大降低消费满意度[10]。从消费者角度出发,以客户为站,重视科学配送价值,关注过程控制和配送服务满意度[11]。通过调研消费者的快餐消费情况,消费者对外卖配送的认知,消费者对外卖的需求与期望等,张颖春提出有助于提高外卖快餐配送质量和效率的解决方案[12]。黄冠睿也调查研究显示,用餐客户有时担心的不是配送时间过长,而是配送时间没有定性,订单有时 20 分钟到了,有时 1 个半小时才到,无法预知,导致用户体验差[13]。 2.外卖配送问题分析——配送调度:涂汉江表示,配送的复杂化也是影响配送效率的一个重要因素,商家为了达到更好的运营效果,往往都会加入多个平台进行配送,但高额的配送单价和参差不齐的服务质量让商家和消费者望而却步[14]。商家往往会发现,当大量客流过去之后,营业额却没有增加多少,王振家研究调查数据显示外卖订单增加了近 1000 单,利润却只增加了 200 元,其原因是"送餐人力.物力成本过大"[15]。对此,王漪指出要想实现利润最大化,应重点专注调度,调度的核心在于用最少的人力最少的路线满足最多的订单,但对于外卖网站自身来说,想要靠外实现盈利似乎难度较大,不合理的人员配设,不合理的路线规划,成为其发展的障碍物[16]。谭建强说到,就目前而言,高校配送人员以学生兼职和外卖企业内部人员直送为主,很大一部分人对物流行业知之甚少,着装不齐,态度较差,同时人流动性大,对学校路线不熟悉,从而导致配送质量无法达到要求[17]。 3.外卖配送问题分析——天气:在恶劣天气的情况下,如暴雪天气,路面冰冻,路况较差的情况下,商家不具备应急物流能力,只能选择常规配送模式,不仅配送速度慢,而且行车危险性也高。据相关数据显示,恶劣天气情况下,配送员受伤,顾客差评出现频率更高,交通事故出现频率也较高[18]。 (2)对现有配送模式的的改进:冉文江等人研究指出,外卖送餐团队作为一个纽带,与消费者和餐饮企业构成一个相互联系的外送机制,其设计思想是:定时定点,集中配送。将一个大的目标划分成若干适当目区域,将同一时间段的同一区域的餐饮进行统一配送[19]。随着外卖需求的日益增长,从商户到顾客的直接配送上,需要付出巨大的人力物力,配送往返的距离成为一个影响经济效益的巨大因素,需要在设施点和需求点之间建立一个中转站,形成商户到中转站,中转站到顾客的两级配送系统[20]。根据以上步骤,将餐饮企业,外卖网站和配送员联合,就外卖020 行业问题,完善平台系统,建立统一配送体系[21]。通过集中配送,定时定点的方式,实现规模效应来解决送餐速度慢和配送成本高的问题[22]。 以上文献通过对外卖网站和商户的配送模式分析,现存的外卖配送问题主要体现在人员和物力的成本消耗上,不合理的调度问题及配送思想,再加上校园配送模式的非专业化,环境的不确定因素等,不利于学校的管理同时也威胁着学校的交通安全。所以,为实现高效配送,提供更好的服务,原有配送模式的改革就显得尤为重要。 随着外卖配送问题的不断提出,校园外卖配送模式也在不断改进,其中集中配送,二级中转的构思越来越受到人们的重视,本研究拟建立一个中转平台——校园配送站,通过对外卖配送站的设计,建立出一个新的外卖配送模式。 二、研究思路 本项目以校园外卖配送点选址为研究对象,研究如何用数学模型来,来解决目标选址的最优问题。 首先,通过资料文献和实地考察来了解现有的校园外卖配送模式,线路路线和人员配置,及其存在的现有的弊端。其次,头脑风暴法和主次因素分析法,列举出选址决策的各个因素,并将其排列分析,寻找出决策的主要影响因素。然后,实地考察选址定位的维度、目标区域特征、选址的可行性和目标函数。最后,通过查阅资料,根据上述的实际情况,选择合适的选址模型,用合适的算法求解,进而得到该外卖配送点设置的选址。 三、研究方法 (1)文献分析法 过阅读文献资料,利用图书馆的相关书籍及其文献,找出传统校园外卖配送存在问题和弊端,和学习先前学者如何对外卖配送点的规划设置及其解决问题的方法,加以借鑒和引用,适当建立模型,规范化,标准化。 (2)实地调查法 对于解决实际外卖配送设施选址问题,供应节点之间的距离是我们此次实验的重要依据,也是我们解决实际路线问题的衡量标准。所以,路线的实际考察成为我们此次的实验难点。 (3)头脑风暴法 对于外卖配送选址的研究,有许多选址决策的影响因数,小组成员尽可能列举找出选址决策的因数。 (4)主次因素分析法 对上述列举出的外卖配送选址的主要因数,加权进行排序筛选,得出主要的选址影响因数。 (5)德尔菲法 对设施选址进行定性分析,向专家提出设施选址的相关需求及其要求,根据自己收集到的材料和计算的结果,及时反馈给专家,不断地修改自己的意见和判断。这个过程可能要三次四次,直到每位专家不在改变自己的意见为止,最终根据专家意见综合确定选址的方案。 四、项目的基本内容 1.校园学生的外卖需求:通过查阅资料和实地考察了解校园学生对于外卖质量、配送时间、人员服务的需求。 2.校园外卖现状分析:实地调查商家外卖配送选择平台、配送人员数及配送成本数据信息,同时分析校园交通安全隐患。 3.调查选址: 分析决策选址的主要影响因素:将调查出影响因素进行汇总,利用主次因数分析法,逐一排序,得出配送点选址优先考量的因素。 选址考量:根据江苏大学地理位置分布的实际情况,实际考量定位设施的维度和数量、目标区域特征和配送点选址的成本。 建模选址:根据目标区域、选址目标和考量因数,建立相对应的选址模型,再用合适的算法求解,进而得到该外卖配送点选址问题的优化方案 4.选址方案的论证和评价:对于外卖配送的选址的研究评价,我们以定性方法为主、定量为辅的评价方式来衡量评价,既要定性地考虑全面的影响因数,也要定量地考虑关键因数,利用数学模型来精确的描述。 当前外卖配送模式: 图1-1 改进后的外卖配送模式: 图1-2 五、现实价值与意义 本研究从实际出发,对于高校多样化配送需求,时效性较强,配送区域小,多批次,小批量的随机外卖订单配送特点,我们提出建立校园外卖配送点的建议,所谓的配送点只是配送临时交换点,不同于传统的配送中心,只需信息共享,到达配送点,按区归类,就能达到外卖集中配送的目的,这样不仅仅减少外卖配送的成本,提高了外卖配送的时效性,而且增加了商家的盈利空间,不仅减少了人员时间的浪费,也有利于学校的管理监督,并且规范化、标准化的外卖配送有效减少了校园外卖的车流量,保障了学校的交通安全。该模式具有很强的适用性,因地制宜的施行,可将其推广到各大高校,获得更广泛的效益。 【参考文献】 [1]QuestMobile.2016 年度 APP 价值榜[R].北京. 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