2017（第十六次）中国物流学术年会青年论坛于2017年11月26日在安徽合肥顺利召开。天津大学物流与供应链管理系教授、中国物流学会副会长刘伟华担任论坛主持人。
青年论坛是中国物流与采购联合会、中国物流学会为使更多年轻人走上年会讲台，发表自己的创新研究成果或独到观点的舞台。自2014年设立以来，受到了行业广泛关注，发现了一批青年才俊，展示了一批创新观点。
在此次会议上，内蒙古工业大学管理学院副主任、教授木仁等10位45岁以下的中国物流学会会员发表了自己的研究成果和独到观点。华中科技大学管理学院供应链与物流管理研究所所长马士华、清华大学深圳研究生院物流与交通学部主任缪立新、九州通医药集团股份有限公司副董事长刘兆年作为嘉宾出席会议并对青年演讲进行了精彩点评。论坛通过专家打分和观众投票，评选出三位物流“新锐奖”获得者和七位“提名奖”获得者。三位新锐奖分别为重庆交通大学副主任、副教授王勇，北京邮电大学讲师、博士杨萌柯，湖北汽车工业学院副教授、物流专业负责人殷旅江。中国采购与物流联合会副会长、中国物流学会副会长贺登才为获奖者颁发了证书。新锐奖和提名奖获奖嘉宾主要观点如下。
一、新锐奖获奖嘉宾的主要观点集萃
演讲主题：《生鲜农产品冷链多中心共同配送联盟稳定性优化研究》 王勇 重庆交通大学副主任、副教授
王勇老师首先阐述了本研究问题的提出，从需求背景表明，冷链物流是解决生鲜农副产品物流环节损耗的关键。由于缺乏可操作的利益分配机制，使得生鲜农产品冷链物流企业间无法有效的合作，这阻碍了生鲜农产品冷链多中心共同配送在我国的发展，因此，研究生鲜农产品冷链多中心共同配送收益分配优化问题是我国发展冷链物流的重要问题。在此基础上，提出了亟待解决的问题，包括：生鲜农产品冷链多中心共同配送问题、生鲜农产品冷链多中心共同配送联盟特性分析问题、生鲜农产品冷链多中心共同配送+收益分配优化问题等。
主要的研究内容包括：生鲜农产品冷链多中心共同配送的聚类算法设计和优化模型研究、生鲜农产品冷链多中心共同配送联盟特性分析和优化模型研究、生鲜农产品冷链多中心共同配送收益分配模式实证分析。
采取的研究方案包括：生鲜农产品冷链多中心共同配送优化聚类分析过程设计、聚类单元的指派规则（Rules）和客户点定序（Sequencing）设计、生鲜农产品冷链多中心共同配送优化模型构建和算法设计、提炼出生鲜农产品冷链多中心共同配送优化策略、多中心共同配送收益分配特性分析与优化模型研究、生鲜农产品冷链多中心共同配送收益分配优化策略提出和实证研究。
最后，王老师对自己的研究工作情况进行了总结，现在的研究成果包括：
（1）生鲜农产品冷链多中心共同配送优化聚类算法设计
（2）生鲜农产品冷链多中心共同配送优化模型构建和算法设计
（3）生鲜农产品冷链多中心共同配送收益分配特性分析优化研究
（4）生鲜农产品冷链多中心共同配送收益分配优化模型研究
演讲主题：《“互联网+”背景下的城市快递末端协同配送研究》 杨萌柯 北京邮电大学讲师、博士
杨老师首先从市场背景、政策背景、行业背景、行业趋势以及国内外现状提出了自己的研究问题，即如何在“互联网+”背景下，构建新型城市快递末端配送服务模式，推进以云计算、物联网、大数据等技术为基础的智慧末端物流设施和云服务信息平台建设，完善城市末端物流配送服务体系，从而促进末端物流配送的智慧化、信息化、协同化、集约化、绿色化？
接下来，采用调研及抽样的方法对城市快递末端配送体系的现状问题进行了梳理，如下图所示：
在此基础上，提出了城市快递末端协同配送服务模式。首先要构建末端共同服务模式，当末端服务站点达到一定规模和密度之后，建立有限区域共同分拨中心，实现区域共同配送。通过经济效益的计算，可以看到不论在配送站点、分拣面积、车辆及人员等方面都有较大的效益。
最后是城市快递末端共同服务系统规划，本研究通过综合运用移动互联、大数据、云计算、物联网等技术，构建“天网+地网”的城市快递末端协同配送服务网络体系。天网是指能够无缝对接电商、快递企业、消费者三方应用系统的共性基础云服务网络平台及相关应用系统。地网是指基于智能快递柜等智能终端，构建城市、区域、末端三位一体的实体城市快递协同配送网络。
演讲主题：《机器加工转速可调的作业车间低碳调度模型与算法研究》 殷旅江湖北汽车工业学院副教授、物流专业负责人
殷老师首先阐述了研究背景与现状，我国作为世界第一大能源生产和消费国，能源浪费与能源的短缺形成了强烈的反差。目前我国制造行业中能源浪费现象十分严重，机床能量平均利用率却低于30%！那么，除了更新设备、提高技术水平外，还有其他途径吗？殷老师举了两个例子，说明不同调度方案导致能耗存在较大差异。通过对国内外的相关研究进行梳理，发现从“低碳调度”层面对制造系统进行优化不仅能达到较好的效果，而且只需要花费少量的投资——“花钱少效果好”。但是现有的研究也存在一些不足，这些不足也正是本研究的出发点，如图：
接下来，殷老师给出了作业车间低碳调度评价指标，包括：效率评价指标、能耗评价指标、噪声评价指标等。构建了效率（最大完工时间）、节能（加工能耗）和降噪（加工噪声）的评价指标。
基于以上指标，构建了模型与算法。构建了机器加工转速可选的作业车间低碳调度问题模型，提出一种基于单纯形格子点设计的的MOGA对问题进行求解。结果表明，运行结果与实际情况相比，加工时间缩短5%，能耗降低8%，噪声也有下降。
最后给出了结论与建议：除了通过硬性的技术突破带来碳减排之外，在现有的基础之上，通过科学的低碳调度这种软性技术和手段，极大程度上可以达到降低碳排放的目标。智能制造环境下，现场管理不是被削弱了，而是要加强。无论是“工业4.0”还是“中国制造2025”更要关注管理方法与技术——由粗放型管理向精益型管理转变。
二、提名奖获奖嘉宾的主要观点集萃
演讲主题：《基于上市公司财务数据的采购杠杆系数量化分析》 刘若阳 北京物资学院教研室副主任、讲师
刘老师首先从理论实践方面、教学方面提出了研究背景及问题，即利润杠杆效应是否处处存在？一味地降低采购成本是否可取？采购降本是够存在下界？大数据背景下，如何充分利用企业经营数据为采购供应管理提供决策支持？
针对这些问题，提出了本研究的量化思路：
（1）采购利润杠杆效应：采购成本较小比例的减少可以带来利润较大比例的提升。
（2）PLR（PurchasingLeveraged Ratio）量化过程，如图：
（3）PLR分析，如图：
最后对上市公司财务报表进行了PLR分析，并给出了结论和意义：①给出了采购杠杆系数的定量化表示；②基于部分上市公司财报的计算结果显示同一类型公司采购杠杆系数具有相似性；③采购杠杆系数越大，采购供应管理对于降低企业成本的贡献越大。
演讲主题：《航空与地下物流网络的设计与优化》 木仁 内蒙古工业大学管理学院副主任、教授
木仁老师通过对航空与地下物流网络的业务往来图形展示（OD矩阵）、交通拥堵状况进行分析，构建了集合覆盖选址模型，最小化各节点之间的距离，通过建模和算法分析，得到了集合覆盖选址结果，并对该结果进行了优化。之后又构建了最大覆盖选址模型，交通拥堵区域最大覆盖选址结果显示，选定六个中心后覆盖了84%的拥堵位置，选定八个中心后覆盖了90%的业务。然后给出了具有业务量上下限的最大覆盖选址优化结果、一级与二级节点选定结果、一级节点位置优化结果、基于最小生成树的一级节点连接结果以及一级管道最终优化结果、一级管道建设时序、一级管道优化时序等。
在模型与方法的推广应用方面，本模型可以推广到车辆收发方案的研究、曲线选址理论与方法、共享单车、汽车管理问题、城市排水管道设计问题、交通网络拥堵改进问题、突发事件应急管理问题、道路建设问题等。
演讲主题：《全渠道模式的物流支撑体系研究》 段沛佑 青岛现代物流供应链管理研究发展中心主任
段主任首先分析了全渠道模式的基本概念及形成原因。全渠道模式的含义，是指企业整合多种渠道类型进行优化和整合（跨渠道）的方法，以满足顾客消费和社交的综合体验需求。全渠道模式的主要形成原因是由于互联网技术的普及及消费产业升级带来的生产方式变革与销售需求改变的结果，进入社群用户主导的交互和移动互联时代，全渠道的形成具备了良好的基础条件，多种信息传递路径就成为多种渠道融合发展、补偿迭代的必然。
全渠道模式对物流支撑体系重构的主要策略和方法包括：全渠道模式带来的整体的供应商整合、营销渠道整合、供应链信息协同，都是从商流、信息流的角度去看，在整合的同时物流支撑体系的重构需求变得尤其重要。全渠道条件下物流支撑策略有：客户订单系统与销售服务预测的整合优化策略；供应管理体系与采购策略重构整合优化策略；分布式仓储与共享库存管理的整合优化策略；运输资源管理和配送末端体系的整合优化策略；跨平台的信息和资源协调共享整合优化策略；组织结构和销售渠道的整合和优化策略。
全渠道模式通过以客户需求为核心构建企业多渠道的模式，进而以物流新模式为核心全面整合原有的采购管理、营销体系、渠道管控、运营管理和生产模式，通过借助互联网思维和新科技技术应用全面提升企业的营销模式乃至运营管理结构，使企业能够快速准确地贴近消费中的需求变动并针对性地做出柔性化的调整，更好地把握消费者并获得新经济时代下的发展机遇，整合互联网平台、扩展跨行业利益生态圈、构建互联新经济新模式。
演讲主题：《包含随机客户的选择性旅行商问题建模及求解》 张梦颖 安徽大学商学院讲师
张老师首先给出了问题背景，即：客户在配送当天是否具有配送需求存在一定的概率，并且在配送车辆出发前不久揭晓（订单生成之后），对客户进行配送可获取一定利润。为了节省线路重新优化所占用的时间和资源，快递公司通常会采用预优化策略，即预先规划好一条路径，快递员沿着该路径进行配送，如果该条路径上的客户在当天没有订单需要配送，则直接跳过该客户进行下一个客户的配送，同时该种做法也有助于司机熟悉交通环境和客户，提高配送效率。该问题的目标是从配送点出发，找出在满足期望行驶距离限制的条件下，期望利润最大的路径，最后回到配送点。
基于该问题，进行了模型构建，最大化期望利润。并采用算法进行了实验。实验考虑两种情形，第一种是一般情形：随机生成两组分别包含30个节点的数据，分别对客户具有相同概率和具有不同概率的算例进行实验。第二种是特殊情形：每个客户对访问服务的需求概率均为1，在这种情况下，客户需求是确定的，不存在随机性。此时，该问题转变为确定性的选择性旅行商问题(OP)。
演讲主题：《多智能体自主协同的物流任务分配》 胡中锋 合肥学院助教
胡老师以人工车间和智慧车间为例给出了研究背景，人工车间注重人与人之间的自主协商，智慧车间注重调度系统，那么物流任务在多个主体（人工车间、智慧车间、智能车间）之间如何进行自主协调？
胡老师给出了多智能体自主协同的物流任务分配过程，如下图，涉及到信息交互与物流任务感知、资源共享与物流任务可行、群体偏好与可行性物流任务选择等方面。
最后，给出了物流任务的四种状态：完全非可行状态、感知非可行状态、资源非可行状态以及可行性状态。并对物流任务不同状态之间的相互转换进行了分析，给出了自主协同的物流任务识别过程，最终确定了物流任务自主协同分配方法。
演讲主题：《新形势下物流职业教育与产业协同体系研究》 吴国秋 辽宁水利职业学院物流专业教研室主任、讲师
吴老师从职业教育发展及转型需求、物流产业发展需求两方面描述了研究背景，并指出了存在的问题：物流职业教育的发展没有完全适应物流产业发展的需求；物流产业对懂管理、懂技术的高技能型复合人才需求越来越大；物流企业一线人产流失率特别明显。
在产业需求方面，物流行业迎来大发展时期，辽宁省物流行业亟待振兴，其中电子商务物流、生产物流、农产品物流三类细分领域发展较为迅速；在企业岗位（职位）需求方面，包括高层管理岗、中层管理岗、基层管理岗、基层操作岗。并给出了物流职业教育产业协同标准体系模型，如图：
然后针对不同的行业，分别给出了农产品物流岗位解决方案、电商仓储物流岗位解决方案以及生产物流岗位解决方案。最后是本研究的结论：根据岗位群、岗位专业能力需求、专业素养需求等方面要求，为企业提供个性化定制人才培养，并延伸到整个产业发展的形态，形成规模化定制式的人才培养模式，打造物流职业教育人才培养标准体系。
演讲主题：《大数据时代AI引领物流》 宋洋 辽宁金融职业学院副教授
宋老师的主要观点是：大数据是所涉及的资料量，规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理的时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。相对于传统的数据库应用，大数据分析特点为：数据量大、类型多样、价值低密度、处理速度快。
物流大数据的应用场景包括：数据共享、销售预测、网络规划、库房部署、行业调整以及科学决策等。
接下来引出了AI，深度学习+大数据=AI。那么本次AI复兴最大的特点是：AI在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式紧密结合，开始在产业界发挥出真正的价值。AI 四大核心要素有：数据、技术、场景和算法。大数据是AI的核心。
在大数据时代，人工智能落地物流领域主要包括四个方面，一是智能客服，二是手写运单识别，三是路径规划，最后是LRIP集成优化。