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【物流学术年会展播】数智冷链专题分论坛
来源: 时间:2023/12/12 15:06:57 作者:
  

2023年(第二十二次)中国物流学术年会数智冷链专题分论坛于2023年11月19日在江苏无锡举行。论坛由河南牧业经济学院物流与电商学院党委书记于晓胜博士主持,邀请了四川旅游学院冷链物流研究中心副主任甘俊伟等6位专家进行了主题演讲。主要内容如下:

一、甘俊伟 四川大学管理学博士、副教授、硕士生导师,四川旅游学院冷链物流研究中心副主任

演讲题目:考虑能耗不确定的电动冷藏车辆路径优化研究

甘博士主要从研究背景、问题描述、模型构建、案例分析等四个方面分享了其如何开展电动冷藏车辆路径优化的研究。

(一)研究背景

近年来我国冷链物流市场规模持续保持高速增长,发展良好。但冷链物流需要全程控温不断链,使得冷链物流成本比常温物流高40%−60%,燃油冷藏车尾气排放量较常温车高30%。而在“双碳”战略下,采用电动冷藏车替代传统燃油车开展城市冷链配送是大势所趋。公安部最新发布的统计数据显示,截至2023年9月底,成都超越北京,成为全国汽车保有量最高的城市。目前程度有纯电动冷藏车(62%,1785辆)、燃料电池冷藏车(663辆,23%)和插电式混合动力冷藏车(446辆,15%),连续三年夺冠。

但是,电动冷藏车配送作业易受道路状况、风阻系数、动力系统转换效率等不确定因素影响,电动冷藏车辆电能消耗难以精准估算,车辆因电池续航里程不足存在无法完成配送任务的风险。冷链产品配送作业面临客户更高新鲜度和个性化时间窗的要求。相较于传统燃油车配送常温产品,面对能耗的不确定性和高服务需求,如何解决电动冷藏车辆路径优化问题更具挑战性。

因此,研究主要以燃油车辆冷链配送为背景,关注配送作业碳排放管控、客户满意度目标达成、道路交通情况影响、多温共配模式采用、应急情景融入、干扰事件影响、客户服务时间窗满足以及产品新鲜度的保持等。部分学者开始关注电动冷藏车配送路径优化问题。

现有研究存在三方面不足:

第一,现有研究鲜有从电动冷藏车能耗机理入手,系统分析车辆配送作业能耗的影响因素及其不确定性对车辆路径优化的影响,这在一定程度使得所构建的数学优化模型应用性不足。

第二,现有研究大多将提前和超过客户规定服务时间窗所产生的单位时间惩罚成本等同化处理,这未能正确反映冷链产品随时间推移其品质变化的客观规律,且与现实中消费者对两类情形的心理接受意愿不符。

第三,现有研究对于货损成本的刻画多仅考虑配送作业时间、开关门次数对货物损耗的线性影响,鲜有从产品质变的微观机理入手对货损变化进行精准描述。

其主要工作如下:

1.在所构建的车辆路径优化成本目标函数中,充分考虑车辆速度、加速度、路况、电池转换效率、摩擦力等因素的不确定性对电动冷藏车辆能耗的影响,构建能耗鲁棒优化模型计算能耗成本。

2.考虑冷链产品提前和延迟送达产生差异化的单位时间影响构建惩罚成本函数,以及参考生物种群变化规律,设计微分方程模型构建货损成本函数。

3.针对模型特点设计混合遗传粒子群算法,并应用实际案例对算法及模型的有效性进行验证。

(二)问题描述

研究的问题主要是已知电动冷藏车的数量和性能参数,客户点的位置、需求数量和服务时间窗要求,以及充电桩的分布情况。电动冷藏车从配送中心出发,在客户规定的时间内完成对其访问,否则将产生惩罚成本。电池是车辆唯一的动力来源,但影响车辆能耗的因素众多,且随配送环境不断变化,对此可能存在车辆无法按时完成配送任务的风险。在如此的背景下,考虑车辆能耗不确定性及客户服务时间窗要求,如何选择最优配送路线,在确保完成配送任务前期下使总成本最小。

(三)模型构建

模型构建主要包含固定成本、能耗成本、充电服务成本。同时,具体分析了电动冷藏配送作业的能耗估算模型、鲁棒优化模型、货损成本模型、惩罚成本模型等。其中能耗估算模型主要为驱动车辆做功和克服阻力做功,并给出了不同运动状态的能耗模型。

(四)案例分析

以成都某大型冷链物流企业XSH公司为例,安排2辆电动冷藏车对20个客户点配送,对每辆车的配送路径进行规划。

在求解中,创新设计了混合遗传粒子群算法。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)可以不受初始条件和求解域影响,具有较强的鲁棒性,能够探寻全局最优解,对本文研究的不确定性车辆路径优化问题具有一定适用性。但它的局限性在于对相关参数的控制性较差,算法易早熟,且收敛速度慢,局部寻优能力较弱。而粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具有收敛速度快、稳定性好、局部寻优能力强以及相关参数设置简单等优点,同时对迭代过程的较优粒子具有记忆性,在处理大规模优化问题具有较强的优势。两种算法在多个方面优劣势互补。因此,甘博士将这两类算法结合,设计混合遗传粒子群算法(Hybrid Genetic Particle Swarm Optimization,HGPSO)对模型求解。通过实例求解,运用混合遗传粒子群算法比粒子群算法的寻优能力更佳,基于此优化的车辆路径能耗更低,行驶里程、完成配送作业耗时及总配送成本更小。因此,该算法在电动冷藏车配送作业中降低能耗、成本和提高客户满意度方面的优化效果更显著。

最后,甘博士又介绍了该模型对车辆速度、服务时间、企业管理经验系数的敏感性分析。

二、陈晖 厦门华夏学院院长助理、副教授、高级物流师,物流工程国家一流专业负责人

演讲题目:产教融合视域下物流类专业数智化转型实践探索

陈教授主要从专业定位与发展历程、组织建设与平台整合、培养方案与特色凝练、阶段成果与未来展望等四个方面进行分享。

(一)专业定位与发展历程

陈教授首先分享了在千亿物流产业链、供应链创新与应用、互联网新兴战略、“厦门模式”供应链创新与应用示范等背景下,物流专业的发展需要变革,要培养适应社会、经济、技术发展,掌握现代工程技术与管理科学的基础理论和知识,具备物流信息化、物流系统规划与评价、企业物流运营能力的高素质应用型人才。随后介绍了厦门华夏学院的发展历程。

(二)组织建设与平台整合

本校一流专业及新文科建设办公室在2021年3月筹建,7月正式挂牌。在新文科引领好一流专业辐射下,不断获批了福建省高校人文社会科学研究基地、福建省实验教学示范中心、中国物流学会产学研基地、厦门市物流与供应链学会秘书处、厦门市物流校企合作服务中心——华厦物流培训学院、教育部“互联网+中国制造2025”产教融合促进计划、教育部1+X证书制度试点等,通过运用系统思维,开展平台整合,实现价值增值。

(三)培养方案与特色凝练

为了更好的开展人才培养,整合高校、企业、毕业生等资源,开展人才培养方案修订,从知识、能力、素质等三方面进行细化落实,积极融入思政元素、数字素养、创新创业、劳动教育、美育教育等。同时为了满足更加精细化的应用型人才培养,分为物流与供应链运行决策、智能冷链物流运营、物流系统评价与优化等三种培养规格,并开设不同的专业课。

在专业建设中注重产教融合和学科交叉融合,凝聚了聚焦供应链应用创新和智能冷链物流两大专业特色。通过与企业产教融合,不断携手打造实验教学平台、学科竞赛平台、科研创新平台、师资提升平台等平台,聚焦供应链应用创新;通过学科交叉融合,积极发挥物流工程、供应链管理、电子商务、物联网工程、机械设计制造及其自动化等专业力量,管工融合,跨学科、跨学院共建共享。

(四)阶段成果与未来展望

在不断的探索与创新下,学院获得福建省本科高校教育教学成果二等奖2项、建设了福建省本科优秀特色教材十四五职业教育本科规划教材——《供应链管理实务》、获批了福建省本科高校教育教学改革重大项目3项,获得了教育部物流教指委课题11项一等奖2项,二等奖2项,并建设了福建省高校人文社会科学研究基地——现代供应链研究中心。培养学生不断获得国际级、国家级及省级大奖,成果颇丰。

最后,陈教授希望在教指委、中物联指导下,整合院校、企业、行业各方资源,提升教师的专业能力;与企业合作进行物流与供应链新技术的推广、应用,提升社会服务的深度和广度。

三、瑭杰 广州番禺职业技术学院副教授

演讲题目:温度数据在冷链运输全程监控、冷链协同以及政府对冷链物流企业扶持机制优化中的应用研究

瑭教授主要从基于温度数据的冷链物运输全程监控系统、基于温度数据的冷链协同、政府对食品冷链企业扶持机制的优化研究及企业运营温度数据的应用等三个方面进行分享。

(一)基于温度数据的冷链物运输全程监控系统

为了发现不规范操作,团队根据模式识别的原理,为预冷、装卸货、运输模式等模式建立了一个监控模块,构成冷藏车监控系统。该系统通过冷藏车的温度,车门状态和冷机状态判断车所在的运行模式,并监控是否有不规范操作。

团队通过实验探究车门状态和冷机状态与温度变化直接相关,是否可以用温度将两种状态表示出来以节省车门状态和冷机状态探测器的安装和运营成本。

(二)基于温度数据的冷链协同

首先指出了供应链协同和冷链协同的异同,冷链协同是指通过协调冷链各环节利益与投入,从而实现整个冷链的利润最大化,并提出两者的内容差别不大,只是将产品质量换成了保鲜努力和新鲜度,重点还是合同设计,并随后分享了模型假设及品质流、能量流、价值流模型的构建。

(三)政府对食品冷链企业扶持机制的优化研究及企业运营温度数据的应用

目前政府对冷链发展非常重视,出台了很多相关政策,但仍存在着一些问题。因此,为了更好的发挥政策的支持作用,从而降低冷链物流企业运营成本,扩大其市场份额,从而达到规模效应,最终在长期内自主降低运营成本,瑭教授以冷链物流企业市场份额为研究重点分享了模型假设和构建。

四、杨子豪 北京大学光华管理学院管理科学与信息系统系博士

演讲题目:数智化产业供应链服务体系建设——以中医药产业为例

杨博士作为北京大学陈丽华教授团队的成员,主要分享了该团队在数智化产业供应链服务体系建设方面的研究成果,主要从数智化产业供应链服务体系建设必要性、可行性路径与关键点,以及医药产业数智化产业供应链服务体系等方面。

必要性方面,主要从解决供给侧改革问题、形成产业国际竞争优势等方面开展了分析。

可行性方面,相比于发达国家的大型企业,中国的中小企业集群能够更好地适应高度不确定性的全球市场,而现代数智化技术为解决复杂产业网络的决策问题提供工具,同时,中国政府可以有效推动产业供应链公共服务体系的建设,协同产业链、供应链上下游为中小企业的发展保驾护航。在此背景下,杨博士团队提出大企业牵头构建产业供应链服务体系、政府支持下的第三方创新型服务平台等两种路径。

同时,给出了数智化产业供应链服务体系建设路径建设的三个关键点:服务于产业、数字化赋能、企业易接入等。

最后,分享了目前团队所做的中医药产业数智化产业供应链服务体系,通过产业供应链服务体系赋能中医药产业,以智能化服务带动个性化需求,拉动上游药材供应链。

五、陈少强翰智集团|广东翰智数字科技有限公司总裁

演讲题目:数字化转型下智慧冷链行业特色人才创新培养

陈总主要分享了翰智的公司、产品,并深入的分析了翰智开展的数字化典型项目和服务。

首先,介绍了翰智集团是业内领先的数字化综合服务商;专注于企事业单位数字化咨询、智能软件产品、解决方案和专业服务,产品体系累计开发成果达200多项。公司以创造客户价值为导向,依托于19年来数字化建设经验,为客户提供智能制造、智慧物流、数字供应链、业财税共享、RPA+AI数字机器人、数字营销与新零售、商业大数据以及产教融合等一体化解决方案,服务企业客户包含雅居乐集团、可口可乐、麦当劳、广汽集团、嘉诚国际物流、万纬冷链物流集团、中外运跨境电商物流、广百物流集团等知名企业,助力产业数字化转型。

随后,分享了翰智为企业数字化赋能的案例。如翰智为妙可蓝多定制了一套以打通供应链端到端可视化为目标,从订单、信用、库存、物流四步入手的“智慧供应链”之路;翰智为溢达集团打造数字供应链流程自动化机器人;为皇上皇开展大数据分析与决策,通过内部预警、高层全局管控,实现皇上皇业绩利润再增长。

最后,对翰智集团的产教融合探索开展了分享,翰智数科致力于构建产教融合立交桥,形成“培养数字人才、赋能数字经济”的一体两翼发展打通数字人才培养与产业数字化人才需求脱节行业痛点,积极开展了师资培训、技能竞赛及公开课、大赛评审、教材及资源开发等产教合作。

分享了目前翰智数科已有的解决方案服务,并详细介绍了冷链物流实训平台、冷链物流产业链全流程仿真、物流区块链溯源实训平台、RPA商业全景机器人实践教学平台等,对数智化时代冷链物流的教学提出了新的思路。

六、于晓胜 河南牧业经济学院物流与电商学院党委书记、教授、博士,河南省物流学会副会长

演讲题目:数字追溯视角下农产品冷链物流数智化改造的理论逻辑与复杂网络博弈

于书记主要从研究背景、理论逻辑、决策博弈、仿真案例、结论建议等方面进行分享。

首先,分析了为什么要进行冷链物流数字化改造?其意义何在?哪些因素会影响冷链物流企业实施数值化改造?并分析了目前数智化改造存在的问题以及给出其科研团队的解决思路。

随后,对冷链物流数值化改造进行定义,并分析了改造中的协同、溢出、外部效应,通过厘清冷链物流数智化改造的内涵及特征,从产业链、价值链和制度链的角度剖析数智化改造对冷链物流的作用机理,形成基于三链协同的冷链物流数智化改造理论框架。

在理论逻辑分析的基础上,通过数智化改造印象因素分析,建立了数智化改造中的博弈流程,明确了博弈目标,构建包含消费者、企业、政府多主体策略的复杂网络博弈模型,从微观的角度分析数智化改造成本、政府支持力度等因素对冷链物流数智化改造率的影响。

随后,以盐池滩羊为研究对象开展案例仿真模拟,验证了模型的有效性,并给出政策建议:重塑产业链,形成协同共享新模式;提升价值链,营造冷链溯源新生态;完善制度链,打造数智改造新环境。

最后,于书记对本次会议进行了总结,数字化转型是一个漫长的过程,不能一蹴而就,冷链物流直接进入数智化阶段,恐怕有些不切实际;只看眼前,难免成为井底之蛙。正确做法是结合当下情况,锚定远景目标,谨记“现在不是过去的延长线,而应当由未来定义”,开展冷链物流数智化的不断研究和探索,充分发挥科研的支撑、驱动和引领作用,奋力推进新时代教育强国建设。

(根据速记整理,未经本人审阅,转载请注明作者和来源中国物流学会。)


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