物流信息管理是對系統(tǒng)集成一體化有著較高的要求，物流信息包括客戶信息、貨物信息以及配送設備信息等，信息管理涉及信息采集、傳輸與集成等多個方面，全面的物流信息數(shù)據(jù)能夠為物流智慧配送業(yè)務縱向集成提供可靠的數(shù)據(jù)，用于物流配送線路規(guī)劃分析和貨物配載分析[1]。此外利用信息化資源對配送節(jié)點進行統(tǒng)一部署，對各項業(yè)務數(shù)據(jù)實時采集、歸類以及存儲，滿足物流配送數(shù)據(jù)應用需求。根據(jù)以上對系統(tǒng)集成一體化設計需求分析，此次采用星形集成架構對系統(tǒng)集成一體化設計，具體如下圖所示。

 

 

圖1 配送系統(tǒng)集成一體化架構圖   下載原圖

 

如圖1所示，針對智能物流配送系統(tǒng)功能需求，設計客戶信息采集、客戶信息集成、貨物信息集成、配送設備信息集成、貨物配載、配送中心智能選擇、物流信息查詢以及配送線路規(guī)劃八個子模塊，將各個功能模塊整合，劃分系統(tǒng)功能邊界，實現(xiàn)計算機物流智能配送。

 

2. 配送數(shù)據(jù)采集與處理

信息集成是系統(tǒng)業(yè)務集成的基礎，因此在對系統(tǒng)配送業(yè)務縱向集成一體化之前，對物流配送信息采集與集成處理[2]。物流配送信息主要包括客戶、貨物以及設備三個方面，采用標準化接口技術，采用webservice標準接口將智能配送系統(tǒng)與物流客戶信息化子系統(tǒng)、倉庫貨物子系統(tǒng)、配送車輛信息化子系統(tǒng)連接，構成一個整體，采用簡單對象訪問協(xié)議（SOAP協(xié)議）將三個子系統(tǒng)中信息傳輸?shù)脚渌拖到y(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，采用擴展置標語言格式（XML格式）作為數(shù)據(jù)傳輸報文格式[3]。將采集到的物流信息在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中進行分類，其中將客戶信息劃分為客戶姓名、聯(lián)系方式、發(fā)送地點、送貨地點四個類別，將貨物信息劃分為貨物庫存量、發(fā)貨量、貨物編號、貨物類別四個類別，將配送設備信息劃分為配送車輛型號、車輛編號、車輛最大載貨量、車輛使用年限以及維護信息五個類別，利用數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)表格模板生成數(shù)據(jù)表，將采集的配送信息映射到相應的表格中，實現(xiàn)對配送數(shù)據(jù)信息集成處理。

 

3. 配送系統(tǒng)縱向業(yè)務集成

在上述基礎上，建立智能物流配送模型，對配送系統(tǒng)縱向業(yè)務集成，為了保證建模精度，針對智能物流配送模型建立提出如下假設：假設1：在物流配送范圍內(nèi)配送中心數(shù)量為1個或者1個以上，且配送中心獨立分布于各區(qū)域且位置已知；假設2：配送區(qū)域內(nèi)有大量客戶點，且獨立分布于各區(qū)域，位置已知，每個客戶點都有非負需求；假設3：每個配送中心都配有一個或者一個以上的不同載重量的配送車輛，配送車輛始點與終點都是所屬的配送中心；假設4：每輛配送車輛服務的客戶序列總需求小于車輛最大載重量。結合以上提出假設，以物流配送成本最小為目標建立目標函數(shù)，其用公式表示為：

 

式中，min C表示物流配送最小成本；K表示配送車輛；k表示配送車輛數(shù)量；Fk表示第k量配送車輛單位載貨量的裝載費用；M表示配送區(qū)域內(nèi)備選的配送中心集合；N表示配送區(qū)域內(nèi)客戶節(jié)點集合；Xij表示決策變量，值為0或者1，當配送車輛從節(jié)點i開向節(jié)點j,Xij值為1，否則為0;qj表示配送到節(jié)點的貨物量；cijk表示單位運距、載貨量配送車輛從節(jié)點i到節(jié)點j的燃油費用；dij表示配送節(jié)點i到節(jié)點j的距離；S表示車輛在配送最晚時間點之前達到客戶節(jié)點產(chǎn)生的費用；A表示車輛超出配送時間產(chǎn)生的懲罰費用[4]。為了保證配送規(guī)劃的合理性，針對以上建立的目標函數(shù)設定約束條件，其用公式表示為：

 

 

式中，PO表示約束條件；Zt表示決策變量，值為0或者1，如果本次物流配送決策配送中心開放，則取值為1，否則取值為0;Tj表示配送車輛達到節(jié)點j的時間點；Ti表示配送車輛從配送中心出發(fā)的時間點；Qk表示配送車輛的裝載能力[5]。通過設立以上三個約束條件，保證配送車輛不會從未開放的配送中心出發(fā)，保證配送車輛行車時間的順序性，以及保證配送車輛裝載的貨物不超過車輛裝載能力[6]。將以上建立的目標函數(shù)與約束條件整合，建立物流智能配送模型，將處理后的數(shù)據(jù)代入到模型中，采用粒子群算法對符合約束條件的目標函數(shù)求解，將每個目標函數(shù)可能解定義為在二維空間迭代搜索的粒子，生成粒子群體與二維空間，在空間內(nèi)設定一個搜索目標節(jié)點，粒子群體從初始點移動，在迭代過程中對粒子群體位置與速度更新，生成新的粒子群體，利用適應度函數(shù)計算出粒子群體適用度值，適用度值可以反映出粒子所在位置與目標節(jié)點之間的距離，適應度值越大，則表示粒子與目標節(jié)點位置越接近，輸出適應度值最大的粒子位置，其對應的解為物流配送最優(yōu)規(guī)劃方案，系統(tǒng)輸出最優(yōu)決策，以此實現(xiàn)對配送系統(tǒng)縱向業(yè)務集成，進而完成系統(tǒng)集成一體化設計。

 

4. 實驗論證

4.1 實驗準備與設計

完成以上集成一體化設計后，為了檢驗本文提出設計思路的可靠性與可行性，以下將設計一組對比實驗，選擇目前兩種最為常用的一體化方法作為參照對象，為了方便后續(xù)實驗陳述，以下將兩種方法分別用傳統(tǒng)方法1、2表述。選擇某物流企業(yè)為實驗對象，利用集成一體化設計后的智能物流配送系統(tǒng)完成物流配送任務，該物流企業(yè)在經(jīng)營配送區(qū)域內(nèi)設定了10個配送中心，客戶節(jié)點數(shù)量為70個，實驗采集了70個客戶物流訂單信息，按照上述流程對物流配送方案規(guī)劃，以下對具體集成一體化效果評定。

 

4.2 實驗結果與討論

配送成本最小化是物流配送系統(tǒng)集成一體化的主要目標之一，是衡量智能配送系統(tǒng)性能的重要評價指標，配送成本越低，則表示系統(tǒng)對物流配送線路規(guī)劃越合理，集成一體化效果越好，故實驗選擇配送成本為本次實驗第一評價指標，以配送客戶數(shù)量為變量，使用電子表格統(tǒng)計不同客戶數(shù)量下物流配送成本，具體數(shù)據(jù)如下表所示。

 

從上表中數(shù)據(jù)可以看出，在設計方法應用下根據(jù)系統(tǒng)規(guī)劃的配送線路物流配送成本均比較低，當配送客戶數(shù)據(jù)達到70人時，物流配送成本比傳統(tǒng)方法1少將近4000元，比傳統(tǒng)方法2少將近3700元，說明在設計方法應用下系統(tǒng)物流配送線路規(guī)劃比較合理，系統(tǒng)物流配送線路規(guī)劃性能得到有效提升。為了進一步檢驗出本文提出方法的可行性，對集成一體化設計后的配送系統(tǒng)響應時間比對，以服務請求數(shù)量為變量，使用電子表格記錄配送系統(tǒng)響應時間，具體數(shù)據(jù)如下表所示。

 

  

 

 

 

從上表中數(shù)據(jù)可以看出，在響應時間方面三種方法也表現(xiàn)出明顯的差異，在設計方法應用下配送系統(tǒng)響應時間平均值為0.25s，與傳統(tǒng)方法1相比節(jié)省時間約5s，與傳統(tǒng)方法2相比節(jié)省時間約6s，這是因為本文設計方法是將配送數(shù)據(jù)采集、處理、物流配送業(yè)務等多種模塊集成，在一定程度上簡化了智能配送流程，因此縮短了響應時間。通過以上實驗數(shù)據(jù)與結果分析可以證明，無論是在配送成本方面還是業(yè)務響應時間方面，設計方法均表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢，具有良好的系統(tǒng)集成一體化效果。

 

5. 結束語

此次將物流配送各個活動要素集成在一起，以實現(xiàn)計算機物流智能配送系統(tǒng)中物流配送目的、作用以及功能等集成統(tǒng)一為目標，提出了一個新的智能配送系統(tǒng)集成一體化方法，有效節(jié)約了物流配送車輛運營成本，縮短了計算機物流智能配送系統(tǒng)響應時間，為該方面研究提供了參考依據(jù)，同時也為配送系統(tǒng)集成一體化實踐提供了理論支撐，具有良好的現(xiàn)實意義。