O2O模式下太原市A生鲜公司配送路径研究

发布时间：2024-02-27 10:53

　　近年来,随着人们生活水平的提高以及网购的流行,人们网购商品的需求已经不单单局限于衣服等传统商品,生鲜产品的网购开始逐渐走进人们的生活,生鲜电商应运而生。但是由于生鲜产品具有易损坏、难保存的特点,使得生鲜产品在配送过程中易发生很大损耗,从而加大了配送成本。在这种背景下,一种新的模式—O2O电商+生鲜品的配送中心+线下体验店进入人们生活,越来越多的专业人士开始关注这种模式。在城市配送中,从配送中心到客户的路程这个环节是极其重要且最容易被忽略的环节。若配送车辆选择的配送路径不合理,会造成生鲜品损坏严重、加大配送成本、不能满足消费者的时间窗需求等问题,这些问题将会严重阻碍生鲜公司的发展。因此,合理优化O2O模式下生鲜公司的配送路径极为重要,不仅可以提高生鲜产品的配送效率,降低配送成本,还能够极大的满足消费的需求。本文在阅读参考大量文献的基础上,对O2O模式和生鲜品配送路径的问题的现状进行了研究,并在此基础上对生鲜品物流、配送路径优化问题、遗传算法等相关概念进行了阐述,为文章的模型构建奠定了理论基础。在相关理论基础的指导下通过对A生鲜公司进行了实地考察,发现其在从仓库到商家手中的这段过程中存在配...

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 O2O模式的研究现状
        1.2.2 车辆路径研究现状
        1.2.3 生鲜品配送研究现状
    1.3 研究方法
    1.4 研究内容及技术路线图
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 技术路线图
    1.5 本章小结
2 理论基础
    2.1 生鲜品物流相关理论
        2.1.1 生鲜品物流定义
        2.1.2 生鲜品物流特点
        2.1.3 生鲜品物流配送的模式
    2.2 路径优化问题相关概述
        2.2.1 路径优化概念
        2.2.2 路径优化问题构成要素
        2.2.3 路径优化问题分类
        2.2.4 配送路径求解算法
    2.3 遗传算法相关理论
        2.3.1 遗传算法概述
        2.3.2 遗传算法特点
        2.3.3 遗传算法步骤
        2.3.4 遗传算法设计
    2.4 本章小结
3 A生鲜公司配送路径现状及问题研究
    3.1 A生鲜公司介绍
    3.2 A公司车辆配送路径现状
    3.3 A公司车辆配送路径问题
        3.3.1 配送成本高
        3.3.2 客户时间窗难以满足
        3.3.3 配送车辆满载率不高
        3.3.4 配送过程中损耗严重
    3.4 本章小结
4 实证分析
    4.1 A生鲜公司基础数据
    4.2 时间窗因素及客户满意度分析
        4.2.1 时间窗因素分析
        4.2.2 客户的满意度因素分析
    4.3 路径优化模型的建立
        4.3.1 问题分析
        4.3.2 建模前假设与参数说明
        4.3.3 成本分析
        4.3.4 模型建立
    4.4 模型求解
    4.5 优化结果分析
        4.5.1 优化结果
        4.5.2 结果分析
    4.6 本章小结
5 配送路径优化评价及对策分析
    5.1 A公司物流配送效率指标体系构建
        5.1.1 指标构建
        5.1.2 配送效率评价模型构建
        5.1.3 A公司配送效率评价过程
        5.1.4 A公司配送效率评价结果
    5.2 生鲜线上QOS分析
        5.2.1 QOS参数
        5.2.2 OQS结果分析
    5.3 A生鲜公司路径优化建议
        5.3.1 提高配送人员专业化水平
        5.3.2 提高A公司信息化水平
        5.3.3 增加生鲜品冷链设施建设
        5.3.4 提高公司员工对配送路径的重视
    5.4 本章小结
6 结论与展望
    6.1 研究结论
    6.2 研究展望
附录
参考文献
攻读博士(硕士)学位期间发表的论文及所取得的研究成果
致谢



本文编号：3912578