考虑多目标的C企业整车物流配送共享仓选址研究

发布时间：2024-03-16 15:29

　　中国经济高质量发展,汽车市场呈井喷式增长。消费升级使传统的整车物流组织方式难以满足客户的时效性需求,已成为行业痛点。C企业作为汽车领域内的供应链平台服务商,其主营业务包括整车物流、零部件物流和共享租赁等。基于目前整车物流领域存在的时效性问题,C企业提出建立整车物流领域VTC(配送共享仓)的构想,由VTC提供整车仓储配送服务,为更多汽车品牌创造共享模式,为客户提供更加优质的服务。但是,针对整车物流VTC的选址,目前缺乏整车物流末端配送站选址的相关研究,同时现有选址方法缺少从定量分析角度科学准确挑选备选中心,在考虑客户时间满意度时忽略了客户价值权重。基于此,论文在考虑客户时间满意度和物流总成本的情况下对C企业整车物流配送共享仓进行选址研究,具体研究内容如下:首先,介绍了C企业提出的VTC基本概念和发展现状,通过分析得出VTC选址受人口、经济、消费、配送时间、客户价值权重等因素的影响,提出在VTC选址过程中需要同时考虑企业物流总成本、客户时间满意度,客户价值权重的原则;其次,基于K-means算法进行客户需求点聚类。以百度地图POI数据为基础,将客户需求点进行聚类划分,采用误差平方和以及轮廓...

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
        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 物流设施选址研究
        1.2.2 整车物流相关研究
        1.2.3 K-means算法研究
        1.2.4 客户时间满意度选址方法研究
        1.2.5 选址模型算法研究
        1.2.6 研究综述
    1.3 研究内容与方法
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法
    1.4 技术路线与组织架构
        1.4.1 技术路线
        1.4.2 组织架构
2 C企业配送共享仓现状分析
    2.1 C企业简介
    2.2 C企业VTC(配送共享仓)简介
    2.3 C企业VTC(配送共享仓)功能概况
    2.4 C企业建立VTC和选址的必要性
    2.5 本章小结
3 C企业基于K-means算法的客户需求聚类
    3.1 K-means算法核心思想
    3.2 K-means聚类算法基础分析
    3.3 K-means聚类算法步骤
    3.4 K-means聚类效果评价
        3.4.1 轮廓系数
        3.4.2 误差平方和
    3.5 C企业的需求客户点聚类
    3.6 本章小结
4 C企业VTC多目标选址模型构建
    4.1 问题描述
    4.2 仓库选址基础理论
        4.2.1 仓库选址的影响因素
        4.2.2 仓库选址流程
    4.3 C企业VTC选址成本模型构建
        4.3.1 C企业VTC选址模型成本分析
        4.3.2 基本假设
        4.3.3 参数变量
        4.3.4 成本模型构建
    4.4 C企业考虑区域客户价值权重的客户时间满意度函数构建
        4.4.1 区域客户价值指标的确定
        4.4.2 区域客户价值指标权重计算
        4.4.3 客户时间满意度
        4.4.4 客户时间满意度函数构建
    4.5 C企业多目标VTC选址模型构建
    4.6 本章小结
5 C企业VTC选址模型求解
    5.1 选址模型求解算法设计
    5.2 数据准备
    5.3 选址模型运算结果
        5.3.1 考虑区域客户价值权重
        5.3.2 不考虑区域客户价值权重选址结果
    5.4 选址结果对比分析
    5.5 本章小结
6 结论与展望
    6.1 研究结论
    6.2 不足与展望
参考文献
附录
    A 主要的Python代码
    B 主要的Matlab代码
    C 学位论文数据集
致谢



本文编号：3929738