论文:医药企业物流配送中心选址模型的建立

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时间:2018-09-11

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1、企业物流配送论文:医药企业物流配送中心选址模型的建立摘要:本文在讨论了目前医药企业物流配送中心存在的问题的基础上,分析出了困扰目前医药企业物流成本的一些因素,指出合理选择医药企业物流配送中心的地址可以大大降低医药企业物流成本。最后建立了改进后的医药企业物流配送中心p中心选址模型。  关键词:医药企业;配送中心;网络分析;p中心选址模型物流业被人们看作是21世纪经济发展的新领域,是非常重要的新经济增长点,也被称之为货物运输在经营方式发展上的高级阶段。著名的管理大师德鲁克就说“物流是降低成本的最后领域”,物流是“经济的黑暗大地”,“一块未被开垦的处

2、女地”[1]。“配送中心是从供应者手中接受多种大量的货物,进行倒装、分类、保管、流通加工和情报处理等作业,然后按照众多需要者的订货要求备齐货物,以令人满意的服务水平进行配送的设施”[2]。但是在大力发展物流的同时,人们面临着一个共同的问题:即物流配送中心如何进行合理的选址。配送中心连接着供应点和需求点,是两者之间的纽带,对发挥物流系统的作用有着很大的影响。目前,我国医药企业物流系统中存在很严重的物流问题。  1我国医药企业物流配送中心现状  自从改革开放以来,我国医药工业的发展驶入快车道,整个制药行业年均增长17.7%,高于同期全国工业年均增长

3、速度4.4个百分点,同时也高于世界发达国家中主要制药国。近30年来平均发展速度年递增13.8%的水平,成为当今世界上发展最快的医药市场之一[3]。但是我国医药企业物流体系也存在一些问题。特别是在物流系统的配送管理过程中存在如下一些问题:  (1)配送中心功能不健全。现代物流配送中心主要功能包括:进货、整理分拣、加工、储存保管、配送、信息处理等。但是目前我国医药企业的配送中心,由于各方面原因,只充当仓库与运输中转站的角色,甚至只提供储存,配送中心其他各项功能并没有发挥出来。  (2)配送中心配送效率低。由于目前我国医药行业不规范及药品规格不统一、

4、运输环节过多、管理不善等方面的问题,医药企业配送中心的配送率一般为60%~70%,差的仅有30%左右。  (3)配送中心现代化程度低。我国医药企业配送中心计算机的应用程度低,仅限于日常事务和业务运作流程的管理,而对于物流中的许多重要决策问题,如配送中心的选址,药品组配方案、运输的最佳路径、最优库存控制等方面,仍处于半人工化决策状态,适应具体操作的物流信息系统开发滞后。其次,机械化水平程度较低,几乎所有的物流环节都是人工处理,配送中心基本上是原来传统的仓库,功能上也仅局限于传统仓库的储存、保管上,同现代物流配送中心以机电一体化、无纸化为特征的配送

5、自动化、现代化相比,仍有相当大的差距。此外,整体物流技术水平比较落后,具体体现在运输技术、储存保管技术、装卸搬运技术、物资检验技术、包装技术、流通加工技术以及物流各个环节都密切相关的信息处理技术。  2网络分析方法及p中心选址模型  2.1网络分析方法简介  网络分析,是运筹学的一个重要分支,它主要运用图论方法研究各类网络图的结构及其优化问题,通过考察网络元素的空间及属性数据,以数学理论为基础,对网络的性能特征进行多方面的一种分析计算。对于许多现实的地理问题,例如,商业网点布局问题,物流配送中心选址问题等等,都可以运用网络分析方法进行研究。  

6、在医药企业物流体系中,可以把工厂、配送中心、用户等抽象成网络图中的点,把他们之间的资金流,信息流、物资流等抽象成网络图中的点与点连接的线。  2.2p中心选址模型  其中n为需求点的数量,k为商品的种类数,aij是分配系数,如果需求点i受供应点j的服务,则aij值为1;否则为0。上述两个约束条件是为了保证每个需求点仅受到一个供应点服务,并且只有p个供应点。  从上面的模型中,可以看出p中心选址模型有两个比较明显的缺陷。一是每个需求点仅受到一个供应点服务这个约束条件,但是在医药企业中,我们知道,每个需求点可以选择单一供应点或供应点的组合来为其服务

7、以满足其需求。另外,医药企业中影响配送中心物流费用的因素很多,比如运输费用,配送中心的建造费用、仓库的商品保管费用和处理费用等等,而上述p中心选址模型只考虑了运输费用。因此,我们应该根据医药企业的实际情况对上述p中心选址模型进行修正和扩展,以满足医药企业的实际要求。  3改进后的医药企业物流配送中心p中心选址模型  在医药企业物流系统中,单个配送中心的选址规划是很少的,而大量存在的是多个配送中心的选址。考虑  到医药企业实际中配送药品的多样性和复杂性,本文研究多个配送中心多品种的选址决策问题。另外,配送中心的数量对运输费用以及总费用会产生影响,

8、随着配送中心数量的增加,运输距离缩短,运输成本降低,配送中心的建造成本上升;配送中心数量增加到一定量的时候会导致单个订单的数量过小,增加运输频次,从而

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