连锁超市有关论文范文集,与城市区域内连锁超市物流配送系统优化相关毕业论文格式范文

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[摘 要]随着我国城市社区的逐步完善,城市区域内连锁超市对多品种、小批量、高频率的配送要求也越来越高,研究城市区域内连锁超市物流配送问题有利于我们更好地认识这种零售业态的发展规律.本文主要研究城市区域内连锁超市销售物流配送系统存在的问题并提出优化策略.

[关 键 词]城市区域；物流配送；需求预测；优化

[中图分类号]F252[文献标识码]A[文章编号]1005-6432（2013）26-0029-02

1连锁超市物流配送的现状

目前情况看,国内大部分连锁超市已经建立了自己的物流配送中心,运营管理也稳步发展,逐步走向科学化的道路.中小型超市大部分选择了租用仓库、物流配送委托外包服务公司或者供应商直接供货等方式进行运营,总体来说,经营规模受物流配送制约,主要表现在以下几个方面.

1.1基础设施落后

现代化的配送中心一般都拥有自动分拣机、传送带等现代化的设备,管理上采用自动化管理系统,管理效率高,运营成本低.而我国建设配送中心的经验明显不足,管理水平也不配套,人事改革不够彻底.由于自身条件限制如资金不足、场地限制等,通常的配送中心只具有仓储、简单分装的功能,很多配送中心处于人力手工操作的情况,既影响质量,又影响速度.

1.2集中配送规模偏小

中小连锁超市在竞争中处于弱势,在经济不景气的背景下,就更难与大企业竞争.目前大多数连锁企业都建有自己的配送中心,建设5000平方米的标准化配送中心,就要投入2000万元左右,在一些大城市费用则更高.

1.3配送服务精细化程度不高

随着消费者需求多样化,超市物流配送要更多地体现多品种、少批量,多频度.一家门店往往一天就要几次配送.这就需要区域配送中心来协调保障,可对多家企业的商品进行统一的备货、检验、理货、分拣包装、发货等一系列服务.

1.4信息化网络不够完善

随着超市规模的不断扩大,对于信息量的处理面临更加庞大和复杂的挑战.快速、准确地收集货架上的信息,了解各门店库存情况,甚至多家超市的信息整合,只有具备一个完善的企业信息系统与网络才能实现信息共享和快速响应,更好地满足顾客的需求.

2连锁超市物流配送优化

配送中心的作业是服务于超市门店需求的多样性,它将各家门店的需求信息汇总,统一组织调配货源,这方面需要良好的信息沟通处理能力,就需要通过数据库技术对客户需求进行精确记录,再通过分析数据,对需求进行优化,进而实现整个物流配送环节į

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2.1利用数据库技术实现客户需求处理分析优化

连锁超市每天都在接收、处理各方面的信息,包括客户订单管理、商品库存、供应商的大量数据,依据对数据的分析来决策自己的行为,最终实现盈利的目标.对这些数据实施有效管理,采用数据库技术是一个很好的解决方案.基于数据库分析技术,供应商可以对货物需求情况进行分析,根据分析的情况直接进行处理,避免在信息传递中出现不对称,造成企业的损失.

2.2按照客户需求的预测分析优化

需求预测是超市在对客户订单汇总的基础上,根据历史经营数据,对分类商品分别进行订单量的预测.一般常用预测的方法有：移动平均、指数平滑方法和调焦预测方法等.

（1）移动平均法.用一组最近几期的企业运营实际数据值来预测未来一期或几期内产品的需求量、销售量等的一种常用方法,移动平均法适用于即期预测.当产品需求相对稳定,没有急剧的波动时,该方法是非常有效的.例如：超市中某种常用的保质期不长的日常消耗品,最近连续10天的销售量分别是：80,92,89,88,94,97,98,85,89,90,（一般消耗品的特点是每天都要向供应商提出订单,订多了卖不出去,积压货柜,占用资金,过期还需做退回操作,假如订货量偏少,就会出现缺货的现象发生,客户就会因此而不满意,也损失了机会成本,达不到企业预订的利益最大化目标）请预测第11天的订货量?移动平均法是先求近期连续10天的平均消费量为90,即可以用90作为第11天的订货量.同样的,去掉第一个数,即去掉第1天的销售量,添加90作为第10个数,也即最后一天的销售量,用上面同样的方法求出的数值就可以作为第12天的预测值.以此类推即可.加权移动平均是在移动平均的处理的基础上对数据进行分类处理,对于近期的资料给予更大的权限,方法和移动平均类似,在此不再重复讨论.

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（2）指数平滑法.指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的方法,它的原理是按照间序列进行分析预测,即任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均.指数平滑法用于中短期经济发展趋势预测.在所有预测方法中,指数平滑法是用得最多的一种.相比而言,移动平均法中给予近期资料更大的权重,而指数平滑法的特点是不舍弃过去的数据,但是仅给予逐渐减弱的影响程度,即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零的权数.

即：Ft+1等于αVt+（1-α）Ft,其中α（0<α<1）称为平滑因子.

则：Ft+1等于αVt+α（1-α）Vt-1+α（1-α）2Vt-2

数据Vt在上式中起主要作用,因为它属于近期的数据.其余历史数据的作用按等比级数（公比1-α）迅速下降.数据波动大,则值应大些,以强调近期影响.

仍以上面的问题为例,假设α等于0.2,问题求解即可写为：

第11天的销售量,F11等于0.2×90+（1-0.2）×90等于90

（3）调焦预测.调焦预测指充分利用已有的数据,用计算机模拟不同的预测方案,并作出有效性的评价,以便从中选择最有效的预测值.可见调焦预测方法是一种迭代法.调焦预测是一个完整的系统,采用不同的策略来优化比较未来值.此种方法的特点是：使用规则简单；逐一测试,优化选择出最为适合的方法；使用所选择的方法预测未来的数据.2.3配送线路的分析优化

在某区域内地理位置相对集中的超市群的配送问题,通常是由一个配送中心向几十个甚至上百个超市、门店进行配送,所以一定要选择合理的因素进行优化,下面结合连锁超市门店的特点,简要分析配送系统优化.

（1）优化配送的网络结构.超市门店的选址都是选择在人口居住密集的区域,主要是流动的人口较多,建筑繁华,人多车多,在配送过程中,选择合适的线路,了解及时的交通状况非常重要.通常按照门店的地理位置划分区域带,安排专车专人进行配送.

（2）工具选择.一般物流配送中心都会选择小货车,这样适合比较复杂的城市路况,市中心对大型车辆会有一定限制,而且对于每个门店的货物运载量并不是很多,小型货车运量适中.对于一些时间比较紧、数量少的商品还可以安排例如电动三轮车之类的车辆进行配送,成本低,如速冻食品适应中小超市配送需求灵活性的特点.另外有些商品对运输是有冷藏要求的冷食、海鲜之类,这样的商品需要安排专门车辆.

（3）控制时限.对于一般门店基本都是在早上5～6点钟进行配货,为了避开上班的高峰期,这个时间的交通状况是比较好的,也利于超市整理货架.对于某些少量非日常消费商品,根据需求紧急程度,可每隔一段时间,安排专车对超市补货.

（4）降低成本.&

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