煤炭企业物流中心选址评价研究

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  摘 要:随着经济的发展和国民经济结构的调整,供给侧改革已成为经济改革的重要组成部分。能源供给侧改革的重要部分之一是煤炭行业改革。目前,煤炭行业面临煤炭利用率低、污染严重等一系列问题。同时,枯竭矿井的关闭和其他矿井的建设,使得原来的发挥煤炭物资的集散地作用的煤炭企业物流中心的运营功能和配送成本发生了新的变化。为了降低煤炭企业的成本,煤炭企业需要重新评估物流中心的价值,进行需求分工和功能分配,以实现煤炭物流中心价值的最大化。本文在W集团原可行性研究报告的基础上,采用定性和AHP定量相结合的方法,对物流中心选址问题进行了重新分析,并通过层级分析法确定了现有条件下物流中心的最优选址,为其他类似的决策研究提供了一定的参考。
  关键词:选址;物流中心;层次分析法
  1、研究背景及意义
  煤炭企业是能源行业的重要组成部分,大部分煤炭企业是由国家控股或中央控股的企业。企业自建总仓库进行物料的存储和分配是绝大多数现有煤炭企业的现状。随着国民经济和交通运输的发展,煤炭企业总仓库的功能越来越多样化和复杂化。煤炭企业的总仓库也开始谋求新的转型。建立功能相对完善的物流中心是一个合理的方向[1]。因此,煤炭企业需要重新评估自身的现状,研究和评价物流中心的选址问题。
  本文将运用层级分析法,综合考虑准则层的各项指标,以候选场地的交通情况、地理位置、经济效益和配送中心的邻近程度为准则层,以W集团公司可行性研究报告上的候选场地为方案层,总结出W集团物流中心选址标准,并进行排序。
  2、影响物流中心选址的关键因素
  现代物流中心选址需要考虑众多因素,以实现物流中心的高效利用[2]。本文结合W集团的实际情况,结合对选址的主要影响因素的实际调查分析,提出了交通条件,地理位置,经济效益,物资集散地靠近程度四个因素为主要影响因素。
  2.1交通条件
  物流中心位于经济发达地区,交通枢纽、主干道附近和相邻的铁路都属于良好的位置。W 集团物流中心已有铁路集装箱业务,是否有工业铁路专用线是一个非常重要的因素。
  2.2地理位置
  W集团总部位于宿州,2019年底W集团省内生产矿井仅有5对,宿州4对,淮北1对。W集团物流中心主要功能是保障W集团内部煤炭的配送和供应。因此,地理位置将会直接影响煤炭的运输距离,从而影响物流中心的物流配送成本。
  2.3经济效益
  W集团的物资储存配送成本一直很高,降低成本和增加经济效益已成为一项重要任务。本文将综合经济效益考虑为其重要因素之一。
  2.4物资集散地靠近程度
  随着近年来许多煤炭企业的总仓库向第三方物流公司转型,W集团物流中心需要在保证煤炭企业内部仓储配送的前提下同时拓展社会物流业务,那么是否靠近物資集散地也成为选址的重要影响因素。
  3、基于层次分析法的选址分析模型
  3.1 层次分析法分析[3]
  运用层次分析法解决多目标决策问题,首先要求进行的决策问题同属于一个大系统中, 这个系统中存在多种因素,且各个因素之间能够互相影响。然后要将这些问题进行合理的划分,形成层次化, 变成一个多层的分析结构模型。运用定性和AHP定量的方法, 对每个影响因子层次进行排序, 计算出不同方案的最后占比权重, 辅助选址决策。
  层次分析法(AHP) 确定权重的步骤如下:
  (1)构造判断矩阵。将目标表示为A,因素表示为ui、uj(i,j = 1, 2, … n)。ui对uj的相对重要性表示为Uij。构建以uij组成的A-U判断矩阵P。
  
  (2)计算重要性排序。通过对判断矩阵P的计算,得出P的最大特征值λmax以及λmax对应的特征向量w。方程如下:
  
  在对所需特征向量w进行归一化之后,可以获得每个评估因子的重要性等级,即权重分布。
  (3)一致性检验。由于需要对权重分配的合理性问题进行探究,因此必须将判断矩阵进行一致性检验。一致性检验的公式为:
  上述公式中,判断矩阵的随机一致性比率定义为CR;判断矩阵的一致性指标定义为CI。CI的公式计算为:
  
  判断矩阵的平均随机一致性指标定义为RI, 1-9阶判断矩阵的RI值如表3-1所示。
  若判断矩阵P 的CR<0.1或者λmax=n,CI=0;我们可以认定P具有较好的一致性。若P中元素的一致性不好,则需要重新调整P中的元素直至具有较好的一致性。
  4、W集团物流中心选址分析
  4.1 W集团及总仓库(旧物流中心)简介
  W集团公司是安徽省内三大重点煤炭企业之一,企业性质为省属国有企业。在2019年中国500强企业中排名第472位,在中国50强煤炭企业中排名第22位。安徽省内原有生产矿井10对,产能2000万吨。省内矿井主要分布于淮北市、宿州市两地。
  W 集团的总仓库在2011年底完成基础设备设施建设,在2012年2月底正式交付使用。 厂址位于淮北市濉溪县百善镇经济开发区。 整个库区总占地面积约500亩,建筑总面积为42810平方米。主要功能是为省内生产矿井储存、配送各种矿用物资。
  4.2 W集团总仓库现状分析
  (1)区位劣势明显,导致除企业内运输配送外,业务拓展十分困难。W集团总仓库位于淮北市濉溪县百善镇经济开发区,距离淮北市区约30公里和宿州市区约50公里,且远离两市的物资集散中心。淮北市濉溪县百善镇工业发展非常有限。
  (2)随着部分生产矿井的关闭,最优配送重心偏移,配送成本居高不下。随着2015年底,国家供给侧改革政策的全面落地执行。W集团积极响应国家号召,在2016-2018年三年内关闭了安徽省四个生产矿井,关闭矿井全部集中在淮北市。2019年底,W集团省内生产矿井仅剩余5对,宿州4对,淮北1对。淮北市内仅存的1对生产矿井配送需求较小,约占年度总配送量的六分之一。配送成本的居高不下已经成为限制W集团公司转型发展的一项制约因素。   (3)矿井关闭不仅造成了最优配送中心的转移,而且导致配送量的减少,导致现有物流中心仓库利用率仅为30%左右,造成了极大的浪费。
  因此,物流中心的选址对企业发展具有非常重要的战略意义。
  4.3 层次分析计算
  本文在征求相关企业负责人和专家意见后,选定企业内部可行性报告上的宿州市经开区(C1)、宿州市符离集火车站附近(C2)、淮北市濉溪县三堤口总仓库原址(C3)三个地点作为候选方案。
  (1)建立层次结构模型
  以分析W集团物流中心选址为目标层A,以交通情况B1、地理位置B2、经济效益B3、物资集散地靠近程度B4为准则层,以宿州市经开区(C1)、宿州市符离集火车站附近(C2)、淮北市濉溪县三堤口总仓库原址(C3)为方案层。构建出层次结构分析模型,如图1所示。
  (2)构造两两比较判断矩阵
  通过咨询相关物流领域的专家、发放问卷和询问部分企业负责人,要求企业无责任对候选地的各个因素进行评价,收集相关数据,经过整理后构建出判断矩阵。
  构建目标层与准则层的判断矩阵如表4-1所示:
  得到所求的特征向量为
  经计算,A-B判断矩阵最大特征根为4.0062
  计算得出的CI与CR的检驗结果都小于判断性指标0.1,表明调查结果是有效的,并通过一次性测试。
  同理,构建准则层与方案层的判断矩阵如表4-2所示:
  以相同的计算方法计算得出:
  B-C1:λmax=3.002;CR=0.0019;CI=0.001
  B-C2:λmax=3.0649;CR=0.0624;CI=0.0324
  B-C3:λmax=3.0324;CR=0.0311;CI=0.0162
  B-C4:λmax=3.0536;CR=0.0516;CI=0.0268
  经过上述计算分析得知,构造出的所有判断矩阵的一致性检验指标均小于0.1,因此可以得出通过一致性检验的结论,调查结果真实有效。
  (3)求层次总排序
  根据上面的数据分析,下面将做层次总排序,并作候选地点选址决策[4]。首先我们进行单层次排序,在此基础上在进行总排序。如表4-3所示:
  计算得出的方案层总排序权重的结果,三个物流选址候选方案进行排序为:宿州市经开区(C1)>宿州市符离集火车站附近(C2)>淮北市濉溪县三堤口总仓库原址(C3)
  (4)结论
  经过对总排序的计算结果进行分析后我们得出结论:综合考虑各项因素后,W集团的物流配送中心进行选址,最佳方案排序为 C1> C2>C3。因此,本文对W集团物流中心选址问题进行研究后认为最佳方案为宿州市经开区。
  4、总结
  现在企业发展进程中,普遍认为物流为 “第三利润来源”。随着物流业的不断发展,煤炭企业也希望在物流方面做文章以提高企业利润。在煤炭企业物流中心选址决策类中,各种因素的比较往往难以定量描述,而层次分析法是解决这类问题的有效方法。在分析W集团总仓库现状的基础上,确定了影响物流中心选址的四个主要因素。主要使用AHP定量分析模型,层次化简化复杂系统的决策性问题,通过对各相关因素的重要性进行比较研究,确定物流中心的最优选址。希望其他煤炭企业进行物流中心选址问题决策时,能够通过本文的研究获得的一定启发。
  参考文献:
  [1]王鲁平,姬义义.煤炭物资供应部门向第三方物流企业转型思考[J].商情,2017,30.
  [2]郭丽娜.浅析配送中心选址的影响因素[J].中国商贸,2012,3:165-166.
  [3]常建娥,蒋太立.层次分析法确定权重的研究[J].武汉理工大学学报(信息与管理工程版),2007,1:153-156.
  [4]赵静.东莞冷链物流配送中心选址分析及方案研究[J].物流科技,2018,12:54-56.
  基金项目:国家自然科学基金(NO.61873004,多源传感器环境下基于异构特征信息融合的行为识别);安徽省高校质量工程精品线下开放课程(No.2018kfk020,C语言程序设计)
  作者简介:
  朱旭东(1989-),男,硕士,研究方向系统分析与决策。
  杨超宇,男,副教授,安徽理工大学经济与管理学院,研究领域计算机应用。
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