零售網絡中庫存再分配的最佳策略：數學建模與演算法解決方案

核心概念

本文提出了一個數學模型和演算法解決方案，用於優化零售網絡中的庫存再分配策略，並比較了集中式和分散式再分配策略的效率。

摘要

本文探討了零售業中庫存補貨和轉運的問題，重點關注於如何制定最佳的庫存再分配策略。作者開發了一個數學模型，可以容納不同的策略，包括集中式再分配（從倉庫補貨）和分散式再分配（門市間的橫向轉運），以便直接比較它們的效率。

本文提出的模型具有以下特點：

靈活性： 模型可以處理倉庫和門市之間各種形式的庫存轉移，包括從倉庫補貨、門市間的橫向轉運，以及門市將多餘庫存集中到倉庫再進行補貨。
包裝考量： 模型考慮到庫存單位（SKU）是以包裝運送，並限制了包裝的容量。這使得運輸成本的計算更加貼近實際情況，因為運輸成本不再是根據每個 SKU 獨立計算，而是根據在各個設施之間運送的包裝數量來計算。
需求類型： 模型區分了兩種需求類型：必須滿足的「固定需求」和可能無法滿足的「變動需求」預測。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Optimal policies for stock redistribution in a retail network: Mathematical modeling and algorithmic solution

by Juli... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18571.pdf

深入探究

在電子商務和全渠道零售興起的背景下，該模型如何適應線上和線下銷售渠道之間的庫存再分配？

這個模型可以透過以下方式適應電子商務和全渠道零售環境下的線上線下庫存再分配：

將線上商店視為虛擬門市： 模型可以將線上商店視為一個沒有固定需求（FDis = 0）的特殊門市。線上商店的變動需求 (VDis) 可以根據歷史銷售數據、網站流量和市場趨勢進行預測。
考慮線上線下門市的庫存共享： 模型可以允許倉庫根據線上和線下門市的預測需求，將庫存分配到最需要的地方。例如，如果某個商品在線上商店的銷售情況很好，但線下門市的庫存不足，模型可以建議將倉庫的庫存優先分配給線上商店。
納入線上銷售的運輸成本和限制： 模型需要考慮線上銷售的運輸成本，例如從倉庫到顧客的運費，以及從線下門市到顧客的運費（如果提供店到店服務）。此外，模型還需要考慮線上銷售的包裝限制，例如不同商品的包裝尺寸和重量限制。
整合線上線下銷售數據進行需求預測： 為了提高需求預測的準確性，模型應該整合線上和線下銷售數據，並考慮顧客的購買行為，例如線上瀏覽歷史和線下購買記錄。
透過以上調整，該模型可以有效地應用於全渠道零售環境，優化線上和線下銷售渠道之間的庫存再分配，提高庫存周轉率，並滿足顧客需求。

如果考慮到運輸時間、運輸過程中庫存損壞的風險以及不同門市之間的競爭關係，集中式再分配策略的優勢是否會受到影響？

當考慮到運輸時間、運輸過程中庫存損壞的風險以及不同門市之間的競爭關係時，集中式再分配策略 (CR) 的優勢確實會受到影響：

運輸時間: CR 策略由於需要將商品先集中到倉庫再分配，會導致運輸時間延長。如果運輸時間過長，可能會導致門市缺貨，錯失銷售機會，並影響顧客滿意度。
庫存損壞風險: 集中式再分配增加了商品在運輸過程中的搬運次數，從而提高了庫存損壞的風險。特別是對於易碎品或高價值商品，損壞風險的增加可能會抵消集中式再分配带来的成本優勢。
門市競爭關係: 如果不同門市之間存在競爭關係，例如加盟店和直營店，集中式再分配可能會引發門市之間的不滿。例如，加盟店可能會擔心他們的庫存被調撥到銷售業績更好的直營店，從而損害他們的利益。
然而，CR 策略的一些優勢仍然存在：

議價能力: 由於倉庫處理的貨物量大，公司在與物流公司協商運費時具有更強的議價能力，從而降低運輸成本。
監控簡便: 集中式再分配允許公司從倉庫集中監控所有商品的流動，簡化庫存管理流程。
總體而言，是否採用集中式再分配策略需要根據具體情況進行權衡。如果運輸時間和庫存損壞風險較低，且公司能夠有效解決門市之間的潛在衝突，則 CR 策略仍然具有優勢。反之，則分散式再分配策略 (DR) 可能更為合適。

除了庫存再分配之外，該模型和演算法是否可以用於解決其他物流優化問題，例如車輛路線規劃或倉庫選址？

該模型和演算法經過適當調整後，可以用於解決其他物流優化問題，例如：
車輛路線規劃 (Vehicle Routing Problem, VRP):

將門市視為顧客點: 將模型中的門市視為 VRP 中的顧客點，每個顧客點有其需求量（對應模型中的 FDis 和 VDis）。
將倉庫視為車輛出發點: 將模型中的倉庫視為 VRP 中的車輛出發點，每輛車有其載重量限制（對應模型中的 Capp）。
修改目標函數: 將目標函數修改為最小化車輛行驶總距離或總運輸成本。
添加時間窗約束: 可以根據實際情況添加時間窗約束，例如每個顧客點的服務時間和車輛的最早出發時間和最晚到達時間。
倉庫選址 (Warehouse Location Problem, WLP):

將潛在倉庫地點視為候選節點: 將模型中的倉庫視為 WLP 中的候選節點，每個節點有其建造成本和運營成本。
將門市視為需求點: 將模型中的門市視為 WLP 中的需求點，每個需求點有其需求量。
修改目標函數: 將目標函數修改為最小化倉庫建造成本、運營成本和運輸成本的總和。
添加容量約束: 可以根據每個候選節點的容量限制，添加倉庫容量約束。
需要注意的是，將該模型和演算法應用於其他物流優化問題時，需要根據具體問題的特点進行調整和擴展。例如，VRP 和 WLP 通常需要考慮更多實際因素，例如道路網絡、交通狀況、倉庫類型和規模等。