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智慧物流框架：关于普吉岛逆渗透水系统的案例研究
Warodom Werapun , Wisit Srimala, Kullawat chaowanwatee和Thanakorn Karode计算学院，Songkla大学，普吉岛校区，泰国
摘 要：产品运输是企业的一个重要环节，耗费大量的成本与时间。有效的运输管理可以大大地减少费用。全球定位系统（GPS）、地图、通知、网络连接等新技术可以整合在一个小型智能手机上，随时随地的提供访问服务。在本文中，我们提出了一个智慧物流框架，结合不同的技术，以解决在真实的运输环境中的管理和跟踪问题。
1.介绍
如今，饮用水配送业务具有很大的潜力，人们会更关心自己的健康。饮用水需求大幅增加，广泛吸引了大量饮用水公司。即使会有更多的公司试图加入这一行业，它们仍然具有很强的竞争力。而一家坚持传统产品交付的公司将面临困难的管理。例如，经理需要打电话给送货人员，了解他们的位置，情况如何，并定期手动检查产品库存。所有的销售交易都需要写在昂贵的销售单据上。此外，交易报告的所有数据需要从销售单据重新输入到复杂的电子表格的，这导致了人为错误，而且很容易丢失。
上述的所有问题都需要一个智能系统，为管理员提供简单的管理。该系统应提供产品库存检查和送货人员路线跟踪等功能。有效的物流框架是一种解决方案，它可以管理仓库和配送人员的位置跟踪，并向配送人员显示客户目的地，因为产品配送是主要成本之一。为了提供更好的服务,使业务更有价值，产品必须正确且及时地交付给客户。
一个智能系统必须能够监控送货人员的位置，以防止人员懈怠。附带通知的库存检查可用于有效控制仓库中的产品。本文通过与普吉岛RO Water company，Co.,Ltd的测试，提出了智慧物流框架，引入库存和跟踪特征。
本文的组织如下，在第二部分中，我们会介绍物流和车辆路线优化的概述。在第三部分，我们提出了基于案例研究的智能物流框架和构架。在第四部分中，我们介绍了我们的评价结果和分析。最后在第五部分，我们总结了开放性问题。
2.文献综述
2.1物流和循环取货
2.1.1直接发货
直接发货是指直接发货到客户目的地。它不会停止产品在途中的增加减少，比如从一个卖家直接到一个客户，用这种方法会更快，但是会花费更高的成本。一个公司必须拥有很好的运输人员而且距离不能太远。
2.1.2循环取货
循环取货被定义为“一辆卡车将产品从一个供应商运送到多个零售商或从多个供应商运送到一个买家的路线”。“Milk Run”源于“送奶员每天早上必须带一瓶牛奶送到顾客手中同时把旧的瓶子带回来再为下次运送做准备”这样一个概念。它是是牛奶运输方法的由来。
2.1.3交叉对接运输
交叉对接运输是指从货源到配送地点或是仓库，然后从仓库到仓库附近的仓库的运输。它使得产品更快地交付给客户，但是一个工作人员必须检查一个仓库。将不同目的地的材料进行分类，或将来自不同产地的材料组合成目的地相同或相似的运输车辆(或集装箱)。
为了创建更方便的送货路线，我们需要对靠近某个区域的客户进行分组，然后将送货人员分配到该区域。但是，如果区域比较大，或者约束比较复杂，如一些客户优先优先先领产品，一些道路被封闭，出现交通堵塞，发生堵塞道路的事故等;必须添加带约束检查的路由算法。
2.2车辆路径优化
最小路径距离是降低产品运输过程中预计时间和燃料消耗的一种有效方法。目前，需求和供应的规模比过去更大，他们将在未来增长更多，因为网上购物更容易和更快。因此，供应商必须在每次运行中向不同的地点交付许多产品。
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)是在给定众多车辆、仓库位置、客户位置的情况下，试图寻找最优解的问题。其目标是将所有车辆装载到仓库，将货物交付给客户，然后再返回仓库。此外，其他限制因素，如车辆容量、燃料、交付时间、优先级等，也可以考虑在内。
2.2.1旅行商问题启发式
车辆路径问题可以由多个旅行商问题(TSP)组成。TSP是一个著名的是一个NP完全问题。TSP的目标是找到给定地点的最短行程。直接的方法是尝试给定位置的所有排列，然后计算路径距离。但是，该方法的时间复杂度最差，需要Omicron;(?!)。因此，即使对于具有少量位置的问题实例，这种蛮力方法也是不切实际的。除了蛮力算法，还有其他更好的精确算法可以找到最优解。例如，hold - karp动态规划算法可以在Omicron;(?22?)中求解TSP。
采用启发式近似算法可以比精确算法更快地找到解。通过近似算法找到的解不是全局最优解，而是对有限的计算时间来说足够好的解。此外，它们甚至在非常巨大的(超过10000个位置)问题实例上也能很好地工作。
最近邻(Nearest neighbour)启发式算法是重复选择一个位置，然后贪婪地寻找最近的未访问的邻居。在完成完整的重复之后，可以改变起点来探索其他可能的解决方案。
2.2.2蜂群智慧
蜂群智能是一种优化算法的概念，它利用多个代理来探索搜索空间。代理人之间可以相互交互或通信，并适应搜索空间以获得最优解。大多数群优化算法都有能力避免局部极小值，这不是很好的解决方案，以找到全局最优。
蚁群算法是一种著名的群优化算法。它的理念是发送虚拟蚂蚁(代理人)去探索地图，并留下与旅程长度成反比的信息素路径。所以最短的行程，最多的信息素沉积路径随时间。
其他集群优化也适用于TSP。例如，人工蜂群(Artificial Bee Colony)，粒子群优化(Particle Swarm Optimisation)，布谷鸟搜索(Cuckoo Search)。
2.2.3整数线性规划
线性规划问题具有线性目标函数和线性约束。给定约束条件形成一个相交区域，称为可行域。目标是优化目标函数，使所有变量都在可行域内。单纯形法和内点法是求解线性规划问题的有效方法。
车辆路径问题的求解采用整数约束的线性规划方法，即整数线性规划。有能力车辆路径问题(CVRP)可表示为：
Min
受 =1约束;forall;?isin;?{0},
?? isin; {0,1} ; ? = 1, 2, hellip; , |?|,
其中?是所有可行路线的集合，每条路线?? 成本??．二元系数??? 当且仅当顶点?被路由?覆盖时，是否为1?．如果路由?? 在解决方案中选择，?? 将为1，否则为0。
因此，目标是最小化所选路线的成本，并约束每个顶点(客户)只有一条路线访问，并且正好需要?辆车。这个问题公式类似于一个集合分区问题。它可以放宽为集覆盖模型，用整数线性规划方法求解。此外，这个问题可以用流模型来表示，然后应用列生成或分支削减和价格技术来提高性能。
通过对比算法，本文认为最近邻启发式算法易于实现，可以通过迭代找到局部最优解。这个解对于有限的计算时间来说是相当好的。除了启发式算法外，群智能还能够解决中等规模的问题，并能够避免局部极小值来寻找更好的解决方案。另一方面，单纯形法和内点法是ILP公式CVRP的优化算法。它能够解决问题实例中包含的更多约束，例如时间窗口或优先级客户。
3.提出智能物流框架
“普吉岛逆渗透水系统”被选为Milk Run配送方式的配送试验台，用于实施智能物流框架，库存管理和跟踪系统是该框架的主要组成部分。
3.1体系结构
如图1所示，配送人员使用一种名为“服务配送”(Service delivery)的移动应用程序将产品交付给客户。它支持从其他仓库提取产品。应用程序通过4G或WiFi连接到云服务器，并为每笔交易发送信息。经理可以检查产品库存，员工和客户的实时交流。这将有助于显著增加业务价值。
3.2应用程序组件
我们设计和实现移动和网络应用程序，为客户提供服务。应用程序提供快速访问和减少通信错误。
图2.智能物流应用组件
为了展示现有应用的不同服务，将突出智能物流框架的重要特征。该框架称为普吉岛RO水系统，由三个移动应用程序和一个web应用程序组成，如图2所示。
3.2.1客服手机应用
客户服务是为客户开发的，他们可以在线订购产品，查看他们的订单历史，促销，联系公司，等等。客户的一个重要问题是产品到达时间。使用Geo-Fencing技术，客户可以设置应用通知，以便在500米左右的配送人员附近发出警报。通知可以通过Facebook或Twitter等社交网络扩展到警报。
3.2.2服务交付移动应用
在第一步中，送货人员将产品带到卡车上，并通过服务送货应用程序请求经理的批准。接下来，他可以像图3所示的路线优化地图那样开车去客户那里。最近邻算法被用来应用于这个应用程序，因为它是最快和最简单的方法。
图3.产品交付路线建议
当送货人员到达客户那里时，他可以使用一个通过蓝牙连接的小型热敏打印机递送产品，打印纸条。所有的事务将被发送到云服务器。与手动系统相比，这将大大减少使用手写纸条和重新输入可能导致人为错误的复杂电子表格的工时。在没有网络信号的情况下，可以在应用程序中进行脱机处理，在与互联网连接后自动重新同步。
3.2.3交付管理器移动应用
管理者可以跟踪所有送货人员的位置。如果他们开车出了客户路线，休息的时间过长，或者出了事故等等。管理者可以通过自己的手机轻松地确认他们的工作是否效率或表现如何，并在任何时间、任何地点迅速解决问题。
3.2.4 Web应用程序
办公室工作人员可以使用网络应用程序来满足来自客户的一些不完整的数据，协调数据并访问一些报告以进行库存监控。经理可以访问整个系统来管理和评估一个商业计划。
所述功能可能存在，但它们并没有完全集成到一个移动电话的三个移动应用程序和一个web应用程序。例如，跟踪服务可能由其他的跟踪设备部署，这些设备正在增加预算，并且大多数都滞后于Geo-Fencing的通知功能。我们提出的物流框架利用了移动电话的所有集成技术。路线的优化和客户区域的划分，将帮助配送人员有效地为客户服务。
4.评价
在智能物流框架开发完成后，我们对系统进行了测试，收集交易数据，以便有效地管理产品库存和跟踪。web和数据库服务器部署在Digital Ocean云平台的云服务器上，价格最低(5美元/月)。他们顺利进行。后端系统选择NodeJS，前端系统选择ReactJS。响应式设计用于支持移动web视图。
图4.每月送货费用分析
图4显示了每月的送货费用。结果表明，该系统可以大大降低运输和管理成本。主要的影响是交付机会成本，因为当客户需要产品时，交付人员会将产品按时交付给客户。表1描述了所有任务的说明。
从表1中可以看出，这些数值是由普吉岛RO Water,Co.,Ltd.给出的，该公司多年来一直使用智能物流框架，使用之前的手工系统收集了几个月的数据。此外，该系统旨在通过简单地添加大量廉价的云服务器来支持水平扩展，从而以更低的成本增长服务于更多的客户。
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任务 |
人工系统 |
提出系统 |
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交付机会,送货人员可能会送到一个暂时不需要那个产品的顾客手中 |
15%的产品销售额为15万泰铢 |
分析和可预测的系统,成本将是10%手动系统,因为会有更少的机会兑现错误的时间 |
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汽油费和卡车维修费 |
40000泰铢/月 |
通过路由优化降低20% |
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账单 |
4000泰铢/月(0.5 - 1泰铢/单) |
0.04泰铢/单为热打印滑 第一台打印机 |
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输入和分析数据到系统的工时 |
5000泰铢/月 |
实时信息更新和更少的错误的人工填写由于直接输入的移动应用程序 |
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交付正确性,送货人员可能会忘记一些客户或不能交付产品准时 |
8000泰铢/月 |
更少的发生与提出系统自交付工作人员可以检查客户立即列表。 |
5.结论和未来的工作
这个研究可以用来减少一些服务费用，打开更多的机会，有更多的客户，因
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