摘要:随着我国经济的发展,很多运输型物流企业的货运量越来越大,物流运作中随之出现的运输网络成本风险问题受到业内广泛关注。本文针对物流运输环节的成本风险因素采用定性和定量相结合的方法进行分析,文中着重探讨了运输路线的优化从而降低物流运输成本风险的问题。通过对物流运输环节的成本风险因素的分析,有利于提高物流运输网络的可靠性、安全性,并且获得最大的经济效益,风险分析的结果是物流运输网络规划、优化的重要因素,而选择和确定适当的评价指标是进行物流运输网络风险分析的前提和基础。
关键字:物流运输 成本 风险分析
一、不可控因素导致的风险
1、具体环境风险:具体环境风险是指物流运输过程中沿途周边人员密度及财产密度,道路及交通状况,沿途周边生态环境,沿途周边的社会重要性,路段发生事故的状况以及天气状况等。
2、运输工具风险:具体包括车辆本身状况、罐体状况、安全附件等三个影响因素。其中,影响车辆本身状况的主要因素有发动机、车闸、方向盘、轮胎、拖挂连接等;影响罐体状况的主要有安全阀、绝缘/ 热保护装置、焊接情况和腐蚀等;影响安全附件的因素主要有紧急切断装置、消除静电装置、安全阀、液位计、压力表、温度计、罐体结合处状况等。
3、路线选择风险:选择正确有效的运输路线对于物流企业而言意义重大,它可以大大降低运输环节的成本风险,减少不必要的由于路线选择错误而带来的成本增加,从而使企业经济效益最大化。
(1)接下来假设某公司从两个产地A1,A2将物品运往三个销地B1,B2,B3,各产地的产量、各销地的销量和各产地运往各销地的每件物品的运输的费用
以上是运用管理运筹学的相关软件求得的最优路线问题,这种求解的方法比较量化,容易度量,主要目的就是通过最优路线的选择为企业降低不必要的运输成本风险,但是对于动态路线的选择方面仍然存在一定的不足。
针对动态运输路线选择问题,由于在实际运输过程会受到各种各样不确定因素的影响,比如堵车、交通事故、修路等等一系列具体环境问题,因此面对一些突发状况如何选择正确的路线解决方案很关键,对运输企业而言很重要。对此,我们可以将智能运输系统(ITS)运用到动态运输路线的选择:
将ITS系统运用到动态运输路线选择中,可以有效的避免由于多种不可控动态因素带来的运输成本风险,是运输企业在满足客户运输需求的基础上取得整个运输系统效率最大化,运输成本最小化。它突破了传统运营管理系统的一些桎梏,大大提高了信息反应速度,增强了供应链的透明度和控制能力,提高了整个物流系统的效益和客户服务的水平市场风险是指:
(1)直接影响企业生存和发展的国家经济发展状况及趋势;
(2) 经济体制与其运行状况;
(3)国家的经济政策及措施等因素。具体来说,市场环境主要包括社会经济结构、经济体制、经济发展状况、国家经济政策等因素。市场坏境是影响企业生存和发展最重要的宏观环境,企业进行经营战略 选择时,应密切关注经济形势的发展,要对国家经济政策的变化、自然资源的丰歉、人口规模和结构的改变和经济增长速度等因素进行深入分析,并采取相应的措施,抓住机遇,避免危机,以适应不断变化的经济环境。
二、企业自身主观因素导致的风险
1.企业内部风险。企业内部风险包括管理风险和逆向物流系统设置风险。管理风险又包括管理人员风险和管理制度风险。管理人员风险是指高层管理者的知识水平,道德水准社会责任感对逆向物流运输的影响。管理制度风险包括企业内部的财务风险和企业文化风险等。逆向物流系统设置风险是指应急救援器材配备,运输人员的应急处理能力,避难及救援预案和演习,抢险救援的线路及能力和物流企业的应急反应措施等。
人为风险是指:(1)危险货物的装卸;(2)运输人员精神状态;(3)驾驶人员的驾驶技能;(4)运输人员的专业素养等。其中,危险货物的装卸情况存在过量充装,货物固定不牢,配载不当,包装不严或包装方法不当,容器阀门没有拧紧等不安全行为;运输人员焦虑、紧张、疲劳驾驶会增加运输事故发生的频率,影响货物运输事故后果的大小;驾驶人员的驾驶水平直接影响交通事故发生的概率;运输人员的安全素质包括遵章情况、安全意识、对危险货物的认知情况等,这些都会加大物流运输环节的风险。
风险分析总结
对物流运输环节成本风险分析的探究,我们知道影响物流运输环节成本风险的因素是多样化的,有些因素是我们人为无法通过努力得到解决的,然而对于一些可以用量化的方法运用相关模型解决的问题,我们应该尽量使解决方案更精确,更具有实践性。以上论述重点放在运用“管理运筹学”的相关软件对路线选择问题进行分析求解,最终求出满足条件的最优解方面,以及ITS系统在动态路线选择上的运用,ITS系统突破了传统运营管理系统的一 些桎梏,大大提高了信息反应速度,增强了供应链的透明度和控制能力,提高了整个物流系统的效益和客户服务的水平。
参考文献:
1. Thomas F,Golob b-Amelia C.Regan.Impacts of highway con—gestion on fright operations:perceptions of trucking managers,Transportation Research Part A 35 (2001);
2. Do – Hyun Kim, Kwang – Soo Kim, Haeock Choi, Jong – HunLee. Thedesign and implementation of open GIS service component[M ]. Geoscience and Remote Sensing Symposium,2001;
3. Barry Boots, Robert South. Modeling Retail Trade Areas Using Higher- Order, Multip licatively Weighted Voronoi Diagrams [ J ]. Journal of Retailing , 1997;
4. J iawei Han, Micheline Kamber著,范明,孟小峰,等译. 数据挖掘概念与技术[M ]. 北京:机械工业出版社, 2001;
5. TomFeare.To 3PL[J].Modern Materials Handing,August 2008,5;
6. 庄红舞,汤兵勇. 现代物流企业运输优化———路线选择和集运初探[ J ]. 黑龙江大学自然科学学报, 2004;
7. 贺政纲,帅斌,廖伟. GIS在物流中心选址中的应用[ J ]. 交通标准化,2004;
8. 杨东红,殷丹薇.逆向物流风险预警指标体系设计与评价[J].物流工程, 2008;
9. 周渤.论我国连锁零售业的逆向物流风险控制[J].时代贸易,2008;
10. 贺爱民,荷兰道路运输企业在运输成本方面的计算,综合运输;
11. 朱高峰.交通运输网络理论探讨[M].北京:高等教育出版社,2009。
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