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快递共配体系下共建自动化分拣项目的潜在网点数量研究及预测——以A公司为例

快递共配体系下共建自动化分拣项目的潜在网点数量研究及预测——...

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作者：金昭琪对外经济贸易大学

学位级别：硕士

近几年,我国快递业务量节节攀升,而快递价格却屡创新低,同时人工成本又逐年升高,共同压缩快递企业利润。如何在保证快递企业利润的前提下优化快递服务品质,对于快递行业健全发展以及终端消费者网购体验的提升有重要意义。快递分拣是快... 详细信息

近几年,我国快递业务量节节攀升,而快递价格却屡创新低,同时人工成本又逐年升高,共同压缩快递企业利润。如何在保证快递企业利润的前提下优化快递服务品质,对于快递行业健全发展以及终端消费者网购体验的提升有重要意义。快递分拣是快递运输过程中最重要的环节之一,也是快递体系中最能体现机器换人优势的工序之一。目前,由于我国大量末端快递网点存在覆盖范围广、终端消费者分散、快递件量少、配送密度低的特点,导致单个末端快递网点上自动化分拣设备的性价比低,自动化分拣难以普及,大部分快递网点只能安排大量人工进行派送前的分拣工作。近两年,快递末端共配的模式兴起,为快递末端网点联合上自动化分拣提供了可能。本文从快递末端网点的困局入手,引出快递末端共配模式下共同开展自动分拣的可能性,尝试从派件量的角度,筛选出符合快递末端共配自动化分拣的网点,并对A快递公司2021年10月-2022年9月符合开展快递共配自动化分拣条件的潜在网点规模数量做出预测,预测过程及结果可总结为以下几步:(1)对A快递公司历年的月度快递业务量进行时间序列分析,并构建ARIMA模型和Holt-Winter模型,对比模型预测误差,最终对A公司未来一年的快递业务量做出预测。(2)对A快递公司在2021年6月份的快递业务数据进行抽样,基于对样本数据的分析估计总体的分布情况。首先将各样本数据进行K-W检验,验证了各样本分布的一致性,再通过曲线回归、泊松分布等多种方法建立回归方程,根据方程对总体进行预测。(3)根据实地走访快递企业中,得到的关于快递末端共配开展自动分拣项目的实际情况,设定符合共配自动分拣的快递网点日均派件量的范围。结合前文的预测结果,对A公司范围内符合快递共配体自动化分拣项目的潜在网点数量进行预测。

关键词：快递业务量预测时间序列 ARIMA kruskal-wailis检验曲线回归

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