家电行业物流网络构建范文

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摘要：随着社会对环保的日益关注，人们越来越重视废旧物品的重新利用，许多国家也加大了这方面的立法力度，通过发展逆向物流来达到资源再生、物料增值和成本节约的目的。但我国的家电行业目前在逆向物流方面仍属空白，所以发展家电行业逆向物流、构建家电行业逆向物流网络迫在眉睫。本文通过混合整数规划模型，构建了一个逆向物流网络，以期对国内的家电行业逆向物流起到指导和借鉴的作用。

关键词：家电行业；逆向物流；构建

一、引言

我国家电制造企业在原材料、零部件采购物流，内部生产物流和产成品销售物流方面做了许多有益的探索，取得了不小的成绩，但在家电逆向物流这一块仍属空白，目前仍处于无组织自发从事的状态，很少有家电制造企业主动承担此项业务。而目前我国已经进入了家电报废淘汰的高峰期，每年将近有2000万台家电被淘汰。这一庞大的数字，加之欧盟《关于报废电子电器设备指令》已于2005年8月13日起正式执行，要求所有在欧洲销售的电器设备均由其制造商负责这些设备在报废后的环保回收，而且必须符合环保和安全的标准，所以今后中国的家电产品要进入欧洲市场，必须符合这一《指令》的要求。这些都迫切的需要发展家电行业逆向物流、构建家电行业逆向物流网络。国际上很多知名企业已经把逆向物流网络的设计提到战略性的高度，如IBM公司对其电脑配件在欧洲的回收网络的设计等。

家电逆向物流网络设计就是要确定家电产品逆向物流渠道的结构，包括回收中心、再加工制造厂、仓储点、家电企业、填埋点等节点的数量和位置以及产品在各个设施之间的运输方案，还涉及重新制造设施的定位、规模及回收产品费用的计算。在具体计算和决策时，必须考虑投资、运输、处理和库存费用等。

二、模型建立

从家电行业的某一企业A的角度来考虑，建立一个混合整数规划模型。模型的最终目标是总费用最小化，费用包括运输费用、单位运营费和新设施的建设费用，单位运营费是指处理单位回收产品所支付的拆解加工费、人工费等的合计。该模型是一个多级的闭环物流网络，包括消费者、回收中心、仓储中心、再处理中心、某家电企业和填埋点，对废旧家电进行再制造或者填埋处理。从消费者处回收的废旧产品经回收中心回收后，运到再处理中心，进行拆卸、检测、分类等处理后，不可利用部分运往填埋点，剩下的运往家电企业进行再利用。

1、模型建立的前提

（1）该模型涉及区域范围内的可回收废旧家电数量是已知的。

（2）回收中心和再处理中心的候选位置和数目是确定的

（3）单位运输费用是一定的，与运输数量无关。

在这个模型的里面，目标函数包括了回收点到再处理中心的运输费用、再处理中心到家电企业的运输费用、各个候选地的固定费用和再处理中心的单位物品处理成本，目标是使总费用最小。约束条件中，式（2）表示经回收点i运送到再处理中心p的第j种回收产品的数量的和等于经过再处理中心p的第j种回收产品的数量；式（3）表示经再处理中心p运送到家电企业A的第g种原材料的数量等于经再处理中心的第j种回收产品中原材料g的百分比与数量的乘积；式（4）、（5）分别表示经过再处理中心的回收产品数量不能大于最大处理量和小于最小处理量；式（6）表示要新建的再处理中心不能大于新建再处理中心的数量限制。

三、算例

某家电企业A生产两种家电产品，主要是空调和电冰箱这两种产品，其主要回收点有3个。经再处理后有3种元器件可以重新使用。已知该家电企业现已经有1个再处理中心，另有3个拆解中心候选地，其相关的费用见以下各表。其中P1为现有拆解中心，假设空调和冰箱的运费比例为1比1.5，假设三种元器件运费比例为1比1.5比2。

算例求解：将以上表格中数据带入目标函数和所有的约束条件，利用lingo8.0软件来求解，最终结果为：候选再处理中心中p3落选，p1继续使用，p2、p4入选，构建新的处理中心，最小总费用为：108853.52。

四、结论与展望

我国已经开始步入家电更新换代的高峰期，废旧家电的回收利用问题将越来越突出，因此必须建立适合我国国情和环保要求的、经济实用的废旧家用电器逆向物流网络。

家电行业逆向物流网络的构建，首先要以法规的形式确定政府部门、家电生产厂家、销售商、回收企业、消费者各方的责任和所应承担的费用，规定家电生产企业是家电回收利用和再制造的主要责任承担者；其次政府应把工作的重点放在相关法律和法规的制定和完善上，运用价格、税收、信贷、收费保险等经济手段调节或影响实施逆向物流的主体的行为，以确保逆向物流网络的建立；再者销售商和消费者也应有一定的责任，可以根据销售商的销售数量和金额的多少负担一定的废旧家电处理费用，同时有义务为厂家进行“以旧换新”，而消费者所承担的责任大部分应通过商品价格的调节来实现，当然也有义务将废旧家电交给正常渠道的专业回收公司和具有从业资格的人员。

目前家电行业的逆向物流关注的焦点是如何有效解决网络构建问题，本文模型研究了在某一确定环境下逆向物流网络的优化设计，而未来研究的重点是随机环境下构建网络模型，并给出有效算法。

参考文献

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