(同濟(jì)大學(xué) 上海 200092)

一、引言

隨著我國人力成本持續(xù)升高，快遞企業(yè)面臨越來越大的降本增效壓力。分撥中心作為快遞網(wǎng)絡(luò)的的樞紐，其主要功能是實現(xiàn)貨物的集散和中轉(zhuǎn)，其操作人員需求取決于每日到達(dá)的快件量。現(xiàn)實中到達(dá)分撥中心的快件量存在波動，對操作人員數(shù)量的需求也存在波動。目前，分撥中心普遍采取人工排班模式，存在很多人員浪費(fèi)，亟需一套科學(xué)的自動排班方式幫助降低人力成本。

二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

為快遞分撥中心提供人員排班方案，首先要解決人員配置問題，即根據(jù)分撥中心到貨量，計算出準(zhǔn)確的人力資源需求。然后在此基礎(chǔ)上，對分撥中心現(xiàn)有員工進(jìn)行排班，以覆蓋每日人數(shù)需求。

(一)人員配置的研究

關(guān)于快遞企業(yè)的人員配置，有些研究采用了工業(yè)工程的方法。蘇昱昱[1]、董坤榮[2]分別為國際快遞的通關(guān)作業(yè)和S快遞公司北京中轉(zhuǎn)場建立了貨量、工作量與人數(shù)需求間關(guān)系的配置模型，并用Excel軟件實現(xiàn)。Nezih Altay[3]建立了整數(shù)規(guī)劃模型，將設(shè)備等資源對人員需求的影響考慮在內(nèi)，計算實際人員需求。此外，李泉芳[4]提出了一套快遞分撥中心人效管理的方法論，采用了組織計算技術(shù)，通過搭建OrgSim全息模型還原分撥中心現(xiàn)場操作，進(jìn)而計算準(zhǔn)確的人數(shù)需求。

(二)人員排班的研究

目前，針對快遞分撥中心人員排班的研究比較少。王曉航[5]以最大化平衡所有員工出勤工時為目標(biāo)，考慮請假和連續(xù)出勤，建立了0-1整數(shù)規(guī)劃模型，為倉庫內(nèi)某個崗位的16名員工進(jìn)行排班，并用Lingo軟件進(jìn)行了求解。韓旭[6]以人員浪費(fèi)最少和任務(wù)拖延最少為目標(biāo)，建立優(yōu)化模型，用近鄰域搜索法求解，為倉庫出庫作業(yè)員工排班。Thomas[7]研究了排班問題的隨機(jī)模型，以排班人員成本和人員不夠?qū)е碌男б鎿p失為目標(biāo)，建立模型進(jìn)行排班。

三、準(zhǔn)確人數(shù)需求的計算

(一)搭建組織計算模型

采用OrgSim平臺搭建組織計算模型。

首先梳理分撥中心的組織架構(gòu)，對各級管理人員和操作人員建模，采集其FTE值。然后梳理各操作流程，對快遞件在分撥中心內(nèi)的流轉(zhuǎn)建模，根據(jù)崗位職責(zé)將崗位與任務(wù)關(guān)聯(lián)起來。接著采集工時等數(shù)據(jù)，灌入模型，梳理數(shù)據(jù)庫中的原始操作記錄，得到待處理的貨量數(shù)據(jù)，導(dǎo)入模型中，得到可計算的模型。

(二)驗證模型準(zhǔn)確性

快遞分撥中心場內(nèi)操作時有巴槍掃描環(huán)節(jié)，可以道歷史上流經(jīng)各環(huán)節(jié)的實際貨量，通過與模型流經(jīng)這些環(huán)節(jié)的貨量作對比，即可驗證出模型準(zhǔn)確與否。若誤差較大，則檢查并調(diào)試模型，直到誤差在可接受的范圍內(nèi)，證明該組織計算模型可以準(zhǔn)確還原顯示。

(三)模型運(yùn)行輸出人數(shù)需求

圖1 市內(nèi)小件組崗位人數(shù)需求

以某分撥中心小件組為例，圖1為某日該組各崗位每半小時的人數(shù)需求，本文將在此基礎(chǔ)上，對小件組員工進(jìn)行排班。

四、人員排班算法

由上節(jié)得到的分撥中心人數(shù)需求可知，一天中各崗位人數(shù)需求隨時段波動，波峰人數(shù)遠(yuǎn)高于波谷人數(shù)，因此可以通過班次的組合來實現(xiàn)移峰填谷，減少操作人員，提高員工操作效能。本文建立了一個整數(shù)規(guī)劃模型，以下為模型的介紹：

(1)模型涉及的參數(shù)符號及其含義

p:員工

i:班次

j:崗位

k:時段(半小時時段)

ω1:出勤單位成本/人/班次

ω2:人次單位成本/人/時段

(2)已知條件

pjk:時段k崗位j上的需求人數(shù)

yik:班次i是否包含時段k

(3)決策變量

(4)目標(biāo)函數(shù)

(5)約束條件

決策變量間的關(guān)系

每個時段每個崗位的排班人數(shù)要滿足需求人數(shù)

一名員工一天只能上一個班次

五、實例分析

(1)實例介紹

本文以某分撥中心現(xiàn)場小件組為例進(jìn)行排班。該組共有11個崗位，75名員工。全場有白班(06:00-17:00)、晚班(19:30-06:00)兩個班次。根據(jù)對崗位人數(shù)需求的分析，本文新增了兩個班次，分別為班次三(21:00-05:00)、班次四(02:00-10:00)。采用精確解求法，使用規(guī)劃求解器Cplex，通過Python調(diào)用其接口，進(jìn)行規(guī)劃求解。

(2)算法結(jié)果分析

表1是員工排班表實例，展示了部分算法輸出結(jié)果。圖2為小件組排班人次對比，從中可以看出：本文提出的排班算法在滿足需求人次的基礎(chǔ)上，相比于現(xiàn)場的人工排班，既減少了排班人數(shù)，也減少了排班人次。人工排班需要75人，算法排班需要70人，總共減少5人，212人次。

圖2員工排班表實例

圖3小件組排班人次對比

(3)結(jié)論

在上述分析的基礎(chǔ)上，可以得出結(jié)論，本文提出的人員排班算法，可幫助快遞分撥中心實現(xiàn)降本增效。以小件組為例，員工出勤工資為140元/天，人次工資為3.75元/人次，每日可以減少人力成本支出1495元，每月可減少支出4.49萬元。該分撥共有員工600人，若全部采用本文提出排班算法，粗略估計，每月可節(jié)約人力支出35.8萬元，能為分撥中心帶來很大價值。

六、結(jié)束語

面對日益增大的降本壓力，快遞企業(yè)亟需用科學(xué)的排班方式替代人工排班。本文針對快遞分撥中心人力需求的特點(diǎn)，提出了一種人員排班算法，首先通過組織計算模型將分撥中心需處理的貨量轉(zhuǎn)化為準(zhǔn)確的崗位人數(shù)需求，然后通過賦予員工多樣化的班次組合，實現(xiàn)降本增效。未來還需將此算法拓展到多日排班，考慮員工排休，使其更加具有實用價值。