1引言

目前，企业面临着客户日趋复杂的个性化需求，许多企业试图获得更高水平的敏捷性（agility）、柔性（flexibility）、可靠性(reliability)以满足不断变化的顾客需求。但是，单个企业的改进难以达到顾客的要求，因为单个企业的运作对供应链上其它的企业可能造成不利影响。因此，供应链管理（Supply Chain Management）被企业视为改进顾客需求的高效战略。

供应链管理的一项重要内容是对供应链上的实物流（physical flow）进行高效控制。Apte和Viswanathan(2000)曾提到30%的成本发生在配送流程中[1]，因此，对配送流程中实物流实施高效管理是满足客户需求的重要举措，在此基础上，许多企业开始对实物流的高效控制方法展开调查和研究。越库技术由于具有降低存货、改进客户需求等特点，在这些策略中迅速脱颖而出。许多企业正在或试图应用越库(Cross-Docking 简称CD) 对其供应链中的实物流进行管理。越库即配送系统中的准时制策略(Just in time)[2]。

越库配送是近年来国内外物流领域研究的一个热点问题。本文从越库运作的流程出发，讨论越库实施的影响因素及应注意的问题；深入分析国内外越库作业研究成果及其应用现状，最后提出越库配送进一步的发展方向。##end##

2 越库配送的运作流程

传统的配送中心运作包含五项基本的功能：接收(receiving)、分拣(sorting)、存储(storing)、拣选(retrieving)和装运(shipping)。五项基本功能如果得到了改进，成本自然会降低并且生产率也会提高。但是，降低成本和提高生产率最佳途径并非仅是改进其功能，而是在可行的条件下减少某项或某几项功能。实行越库策略就是为了减少存储和订单拣选这两项成本高昂的运作流程[3]。其主导思想是将货物直接从收货区转移到出货车上，在两者之间不存在长时间存储，以实现货物在越库中心的停留时间不超过24小时。

2.1含越库中心的供应链实物流

图1 含越库的供应链实物流

图1展示了越库配送系统的供应链实物流运作模式：

⑴各客户在分析自身的各种商品销售情况之后，对需要补充的商品种类和数量进行统计，然后向配送中心发出订货。

⑵配送中心将从各客户获得的销售信息和商品需求数据汇总之后，对相关商品的库存进行核对，确定订货数量，然后通过EDI系统向供应商发出订货。

⑶供应商通过共享的EDI系统准确地掌握配送中心的库存信息，可以据此预先组织生产，在配送中心的订单确认订货数量之后，首先向配送中心发送ASN(预先发货通知)，然后照订单发货。

⑷配送中心在收到供应商发货通知之后，准备收货场地和设施。收到货物后，首先进行确认，发送反馈信息给供应商，然后再通过CD运作按照发送地分类、装载并送货。

2.2越库配送的内部流程

图2展示了越库配送的内部运作模式。在越库配送中心的收货区(Receiving Dock)与发货区(shipping dock)包含货车装卸货的若干月台(dock doors)，车辆到达后根据调度安排装卸货。首先到达的车辆先卸货，卸下的货物并不一定立即转移到发货区的另一辆货车，而是分配放入存放区（storage location），叉车在货车与存放区之间来回作业。其基本流程为:

⑴产品到达配送中心，在收货区进行扫描与验证。⑵产品放至根据目的地划分的分类(Sortation)系统。⑶产品移至发货区所属的位置等待离开。

图2 越库配送中心的内部运作

3越库作业的类型

按照不同的企业类型可以将越库作业分为四种类型[4]：

⑴制造型越库

接收及整合入货供应是为实现准时制造。例如，制造商可能会将仓库建立在工厂附近，并用它作为准备零件或整合配套元件的配送地。由于需求可以直接从MRP系统预知，零件到达仓库后，按照要求进行简单处理后直接运到车间，无需存储。

⑵销售型越库

整合不通供货商送往同一客户的货物，进行分拣、打包后直接送至个零售商处。例如，计算机分销商经常将来自不同制造商的零件依据客户订单需求及时整合、打包，由一辆车送至客户处。

⑶运输型越库

许多物流公司为将不同客户的货物几种装在一起，以获得规模经济的效益，会对到达仓库的各种零担运输和小包装货物进行重新打包，便于一车装运以解决运输费用

⑷零售型越库

从多个供应商处获得商品后，在仓库按照各零售店预先送到的订单将货物分拣装车，直接运至各零售店。

上述四种越库作业类型的共同特点是货物整合及短的循环周期，之所以使得这种极短的循环周期成为可能，主要原因是在接收货物前，其目的地已知。因此，还可依据信息将越库作业分为前配送与后配送两种类型[5]。在前配送类型中供应商为分销商的越库作业准备直接配送的产品，并按照不同目的地将货物进行分类。他们可对货物进行标价或贴条形码等操作。由于对入货的托盘进行标记，越库区的操作工人可以直接将货物装入出货车辆，而不需要临时堆码。同时由于不需要接触货物，可以降低操作成本。前配送类型有利于分销商，但较难妥善安排，因为分销商的上级供应商们必须知道每种货物需要多少及送到哪个客户手中，以便贴上响应的标签。因此，前配送类型要求在各环节中有完善的信息共享。而后配送类型则缓解了这种负担，分销商从所有供应商处订购货物后送至越库中心分拣整合，在接收货物时贴上标签。但这种模式会为分销商增加劳动成本。另外，还可以按照越库作业的操作流程分为单阶段越库作业、两阶段越库作业及多阶段越库作业。因此，某越库中心可能同时具备两种类型的越库作业，具体采用何种类型的越库作业模式要依据整体供应链的实际情况而定。

4影响越库策略实施的因素

越库系统的实施，需要注意以下几个方面的因素（Moore & Roy, 1998; Schaffer 1997[4, 6]）：

⑴由于供应与需求间无存储可以用于缓冲（buffer），产品的供应必须保持较短的前置期（lead time）。产品应在正确的时间，合适的数量以及要求的质量完成配送。否则，货车将由于等待而延长配送时间或以半车(half-empty)的状态将产品交付于客户。

⑵整条供应链上应实现信息共享。提前对货车进行规划以确定货车的到达时间、离开时间以及驱车时间。

⑶货车应按时到达以保证产品的按时到达与离开，运输能在预防延迟的基础上及时送至顾客。

⑷高需求与可预测的高需求产品更适合实施越库（Richardson，1999[7]）。

5越库配送系统研究现状

尽管越库的概念相对简单，实施却十分复杂。目前，国内外针对越库技术的研究尚不多见，且主要集中在越库配送中心的布局、货物的整合方面。

5.1国外研究现状

越库作业在经营上的潜在效率很高，货物处理周期较短，使得仓储和货物处理费用得到实质性的消减，但实施起来比较复杂，对供应链、市场、技术条件等方面的要求较高。

在已发表的文献中，某些学者对Wal Mart[8]，UPS[9]以及Toyota[10]等全球公司越库作业的成功案例进行了介绍。尽管如此，关于越库系统的研究性论文相对较少，越库系统运作规划的系统性或普遍接受的方法尚未出现。最早的一篇研究越库系统的技术性论文由Rohrer发表与1995年[11]，作者探讨了越库系统的建模方法问题。通过确定最优的硬件配置与软件控制完成越库配送系统的设计，同时建立故障管理策略以越库系统故障的发生。尽管作者研究了越库系统建模方法及相关问题，但并涉及到执行情况。Vaidyanathan Jayaraman (2003)[12] 将越库系统放入供应链环境中加以研究，解决了PLOT (Production, Logistics, Outbound, and Transportation）的设计问题。建立了两阶段网络规划模型研究供应链网络设计中越库与分销中心的选址问题，并利用模拟退火算法求得供应链越库的解。 Anthony Ross 2007年)[13]对一种新型启发式算法进行了评估，基于此种算法解决了供应链网络设计中越库与分销中心的选址问题。他们模型的特点是：多产品类别(multiple products families)、单个中心生产厂商、多越库、多分销中心以及多品种商品诉求的顾客群。文章采用模拟退火算法(simulated annealing SA )阐述了两种新型启发式算法近似最优分销系统设计以及利用策略(utilization strategies)。 Sung [14]（2003）对集成服务网络设计（integrated service network design）问题中的越库选址与车辆分配进行了研究，并用启发式算法中的禁忌搜索算法进行了分析。Gumus [15]（2004）指出，供应链中降低物流成本的主要方法有配送网络优化、运输整合及采用越库技术。同时，分析不同类型的产品对越库作业的成本及生产率的影响。Ping Chen [16]研究基于送货和分拣时间窗限制的越库网络问题，目标函数是最小化运输成本与存储成本。作者建立了一个整数规划模型，并证明该问题为NP-完全问题，同时提出求解该问题的贪婪算法和禁忌搜索算法，通过数值实验分析表明，禁忌搜索算法所得的最终结果可以最大限度的降低该越库网络系统的总成本。

5.2国内研究现状

目前，国内仅有较少的几位学者对越库作业进行了研究。上海交通大学的陈峰及其学生马东彦对越库作业研究较为深入，取得了一定的成果。陈峰与宋凯雷[17]研究了最小化完工时间和越库作业调度问题。文中，作者主要研究面向准时制物流的越库调度问题，在提出问题的基础上，建立调度模型，并根据模型的不同调度特征，给出问题求解的启发式近似算法及分支定界算法，为实际物流管理奠定算法基础。Chen F[18]提出越库作业两台机调度模型：将越库作业中的进货车辆与出货车辆看作两台机器M1、M2，相应的运输的货物为两个任务集，J1={J11，J12，…J1n}，J2={J21，J22，…J2m}；其中J1与J2中的任务分别在机器M1和M2上加工。J1中的任务J1i在M1上加工时间记作P1i；J2中的问题J2j必须等待所对应的Sj中所有任务在M1上加工结束后，J2j才能在M2上开始加工。其目标函数为最小化最大完工时间。马东彦基于文献[18]所研究的问题，提出新的越库作业调度模型[19]：两阶段越库作业调度模型。在该模型中，作者将越库作业中心货物的处理与装车看作是两台机器的加工作业，模型描述为：将货物在越库区的流动过程看作是工件需要在两台机器上进行顺序加工，同时考虑到在第二阶段即装车时，因为多数车辆都需要装载几种不同的货物，因此若某张订单中的某种货物不能及时分拣装车，就会影响到其它货物的正常到达。作者将此问题看作是具有前序限制的两机器越库流水作业问题进行研究。除此之外，洪亮[20]分析中国联锁零售企业实施越库配送的必要性，并通过探讨越库配送的运作流程和模式，对我国零售企业实施越库配送提出建议。马德良[21]等人提出在VMI系统下一个整合库存和运输决策的分析模型，考虑一个中心仓库满足来自n个地理位置不同的零售商的一组随机需求。

综上所述，多数学者采用启发式算法研究越库配送系统，而且大部分文献仅对越库中的某方面的问题进行研究；大多数研究还都停留在理论层面上，与实际应用仍有一定距离。越库的研究应从全局的角度研究运输策略与越库策略的整合，从而更加系统的角度提升整个供应链的运作效率。除了改进算法的参数设置，改善算法性能外，随着仿真技术的日趋成熟，还可用系统仿真技术对越库配送系统加以研究，通过实际调研模拟出系统参数，建立系统仿真模型，再与仿真优化算法相结合对系统进行优化。

结束语

越库配送作为一种先进的物流/策略，取得了显著的经济效益，引起来越来越多的企业和学者的关注。本文综述了越库这个物流热点问题，探讨了越库实施的运作流程及实施所应注意的问题，分析了越库研究内容及进一步发展的方向。

参考文献

[1] Apte UM, Viswanathan S. Effective cross docking for improving distribution efficiencies[J]. International Journal of Logistics. 2000, 3: 91-302.

[2] Napolitano.M. Making the move to cross docking-a practical guide[M]: Warehousing Educaion and Research Council; 2002.

[3] Wooyeon Yu PJ, Egbelu. Schduling of inbound and outbound trucks in cross docking systems with temporary storage[J]. European Journal of Operational Research. 2008, 184: 377-396.

[4] Shaffer.B. Implementing the crossdocking operation[J]. IIE Solution. 2000, 30(5): 20-23.

[5] Gue.K. Cross-docking: Just-in-time for distribution[J]. CA: Naval Post- gradu- ate School. 2001.

[6] Moore.T, Roy.C. Manage inventory in a real-time environment[J]. Transportation & Distribution. 1998, 40(11): 51-54.

[7] Richardson.H.L. Cross docking: Information flow saves space[J]. Transportation & Distribution. 1999, 40(11): 51-54.

[8] Gue KR. Crossdocking: Just-in-time for distribution[J/OL][J]. Graduate School of Busines and Public Policy, Naval Postgraduate School http:// web.nps.navy.mil/~krgur/Teaching/xdock-mba.pdf. 2001.

[9] Forger, Gary. UPS starts World;s premiere cross-docking operation[J]. Logistics management. 1995,9: 47-50.

[10] Witt, E C. Crossdocking: Conpects demand choise[J]. Material Handling Engineering. 1998, 51(2): 59-62.

[11] Rohrer, Matthew. Simulaion and cross docking. In: Proceedings of the 1995 Winter Simulaion Conference; 1995.

[12] Jayaraman V, Ross A. A simulated annealing methodology to distribution network design and management[J]. European Journal of Operational Research. 2003, 144(3): 629-645.

[13] Ross A, Jayaraman V. An evaluation of new heuristics for the location of cross-docks distribution centers in supply chain network design[J]. Computers & Industrial Engineering. 2008, 55(1): 64-79.

[14] Sung CS, Song SH. Integrated service network design for a cross-docking supply chain network[J]. Journal of the Operational Research Society. 2003, 54: 1283–1295.

[15] Gumus M, Bookbinder JH. Cross-docking and its implications in location- distribution systems[J]. Journal of Business Logistics. 2004, 25: 199-229.

[16] Ping C, Guo Y, Lim A. Multiple Crossdocks with inventory and time windows[J]. Computer & Operational Research. 2006, 33(1): 43-63.

[17] 陈峰, 宋凯雷. 越库物流调度问题及其近似与精确算法[J]. 工业工程与管理. 2006, 11(6): 53-58.

[18] Chen F, Lee C-Y. Minimizing the makespan in a two-machine cross-docking flow shop problem[J]. European Journal of Operational Research. In Press, Corrected Proof.

[19] 马东彦, 陈峰. 以总加权完工时间为目标的两台机越库排序的动态规划算法[J]. 上海交通大学学报. 2007, 41(5): 852-856.

[20] 洪亮. 越库配送在连锁零售业中的应用[J]. 物流技术. 2006, (10): 12-14.

[21] 马德良, 张家钰, 戴惠良. Vmi系统下一个物流成本控制优化模型的建立[J]. 东华大学学报：自然科学版. 2003, 29(6): 35-38.