成品油二次物流配送效率提升与加油站需求预测的协同机制研究

一、引言

在成品油供应链体系中，二次物流配送与加油站需求预测紧密相连、不可分割。如今，成品油运输企业普遍遭遇物流配送成本居高不下、对需求波动响应迟缓等难题，传统的独立运作模式已难以适应瞬息万变的市场形势。深入研究二者的协同机制，对于提高企业运营效率、增强企业市场竞争力有着至关重要的意义。基于此，本文将对成品油二次物流配送效率提升与加油站需求预测的协同路径及方法展开深入探讨。

二、成品油二次物流配送与加油站需求预测现状及问题

（一）二次物流配送现状与问题

当前，成品油二次物流配送在部分环节仍存在提升空间。在运输路线规划方面，拼站配送中仍存在运输路线迂回、重复，增加了运输距离和时间成本。车辆调度缺乏灵活性，难以根据配送站点及终端市场实时的需求变化和路况信息进行调整，使得车辆运行效率相对低下。拼车配送环节，由于承运车辆类型为专车专用，即汽油车或柴油车只能运输相应品号的油品，车仓容积和目标站点储罐容积的需求差异，这在一定程度上都限制了拼车配送的优化空间。同站不同品号或不同站点同汽、柴类型拼载的难度较大，难以实现车辆的充分利用。满载配送也面临诸多挑战，站点需求量和罐车满载量之间存在矛盾。罐车满载且加油站可接卸空容相匹配的情况是理想状态，但在实际运营中，这种情况较少出现。罐车车仓和配送站点地罐都有固定的容积，当站点需求量与罐车可分割容积不匹配时，就会导致车辆不满载或加油站无法接卸的情况，增加了运输成本和运营难度。

（二）加油站需求预测现状与问题

加油站需求预测在数据获取和预测模型应用方面存在不足，进而导致需求量和配送量的匹配度较差。在数据获取方面，每日早晨定时才能获取全区加油站的库存、销量数据，数据获取的实时性较差，无法及时反映加油站的实际需求变化。预测模型应用方面，各站点分品号的次日计划量是通过前一日销量、各品号可接卸空容以及长短途运输时间计算得出的。短途运行时间短，可加的配送量就小，长途则相反。假设车辆运行匀速为 70km/h ，装卸时间各为1 小时，加权平均运距在 100 公里下，单车日均运行趟次大约在 1.8 趟次左右。然而，这种预测模型没有充分考虑到市场需求的波动、季节变化、促销活动、路线施工封闭等因素的影响，导致预测结果与实际需求存在较大偏差。当站点需求较小时，车辆容积大，会造成车辆容积浪费、任务车辆不满载；当站点销售量大时，罐车容积相对小，需要多台次车辆配送，又会循环出现部分车次不满载、低效运营的情况，这不仅增加了运输成本，还可能导致加油站需求无法得到及时满足，影响加油站的正常销售。

三、二次物流配送效率提升与需求预测协同的必要性

（一）降低运营成本

协同机制能够在降低运营成本方面发挥重要作用。在待运输量一定的情况下，通过协同优化，能够提高单车满载率，减少总车数下的任务趟次。这样一来，油耗、人工等成本就可以在更少的运输趟次中进行均摊，从而降低单位运输成本。例如，当车辆满载率提高 10% 时，总运输成本可能会降低 6% 左右，这对于成品油运输企业来说，能够显著提高企业的经济效益。

（二）提高配送效率

协同机制有助于提升加油站油品供应的及时性和配送效率的稳定性。在线路优化和拼车配送优化的作用下，能够更加合理地规划运输路线和安排车辆，确保油品能够及时送达加油站。同时，在满足加油站需求的前提下，提高车辆满载率、减少承运趟次，能够进一步提高配送效率。此外，协同机制还能保证配送的稳定性，避免出现加油站脱销的情况。不能为了降本增效而影响加油站的正常销售，通过准确的需求预测和高效的物流配送协同，能够确保加油站有足够的油品供应，维持加油站的正常运营，增强企业在市场中的竞争力。

四、成品油二次物流配送与需求预测协同机制构建

（一）数据共享机制

为了实现物流与需求数据的实时交互，需要优化数据平台。现阶段，虽然可以定时采集库存及销量数据，但尚未实现全天数据的实时采集，也没有实现储、运、销三环节下多应用系统的总体集成和数据实时共享。未来，应建立一个统一的数据平台，将物流企业、加油站和油库等相关主体的信息系统进行集成，实现数据的实时采集、传输和共享。通过实时数据共享，物流企业可以及时了解加油站的库存和销售情况，加油站也可以实时掌握物流配送的进度，从而实现物流与需求的更精准匹配。

（二）动态调度机制

动态调度机制需要结合动态需求预测结果，对物流配送计划进行动态调整。现阶段，当加油站反馈销售量突增、突减等异常销售情况时，能够实时调整未出库配送计划的单车配送量，以校正实际需求和预期计划之间的量的差异。未来，应进一步完善动态调度机制，利用先进的信息技术和预测模型，对加油站的需求进行实时预测和分析。根据实时预测结果，自动调整物流配送计划，包括运输路线、车辆调度和配送量等，以提高配送效率和响应速度。

（三）协同优化机制

协同优化机制需要通过算法模型对物流配送与需求预测进行联合优化。假设油库供应量稳定，且每座加油站需求量大致稳定，变动较小（多为油品价格调整时段内出现增减），在此情况下，需要解决如何配置加油站的二次配送计划，以实现罐车最大限度满载（降本）和配送效率最高（增效）的目标。具体来说，需要解决如何拼站、如何拼品号、如何配置量等问题。可以采用启发式算法或智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，对这些问题进行求解。通过优化多路径组合下的拼站、拼品号方案，合理配置配送量，优化线路和拼站组合，在满足目标站点正常需求的前提下，能更好地提高运营车辆满载率，减少运输成本，同时提高配送效率。

五、结论与展望

（一）结论

本文通过对成品油二次物流配送效率提升与加油站需求预测协同机制的研究，得出以下结论：首先，分析了当前成品油二次物流配送和加油站需求预测的现状及问题，发现二者在独立运作模式下存在部分低效问题，如物流配送成本相对较高、需求波动响应相对迟缓、需求量和配送量匹配度相对较差等。其次，阐述了二次物流配送效率提升与需求预测协同的必要性，协同机制能够降低运营成本、提高配送效率和稳定性，对成品油储、销、运企业的优化运营具有重要意义。最后，构建了包含数据共享机制、动态调度机制和协同优化机制的协同机制，为解决当前存在的问题提供了可行的方案。

（二）展望

未来，还可以从以下几个方面对成品油二次物流配送与加油站需求预测的协同机制进行进一步研究：一是加强大数据和人工智能技术在协同机制中的应用，提高需求预测的准确性和物流配送的智能化水平。二是考虑更多不确定因素对协同机制的影响，如市场需求的突然变化、自然灾害等，提高协同机制的抗风险能力。三是拓展协同机制的应用范围，将其应用到成品油供应链的其他环节，实现整个供应链的优化和协同发展。四是加强与其他相关领域的研究合作，如交通规划、市场营销等，为协同机制的完善提供更多的理论和实践支持。

参考文献：

[1] 史航 . 优化成品油二次物流配送的策略 [J]. 中国市场 ,2021,(31):193-194.

[2] 高建新 . 基于一二次物流整合的成品油配送优化 [J]. 中国物流与采购 ,2022,(12):91-92.

[3] 秦萸 . 中国石油陕西销售公司成品油物流配送体系优化研究 [D]. 西安理工大学 ,2021.