绿色物流网络系统建模与效率边界分析，本文主要内容关键词为：建模论文,边界论文,效率论文,物流论文,系统论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
文章编号：1003-207(2012)03-0138-07
1 引言
经济的迅速发展使得环境问题日益突出，各国政府都开始重视协调经济发展和环境保护之间平衡的问题。许多国家和地区都已经进行立法促进资源的回收利用和有效保护环境，如欧盟于2003年正式实施的《废旧电子电器设备指令》(WEEE指令)，要求企业回收处理其生产的产品。我国也将于2011年施行的《废弃电器电子产品回收处理管理条例》。一些企业通过评价和减少其产品和服务给环境带来的负面影响获得良好的绿色形象同时也获得了经济效益。如IBM公司利用物流网络对废旧电脑进行回收、翻新和再利用，提高了企业竞争力。通常在经济活动和环境质量之间存在着权衡关系，即在一定的技术水平下，不可能既提高经济水平又改善了环境质量。对于处于微观层次的企业来说，也就是在成本(利润)和生产经营活动对环境的影响之间存在权衡关系。如果我们能够找到成本(利润)和环境质量间的权衡关系，使得企业不可能在不增加成本的前提下，降低环境影响或改善环境质量，那么这种关系就构成了企业的效率边界。绿色物流正是基于对环境和经济的考虑提出来的一种新理念。绿色物流是指企业在满足资源节约、安全生产和环境保护等法律法规要求的前提下，建立高效和经济的物流和供应链管理系统为客户提供充分的服务，并承担起伴随产品寿命周期全过程的必要社会责任。绿色物流强调的是物流管理活动与环境和资源约束的界面友好以及资源的充分利用。不仅企业需要实施绿色物流，由政府相关部门主导的公共物流网络如城市固体废弃物、废弃电器电子产品回收网络等也需要实施绿色物流网络战略。
当前国外学者已经将环境问题和生产运营结合起来，研究可持续的供应链和物流[1]。Lee等[2]学者研究了不确定环境下的可持续发展物流网络设计问题。但他们只考虑了最小化物流总成本。Wu和Pagell[3]提出了在进行可持续供应链管理决策的时，要平衡短期的利润目标和长期的环境目标，他们通过案例研究给出了相关的建议[3]。由于关于绿色物流的研究还刚刚起步，很多这方面的研究仍是以概念和案例讨论为主[4-6]，缺乏定量分析和有效的管理工具。本文的创新在于通过多目标优化方法来建模和分析成本和环境之间的关系，并通过多目标进化算法获得的Pareto前沿构成企业的绿色物流效率边界。多目标优化方法能够平衡多个相互冲突的目标之间的关系，是进行绿色物流网络设计的有效方法，但已有的研究都是采用加权法求解[7-9]。这样无法获得Pareto前沿来构成效率边界，也就无法进行进一步的分析。本文的方法能够获得绿色物流的效率边界，并将其作为分析的依据，可以帮助企业进行有效的绿色物流网络设计，也有助于政府部门制定合理的补贴政策来补贴企业的回收成本或者推广新的回收技术，同时也有利于政府部门制定合理回收率来规范一些企业的回收行为。
2 绿色物流网络系统
物流的活动范围涵盖产品的全生命周期。产品在从原料获取到使用消费、直至报废的整个生命周期，都会对环境产生影响。如运输过程中车辆排放的
、
；对旧产品回收后进行翻新、循环产生的有害物质；流通加工中的能量消耗等等。绿色物流既包括对从原材料的获取、产品生产、包装、运输、分销、直至送达最终用户手中的前向物流过程的绿色化，也包括对退货品和废物回收逆向物流过程的生态管理与规划；因此，其活动范围包括了产品从产生到报废处置的整个生命周期[12]。对一个物流系统投入一定的资源后如土地、能源和各种物料后，经过系统的运作，将转化成各种产品和物流服务，如图1所示。当设计一个绿色物流网络系统时，需要决策的有各类设施的产品的生产量或需求量；各类设施之间的产品运输量。这里的产品是一个广义的概念。实施绿色物流要求在物流的各个环节包括运输、储藏、包装、装卸、流通加工和废弃物处理等物流活动中，采用环保技术，提高资源利用率，最大的降低物流活动对环境的影响。
3 物流成本—环境质量的权衡
3.1效率边界分析
在一定的技术条件下，要降低物流系统对环境的不良影响或改善环境质量会增加物流成本；因此物流成本和环境质量之间存在一种权衡关系。图2表示环境质量和物流成本之间的权衡关系即效率边界，其中的B点代表高成本、高环境质量的一种物流系统结构，C点代表低成本、低环境质量的一种物流系统结构。现有研究和实践大多致力于最小化物流成本或最大化利润，企业认为对于环境的改善需要企业在这方面进行大量的投资，这会增加他们的物流成本。实际上，当企业同时考虑优化物流成本和环境质量时，获得物流成本和环境质量之间的效率边界，可以在效率边界上找到一个处于高成本、高环境质量和低成本、低环境质量之间的平衡解，如A点。这样的点仅仅以增加少量的成本就可以获得较大的环境改善，也就是说对物流网络系统增加少量的投资可以较大的降低对环境的负面影响，从而在经济利益和环境保护之间找到双赢的解决方案。IBM的实践就是最好的例证。当获得效率边界后，可以对没有处在效率边界上的现有物流网络系统进行调整，使其处于效率边界。如D点处于效率边界下面，是一个无效率的点，当D点向上平行移动时，可以在不改变成本的情况下提高环境质量。当D点向右平行移动时，可以在不改变环境质量的情况下，降低物流成本。这些点的移动只有通过对整个物流网络系统进行设计或再设计得到的，也就是通过本文的模型和算法的计算得到的可行点，而不是任意移动的。通过技术创新(绿色物流技术)和制度创新(管理技术)，可以将效率边界外推到新的边界，从而能够在物流成本一定的情况下，改善环境质量；或者在环境质量一定的情况下，降低了物流成本；或者在改善环境质量的同时，降低了物流成本。
对于政府部门来说，制定不同的政策如税收和补贴都会影响到效率边界所处的位置。效率边界具体会处于什么位置，可以通过本文的模型和算法计算求出。因此，政府可以通过调节税收和补贴等手段来分析不同的政策对于效率边界的影响，评估不同的政策对物流企业的环境-成本绩效的影响，从而更好的制定政策指导企业实施绿色物流。
3.2获得效率边界
因此，如何获得效率边界是一个关键的问题。在设计物流网络系统时，需要同时优化物流成本和环境质量，这就形成了一个多目标优化问题。如果能够找到一组Pareto解，就可以构成效率边界。在单目标优化中，人们寻找最好的解，而在有多个目标时，由于目标之间无法比较和冲突现象，不一定有在所有目标上都是最优的解。一个解可能在某个目标上是最好的，但在其他目标上是最差的。因此这种无法简单进行相互比较的解称为Pareto最优解或非劣解。多目标优化问题可以表述为以下的形式：
通常求解多目标问题的方法都需要获得目标的权重或是决策者的偏好，从而将其转化成一个单目标优化问题求解。这类方法的缺陷在于：(1)权重或偏好不易获得；(2)多个目标之间的量纲不一致，不便于处理；(3)即使通过加权法，将多个目标集成起来还是无法找到不在凸包边界上的解。有些方法对Pareto前沿比较敏感，当Pareto前沿是凹的或者不连续时，这些方法失效；有些方法要求目标函数和约束条件可微；有些方法每次运行只产生一个解，求多个解时需要运行多次，效率较低。为了能够找到这些难找的非劣解，可以通过不断逼近多目标问题的Pareto前沿来实现。多目标进化算法是一种有效求解多目标优化问题的算法，能够使得找到解集靠近Pareto前沿，并且能够均匀地分布在Pareto前沿[13]。通过多目标算法可以获得一组近似Pareto解构成效率边界来进行效率分析。多目标进化算法框架如下，其核心是对非劣解进行Pareto排序[14]。
4 绿色物流网络设计步骤和概念模型
本文提出绿色物流网络优化设计的步骤如下：
第一步：识别对环境产生影响的物流活动，利用生命周期法分析这些物流活动对环境产生的影响。
第二步：提出环境质量的目标函数。将上一步得到的数据集成为一个或多个需要优化的目标函数。
第三步：建立多目标优化模型。目标是最小化物流总成本和最小化物流活动对于环境产生的负面影响，从而确定物流系统中各个物流活动的资源配置，各个设施的产生量和设施之间的运输量。
第四步：设计多目标进化算法求解模型，得到一组Pareto解构成效率边界。
第五步：对效率边界进行分析，确定物流网络结构。
在进行绿色物流网络设计时，企业或政府部门需要考虑成本收益问题。对废旧产品或者零部件等进行回收、拆卸、再制造会带来一定的经济利益。如每1吨废弃的手机中含3.5千克银、0.34千克金、0.14千克钯和130千克铜，价值1.5万美元，如果手机中的一些模块能重复使用，获得的价值会更高。但进行回收、拆卸、分类、再制造等活动也会带来成本。因此企业或政府部门的第一个目标就是要设计经济上有效的物流网络，最大化经济效益。环境影响主要是评价逆向物流在回收、运输、再生处理、焚烧填埋处理等过程中对环境所造成的影响。产品环境影响评价最常用的工具是生命周期评价(Life Cycle Assessment，LCA)。该方法主要从环境学的角度出发，对产品“从出生到死亡”整个期间内产生的环境影响进行分析与评价，全面了解污染物的来源及其对环境的影响，并提出环境改善的相应措施。但利用该方法在对产品进行影响评价的过程中，关于系统边界的确定、清单分析中数据的获取、数据的精确性、评价标准的统一、操作的简便性、评价成本的适当性等方面存在较大困难。因此当前很多研究使用累积能源需求(Cumulative Energy Demand，CED)作为一种集成的指标来衡量环境影响[15]。累积能源需求能够表示物体或某种流程在整个生命周期中主要的能源使用量，并且与不同的生态影响类型都有较好的关联性。因此我们可以使用CED来衡量物流活动对于环境的影响。对于整个物流网络系统，要满足流量平衡约束，即对于物流网络系统中的每个设施，流入量要等于流出量。另外就是要满足设施容量约束和需求量都要得到满足的约束。绿色物流网络优化设计的概念模型如下：
max(收益-成本)
min(累积能源需求)
s.t. 流量平衡约束
5 实例分析
根据我国出台的《废旧家电及电子产品回收处理管理条例》以及《家电以旧换新实施办法》，要求家电生产企业自行或者委托有资质的处理企业处理废旧家电，在回收拆卸过程中，要符合相关的环境保护法规。这些条例和规定都只是政策性的法规，本文利用前面提出的方法建立符合法规的绿色物流网络，优化环境质量和经济效益。
(1)识别逆向物流处理活动。当废旧电器在整个物流系统中流动和被处理时，要经过获取、运输、分类、拆卸、再使用、再利用等物流活动。不同的拆卸程度伴随着不同的处理活动。比如，如果仅对废旧家电进行再生利用，那么不会有检测分类活动，但如果考虑对其进行多层次再利用(产品再利用、零部件再利用、原材料再利用)，就需要对产品进行检测，决定拆分程度，以便充分再利用。其中产品再利用是在不拆分情况下对产品直接再用，也许只需要经过清洗或花费较低的维修成本；零部件再利用是在不破坏部件物理结构基础上，通过翻新等处理后再使用；原料再生利用是为了原料资源的循环利用而不再保留回收物品的任何结构，如分解处理后获取家电中的贵重金属再利用等。
废旧家电由回收点运往处理中心。在处理中心，废旧家电中有价值的物质和可重复使用的零部件可以被分离出来，有害物质被送去填埋或焚烧，有价值物质经过处理可出售从而实现物质循环。由于在物流网络系统中，对于环境的影响来主要自于各设施之间运输产生的能耗以及在各处理中心进行处理活动的能耗，而成本和收益也主要来自运输和处理这两个方面，因此需要做的决策包括确定物流网络系统各设施之间的物流量以及对于回收的废旧家电的最佳拆卸处理程度。
(2)利用累积能源需求计算需要优化的环境目标。对于运输过程中产生的能耗可用被运输的物体质量乘以运输距离和运输模式的CED系数得到。对于处理中心的各类处理活动的能耗可用活动数量乘以具体处理活动的CED系数得到。
(3)数学模型
假设目前已经存在回收点和处理中心等设施且考虑的是单周期的模型。如果放宽这些假设，文献[11]已经做了相关研究。
目标函数(1)是对整个物流系统中回收和循环利用的产品和物料获得的价值减去因此而耗费的成本，使得收益最大化。目标函数(2)是最小化对于环境的影响，即最小化运输以及各类处理活动的累积能量需求。约束(3)表示处理中心的物料平衡约束。左端是流入的物料(产品)和处理中心对产品进行处理操作后得到的物料，右端是流出的物料。约束(4)表示从处理中心流出的物料都要运到焚烧点(填埋点)。约束(5)表示回收点的产品都要送到处理中心进行处理。约束(6)是处理中心的以成本形式表示的容量约束。因为处理中心的一定数量的设备乘以单位时间的设备操作成本表示处理中心的容量，而这个容量也反映了可行的处理活动。约束(7)是焚烧点的容量约束。约束(8)是决策变量的取值约束。
根据文献[9]中对安徽省内废旧冰箱回收建立绿色物流网络为例来说明。将安徽省的17个市视为回收点，在合肥、蚌埠、芜湖、安庆建立了处理中心，在合肥和黄山建立了2个填埋点。在处理中心可以进行直接利用、再生处理、废弃处理等3种操作。由于数据量太多，限于篇幅无法在文中列出。通过采用上文中提出的多目标进化算法，在Matlab7环境下编程计算，将得到的Pareto解构成效率边界。
从图3中可以看出，随着企业利润的增加，累积能源需求(CED)也随之增加，意味着对于环境的污染增大。这是因为对回收的冰箱进行处理、拆卸和再制造等活动需要消耗大量的能量，当企业从再制造中获得收益的同时增加了对环境的污染。为了分析当技术进步使得在处理中心进行处理活动的累积能源需求减少时，即参数CED[，jk]减少时效率边界如何变化，我们计算处理中心进行处理活动的累积能源需求为原来的80%和70%下的效率边界。从图4中可以看出当技术进步使得在处理中心进行处理活动的累积能源需求减少了，使得效率边界向下移动。企业获得同样的利润对环境的污染随着CED[，jk]的减小而减少，这种减少的程度，随着企业利润的增加而增加。这是因为，企业利润的增加是由于对回收的废旧冰箱进行处理、拆卸和再制造等活动的比例提高同时焚烧的比例降低而产生的。当处理中心进行处理活动的累积能源需求降低时，较高比例的处理活动所需的能量需求自然要比较低比例的处理活动所需的能量需求降低得更多。我们还可以对其他参数的变化进行分析，这些计算结果都支持了我们对图2的一般性分析，企业可以根据这些结论更好地进行决策。
其中目标(9)在原式(1)的基础上减去回收成本。约束(10)将原式(5)右端改为回收量。增加了约束(11)，表示回收量等于销售量乘以回收率。经计算发现，当CED相同时，随着回收率的增加，利润将下降，这是因为随着规定的回收率的增大，回收成本边际递增，因此回收成本将快速增加，导致利润下降。企业获得同样多的利润增量产生的CED的增量，随回收率的增加而减小。对于企业逆向物流，每个企业由于其成本结构和对废旧产品的处理技术不同，都有自己的最优回收率，这个回收率可能不同于政府规定的回收率。如果不一致，因此企业就有利益动机偏离政府规定的回收率。这就要求我们通过分析和计算，制定补贴政策或者法规来约束企业的行为。同时，政府制定的回收率需要考虑到企业的成本结构和对废旧产品的处理技术，也可以通过补贴政策促使企业使用更环保的处理技术。不同的企业，其物流系统运营的参数不同，因此其效率边界将不一样，有的更陡峭，有的更平坦。政府部门也可以根据效率边界来评价企业的绿色物流绩效。
6 结语
随着我国经济的迅速发展，环境问题引起了人们的广泛关注。发展绿色物流具有保护环境、节约资源的重要意义。绿色物流要求我们在进行物流网络系统规划时，在最大化收益的同时还要考虑到物流活动对环境产生的不良影响，将物流活动对环境的影响集成为环境目标。本文尝试对绿色物流问题进行数量分析，提出了绿色物流网络系统设计实施步骤和决策框架，可以获得环境质量和物流成本之间的效率边界并分析了效率边界的一般性质。根据效率边界，政府部门可以运用管制或补贴等手段影响物流活动，进而影响效率边界的位置。企业根据效率边界，可以在物流成本和环境质量之间权衡，找到一个平衡点，从而确定物流网络的结构。也可以评价已有的物流网络系统，对于没有处在效率边界的网络结构，对其重新设计使其处于效率边界。
由于本文以累积能源需求代表环境污染是一种简化的处理。提高对于回收产品的处理、拆卸和再制造等活动的比例相对焚烧和填埋等方式会增加累积能源需求，但是减少了各种废物的产生，有利于资源的循环利用，从这个角度来讲有利于环境保护。可以预计，废物产生量和CED也存在一种权衡关系，因此将最小化废物的产生作为第三个目标添加到模型中将使得分析更为全面。另外，如果对企业的成本结构进行假设，给出其一般的形式，也可以利用最优控制的方法得到利润、回收率和累积能量需求之间的一般关系。本文提出的绿色物流网络设计的决策框架和一般步骤，能够为企业和政府相关决策部门实施绿色物流提供科学的方法。
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