中图分类号：F272.3 文章标识码：A 文章编号：1007-3221(2021)07-0009-07 doi：10.12005/orms.2021.0207 0 引言 随着我国社会经济的不断发展，“新零售”的概念应运而生[1，2]。智能无人零售终端作为新零售的代表形式，致力于满足特定场景下的即时随机需求，成为未来零售行业发展的风向标[3]。在实践中，智能无人零售终端已经被应用于办公室、商场、地铁站、学校、医院、社区等不同的场景中，不过这些场景都是静态的[4]。而动态场景对无人零售模式的需求却因为各种限制导致的补货困难问题无法得到满足。 以高铁为例，其优势除了快速高效之外，还在于其高质量的服务[5]。智能无人零售终端的出现能够进一步提升高铁服务水平。然而高铁并非一般的静态购物场景，而是具有明确运输目的的动态场景，这不仅意味着高铁场景下的一切活动都受到列车运行时刻的制约，还意味着高铁场景用于商品储存的空间有限，无人零售终端想在旅途全程提供持续的服务，需要依赖高铁在经停站的及时补货。 一般来讲，对无人零售终端进行补货，首先要确定需要补货的商品，进而合理选择商品的供应商以及第三方配货商等资源。在补货决策完成后，由第三方配货商在各供应商处取货，统一将商品补入终端。需要说明的是，实际操作中可能存在第三方配货商将商品运送至高铁站，然后由乘务人员协助将商品补入终端的情况，由于这两种配货形式没有本质区别，因此为了后文讨论的方便，本文将乘务人员的补货行为也同样纳入第三方配货过程中。本文将上述过程称之为补货的供应链调度过程，其优化的关键是在合适的时间调配合适的资源[6]。当前，不同场景下的供应链调度优化研究受到广泛关注[6～11]，为本文研究高铁场景下的供应链调度优化问题提供了理论和方法借鉴。 因此，如何将补货的供应链调度过程与高铁场景的特殊性结合起来，在多重限制的条件下，选择最优调度方案是本文要研究的核心问题。为此，本文从高铁场景的特殊性入手，深入分析了高铁场景的特征及其需求特点，说明了这些特征是如何影响供应链调度过程的，并由此搭建了符合高铁场景要求的补货供应链调度多维度评价体系，在此基础上，构建了高铁场景下无人零售终端的补货供应链调度优化数学模型，并探讨了求解算法。 1 高铁场景下补货供应链调度特征分析 1.1 高铁场景及其消费者需求特征分析 高铁场景不同于一般场景，对其特殊性及其需求特点的准确把握是实现无人零售终端补货供应链调度优化的基础。 高铁的主要功能是交通运输，商品零售只能作为主要功能之外的辅助服务功能。高铁作为交通工具，其内部的空间分配是经过精细设计的，可供其储存商品的空间有限。此外，高铁场景是有规律的动态场景。高铁运行严格遵循时刻表，这对高铁上无人零售终端的补货活动形成约束，补货行为只能发生在高铁到站经停期间。高铁场景本身特征决定了无人零售终端补货受到时间和空间的双重制约。 高铁场景下的消费者在出行状态中，其购物欲望多产生于旅途中出现的饥饿和口渴状态。因此，高铁场景下旅客所需的商品种类集中且以餐饮商品为主，且同种类食品(或饮品)之间在一定程度上是可以互相替代的。此外，还应充分认识到高铁场景下商品需求存在动态变化的特点，从而能够更好地指导商品需求预测。商品需求根据高铁行进过程中地理位置和时间的变化而有所改变(比如，德州扒鸡在高铁行驶于山东境内时销售量增加，泡面在接近午餐时间时销售量增加等)。因此，基于即时数据结合历史数据对商品短期需求进行预测，结果更为精准，而这对补货供应链调度过程提出了更高要求。 1.2 高铁场景对无人零售终端补货供应链调度的影响 上述高铁场景特征及其商品需求特点，决定了在该场景下进行无人零售终端补货供应链调度时应重点考虑以下方面。 首先，应考虑如何确定某一件商品是否需要及时补货。高铁上的储存空间有限，因此需要补充补货迫切程度最高的商品。除了缺货情况这项基础衡量指标之外，高铁场景下的商品待补货迫切程度测量还需要考虑商品价值以及同种类商品彼此间的替代性。值得注意的是，在补货供应链调度过程中，核心企业需要与供应商及第三方配货商保持良好的沟通，以便能够在有限时间内及时传达实时补货决策。 其次，应考虑商品补货的准时性。高铁场景下的补货供应链调度对于准时性有着极高的要求。旅客迟到尚无法顺利登车，补货更是如此。因此，核心企业进行调度决策时需要充分考虑供应商的备货时间和第三方配货商的运输时间，以确保补货商品顺利登车。此外，还应重视商品补货的及时性，对于迫切需要补货的商品，核心企业应尽量选择较近的经停站进行补货，尽可能避免商品缺货这种极大损害顾客满意度的情况发生。 最后，应考虑综合网络的均衡问题。高铁场景下的补货过程受到场景动态运输特征的影响，一次补货完成后只能在下一个经停站进行补货。需要注意的是，高铁行驶中可能会途经经济状况差异巨大的地区，存在下一站的商品补货成本高于或低于这一站的可能性。因此，核心企业进行补货供应链调度时既要考虑到达临近站点时的情况，同时也要考虑后续站点的情况才能实现合理补货。
