摘 要

本文以时下流行的电子商务行业为背景，针对电子商务企业的配送环节进行统计分析建模，最后结合实例进行分析验证，所得结果对于电子商务企业提升服务水平具有重要的指导意义。

本文主要研究了统计过程控制，从基本的休哈特控制图入手，阐述了休哈特控制图的原理、分类，着重论述Gamma图的UCL、LCL、ARL的计算方法与CUSUM控制图的原理、两类表示方法，介绍了TBE控制图的单侧图表和双侧图表。随后简要介绍了配送和配送时效的概念和流程，并将配送时效分为采购、运作和派送这三个阶段，细致研究了配送的主要模式、流程以及现状，重点介绍了配送时效的流程以及影响配送时效的主要原因。根据上述研究内容开展基于Gamma图的配送时效建模，首先研究配送时效的控制点，再确定收集数据的方法，进而选择并建立Gamma图和CUSUM控制图，引用图表法对两者的性能参数进行对比分析。最后结合电子商务企业的配送实例建立多阶段的Gamma图，分析超出控制限的异常值，确定引起异常的原因，并给出建议。

研究结果表明：Gamma图比CUSUM控制图更容易设计评估，让操作者理解。

本文的特色：以电子商务为背景，研究最重要的配送环节，运用Gamma图来分析配送系统在检测恶化和检测改进方面的性能，找出异常并提出建议。

关键词：Gamma图；TBE；配送时效；SPC；多阶段

Abstract

Based on the current popular e-commerce industry, this paper conducted statistical analysis and modeling for the distribution links of e-commerce enterprises, and finally analyzed and verified with examples.

First discussing statistical process control, from the basic Shewhart control chart, this paper introduced the principle, classification of Shewhart control chart, emphatically discusses the calculation method of the upper and lower control limit and the average run length of gamma control chart, and the principle and expression of CUSUM control chart, this paper introduced the one-sided charts and two-sided charts of Shewhart control chart for time between events. Then the electronic commerce industry background was analyzed, the distribution and distribution timeliness were briefly introduced and distribution can be divided into purchase, operation and delivery, the current situation of distribution, common problems of distribution and the influence factors of distribution timeliness were detailed studied. From the above, a method of distribution timeliness based on SPC was modeled. Firstly, the control characteristics of distribution timeliness and the method of collecting data were determined, and then a gamma chart and CUSUM control chart were chosen and established, and with the help of charts the performance and parameters of the two were compared. Finally, the multi-stage gamma chart was set up with the distribution timeliness of the e-commerce enterprise, and the abnormal value beyond the control limits was analyzed to find the abnormal cause and some suggestions were given.

The results showed that the gamma chart was more easily designed, evaluated and understandable than CUSUM control chart.

Characteristic of this paper was that based on the electronic commerce we studied the most important distribution link using gamma chart to analyze the property of distribution system in detecting deterioration and improving. Abnormal causes and suggestions were put forward.

Keywords: gamma chart; time between events; distribution timeliness; SPC; multi-stage.

目录

摘要 II

Abstract III

目录 IV

第1章 绪论 1

1.1 研究背景、目的及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究目的与意义 1

1.2 国内外发展现状 2

1.2.1 国内研究 2

1.2.2 国外研究 3

1.3 研究的基本内容、技术路线 4

1.3.1 基本内容 4

1.3.2 技术方案 4

第2章 SPC控制图 6

2.1 SPC控制图理论 6

2.1.1 控制图原理 6

2.1.2 控制图状态判断 7

2.2 休哈特控制图的种类及用途 7

2.2.1 休哈特控制图的分类 7

2.2.2 休哈特控制图的选用流程 8

2.3 CUSUM控制图 9

2.4 Gamma图 10

2.4.1 设计具有等尾概率极限的Gamma图 10

2.4.2 设计ARL无偏的Gamma图 11

2.4.3 单侧图表 13

2.4.4 双侧图表 13

2.5 小结 14

第3章 电子商务配送分析 15

3.1 配送概述 15

3.1.1 配送及主要的配送模式 15

3.1.2 配送服务运作流程 15

3.2 配送时效概述 16

3.2.1 配送时效过程分析 16

3.2.2 配送时效影响因素分析 21

3.3 小结 24

第4章 基于控制图配送时效建模 25

4.1 确定控制点和控制图 25

4.1.1 配送时效控制点 25

4.2 选择配送时效监控控制图 25

4.3 基于控制图的配送时效控制模型 26

4.3.1 收集数据 26

4.3.2 建立Gamma图 27

4.3.3 建立CUSUM控制图 29

4.4 基于控制图的配送时效控制模型示意图 31

4.5 小结 31

第5章 某电子商务企业配送时效控制图应用分析 32

5.1 收集样本数据 32

5.2 建立Gamma图 33

5.3 建立CUSUM控制图 37

5.4 评价控制图 39

5.4.1 确定异常因素 40

5.5 小结 40

第6章 总结与展望 41

6.1 经济性和环保性分析 41

6.1.1 经济性分析 41

6.1.2 环保性分析 41

6.2 总结 41

6.3 展望 42

参考文献 43

致谢 45

第1章 绪论

1.1 研究背景、目的及意义

1.1.1 研究背景

随着科技的进步和商业全球化的强势来袭，以劳动分工为主的社会分工逐步发展，现如今消费者的消费需求更加多样化和个性化。在消费、产品和服务的时代，消费者的要求越来越高，而且时常有供不应求的情况发生。因此企业应及时响应消费者的需求，并采取预防原则。在企业进行配送时效管理时，导致质量波动的因素各不相同，从而使质量管理更加困难。对于散布于不同地区的客户来说，他们的购物方式千差万别，但相同的是他们都更倾向于网上购物，这不仅仅是因为线上购物更为方便、速度更快、价格更低，更是因为网上购物已成一种重要的消费方式。如果企业没有及时满足客户的购物需求，那就必须面对客户流失的困境。在现如今的商业市场中，供应链组织上的每一个节点都不得不面临订单更小、更频繁，客户的需求千变万化等挑战。所以供应链管理的关键就在于如何降低物流成本，以及如何快速满足顾客的需求。

近年来，电子商务的繁荣发展带动了物流行业的发展。然而高速发展的快递业仍然追不上网络购物的步伐，从而导致配送服务质量不高、消费者线上体验差等问题。例如，国家邮政局发布的《关于2016年6月邮政业消费者申诉情况的通告》显示：截止2016年6月，国家邮政局和各省（区、市）邮政管理局通过“12305”消费者申诉电话和申诉网站共收到67547件消费者申诉。申诉中与邮政服务有关的问题有3206件，占总申诉量的4.7％；与快递服务有关的问题有64341件，占总申诉量的95.3％。收到的申诉中有12648件为有效申诉（确定企业责任的）。有效申诉中与邮政服务有关的问题有657件，同比增长105.3%。

2012年5月，我国开始实施快递服务系列标准。此次标准规定：同城快递需24小时内送达，国内异地快递应在72小时内送达。如果同城3天、异地7天快递还未送达，就算延误，延误按照规定必须赔偿。

此外，国务院2015年10月26日印发的《关于促进快递业发展的若干意见》中指出：到2020年，基本实现乡乡有网点、村村通快递，国内重点城市间实现48小时送达的目标。可见，优化电子商务行业是响应国家号召，顺应市场发展，有利于民生的事情。

1.1.2 研究目的与意义

近年来，电子商务和第三利润源——物流成为社会关注的焦点。而物流竞争的核心主要在于服务。如何提升服务的价值，使配送更高效便捷是企业要思考和解决的问题。配送作为众多物流活动的最后环节直接与消费者接触，其重要程度不容置喙，因此缩短配送时间提升配送效率，保证配送服务的稳定性应激性才是企业的制胜法宝。

本文主要从消费者的需求出发，旨在满足客户的消费需求，将先进的统计技术应用到配送中去。具体研究配送过程的时效控制，从配送过程入手分析影响时效的指标，运用Gamma图监测过程变量，并有针对性地提出改善意见。从而有利于企业提升客户满意度与配送效率，找出系统存在的异常，全面提高电子商务企业的服务水平，为社会创造更多的价值。

1.2 国内外发展现状

1.2.1 国内研究

在监控物流配送过程时应用统计过程控制(Statistical Process Control，SPC)理论与方法有如下的研究。

陈红丽等^[1]探索了是否可以利用统计控制方法对配送阶段实施动态监控。

冯情情^[2]根据客户满意度分析电子商务行业中的第三方物流企业的配送问题，提出优化建议。

贾楠^[3]详述了SPC技术，提出并验证服从瑞利分布的单值控制图和平均值控制图，基于统计学原理研究如何判断工艺过程的稳定性，并分析实例。

李静^[4]主要研究了基于累积和(Cumulative Sum，CUSUM)控制图的车身焊接几何尺寸质量监测技术，提出针对均值和方差的改进CUSUM控制图的方法，并将其应用到车身焊接几何尺寸的质量监测中。

李娜^[5]运用多元控制图的方法监控第三方物流公司的配送时效，并证明其可行。

吕锦锻^[6]应用质量记分卡监控关键质量绩效的动态。

宋宗伟^[7]分析休哈特质量控制图，总结出该图对具有较大偏移的过程均值有较好的监测，并改进控制图以检测均值较小的偏移。

孙丹妮等^[8]将CUSUM控制图与指数加权移动平均控制图应用在表面贴装技术生产工艺中，以提高检测小波动的能力。

汤红、赵林度^[9]将协同思想引入应急物资的物流时效研究中，以实现高效的应急救援。

田学民、曹玉苹^[10]将统计过程控制方法分成质量控制和性能监控，介绍这两种方法的适用范围与内容，探讨单变量和多变量的情况。

吴婷茜^[11]说明和分析了电子商务下物流配送现状以及问题，简要说明原因并提出解决策略。

谢鹏^[12]建立时间物流配送成本模型，通过研究市场需求与配送系统绩效的指标分析验证配送活动。

张鹏林等^[13]应用SPC技术分析物联网节点监视信息，监视计算机节点数据，可有效研究节点的波动性，对物联网的节点分析大有裨益。

张钦、潘暑风^[14]针对配送延迟现象，建立配送延迟干扰管理模型，卓有成效，有效防止全局调整和客户点减少的问题，能调整控制服务水平。

张跃等^[15]详述了第三方配送物流的关键节点，将结合专家打分的层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)方法应用于选择监控节点，以建立SPC监控体系。

钟耀广、刘斌^[16]曾在优化配送模式时考虑两种模式的效果，以配送时效为验证结果的要素，研究的模式可降低配送过程的时效。

1.2.2 国外研究

Alireza Faraz^[17]在配送链中应用多元控制图的经济性设计，提出一种与约束有关的经济性设计，建立基于多元𝑇²控制图的配送模型。

Argon Chen、Y.K. Chen^[18]提出指数加权移动平均（Exponentially Weighted Moving Average，EWMA）和CUSUM控制图新设计的性能指标，考虑了变化和质量影响，证明了与传统的平均运行长度（Average Run Length，ARL）的设计相比，所提出的设计能显著降低质量影响。

DANIEL Y.T.FONG等^[19]通过仿真研究拓展了传统的高斯方差成分模型，评估了比例危险模型，考虑了比例危险模型的半参数估计，两种模型都比较容易使用，比例危险模型适合解释回归参数，他们对随机效应模型的选择很敏感，但对基线危险函数的选择却不敏感。

Fang Yen Yen等^[20]提出了三种合成型控制图以监控均匀泊松过程的平均时间，运用马尔可夫链方法得到了syntr图表、GR-T图表和GR-Tr图表的信号和零态稳态平均值，得出相应结论。

Hai Yun Zhang等^[21]开发了指数图表的经济模型，设计算法考虑过程的随机特性，提出了控制图设计方案，并与其他指数图进行比较，结果表明，节省了时间和成本。

H.Y. Zhang等^[22]提出了控制图系统的的经济设计，包括许多为了监测制造业多阶段过程的基于事件间隔时间(Time Between Event，TBE)数据的独立控制图，设计用最优的综合方法将所有TBE控制图整合到一个系统里的算法，研究结果表明算法有优化效果。

Jing Sun等^[23]提出应用于集成供应商的供应链质量风险管理模型。

Linda Lee Ho、Francisco Aparisi^[24]提出两种新的控制图，他们是混合属性和可变的图表，以监控过程的平均值，运用遗传算法对新控制图的参数进行优化以匹配所需的ARL，最大限度的减少给定平均移位的失控ARL。

Mohammed S. Shafae等^[25]评价和比较了三种CUSUM控制图监测威布尔分布TBE时的表现，结果表明改进过的ECUSUM控制图可以与威布尔CUSUM控制图媲美，比较三种图的零状态的平均运行时长，结果表明ECUSUM控制图表现的比指数控制图健壮。

R. Noorossana等^[26]研究非正态分布对线性质量过程或产品特性的作用，结果表明由Kim等^[27]提出的监测高度偏斜分布与重尾分布的线性结构的方法具有鲁棒性。

Shou Huang、Jun Yang^[28]提出了一种具有已知参数的Gamma图（伽玛控制图，伽玛图），比较结果表明，无偏Gamma图对系统退化的敏感度要高于具有等尾概率限的传统图表，并在最后举例说明。

Ssu-Han Chen^[29]提出一个基于伽玛分布的CUSUM控制图，以便估计个人监控的定制参数，引用实例说明伽玛CUSUM控制图的准确率较高。

Y.H. Dovoedo、S. Chakraborti^[30]提出一种从指数分布中得到的第一阶段数据的双边控制图，通过控制总体类型I错误率，并对某些配置进行制表，从而获得图表常量，研究图表的鲁棒性和失控性，表明所提出图表的控制性能较好。

Yen Yen Fang等^[31]提出了一种通用的组群TBE图，以监测同一泊松破坏过程的平均水平。

1.3 研究的基本内容、技术路线

1.3.1 基本内容

(1)论证分析控制图在多阶段服务过程控制中的应用方案

选取飞速发展的电子商务为行业背景，研究配送这一供应链中企业和用户直接沟通的重要环节，通过对电子商务配送这一多阶段服务过程应用统计过程控制方法，设计出一个针对多阶段过程监测和诊断方案，并结合实例验证方案的适用性和灵活性。

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