大学生类有关本科毕业论文范文,与2016年南京青奥会赛事物流需求预测相关论文范例

时间:2020-07-08 作者:admin
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【摘 要 】青奥会赛事物流是由青年奥运比赛引起的,和参与运动会比赛人员有直接关联的物流活动.本文根据北京大学生运动会、奥地利青奥会、北京奥运会实际赛事物流资料,预测了2014年南京青奥会赛事物流的达到量、运输量、存储量和配送量需求,根据预测结果得出了南京青奥会赛事物流流图.该研究为即将举行的南京青奥会实际物流策略提供了参考.

【关 键 词 】物流需求 运输量 配送量

赛事物流服务项目包括物流信息服务、配送、流通加工、装卸搬运、包装、仓储和运输等方面的基本需求,以及延伸的需求服务项目.本文主要从两个方面来考虑对青奥会赛事物流需求量的选取,并选取几个重要的物流项目进行需求预测.一方面对于整个青奥会赛事物流来说,预测需求要具有一定的指导意义;另一方面,青奥会赛事物流服务实体的量化、可量化的真实性和广泛性.为了便于青奥会赛事物流需求量的预测,本文定义两个概念:非私用器械和私用器械.其中非私用器械是指由主办国家或比赛场馆提供的青奥会物资.私用器械是指在比赛中奥组委官员、裁判员和运动员所使用的后勤装备、个人比赛装备等,如奥组委官员、裁判员的个人文档、工具等,运动员比赛使用的医疗箱、担架、个人私用器械、比赛用服装等.

一、青奥会赛事物流达到量和运输量预测

(一)机场到达量和运输量的关系.

对于2014年南京青奥会来说,采用客货分运制度,机场的到达量主要是部分非私用器械和私用器械.假设空运达到的非私用器械量作为公路运输和海上运输的附加量,机场达到量全部为私用器械.机场运输量是由机场达到量引发的,是指青奥会物资从机场地面到南京奥运村的运输量.

(二)机场到达量和运输量的影响因素.

到达人数是影响机场达到量的最大因素,因此,第i个国家的人均行李数可写为: ,其中,x1表示第i个国家的赛事运动员人数,表示第i个国家的行李数.通过分析深圳大学生运动会资料可知, ,各个国家人均行李的标准差为0.9727,由此看出,该数值具有非常大的离散度,相当于国家人均行李数的算术平均值的38.6%.说明,每个国家的参赛运动员数和个人情况不同,人均行李数也会不同.如果不考虑国家之间的差异,则人均行李数等于达到行李总数÷总人数,对于深圳大学生运动会来说,人均行李数为2.783.因此,国家人均行李数的平均值和人均行李数的差异表明国家间的差异,对于整体行李数来说,携带较多行李数的国家具有相对较大的影响.

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从运输载体来衡量青奥会机场运输量的需求,可分为内、外两个影响因素.外部因素分为两个,机场达到量和货物到达按检口的时间.机场运输量随着机场达到量的增加而增加,而运动员等待时间和航班起飞时间影响达到安检口时间,同时也影响着运输车次的数量.内在因素是运载体自身的性质,每种车型的运输量具有一定的区别.

(三)机场达到量和运输量的数量预测.

对于2014南京青奥会来说,机场达到量等于人均行李数×参赛人员.其中,参赛人员包括代表团工作人员和运动员.根据国际奥组委对青奥会人数限制,各国代表团工作人员不超过5000人,运动员不超过10000人,因此,总人数为15000左右.

南京青奥会人均行李数等于 等于3.6853件/(人)

则南京青奥会人均行李数为3.6853件/人.机场达到量等于3.6853×15000等于55280件.2014年,南京国际机场将增加一座候机楼和一条跑道,因此航班时刻表具有很大变数,不能采用现有的航班间隔,使得外部因素无法估量,根据深圳大学生运动会来看,物资达到样本太小且分散,因此,内部因素也无法估量.采用北京大学生运动会中每车次运送的行李件数,来预测机场达到量.取和得到每车行李数组: ,在此基础上获得数据离散度分析,如表1所示.设定每车行李数为80,则机场运输量等于达到总量÷每车行李数等于55280÷80等于691车次.

(四)南京青奥会赛事物流运输量预测.

由于未来时间所发生的数据无法调查,根据以往经验认定2014南京青奥会日平均运输量为2500吨.从深圳大学生运动会资料来看,VLM工作时间为赛前14天,赛事物

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流随着赛事的结束而停止.南京青奥会赛事时间为14天,根据此数据得知,青奥会赛事物流存在时间为28天,则物流总运输量等于天数×日平均运输量等于28×2500等于70000吨.

二、赛事物流存储量预测

(一)青奥会物流中心的存储量预测.

青奥会物流中心的存储功能分为硬存储和软存储两个阶段.硬存储阶段,即赛事开始前14天至各个分场馆分担存储作用前,重要的物资存储点为青奥会物流中心,而且只有物资流入,无输出;软存储阶段,即赛事物流中心和分场馆各分担物资存储,由于分场馆存储空间较小,该阶段物流中心还需对各个分场馆进行物资配送.根据以往青奥会经验,硬存储阶段不考虑科技对赛事物资的影响,南京青奥会赛事物流中心存储面积为1万平方米,还具备了可扩展存储面积的货架.在软存储阶段,假设具有50个出货口,则可建立每个出货口操作时间t(取6小时)、出货口数量n、每日出库数量Q(日平均运输量)和每个出货点平均装卸搬运效率的关系:每个出货点平均装卸搬运效率Q/(n-t)等于2500/(50*6)等于83.333吨/小时.

(二)分场馆的存储量预测.

为了使赛事分场馆物流服务更加全面,需要对分场馆的存储量进行预测.对于分场馆来说,自身特点的差异会导致物流实体的差别,但对于物流服务预测方法和过程来说则比较相似.在奥地利青奥会中,专门为皮划艇和赛艇赛事所用物资设立了仓库,一共容纳了180只船艇,因此,本文也以这两个赛事的分场馆进行存储量预测.处于放置的安全性考虑,为每只皮划艇设立其自身面积两倍的摆放位置,按照奥地利青奥会数据得到皮划艇占地面积为1049.78平方米,赛艇占地面积为884.8平方米,两种艇的总占地面积为1935平方米. (三)赛事物流配送量预测.

南京青奥会比赛场馆集中在四个区域:大学区、风景旅游区、西郊区和南京奥体中心.根据赛事人数结合上文预测的运输总量70000吨,则每个赛区的运输量等于×70000,其中,为总人数,为分赛区人数.最后得到从青奥会物流中心到达大学区、风景旅游区、西郊区和南京奥体中心四个赛区的运输量分别为:13120吨、5962吨、19815吨和31103吨.由此看出,赛事期间运输量最大的为奥体中心,根据以往的大型体育盛会赛事物流来看,也验证了这一点,因此,为了方便物流配送,将青奥会物流中心设定在距奥体中心1公里位置,且以各个赛区中心位置为端点来衡量其他三个赛区和物流中心的位置.通过对南京地图测量得到青奥会物流中心与大学区、风景旅游区、西郊区三个赛区的实际距离为12.3公里、32.7公里和17.2公里.利用公式:配送量等于配送重量×里程数,得到青奥会对四个赛区的物流配送量为:

对大学区配送量等于12.3×13120等于161376(吨.公里)

对风景旅游区配送量等于32.7×5962等于194957.4(吨.公里)

对西郊区配送量等于17.2×19815等于340818(吨.公里)

对南京奥体中心配送量等于1×31103等于31103(吨.公里)

综合上述物流预测结果,得到2014年南京青奥会赛事物流流图,如图所示:

三、结论

现代物流的快速发展,使得物流技术、规划和管理更为先进、完善,极大程度的满足了重大体育赛事物流服务需求.对赛事物流需求进行科学的预测,可有效的保障赛事项目的顺利进行,优化资源配备、减少大型赛事举办期间的资源浪费.因此,本文物流需求预测对提高赛事物流服务效率、发挥体育物流功效具有重要意义.

参考文献:

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为什么要写大学生论文
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