随着电商规模越来越大，未来的发展趋势必然是播种检货法。而播种法，其实是一次次的检货任务的安排、规划、执行的过程。
反思拣货
其实关于拣货的讨论在业界已经有很多很多，所谓的两大分类“摘果法”和“播种法”也早已经应用于各个公司的生产运营中。几乎每个电商业内人士也都清楚，摘果法适用于少量订单，播种法适用于大批量订单。因此，本篇不想把冷饭再炒一遍，而是想先从自己的经历开始，分享一些自己的感受。
刚刚工作的那一会儿，也参与过一段时间的拣货。当时公司一天也就1000单左右，拣货员工拿着一叠的发货单直接进库拣货，发货单上简单地标着客户订单中包括的货品编号、货品名称、数量、货位号信息。每次拣货员工都会拿上一撂的发货单，先行翻看一遍，了解大致都有哪些货品、哪些货位后，也不用推车等工具，就直接手拿怀抱，把一堆的货放到出货检验台上，再自己逐个按发货单分开。遇上需要拣的货很多，无法一次拣完的情况，就会把已经拣出的先行放在检验台上，回头再拣第二次、第三次。
这种操作方式，既不是摘果，也不是播种，而是两方面的综合体。当时我觉得拣货员工很厉害，能够在那么多种货品中精确地找到所需要的。当时的公司里，能够做好拣货的，都是工作时间较长，表现较好的老员工，他们也可以算是库房中最不可缺少的人。但现在再看时却觉得，这是由于系统、流程的整体不到位而出现的现象，这导致了拣货过程中的许多问题。
1. 对熟练员工的依赖度太高
当时库房一共有4个熟练的拣货员工，他们同时负责上架和拣货两项工作。由于一些原因，三名拣货员在同一天辞职，导致整个生产过程几乎中断，几乎所有的订单都无法发出。库房的几乎所有工作人员临时暂停了手中的工作，而全部去拣货，一直到凌晨才将所有的订单发出。
当时的库房管理人员说，一个合格的拣货员工需要至少训练三个月。确实，在那样的拣货流程以及相配套系统的支持下，拣货操作、看单等最多一个星期就能熟练，但了解库存的大致位置，并自己合理安排拣货路径，却不是一天两天能够完成的。这三个月中的绝大多数的时间是用来熟悉库房，熟悉货品，熟悉货位的。
在很多电商公司中，为了节省人力成本，大部分的库房员工都是采取劳务派遣的形式。他们大多是乡间进城打工的子弟，工资普遍不高(北京地区1500元左右)，工作辛苦不说，出错率不低，淘汰率很高;再加上电商业的蓬勃发展，各家企业都在大量招工，熟练员工极为抢手，完全可以放心大胆地跳。这就造成了库房员工的流动极为频繁。对熟练员工依赖度高，就意味着公司存在致命的缺点。
2. 出错率高
在库房操作SOP中一般都规定，拣货员工需要核实货品无误后方可拣出。但拣货员做得很熟练以后，往往比较清楚某一类货品放在哪里，外观大致是什么样的，在拣货时往往会不作仔细的核对，凭感觉拣货，很有可能拣错货品。另外，多个订单中包括
了同一件货品，或者一个订单中包括很多件货品时，也经常会发生漏拣或者多拣的情况。
3. 效率低
虽然这一拣货方法看起来简单，但是它的整体效率其实是偏低的。首先，员工的拣货路径实际是自己制定的，其效率不可能达到最优化;其次，前面提到这种拣货方法的出错率较高，效率自然低下;第三，每个员工的拣货任务(手中的那一堆拣货单)其实是随机产生的，并没有经过优化。
4. 限制了公司的发展速度
前面说过，合格的拣货员工要训练三个月，这就严重限制了拣货这一环节的产能，尤其是公司的销售迅速扩大，订单数量迅猛增多时，拣货速度跟不上订单的产生速度，导致了订单积压，这又限制了公司的发展。
播种拣货法
正是由于拣货过程中，不依靠系统，而以纯人工管理，造成了很大的问题，因此现在的绝大多数公司都熟知摘果法和播种法，并且应用于运营生产。这两种方法本无优劣之分，但随着电商规模越来越大，我认为未来的发展趋势必然是播种法。而播种法，其实是一次次的拣货任务的安排、规划、执行的过程。
1. 拣货任务安排
播种法是将多个订单集中到一起后，批量拣货，然后再分拣成单独的订单(发货单)。播种法的最大优势在于，大量的订单在集中处理后，在理论上需要拣的货品会均匀分布于整个库房中，拣货时只需要在库房中完整地走一遍，即可完成整个拣货的过程。
但这只是理想的情况。首先，货品会均匀分布的前提是，拣货批次中的订单数量足够大，一个批次的拣货规模足够大。但是在运营生产中，往往一个拣货批次对应于一名拣货操作员，而操作人员受个人处理能力以及装载工具的限制，只能处理一定数量的订单。一般情况下，一个拣货批次中一般不应超过50个订单。50个订单一个批次，很难达到货品均匀分布，无法达到理想情况。
拣货批次的安排(即一个拣货批次中包括哪些订单)，我认为有以下两点指导原则：
A. 单件货品订单单独处理
单件货品的订单在扫描出库时可以采取与普通订单不同的方式(具体做法在后面谈到扫描出货时再描述)，可以显著提高扫描出库速度，因此需要单独处理。
B. 订单的大分区，小聚合
播种法的优势在于聚合，将多个订单集中在一起处理，拣货人员只需要经历一次拣货路径，即可完成所有订单的拣货。
但是前面讲过，由于各种限制，拣货批次一般限制在50个订单内，这无法保证货品在库房内的随机均匀分布。反而很有可能出现部分货品在库房的一端，而另外的一部分货品在库房的另外一端的情况，这样整个的拣货路径则会被拉长，拣货员工要多走很多的路，影响到了拣货效率。
拣货中最为理想的情况是，在一个货位上完成所有货品的拣货，但这显然是不可能的，那在此思路下，把一个货位的概念替换成一个较小的区域，在这个区域内完成所有订单的拣货，其效率也会较高。
因此，将整个库房分解成数个区域，在分派拣货批次时，尽量挑选货品全部位于某一个区域或者相邻数个区域中的订单，组成一个拣货批次。这样做，也就是在大的分区中实现了小聚合，可以达到提高拣货效率的目的。
在获得更多数据支持的情况下，还可以在分配库存位置的时候，有意识地将顾客同时购买概率较高的数件货品放置在同一个区域内，这样会使得“小聚合”更加紧密。
2.拣货路径规划
拣货路径的规划，实际上就是地理信息学中的路径规划问题，本篇不作讨论。而在物流库房中的路径规划操作，基于的是货位信息，货品的几何顺序可以按照其所在货位分辨出来，因此也可依据货位号排序，制定路径规划规则(即货位排序的规则)，从而得到拣货路径。
当同一货品在多个货位上有库存时，在分配拣货任务时，往往会比较所有可能的拣货路径(前提是所有货位上的库存都足够)，再选其中的最优路径。而当一些货位上的库存数量不足时，其计算逻辑会更加复杂，在此不作赘述。
3. 拣货任务的执行
拣货任务的执行，即从货位上拣出货品的过程，需要注意两点：所拣货品正确，货品数量正确。
操作时，一般是直接由拣货人员人工处理，但为了操作精确，减少差错，所有的人工操作都应对应于系统。最理想的方式是使用RF设备逐个扫描条码，以确认货品和数量都正确无误。但逐个扫描时，效率会受影响，因此也有的时候是只扫描一个货品，以拣验货品的正确性，而数量检查由人工完成。
4. 分拣
播种法在拣货批次完成后，还需要经过分拣流程，才能将批次拣货分解成一个个订单。分拣操作的流程大致是先扫描，然后系统提示与哪个订单相对应，放到分拣架的哪一格，从系统角度来看没有什么特殊的。在运营生产中，要多考虑细节：
A. 电脑屏幕显示的字体要够大，这样方便操作人员辩认;
B. 扫描枪最好用架子支起来，可以解放操作人员的一只手，以提高生产效率;
C. 分拣架、拣货车、操作人员、工作台的相对位置如何安排，才能既保证效率，又易于批次流转
电商仓库拣货路径规划及拣货任务的执行细则
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电商仓库拣货路径规划及拣货任务的执行细则 随着电商规模越来越大，未来的发展趋势必然是播种检货法。而播种法，其实是一次次的检货任务的安排、规划、执行的过程。 反思拣货 其实关于拣货的讨论在业界已经有很多很多，所谓的两大分类“摘果法”和“播种法”也早已经应用于各个公司的生产运营中。几乎每个电商业内人士也都清楚，摘果法适用于少量订单，播种法适用于大批量订单。因此，本篇不想把冷饭再炒一遍，而是想先从自己的经历开始，分享一些自己的感受。 刚刚工作的那一会儿，也参与过一段时间的拣货。当时公司一天也就1000单左右，拣货员工拿着一叠的发货单直接进库拣货，发货单上简单地标着客户订单中包括的货品编号、货品名称、数量、货位号信息。每次拣货员工都会拿上一撂的发货单，先行翻看一遍，了解大致都有哪些货品、哪些货位后，也不用推车等工具，就直接手拿怀抱，把一堆的货放到出货检验台上，再自己逐个按发货单分开。遇上需要拣的货很多，无法一次拣完的情况，就会把已经拣出的先行放在检验台上，回头再拣第二次、第三次。 这种操作方式，既不是摘果，也不是播种，而是两方面的综合体。当时我觉得拣货员工很厉害，能够在那么多种货品中精确地找到所需要的。当时的公司里，能够做好拣货的，都是工作时间较长，表现较好的老员工，他们也可以算是库房中最不可缺少的人。但现在再看时却觉得，这是由于系统、流程的整体不到位而出现的现象，这导致了拣货过程中的许多问题。
运用动态规划模型解决物流配送中的最短路径问题 王嘉俊 （盐城师范学院数学科学学院09（1）班） 摘要：随着现代社会的高速发展，物流配送成为了连接各个生产基地的枢纽，运输的成本问题也成为了企业发展的关键。运费不但与运量有关，而且与运输行走的线路相关。传统的运输问题没有考虑交通网络，在已知运价的条件下仅求出最优调运方案，没有求出最优行走路径。文中提出“网络上的物流配送问题“，在未知运价，运量确定的情况下，将运输过程在每阶段中选取最优策略，最后找到整个过程的总体最优目标，节省企业开支。 关键词：动态规划，数学模型，物流配送,最优路径 1 引言 物流配送是现代化物流系统的一个重要环节。它是指按用户的订货要求, 在配送中心进行分货、配货, 并将配好的货物及时送交收货人的活动。在物流配送业务中, 合理选择配送径路, 对加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本及增加经济效益都有较大影响。物流配送最短径路是指物品由供给地向需求地的移动过程中, 所经过的距离最短(或运输的时间最少, 或运输费用最低) , 因此, 选定最短径路是提高物品时空价值的重要环节。[1] 经典的Dijkstra 算法和Floyd 算法思路清楚,方法简便,但随着配送点数的增加,计算的复杂性以配送点数的平方增加,并具有一定的主观性。我国学者用模糊偏好解试图改善经典方法[]5,取得了较好的效果。遗憾的是,模糊偏好解本身就不完全是客观的。文献[]6详细分析了经典方法的利弊之后,提出将邻接矩阵上三角和下三角复制从而使每条边成为双通路径,既适用于有向图也适用于无向图, 但复杂性增加了。为了避免上述方法存在的不足,本文以动态规划为理论,选择合理的最优值函数,用于解决物流配送最短路径问题。 动态规划是解决多阶段决策过程最优化问题的一种数学方法。1951年美国数学家Bellman（贝尔曼）等人根据一类多阶段决策问题的特性，提出了解决这类问题的“最优性原理”，并研究了许多实际问题，从而创建了最优化问题的一种新方法——动态规划。 动态规划在工程技术、管理、经济、工业生产、军事及现代控制工程等方面都有广泛的应用，而且由于动态规划方法有其独特之处，在解决某些实际问题时，显得更加方便有效。由于决策过程的时间参数有离散的和连续的情况，故决
低层人至物拣货系统订单拣货路径问题研究1西南交通大学 2长江大学 李诗珍1,2 杜文宏1 彭其渊1 摘 要:归纳总结了影响拣货路径的各种因素,并以低层固定货架仓库为例,重点研究了各种订单拣货路径策略及路径长度确定方法,在对实际应用较多的启发式方法进行比较分析基础上,根据路径策略的理论研究与应用概况,提出了进一步的研究方向。 关键词:低层人至物拣化系统;订单拣货;路径;研究 Abstract:The paper sums up the effect of various factors on picking routing and makes a study of routing policies for order -picking and how to determine routing distance by means of a case of low-level fixed-rack warehouse.On the basis of com2 paring and analyzing practical heuristic routing policies,it shows the direction of further study. K eyw ords:low-level picker-to-part picking system;order-picking;routing;study 1 引言 订单拣货(拣选、拣取)就是根据客户的订单,将物品从仓库的库存储位中取出,并进行出库作业。为了提高仓库的效率,减少作业人员在仓库内的行程,需要精心设计拣货策略和路线。拣货效率的提高取决于多方面的因素,如仓库的布局、相应的硬件设施、运作策略等。其中订单拣取路径的缩短与优化作为一项提高拣货效率的运作策略,多年来一直受到企业家和学者的关注。近年来随着消费需求从大批量少批次向多样少量的转变及电子商务的出现,配送时限要求越来越短,对配送中心的反应速度和拣货效率提出了更高的要求,有关拣货路径问题的研究也相继增多。 2 影响拣货路径长度的因素 211 仓库的结构与布局 在订单拣货中,布置设计主要涉及2个方面:包含拣货系统的设备布置及拣货系统内部的布局。前者涉及不同功能区域的位置决策(收货、拣货、存储、分类、出货等),通常通过考虑各区域之间的关系来完成。目标是搬运成本最小化,在很多情况下表现为行走距离的线性函数。后者涉及区块数量的确定,每个拣货区中巷道数量、长度和宽度的确定。目标就是在给定的约束条件和需求情况下对某个确定的目标函数,找到一个最好仓库布局。最普遍的目标函数就是行走距离。仓库中的拣货路径问题相当于一类特殊的旅行商问题,仓库的结构与布局如货格的宽度与深度、仓库出入口位置及横向通道的数量等都是影响拣货路径长短的重要因素。212 存储策略 存储策略是指如何给存货单元分配存储位置,主要分为随机存储、基于体积-订单指数存储和分类存储3类。随机存储策略因其使用简单,可以节约存储空间而被广泛使用。由于存储位置是随机的,被拣取品几乎分布在所有通道中,对拣货路径的减少没有帮助。基于体积-订单指数的存储策略(C OI)是将储存货物所需的平均空间与该货物的日平均订单数量的比值小的放置在靠近出入口的位置。在一个拣货通道内,这种存储策略能大大减少通道内拣货行走的时间,但和随机存储相比,其信息精确度要求高,不容易管理。分类存储是将物品按拣货频率的高低分类,将流量大的品项存放在离出入口近的地方。文献[1]的研究表明分类存储比随机存储节约12%～26%的拣货时间,节约的程度取决于拣货单上被拣品数量的多少,大的拣货单比小拣货单节约的时间少。一般来说,如果不考虑拣货区的数量和拣货单的大小,采用基于体积指标的存储策略比随机存储策略的拣货路径短。213 拣货策略 拣货策略确定拣货单上应拣取哪些货物单元,再由拣货员从其储位上取出。订单个别拣货是最普遍的策略,拣货员按一定的拣货路径从仓库中取出一个订单上所列物品。这种拣货方式能保证订单的
目的：规范仓库的清洁标准操作规程，确保仓库的清洁，防止药品的污染及交叉污染。范围：适用于仓库的清洁。 职责：仓管管理员负责本规程的实施，生产技术部经理、质量保证人员负责监督。内容 1清洁工具及管理： 1.1清洁工具：水桶、扫把、抹布、毛扫、簸箕、拖布、垃圾桶。 1.2清洁剂：洗衣粉、肥皂、洗洁精、饮用水。 1.3清洁工具用后清洁，放回指定位置。 2、清洁程序：先物后地、先内后外、先上后下、先拆后洗、先零后整。 3、清洁要求：玻璃透亮，天花板、墙壁无污染、无蜘蛛网，门、窗、柜干净，货物无灰尘，地面无灰尘、积水。 4、库房外的清洁： 4.1仓库管理员每日要用扫把对库房外周边地面进行清扫，并及时将清扫堆积物移入生活垃圾箱。 4.2库房外地面环境清扫时，如遇尘土多时可对地面适当洒水除尘。 4.3库房外运输道路路面要清扫清洁，无物料洒落物，保持物料运输畅通。 4.4对雨后，库房外地面积水要及时进行排出清扫，要保持排物道畅通、无积水。 5、库房内的清洁： 5.1仓库办公室每日用拖布擦拭地面，抹布擦室内桌椅柜、擦去门窗及其它设施上的污迹，并清除废弃物。 5.2库房内的地面清洁： 5.2.1地面局部清洁，每批次收、发物料后，仓库管理员要使用扫把和用簸箕将垛位周 围地面洒落物料收集清理干净。 522货垛间距之间地面要用扫帚扫除灰尘，并用拖布将库房拖擦干净。
6、货架垫板的清洁： 6.1货架要用抹布擦拭干净表面的灰尘。 6.2货架垫板、货架底部应使用扫把探扫干净。 6.3货架堆码存放的物料包装表面应用毛扫扫去灰尘，但不要将标记刮落。 7、墙壁的清洁： 7.1墙壁悬挂标示物灰尘要用毛扫或抹布进行清扫。 7.2库房内墙壁四角、窗台、顶棚应用扫帚或毛扫将蜘蛛网清理干净。 7.3换气窗口和窗户应用抹布擦拭干净，保证无印迹、无灰尘。 8器具清洁： 8.1照明灯具、管线浮尘要用毛扫弹除干净。 8.2库房内摆放的消防器材、温湿度计、货位卡应用抹布擦去灰尘。 8.3推车、计量磅称要用抹布或扫把清理表面污迹。 9、仓库内设备、设施及用具清洁后的废弃物要整理到垃圾存放处，并作好《仓库卫生检查记录》。 10、附录： 《仓库清洁检查记录》编码：SOP-CS-WS-006-01-R1 11、历史修订记录和原因
多机器人路径规划研究方法 张亚鸣雷小宇杨胜跃樊晓平瞿志华贾占朝 摘要：在查阅大量文献的基础上对多机器人路径规划的主要研究内容和研究现状进行了分析和总结，讨论了多机器人路径规划方法的评判标准，并阐述了研究遇到的瓶颈问题，展望了多机器人路径规划方法的发展趋势。 关键词：多机器人；路径规划；强化学习；评判准则 Abstract:This paper analyzed and concluded the main method and current research of the path planning research for multi robot.Then discussed the criterion of path planning research for multi robot based large of literature.Meanwhile,it expounded the bottleneck of the path planning research for multi robot，forecasted the future development of multi robot path planning. Key words:multi robot；path planning;reinforcement learning;evaluating criteria 近年来，分布式人工智能(DAI)成为人工智能研究的一个重要分支。DAI研究大致可以分为DPS（distributed problem solving）和MAS（multi agent system）两个方面。一些从事机器人学的研究人员受多智能体系统研究的启发，将智能体概念应用于多机器人系统的研究中，将单个机器人视做一个能独立执行特定任务的智能体，并把这种多机器人系统称为多智能体机器人系统（MARS）。因此，本文中多机器人系统等同于多智能体机器人系统。目前，多机器人系统已经成为学术界研究的热点,而路径规划研究又是其核心部分。 机器人路径规划问题可以建模为一个带约束的优化问题，其包括地理环境信息建模、路径规划、定位和避障等任务，它是移动机器人导航与控制的基础。单个移动机器人路径规划研究一直是机器人研究的重点，且已经有许多成果[1~3]，例如在静态环境中常见的有连接图法、可视图法、切线图法、Voronoi图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、链接图法、Dempster Shafer 证据理论建图等；动态环境中常见的有粒子群算法、免疫算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法、模拟退火算法、人工势场法等。然而，多机器人路径规划
电商仓库拣货路径规划及拣货任务的执行细则集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#
随着电商规模越来越大，未来的发展趋势必然是播种检货法。而播种法，其实是一次次的检货任务的安排、规划、执行的过程。 反思拣货 其实关于拣货的讨论在业界已经有很多很多，所谓的两大分类“摘果法”和“播种法”也早已经应用于各个公司的生产运营中。几乎每个电商业内人士也都清楚，摘果法适用于少量订单，播种法适用于大批量订单。因此，本篇不想把冷饭再炒一遍，而是想先从自己的经历开始，分享一些自己的感受。 刚刚工作的那一会儿，也参与过一段时间的拣货。当时公司一天也就1000单左右，拣货员工拿着一叠的发货单直接进库拣货，发货单上简单地标着客户订单中包括的货品编号、货品名称、数量、货位号信息。每次拣货员工都会拿上一撂的发货单，先行翻看一遍，了解大致都有哪些货品、哪些货位后，也不用推车等工具，就直接手拿怀抱，把一堆的货放到出货检验台上，再自己逐个按发货单分开。遇上需要拣的货很多，无法一次拣完的情况，就会把已经拣出的先行放在检验台上，回头再拣第二次、第三次。 这种操作方式，既不是摘果，也不是播种，而是两方面的综合体。当时我觉得拣货员工很厉害，能够在那么多种货品中精确地找到所需要的。当时的公司里，能够做好拣货的，都是工作时间较长，表现较好的老员工，他们也可以算是库房中最不可缺少的人。但现在再看时却觉得，这是由于系统、流程的整体不到位而出现的现象，这导致了拣货过程中的许多问题。 ? 1. 对熟练员工的依赖度太高
当时库房一共有4个熟练的拣货员工，他们同时负责上架和拣货两项工作。由于一些原因，三名拣货员在同一天辞职，导致整个生产过程几乎中断，几乎所有的订单都无法发出。库房的几乎所有工作人员临时暂停了手中的工作，而全部去拣货，一直到凌晨才将所有的订单发出。 当时的库房管理人员说，一个合格的拣货员工需要至少训练三个月。确实，在那样的拣货流程以及相配套系统的支持下，拣货操作、看单等最多一个星期就能熟练，但了解库存的大致位置，并自己合理安排拣货路径，却不是一天两天能够完成的。这三个月中的绝大多数的时间是用来熟悉库房，熟悉货品，熟悉货位的。 在很多电商公司中，为了节省人力成本，大部分的库房员工都是采取劳务派遣的形式。他们大多是乡间进城打工的子弟，工资普遍不高(北京地区1500元左右)，工作辛苦不说，出错率不低，淘汰率很高;再加上电商业的蓬勃发展，各家企业都在大量招工，熟练员工极为抢手，完全可以放心大胆地跳。这就造成了库房员工的流动极为频繁。对熟练员工依赖度高，就意味着公司存在致命的缺点。 2. 出错率高 在库房操作SOP中一般都规定，拣货员工需要核实货品无误后方可拣出。但拣货员做得很熟练以后，往往比较清楚某一类货品放在哪里，外观大致是什么样的，在拣货时往往会不作仔细的核对，凭感觉拣货，很有可能拣错货品。另外，多个订单中包括了同一件货品，或者一个订单中包括很多件货品时，也经常会发生漏拣或者多拣的情况。 3. 效率低 虽然这一拣货方法看起来简单，但是它的整体效率其实是偏低的。首先，员工的拣货路径实际是自己制定的，其效率不可能达到最优化;其次，前面提到这种拣货方法的出错率较高，效率自然低下;第三，每个员工的拣货任务(手中的那一堆拣货单)其实是随机产生的，并没有经过优化。 4. 限制了公司的发展速度 前面说过，合格的拣货员工要训练三个月，这就严重限制了拣货这一环节的产能，尤其是公司的销售迅速扩大，订单数量迅猛增多时，拣货速度跟不上订单的产生速度，导致了订单积压，这又限制了公司的发展。
关于动态规划方法的最优消费路径有些学者从微观经济理论的角度探索消费和投资的最优比率。例如，Phelps构建了不确定收入下的最优消费率［2 ］。基于这一模型，Me r t o n以布朗运动模拟不确定收益，利用动态规划建模的方式，求出在连续时间假设下获得最大消费效用的消费和资产投资组合［3 ］。然而M e r t o n的模型采用了P r a t t的绝对风险厌恶度(absolute risk aversion)［4］, 即假设投资者的风险偏好是和年龄、财富无关的常数，从而把家庭总财富比率设计成常数。为了改进过于严格的常系数风险厌恶假设，F a r h i和Pan — ageas假设投资者可以通过控制退休时间来调整劳动供给，从而实现最优消费和投资［5］。另外有些学者拓展了M e F t o n等人的模型，如Ilakansso n和Ri c h a r d研究了存在保险时的生命周期最优消费［6 ］［ 7 ］； Karat z a s使用鞅方法研究了个人如何选择消费率来实现消费和财富效用最大化［8 ］； B o d i e等人探讨了退休期间的最优消费投资问题［9］。有些学者则从宏观经济学的角度阐述消费和投资对消费效用最大化的影响。李嘉图的古典消费理论强调了消费对经济的刺激。凯恩斯绝对收入假说认为消费主要取决于当期绝对收入，平均消费倾向(APC)随收入增加而减少。按此假说，一战后，美国人民收入增加，储蓄应随之增加。但是，K u z n e t s实证研究发现战后储蓄并未增加，长期A P C稳定［10］。为解析上述矛盾现象，D u esenberr y提出相对收入假说，家庭会比较其他家庭的收入, 即相对水平，来决定自己的消费水平［1 1 ］ ( P 3 )。相对收入假说的缺陷在于家庭的消费是短视行为，没有考虑未来收入。
路径规划论文：路径识别与路径规划方法的研究 【中文摘要】随着科学技术的发展,各种各样的机器人陆续出现,机器人越来越受到人们的重视,而中国大学生机器人大赛暨Robocup 公开赛更是吸引了很多爱好者。机器人游中国可看成迷你的旅游,这跟目前假期短,如何能够合理安排,多参观几个景点的问题相吻合,故也大大引起大家的兴趣。本文以游中国机器人为研究对象,研究路径规划和路径识别的方法。基本思想是:首先根据比赛要求,建立大赛的基本界面平台,对图像进行数据存储,为遍历做准备。然后根据经典的遍历方法,通过改进来实现景点的遍历,比较得到一条较理想的旅游 路线。另一方面机器人在前进时要根据看到的路况来控制速度,因此对道路情况进行提取,并通过一系列方法去由环境等引起除噪声及冗余信息,得到较好的道路目标。然后对前方路况的几种情况进行提取分析,利用角点检测的方法来确定分支数,使机器人能够更好的选择 路线。具体实现过程如下:1.地图的存储。首先建立大赛涉及的基本界面平台,分析比较了几种常用的图存储方法的优劣。2.遍历算法。首先介绍了人工智能中常用的几种遍历算法,并对各个算法的复杂性和适用情况进行分析比较。根据该项目中的需要加以改进,得到不同的遍历路线。再... 【英文摘要】With the development of science and technology, a variety of robots showed up, that’s the reason that more and more people pay attention to the robot. However, Robot
动态规划中的最长路径问题 题目：设图G=(V, E)是一个带权有向连通图，如果把顶点集合V 划分成k个互不相交的子集Vi（2≤k≤n, 1≤i≤k），使得E中的任何一条边(u, v)，必有u∈Vi，v∈Vi+m（1≤i＜k,1＜i+m≤k），则称图G为多段图，称s∈V1为源点，t∈Vk为终点。多段图的最长路径问题是求从源点到终点的最大代价路径 由于多段图将顶点划分为k个互不相交的子集，所以，多段图划分为k段，每一段包含顶点的一个子集。不失一般性，将多段图的顶点按照段的顺序进行编号，同一段内顶点的相互顺序无关紧要。假设图中的顶点个数为n，则源点s的编号为0，终点t的编号为n-1，并且，对图中的任何一条边(u, v)，顶点u的编号小于顶点v的编号。 一个多段图 用c（u，v）表示边上的权值，将从源点s到终点t的最长路径记
为d(s, t)，则从源点0到终点9的最长路径d(0, 9)由下式确定：d(0, 9)=max{c01+d(1, 9), c02+d(2, 9), c03+d(3, 9)}这是最后一个阶段的决策，它依赖于d(1, 9)、d(2, 9)和d(3, 9) d(1, 9)=max{c14+d(4, 9), c15+d(5, 9) } d(2, 9) =max{c24+d(4, 9), c25+d(5, 9) , c26+d(6, 9) } d(3, 9) =max{c35+d(5, 9), c26+d(6, 9) } 这是倒数第二阶段的式子它分别依赖于d(4, 9)，d(5, 9)，d(6, 9) d(4, 9)= max{c47+d(7, 9), c48+d(8, 9) } d(5, 9)= max{c57+d(7, 9), c58+d(8, 9) } d(6, 9)= max{c67+d(7, 9), c68+d(8, 9) } 这是倒数第三阶段的式子它们依赖于d(7, 9)，d(8, 9) d(7, 9)= c79=7 d(8, 9)= c89=3 再往前推 d(6, 9)=max{c67+d(7, 9), c68+d(8, 9)} = max {6+7, 5+3}=13(6→8) d(5, 9)= max {c57+d(7, 9), c58+d(8, 9)} = max {8+7, 6+3}=15(5→8) d(4, 9)= max {c47+d(7, 9), c48+d(8, 9)} = max {5+7, 6+3}=12(4→7) d(3, 9)= max {c35+d(5, 9), c36+d(6, 9)} = max {4+15, 7+13}=20(3→6)
危险品仓库管理规程 为了严格管理危险品仓库，根据《化学危险品控制程序》2-04，制定本规程。 1 危险品库房的设置规定 1.1 危险品必须按“化学危险品(各种涂料、胶粘剂)”和“氧气、乙炔瓶”分别 设置单独的仓库。 1.2 应选择干燥、阴凉、通风的独立空间作为危险品的库房，库房内和门口有醒 目的“严禁烟火”的警示标志。 1.3 库房面积≤10 m2，配备不少于2具灭火器；库房面积≤20 m2，配备不少于3 具灭火器。 1.4 危险品库房内的照明必须选择防爆灯具，库内“领料管理制度”上墙。 2 危险品的入库规定 2.1 化学危险品入库时，一定要检查包装是否完整，密封是否完好,如有泄漏， 不得入库。 2.2 溶剂形木器涂料入库时，应检查包装上是否有“18581-2001检验合格”的明示。 2.3 室内装饰用的胶粘剂的包装上是否有“有害物质的名称及其含量”的明示。 2.4 氧气、乙炔瓶入库时应检查瓶阀、瓶帽是否齐全、完好，防震圈是否完好。 3 危险品的储存规定 3.1 储存化学危险品的货架之间应保持1 m间距, 小包装上货架，大包装堆垛不 得高于2 m，垛底应垫高0.1 m。 3.2 化学危险品储存时，商标和说明应朝外，其产品标识、检验标识清晰，帐、 物应相符。 3.3 溶剂型涂料、溶剂的库存量，应控制在5日消耗量的总和之内。 3.4 化学性质、防护措施和灭火方法相抵触的，不得储存在同一库房内。 3.5 氧气、乙炔瓶要分开存放(间距2 m)，同一地点氧气、乙炔各有两瓶以上时， 要用铁护栏防护，有防砸、防雨、防火、防晒的具体措施和“严禁烟火”的警示标志。 4 危险品的领用规定 4.1 危险品应有专人领用，库管员负责：
随着电商规模越来越大，未来的发展趋势必然是播种检货法。而播种法，其实是一次次的检货任务的安排、规划、执行的过程。 反思拣货 其实关于拣货的讨论在业界已经有很多很多，所谓的两大分类“摘果法”和“播种法”也早已经应用于各个公司的生产运营中。几乎每个电商业内人士也都清楚，摘果法适用于少量订单，播种法适用于大批量订单。因此，本篇不想把冷饭再炒一遍，而是想先从自己的经历开始，分享一些自己的感受。 刚刚工作的那一会儿，也参与过一段时间的拣货。当时公司一天也就1000单左右，拣货员工拿着一叠的发货单直接进库拣货，发货单上简单地标着客户订单中包括的货品编号、货品名称、数量、货位号信息。每次拣货员工都会拿上一撂的发货单，先行翻看一遍，了解大致都有哪些货品、哪些货位后，也不用推车等工具，就直接手拿怀抱，把一堆的货放到出货检验台上，再自己逐个按发货单分开。遇上需要拣的货很多，无法一次拣完的情况，就会把已经拣出的先行放在检验台上，回头再拣第二次、第三次。 这种操作方式，既不是摘果，也不是播种，而是两方面的综合体。当时我觉得拣货员工很厉害，能够在那么多种货品中精确地找到所需要的。当时的公司里，能够做好拣货的，都是工作时间较长，表现较好的老员工，他们也可以算是库房中最不可缺少的人。但现在再看时却觉得，这是由于系统、流程的整体不到位而出现的现象，这导致了拣货过程中的许多问题。
1. 对熟练员工的依赖度太高 当时库房一共有4个熟练的拣货员工，他们同时负责上架和拣货两项工作。由于一些原因，三名拣货员在同一天辞职，导致整个生产过程几乎中断，几乎所有的订单都无法发出。库房的几乎所有工作人员临时暂停了手中的工作，而全部去拣货，一直到凌晨才将所有的订单发出。 当时的库房管理人员说，一个合格的拣货员工需要至少训练三个月。确实，在那样的拣货流程以及相配套系统的支持下，拣货操作、看单等最多一个星期就能熟练，但了解库存的大致位置，并自己合理安排拣货路径，却不是一天两天能够完成的。这三个月中的绝大多数的时间是用来熟悉库房，熟悉货品，熟悉货位的。 在很多电商公司中，为了节省人力成本，大部分的库房员工都是采取劳务派遣的形式。他们大多是乡间进城打工的子弟，工资普遍不高(北京地区1500元左右)，工作辛苦不说，出错率不低，淘汰率很高;再加上电商业的蓬勃发展，各家企业都在大量招工，熟练员工极为抢手，完全可以放心大胆地跳。这就造成了库房员工的流动极为频繁。对熟练员工依赖度高，就意味着公司存在致命的缺点。 2. 出错率高 在库房操作SOP中一般都规定，拣货员工需要核实货品无误后方可拣出。但拣货员做得很熟练以后，往往比较清楚某一类货品放在哪里，外观大致是什么样的，在拣货时往往会不作仔细的核对，凭感觉拣货，很有可能拣错货品。另外，多个订单中包括
仓库拣货路径的优化 仓库拣货路径优化的主要目的就是尽力减短拣货路径，拣货路径短了，操作效率自然更高，仓库的响应时间也更短。 1. 决定拣货路径的一个因素，是库位顺序。大家知道，仓库中的库位一般是按照一定顺序排下去的，比如说，A001、A002一直到Z999。现在的问题是，我们要从仓库中的哪个库位开始编排？A001要对应哪个库位比较好？是从远离出入口的位置开始呢，还是从靠近出入口的位置开始？是从靠近入库口的方向开始呢，还是从靠近出库口的方向开始？如果出库口恰好在中间，库位顺序又要怎么排比较好？ 我们在拣货的时候，一般是按照拣货单进行操作的。当然，不排除有些人对仓库非常熟悉，他的拣货单都不用标记库位的，一看就知道去哪里拣货，我们做不到，想必能做到的人也越来越少，毕竟，仓库越来越大，货品越来越多，操作人员也越来越多，这种操作方式，终究是难以持续的。于是，我们拿到拣货单，推起小推车，就开始拣货了，第一个，A001，哪种货物，需要多少，然后一路走下去。 拣货单上一般是按照库位进行排序的，大家都可以理解，免得我们在仓库里面来回走。有没有按照倒序的呢，比如说，从Z999开始？可能也可以，但是我们仔细体会一下，一个是顺序，一个是倒序，哪个更容易辨识？一般是不建议使用倒序，尤其不能接受杂序，这些都是无端消耗脑细胞的。 那么，也就是说，如果仓库中的库位从出库口开始排，一直到仓库最深最远最角落的地方，我们拣货的时候，往往也是从出库口开始，拉着货一路往仓库最深处走，然后又走出来。大家是不是感觉到不合理了？ 进去的时候我们要拉着货，出来的时候也要拉着货，如果货物比较多，拣料车位置不太够，堆得很高，说不定还摇摇欲坠，推起来岂不是麻烦？本来空车推100米只需要一分钟，货物堆得很满，就得走两三分钟，还劳神费力。所以，从这个角度说，库位还是从里往外排比较好，拣货的时候就可以从里往外走，省时省力。 2. 拣货路径涉及的第二个因素，是拣料车的行走趟数。有时候，我们费尽心思，终于排出了一个理论上最高效、最完美的拣货路径，然而一到现场开始操作，会发现有个问题：我们在安排路径的时候，往往假设拣货时只需要走一趟——拣货人员推着车，沿着设定好的路线，在仓库里面走一圈，一个订单就操作完了。 这个假设多数时候都是不成立的，主要是因为一张订单上包含的货物比较多，一趟拉不完。这个因素有时候会影响我们的路线安排，有时候不会，要看现场的具体情况。从这个因素出发，很多时候出库口放在仓库中段是最为方便的。 3. 第三个因素，是订单上零散货物的比例。我们拣货的时候，是先拣整件的货物，还是先拣零散的货物？显然先拣整件的货比较合理，因为码放的规律是重货在下，轻货在上，再一个，下层放了零散的货，上面再放整件的货也不方便。 那么问题来了，我们在讨论库位顺序的时候，得出的结论上从仓库里面往出口走会比较合理，这边的结论是从重往轻比较合理，岂不是要我们把重货放在仓库的最里面，而把零散的小件货物放在接近出库口的地方？这当然是违背基本原则的。 所以库位顺序和零散货物比例两个要素得出的结论是互相冲突的。我们在现场进行规划的时候，就要考虑到这种冲突，并尽力协调，得到一个比较好的方案。常见的办法： 一个是在工具上着手，改进拣货车，解决先拣零散货物后整件货物不好码放的问题； 一个是在订单上着手，一拆为二，零散货物单独操作，自然就没什么问题了； 再不然就是做一些妥协，接受拉着重货走一段距离，或者先拣零散货物，拣整件货物的时候先把零散货物放一边的动作设定。
仓库管理安全操作规程 1、仓库内必须有明显的安全标志与标识。 2、仓库管理人员必须保证库存物资及仓库安全。无特定仓库管理人员，该仓库使用单位的第一负责人对其负责。 3、仓库管理人员必须通晓本库房存储物资的性能、特征、保管知识以及不能与之同库存放的其他物资的品名、性质、分类、保管等业务知识。必须熟悉安全防火制度，掌握消防器材的操作、使用及维护保养方法和报火警。 4、装卸物资的人员应对所装卸的物资有所了解，杜绝野蛮装卸，防止在搬运中发生物体伤人事故。使用机械装卸时，必须执行《起重机械作业》的有关规定。 5、装卸易燃易爆、化学危险物品时，必须轻拿轻放，严防震动、撞击、重压、摩擦、倒置、倾倒，以及因装卸器具摩擦碰撞产生火花造成危害。 6、装卸作业结束后，仓库管理人员必须对库区、库房进行检查，确认安全后，方可离人。 7、容易相互发生化学反应或灭火方法不同的物品。必须分间、分库储存，并在醒目处标明储存物品的名称、性能和灭火方法。 8、易自燃或遇水分解的物品；必须在温度较低、通风良好和空气干燥的场所储存，应定时检测，严格控制湿度与温度。 9、库存物品应分类，分垛、分货架储存，必须码放整齐牢靠。每垛占地面积不得大于100m；垛与垛间距不得小于1m；货架
与货架间距不得小于0.5m；垛、货架与墙、梁、柱间距不得小于0.5m；面对仓库门的主要通道宽度不得小于2m；严禁堵塞仓库门、主要通道和消防设施。 10、凡物品入库前，仓库管理人员必须认真检查有无火种等隐患，易燃易爆、化学危险物品的包装容器是否牢固、密封。如发现品名不符．包装容器破损、残缺、变形和物品变质、分解等情况时，必须及时进行安全处理。 11、仓库进出货物后，对遗留和散落在操作现场的危险品，要及时进行检查、清扫和处理。对使用过的油棉纱、油手套等沾油纤维物品以及拆除下来的可燃包装物，应当存放在安全地点，定期处理，不得在仓库内存放。 12、仓库内因物品防冻必须采暖时．应当采用水暖，其散热器、供暖管道与储存物品的距离不得小于0．3m。 13、仓库内的电器设备必须由持操作证的电工进行安装、检查和维护保养。电工必须严格执行各项电气操作规程和煎工安装标准。 14、仓库内的动力设备线路、照明线路必须按有关规定设计、安装和使用。严禁在仓库顶棚内敷设线路，严禁在仓库内乱拉临时线；禁止使用不合格的保险装置；电气设备和线路不得超过安全负载。 15、仓库内不得使用明火，碘钨灯、日光灯以及移动式灯具照明．只能使用不超过60W的白炽灯照明。照明灯具下方不准堆放物品。其垂直下方与储存物品间距不得小于0.5m。严禁将照
最短路径问题 下图给出了一个地图，地图中每个顶点代表一个城市，两个城市间的连线代表道路，连线上的数值代表道路长度。 现在，我们想从城市a到达城市E。怎样走才能使得路径最短，最短路径的长度是多少？设DiS［x］为城市x到城市E的最短路径长度（x表示任意一个城市）； map[i，j]表示i，j两个城市间的距离，若map[i，j]=0，则两个城市不通； 我们可以使用回溯法来计算DiS［x］： var S：未访问的城市集合； function search(who{x})：integer； {求城市who与城市E的最短距离} begin if Who＝E Then Search←0 {找到目标城市} Else begin min←maxint；{初始化最短路径为最大} for i 取遍所有城市 Do if（map[Who，i]＞0{有路}）and（i S{未访问}） then begin S←S－[i]；{置访问标志} j←map[Who，i]+ search(i)； {累加城市E至城市Who的路径长度} S←S＋[i]； {回溯后，恢复城市i未访问状态} if j＜min Then min←j； {如果最短则记下} end；{then} search←min；{返回最短路径长度} End；{else} End；{search} begin S←除E外的所有城市； Dis[a]←search（a）；{计算最短路径长度} 输出Dis[a]； end．{main} 这个程序的效率如何呢？我们可以看到，每次除了已经访问过的城市外，其他城市都要访问，所以时间复杂度为O（n！），这是一个“指数级”的算法。那么，还有没有效率更高的解题方法呢？
[选取日期] NUAA未知环境的动态路径规划 [键入文档副标题] | 刘绍翰
度量距离 灰度化 四连通和8连通。 第一章、静态搜索与A*算法 很多时候，我们需要在一个图中寻找一条从源点到目标节点的最短路径，我们称之为路径规划。搜索算法主要分为，盲目搜索和启发式搜索，它们的一个作用是能够从解空间中需找一条从源点到目标节点的最短路径。启发式搜索是在搜索的过程中，参考一定的指标函数来决定搜索的策略。 迪杰斯特拉算法，类似于广度优先遍历，利用源点到当前节点的代价值作为指标，其一定可以获得从原点到目标节点的最短路，但是其访问的节点数很多。 而最好优先搜索，采用离标节点的距离作为搜索的代价参考值，贪心选择最小的扩展节点，也可以获得最短路径，而且其搜索的节点数目大大减少。 图1 迪杰斯特拉算法图2 最好优先搜索算法当地图中包含障碍物时，迪杰斯特拉算法，仍然可以获得最短路径的路径，最好优先搜索的节点尽管少，但是其不能获得最优解。 图3 迪杰斯特拉算法图4 最好优先搜索算法而A*算法，参考了从原点到当前节点的代价值和当前节点到目标节点启发值，综合了迪杰斯特拉算法和做好优先搜索算法优点，在有障碍物和无障碍物的地图上，可以像迪杰斯特拉算法一样求得最短路径同时，同时能够像最好优先搜索一样减少搜索范围，减少搜索节点的数目。
图5 无障碍物时A*路径规划 图6 有障碍物时A*路径规划算法 经典的迪杰斯特拉算法可以求得最短的路径，而启发式搜索A* 算法，不但可以求得最短路，而且可以使得搜索的范围大大减少，上述算法是传统的静态路径规划算法，其规划的前提条件是已经知地图的结构。A*算法属于离线事先规划，在规划完毕之后，可以沿着最优路径移动，不是在线规划，不能一边规划一边移动。 A*算法的基本理论 A*算法又叫做启发式搜索算法，具有悠久的历史，其启发函数f=g+h 。其中g 表示从原点到当前节点已经付出的代价，好表示从当前节点到目标节点的启发值。 1) A*算法必须满足h(x)<=h*(x)，其中h*(x)是实际的启发值，h*(x)在实际中通常是无 法事先得知的，但是这个条件是很容易满足，只要满足该条件，一定能够获得最优解。 2) 如果最短路径长度为C*, 则在算法结束前，open 表中至少有一个节点n, 满足 f(n) <= C*. 这个性质可以这样理解， 因为最短路径存在， 我们不妨设它为: source->a->b->c->...->n->.....->goal. 且在当前时刻，路径中在节点n 前的节点都在closed 表中，即已经扩展了，而节点n 自己在open 表中（注意：算法结束前任意时刻都有这样的节点n 存在）。 则由于该条路劲是最短路径，我们可以知道此时在open 表中的n 的 g(n)值已经是准确值, 即最小值了。而 f(n) = g(n) + h(n) = g*(n) + h(n) <= g*(n) + h*(n) = C* . (最后一个式子取等号是由于n 在最短路径上) 有了这个性质，我们就知道，当A*算法扩展到目标节点时，必有f(goal) = g(goal) <= C* (即 = C*)。否则, 如果f(goal) > C*,由于目标节点是被扩展节点, 则open 表中其他任意其他节点t, 都有f(t) >= f(goal) > C*, 和性质1 矛盾。 3) 扩展新节点时很容易出现重复节点的问题，从上面的伪代码可以看出， 如果新 扩展节点已经存在于closed 表中， 且f 值比表中节点的f 值还要小的话，则除了更新该节点f 值，还需要重新扩展该节点，这简直就是把人从棺材里拖出来。 但是如果h 函数满足相容性，这一步就可以省掉了。所谓相容性就是指对任意节点s1,都满足： h(s1) <= h(s2) + c(s1,s2) (其中c(s1,s2)是指从s1转移到s2的代价)有这个性质我们在不等号两边加上g(s1), 则有 g(s1) + h(s1) <= h(s2) + g(s1) + c(s1,s2)。 如果我们此时扩展s1, 而s2又是能被s1扩展的节点，则由这个式子我们得到 f(s1) <= f'(s2). (若s2之前就已经被扩展出了，则当前的f(s2)可能比f'(s2)小) 这个式子的意义在于由当前节点进行扩展这个方案下得到的节点的f 值总比当前扩展节点的f 值大（子节点总比父节点
1 拣选路径问题 订单分拣就是依据顾客的订货要求或配送中心的送货计划，尽可能迅速、准确地将商品从其储位拣取出来，并按一定的方式进行分类、集中，等待配装送货的作业过程。在仓库的所有流程中，订单分拣越来越受到企业和研究领域的关注。在非自动化仓库或配送中心里，分拣一直被认为是劳动最密集、成本最高的运作，同时也是很多企业降低仓储成本与提高生产力最优先考虑的运作；另一方面，订单分拣可以直接影响到客户满意度，因此，企业能够快速并且准确地处理客户订单已经成为企业获取竞争力的重要组成部分。 近年来，随着电子商务的发展、生产准时制的要求，订单的规模越来越小，甚至是拆箱分拣。拆箱分拣也称为小件订单分拣或单品拣货或拆零拣货。小件订单分拣相对应于其它分拣单元，即托盘分拣、箱分拣。虽然当前有很多成功的自动分拣系统已经应用到仓储运作中来，但由于仓储分拣系统是一个非静态、非一次性的活动，并且自动分拣系统不仅成本高而且灵活性低，手动分拣系统仍然有一定的实际意义。以下主要为手动小件订单拣选的几种路径。 最新的仓储调查报告显示订单分拣是提高仓库生产效率最优先考虑的运营活动，分拣成本会占到仓库运营成本的 65％，而又有研究表明分拣人员的行走时间会占到总分拣时间的50％。可见，减少分拣人员的行走时间对于提高分拣效率和降低仓库运作成本是有意义的。分拣人员的行走时间与很多要素有关，其中，合理安排分拣路径是减少行走时间的一项有效措施。 分拣路径的目标就是确定分拣单上货品的拣货顺序，通过启发式或优化路径来减少分拣人员的行走距离。在实际工作中，人们通常应用启发式的分拣路径。这主要是由于优化产生的路径可能不符合分拣人员通常工作的逻辑，不容易操作；而且，优化路径没有考虑线路拥挤问题。 有几种针对单区仓库分拣作业的启发式分拣路径方法，即穿越、返回、中点回转、最大间隙、组合策略。此外，还有分割穿越策略、分割返回策略以及针对多区布局下应用的通道接通道策略。下面将对各种启发式的分拣路径进行介绍。
第四部分 物料 标准操作规程 某某有限公司
目录 1.物料入库验收规程 SOP-04-001 2.物料出库验发规程 SOP-04-002 3.虫鼠和其它动物防范规程 SOP-04-003 4.成品验收、入库规程 SOP-04-004 5.成品出库验发规程 SOP-04-005 6.物料、成品拒收规程 SOP-04-006 7.物料外包装破损处理规程 SOP-04-007 8.物品销毁处理规程 SOP-04-008
题目：物料入库验收规程编号: SOP-04-001 制定人：制定日期：2011年月日版本： 1页数:1/3审核人：审核日期：2011年月日颁发部门：供应部 批准人：批准日期：2011年月日生效日期：2011年月日目的：规范物料入库验收的操作，确保入库的物料符合规定标准。 范围：原辅料、包装材料的入库。 分发部门：质量部、供应部、中心化验室、仓库、生产部。 变更历史版本号修订原因与内容 1 新定 标题正文 1. 1.1 1.1.1 1.1.2 1.1.3 1.1.4 1.1.5 1.1.6 1.1.7 1.1.8 1.2 初验 内容 原药材及辅料进厂后，由仓库保管员、供应部供应员按规定共同负责完成物料验收。 原药材及辅料初验前，操作工具、计量器具、待验区等经清洁检查应合格。待验区的清场合格证、文件、防鼠、防虫设施、计量器具、清洁用具及其它用具经检查应合格。检查不合格应迅速处理，并记录。 验收时，供应部供应员索要并审核供应合同、计划、供应商,审批文件的真实性与准确性，检查物料与送货凭证、单据及订货合同是否一致，票物是否相符，并将检查结果记入“物料入库验收记录”（附件1）。如不符合要求应予以拒收。 物料外包装上应有标签（标记），需标明品名、规格、产地（供应商）装量、批号，检查是否有产品合格证。 物料外包装上应无破损、受潮、鼠咬、泄漏、水渍、霉变等情况。如发现，应将其取出单独放置，将异常情况填入“物料入库验收记录”。按拒收处理，填写“物料拒收记录”。 特殊管理物料标签、封口签等的包装封口应完好，无启封开口痕迹。毒、贵细药材应双人验收。 液体物料容器封口要严密，无浸出或漏液，外包装的保护设施应完备。 如发现有虫蛀或鼠咬，应将药材移出库房以防止蔓延，并及时按有关规定进行处理。 按上述要求初验检查完毕后，如全部合格，可在送货凭证回执上签收，并