B2C企业配送中心拣选作业问题研究综述
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文献综述物流管理B2C电子商务环境下的配送研究一、引言B2C电子商务是以Internet为主要服务手段实现公众消费和提供服务,并辅之以电子化的付款方式,因此B2C电子商务实质上是一种电子化的零售。
电子商务是在Internet开放的网络环境下,实现消费者的网上购物、企业之间的网上交易和在线电子支付的一种新型的交易方式。
而电子商务企业提供的大多是实物产品,它们不像电子信息类产品那样可以通过互联网直接传输,必须要通过配送来完成。
只有通过配送将商品或服务真正转移到消费者手中,电子商务活动才能成功结束。
因此,电子商务配送水平的高低是顾客评价电子商务满意程度的重要指标,它直接影响电子商务企业的市场竞争力。
但目前我国的配送和电子商务相比,其发展速度难以并驾齐驱,可以说配送已严重制约了我国电子商务快速发展,突出表现在配送成本高、速度慢、效率低、质量水平不能满足客户需求等方面。
如何建立一个高效率、低成本运行的配送体系来保证电子商务的通畅实施,已成为我国发展电子商务的当务之急。
二、主题参考的文献资料主要是在学校图书馆的综合书库、期刊室、中国期刊网上搜集的,主要是关于B2C电子商务环境下物流配送的一些文章和书本。
在此,根据参考的内容,我将我所参考的资料进行了分析。
国外物流专家和电子商务专家对B2C电子商务配送进行了大量研究。
在B2C电子商务环境下,国外对配送的研究集中在物流配送对电子商务的作用、信息技术对物流配送的作用以及电子物流等方面。
经济发达国家如美国、日本经过长期的发展,已经形成了适合本国国情的现代物流配送系统,对物流配送模式的研究和应用已经比较成熟,这些成熟的模式与现在的B2C电子商务配合,基本解决了他们电子商务配送的瓶颈问题。
物流配送对于电子商务作用,美国学者Haul Lee,Seungin Whang(2002)在“Winning the last mile ofE.Commence”中写道:“物流配送能实现网上交易商品的末端配送,是完成整个电子商务活动的最后一个环节”。
B2C电商配送中心订单分批及拣选路径优化探究一、引言电子商务的快速进步带动了B2C电商配送中心的迅速崛起,使商品的配送成为物流领域中不行轻忽的问题。
在B2C电商配送中心中,订单的分批及拣选路径的优化直接干系到物流效率的提高。
因此,对于订单的分批及拣选路径的优化进行深度探究具有重要意义。
二、B2C电商配送中心订单分批方法订单分批是指依据一定的规则,将具有相同属性的订单进行分组。
常见的分批方法包括按照订单的货物属性、订单的地理位置、订单的时效要求等进行分批。
通过订单分批,可以缩减物流拣选的时间和成本。
三、B2C电商配送中心拣选路径优化方法拣选路径优化是指依据一定的规则,将订单在仓库内的拣选路径进行优化,以缩减拣选时间和提高拣选效率。
常见的拣选路径优化方法包括最短路径算法、遗传算法、模拟退火算法等。
本文将重点介绍基于遗传算法的拣选路径优化方法。
四、基于遗传算法的拣选路径优化方法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
通过模拟自然界的选择、交叉和变异等操作,寻找最优解。
在B2C电商配送中心订单拣选路径优化中,可以将拣选路径看作是遗传算法中的个体,通过变异和适应度函数的评估,不息寻找最优的拣选路径。
五、试验验证及结果分析本文通过对某B2C电商配送中心的订单数据进行试验,验证了基于遗传算法的拣选路径优化方法的可行性和有效性。
试验结果表明,相较于传统的拣选路径,基于遗传算法的拣选路径可以显著缩减拣选时间和提高拣选效率。
六、结论本文通过对B2C电商配送中心订单分批及拣选路径优化的探究,提出了一种基于遗传算法的优化方法。
通过试验验证,结果表明该方法可以显著提高物流效率。
在实际应用中,可以依据详尽状况对该方法进行进一步优化,以应对日益增长的电子商务配送需求基于遗传算法的拣选路径优化方法在B2C电商配送中心订单拣选中具有可行性和有效性。
通过对某电商配送中心的订单数据进行试验验证,我们发现该方法相较于传统的拣选路径可以显著缩减拣选时间和提高拣选效率。
配送中心与拣选方式综述配送中心是物流系统中重要的一环,它起到了集中管理和分配货物的作用。
配送中心的主要任务是接收、储存和分配货物,保证货物准时、准确地送达给客户。
配送中心的拣选方式有多种,根据不同的需求和情况选择合适的拣选方式能够提高效率、节约成本。
下面将对常见的拣选方式进行综述。
首先是人工拣选。
人工拣选是最传统、也是最常用的拣选方式。
它主要依靠人工劳动力完成拣选任务。
人工拣选需要大量的人力投入,但相对成本较低。
拣选员按照指定的方式和流程,手动从仓库中选取所需货物。
这种方式操作灵活,适应性强,但效率较低,容易出现拣选错误和疲劳等问题。
其次是半自动拣选。
半自动拣选是在人工拣选的基础上引入了一定程度的自动化设备。
常见的半自动拣选设备包括输送线、提升机、自动导航车等。
拣选员在设备的协助下进行拣选,可以提高效率和准确性。
半自动拣选对于规模较大的仓库来说,可以减少人力投入,提高仓库的运作效率。
再次是全自动拣选。
全自动拣选是目前物流行业发展的趋势,它完全依靠自动化设备来完成拣选任务。
全自动化设备主要包括自动化存货系统、自动货架、自动叉车等。
全自动拣选具有高度的机器智能和自动化程度,可以大大提高拣选效率和准确性。
全自动拣选适用于规模庞大、货物品种繁多的仓库,能够实现快速、准确地分拣货物。
还有一种新型的拣选方式是机器人拣选。
机器人拣选是近年来随着人工智能和机器人技术的发展而兴起的一种拣选方式。
机器人可以通过自主导航和视觉感知等技术,精准地分辨和捡取货物。
机器人拣选具有高度的自动化和智能化,可以大大提高仓库的拣选效率和准确性,减少人力投入。
配送中心的拣选方式有人工拣选、半自动拣选、全自动拣选和机器人拣选等多种方式。
选择合适的拣选方式可以提高效率、减少错误和成本,提升配送中心的运作水平。
随着科技的不断进步,拣选方式也在不断创新和发展,未来将会出现更多智能化、自动化的拣选方式。
配送中心拣货作业优化设计与控制研究随着电商的飞速发展和消费升级的推动,物流领域的发展也越来越受到人们的关注。
其中,配送中心作为物流货物流转的重要节点,在整个物流体系中发挥着至关重要的作用。
在这其中,拣货作业是配送中心的核心业务之一。
因此,配送中心拣货作业的优化设计与控制研究显得尤为重要。
本篇论文将讨论如何从拣货过程中的各个环节入手,对拣货作业进行优化设计与控制。
一、拣货作业的现状在近年来的电商热潮下,消费者的购物行为日趋多元化,且购买商品的数量也越来越大,这使得配送中心的拣货作业面临了许多挑战。
以货品种类和规格的多样化为例,不同的商品可能需要在不同的温度条件下储存,也可能需要在不同的包装盒中打包。
因此,在收到订单后,配送中心要先对订购商品分类并分配组别,然后再根据对应组别,将订单分派到对应的拣货员手中。
这种方式虽然能够大大提高配送中心的效率,但对拣货员的技术要求也更高,操作起来更加复杂。
除了商品种类和规格的多样化,拣货作业还面临着拣货区域的不断扩大和货架高度的不断增加等问题。
以前,拣货员可以轻松地从第一层货架上取货,但现在,很多商品已经需要从2至3层甚至更高层的货架上取货,这不仅在人力上增加了负担,也增加了工作风险。
二、拣货作业的优化设计在拣货作业方面,如何提高效率并有效节约成本是面临的主要课题。
这里我将提出三种优化方案:1. 优化拣货设施对于配送中心而言,购置先进的拣货设施(例如自动拣货机、人形拣货导航等)可大幅提高拣货作业的效率和准确度。
这类设备不仅能缩小人力成本,而且还能够降低物品被损坏的概率,提高客户满意度。
虽然这些设备的价格相对昂贵,但基于长远考虑,通过购置这些设施,可大大提高配送中心的效益,使得投资回报和成本之间的协调得到更好的体现。
2. 优化拣货作业流程为了提高拣货作业效率,流程优化方案是不可避免的选择之一。
比如,对于订单分类等纯人工操作,辅以现代技术如RFID技术等可以有效提高分组时效率,并协调好拣货员的工作量。
关于配送中心的拣货作业模式研究[摘要]根据理想拣货作业的七个要点,对电子标签+台车的拣货模式的效率低下的原因进行了分析,在此基础上提出了改进方式——电子标签+输送带的拣货模式,并设计其工作流程。
[关键词]拣货作业,电子标签+拣货模式1 引言配送中心的作业流程包括“入库——保管——捡货——分拣——暂存——出库”等作业,其中拣货作业是一项非常繁重的工作。
尤其是面对零售业多品种、少批量的订货,配送中心的劳动量大大增加,若无新技术的支撑将会导致作业效率下降。
2 理想拣货作业的七个要点常见的配送中心拣货作业大致有两种:人工拣货和电子标签+台车拣货系统。
前者由于其低成本,仍被大量采用,但效率低下;后者目前仍算得上较为先进,但在效率方面也不尽人意。
理想的拣货作业应该具有以下七个要点:(1)不要等待——零闲置时间(2)不要拿取——零搬运(多利用输送带、无人搬运车)(3)不要走动——动线的缩短(4)不要思考——零判断业务(不依赖熟练工)(5)不要寻找——储位管理(6)不要书写——免纸张(paper-less)(7)不要检查——利用条码由电脑检查3 电子标签+台车的拣货模式的局限性电子标签是安装在货物储位上的电子显示装置,由中央计算机管理控制,借助标示灯信号和数码显示屏作为显示工具(有些还加上蜂鸣器),使作业人员凭借信号灯、蜂鸣器快速找到货物储位,并根据所显示的数字从而正确、快速地完成拣货任务,能够有效地降低拣货错误率,加快拣货速度,提高工作效率。
与完全人工操作相比较,达到了“不要思考、不要寻找、不要书写”三个要点,但对应另外四个“不要等待、不要拿取、不要走动、不要检查”的要点,效率仍然低下的问题无法解决:(1)拣货人员的动线较长,提货单以EDI方式送到配送中心后,通过中央计算机管理控制电子标签的信号灯、蜂鸣器,这一过程中可以在很短时间内完成,但是拣货元推着台车步行到确定的货架前,却需要有一段时间,所以前置时间相对较长。
配送中心与拣选方式综述【摘要】配送中心是物流行业中的重要组成部分,承担着货物存储、分拣和配送等关键任务。
传统的拣选方式通常依靠人工操作,效率较低且容易出错,而现代技术的应用如自动化拣选系统大大提升了效率和准确性。
自动化拣选系统具有快速、精准、可靠等优势,相比之下,人工拣选被机器拣选所取代成为未来发展的趋势。
智能配送中心的兴起更是推动了物流行业的发展,未来配送中心将更加智能化和自动化,提升效率并降低成本。
配送中心与拣选方式的发展对物流行业意义重大,未来的发展方向将更加智能化和高效化。
通过对配送中心与拣选方式的综述,可以看出其在物流行业中的重要性和影响,为行业的发展和进步提供了指导和启示。
【关键词】关键词:配送中心、拣选方式、作用、重要性、传统、现代技术、自动化系统、优势、人工拣选、机器拣选、比较、智能发展趋势、物流行业、影响、发展方向、总结。
1. 引言1.1 配送中心与拣选方式综述在现代物流行业中,配送中心与拣选方式是至关重要的环节。
配送中心作为货物流通的中转站,承担着集中存储、分拣、配送等功能,对物流效率和成本控制有着重要影响。
而拣选方式则直接影响到货物的准确性和速度,关系到客户的满意度和体验。
配送中心的作用和重要性不言而喻。
通过配送中心实现货物的集中存储和分拣,可以降低物流成本,提高运输效率。
配送中心还可以根据市场需求灵活调配货物,减少库存积压和损耗,提高供应链的响应能力和灵活性。
传统的拣选方式通常是人工作业,速度慢且容易出错。
随着科技的发展,现代物流行业开始引入自动化拣选系统,如自动化仓储设备和机器人拣选系统。
这些技术的应用大大提高了拣选效率和准确性,优化了物流流程。
自动化拣选系统的优势在于高效、精准和可靠。
比起人工拣选,机器拣选更具规模化和标准化,节约了人力成本和减少了工作风险。
人工拣选和机器拣选各有优劣。
在某些环境下,人工拣选仍然比机器更为灵活和适用。
但随着技术的不断发展,机器拣选系统在效率和准确性上的优势将逐渐凸显。
配送中心与拣选方式综述随着电商市场的不断扩大和智能化技术的不断升级,物流配送系统也越来越成为电商企业发展的重中之重,而物流配送中心的建设和完善则是物流配送系统的核心之一。
下面将从物流配送中心的概念和其发展趋势入手,结合拣选方式的不同分类和优劣势,对物流配送中心与拣选方式进行综述。
一、物流配送中心的概念和发展趋势物流配送中心是指为了最大限度提高物流效率和降低运营成本而设计和建立的物流管理、物流储备和物流配送的重要场所。
其功能主要包括存储、管理、分拣、配货、装载、运输、装卸、翻包等一系列与物流配送相关的工作。
随着电商市场的日益繁荣和快速发展,越来越多的电商企业和物流企业开始重视物流配送中心的建设和管理,投入更多的资源和资本,借助科技手段和管理模式,提升物流配送系统的效率和质量。
物流配送中心的发展趋势主要体现在以下几个方面:1、全面智能化:依托物联网、大数据、云计算、人工智能等技术手段,全面改造物流配送中心的人工管理模式,实现信息化、自动化、智能化的集成,提高物流配送效率和降低配送成本。
2、网络化和集约化:通过物流配送中心的中转作用,优化物流配送网络和路线,缩短运输时间,降低配送成本。
同时,实现物流配送中心的集约化管理,降低管理成本和资本投入。
3、多元化服务:将物流配送中心发展为物流服务链的重要环节,并在此基础上拓展物流服务领域,提供多元化、定制化和个性化的物流配送服务,满足不同消费者的需求。
二、拣选方式的不同分类和优劣势拣选是物流配送中心中的重要环节之一,直接关系到物流配送效率和配送质量。
拣选方式的选择和应用,需要综合考虑实际情况和需求,从中选出最优方案。
下面将拣选方式按照不同的分类进行细致的分析。
根据拣选的对象和方式不同,拣选方式主要分为人工拣选、半自动拣选和全自动拣选三种。
(1)人工拣选:是指人工收集并分类包裹,后再进行人工分拣、组货和装车等环节。
人工拣选的劣势是人工作业速度慢、易出错,容易在人员疲劳或工作环境过于拥挤时影响工作效率。
配送中心与拣选方式综述(1)【摘要】本文主要对配送中心与拣选方式进行综述。
首先介绍了配送中心的基本概念,包括其作用和不同类型。
然后分别探讨了手动拣选方式和自动拣选方式。
接着,文章分析了未来配送中心发展趋势、技术对配送中心的影响以及拣选方式的选择对配送效率的影响。
通过本文的介绍,读者将对配送中心及拣选方式有更加全面的了解,从而更好地把握配送行业的发展方向和趋势。
【关键词】配送中心、拣选方式、基本概念、作用、类型、手动拣选、自动拣选、发展趋势、技术影响、效率。
1. 引言1.1 配送中心与拣选方式综述(1)在现代物流领域中,配送中心和拣选方式是非常重要的环节,直接影响到商品的顺利配送和客户满意度。
本文将就配送中心和拣选方式进行综述,以帮助读者更好地了解这两个方面的内容。
配送中心是指利用现代物流设施和技术进行物流配送和仓储管理的地方。
其作用主要有三个方面:一是集中存储商品,提高货物整合程度;二是实现快速分拣和配送,提高配送效率;三是降低物流成本,提高物流效益。
配送中心可以分为几种不同类型,例如集中式配送中心、分拨式配送中心和跨境电商配送中心等。
每种类型的配送中心都有其特点和适用范围,以满足不同企业的需求。
在拣选方式方面,主要有手动拣选和自动拣选两种方式。
手动拣选是指工人通过手工操作完成货物的拣选工作,适用于小批量、多品种的情况;自动拣选则是利用自动化设备完成货物的分拣和配送,适用于大规模、单一品种的情况。
未来配送中心的发展趋势将更加注重智能化和自动化,以提高效率和降低成本。
技术对配送中心的影响将更加深远,例如人工智能、物联网和大数据等技术将被广泛应用于配送中心的管理和操作中。
选择合适的拣选方式对配送效率至关重要,需要根据具体情况进行合理选择。
配送中心和拣选方式在物流领域起着至关重要的作用,对于提高物流效率和降低成本具有重要意义。
希望本文的综述能够对读者有所帮助,使他们更加深入了解这两个方面的内容。
2. 正文2.1 配送中心的基本概念配送中心是现代物流系统中的重要组成部分,也是商品配送的重要环节之一。
配送中心与拣选方式综述随着电子商务行业的发展和普及,配送中心作为实现快速和高效配送的重要环节,对于电商企业的成功非常关键。
在配送中心中,订单的拣选又是非常重要的一个步骤。
因为订单的拣选速度和准确率直接影响到配送的效率和成本,进而影响到客户满意度和企业的竞争力。
因此,本文将综述配送中心与拣选方式,探究如何优化配送中心和拣选的效率和准确性,提升企业竞争力。
一、配送中心的功能配送中心既是电商企业整个供应链的一个环节,也是物流操作的主要场所,起到收货、储存、拣选、打包、发货等多种功能。
在配送中心内部,需要有一套完善的流程和设施,来确保整个流程的顺畅和高效。
同时,由于配送中心是最后一公里的重要环节,企业在设计和优化配送中心时,还需要考虑到各种不同的情况和需求:如何实现快速的货品接收和扫描操作、如何及时保障货品的实时监控和管理、如何把商品快速送达客户手中。
二、拣选的意义与难点拣选的难点主要分为以下几个方面:1. 商品分布不均:大型仓库中的货物分布不均,拣选员在不同货架和仓位之间行走的距离可能很长,导致拣选效率降低。
2. 拣选过程复杂:拣选需要考虑到商品的大小、重量、单品数量等多种因素,这使得拣选过程相对复杂,拣选员需要花费较多的时间和精力,容易出现人为错误。
3. 系统与信息技术支持不足:拣选作业现场信息的实时处理和反馈不足,不能够快速更新或调整操作计划和流程,导致拣选效率和准确率难以提高。
三、拣选方式的发展趋势1. 人工拣选人工拣选是传统的拣选方式,适用于较小规模的仓库和订单量。
此方式的优点是操作简单,成本低,适应能力强。
但是人工拣选容易出现疲劳和人为错误,拣选效率和准确率难以提高。
2. 机械拣选机械拣选指通过自动化设备来实现仓库作业的一种方式。
它可以有效地解决人工拣选中存在的人为错误、拣选效率低等问题,并且具有高效、准确、可靠、安全等特点。
但是,机械设备需要较高的投入和使用成本,并且对于一些复杂的拣选任务,机械设备并不能完全替代人工作业。
配送中心与拣选方式综述配送中心是一个重要的环节,它是连接供应商和客户之间的纽带,承担着货物仓储、分拣、配送等职责。
拣选方式则是配送中心的核心工作之一,它直接影响着配送速度和准确度。
本文将对配送中心与拣选方式进行综述,为配送中心的高效运作提供参考。
配送中心的功能主要包括:货物的进货、发货、存储、拣选和配送。
货物的进货环节是指货物从供应商处进入配送中心的过程,主要有货物验收、入库、上架等环节。
货物的发货环节是指从配送中心将货物送达客户的过程,主要有订单处理、拣货装车等环节。
而货物的存储环节是指在配送中心进行货物的仓储管理,主要有货物上架、货物盘点等环节。
货物的拣选环节则是指根据客户需求从货架上取出货物,准备进行配送的过程,主要有拣货排序、拣选装箱等环节。
配送中心的拣选方式有多种,主要有手动拣选、自动拣选和半自动拣选三种方式。
手动拣选是最传统的方式,即由人工完成拣选的任务。
它的优点是成本低,适用于规模较小的配送中心。
人工拣选往往速度较慢,且容易出现人为差错,影响配送效率和准确度。
自动拣选则是通过自动化设备来完成拣选的任务。
它的优点是速度快、准确度高,能够提高配送效率,但成本较高,适用于规模较大的配送中心。
半自动拣选则是手工和自动化设备相结合,部分环节由设备完成,部分环节由人工完成。
这种方式兼顾了成本和效率,适用于中小型的配送中心。
近年来,随着物流科技的迅猛发展,拣选方式也在不断创新。
出现了基于物联网的智能拣选系统,利用RFID技术对货物进行跟踪和管理,将货物信息与仓库管理系统实时同步,实现了无纸化作业和准确的拣选过程。
还出现了机器人拣选系统,通过机器人自动导航和机械臂抓取技术,实现了高速度、高效率的货物拣选。
还有声光指引装置、拣选红绿灯等智能设备,使拣选过程更加简单、高效、准确。
B2C企业配送中心拣选作业问题研究综述作者:许小利
来源:《现代经济信息》2014年第20期
摘要:拣选作业系统的设计是否合理对零售型配送中心拣选作业的效率有很大的影响。
结合B2C企业的特点,仿真优化工具的实现模式,对拣选作业系统优化方法进行讨论与综述。
关键词:储位分配;订单分批;拣选路径;仿真技术
中图分类号:F715.6 文献标识码:A 文章编号:1001-828X(2014)010-00-01
引言
对于B2C企业配送中心而言,拣选作业占配送中心作业总量的60%[1]。
鉴于B2C企业多品种、小批量、多频次、快速响应的客户需求,如何提高配送中心的作业效率,从拣选作业入手效果更佳。
纵观拣选作业的研究大多集中于以下几个方面:一是储位分配问题;二是订单分批问题;三是拣选路径优化问题。
一、储位分配问题
货物储位分配是指按照节约拣货时间、减少拣货路径、提高空间利用率等目标,将商品合理放置在合适的储位。
合理的储位分配是提高配送中心出入库作业效率和降低搬运成本的有效途经。
1.确立货位分配目标,建立货位分配模型、使用算法进行优化研究。
Ene Seval等人使用改进的数学模型和随机进化优化算法,并分两阶段来设计储位分配和拣选系统[1]。
Park Changkyu等人聚焦于平面储位分配问题,采用改进的遗传算法,并建立数学模型进行了实证研究[2]。
陈璐等人提出了一个混合整数规划模型对该问题进行优化建模,设计开发了一个基于有向连接图的优化算法对储位分配问题求初始解,并用禁忌搜索算法进行改进[3]。
吴迪等人以最小化系统总成本及最大化时间满意度为目标建立双目标非线性整数约束规划模型,并提出了基于精英重组的混合多目标进化算法,在此基础上进行关键参数敏感度分析,得出双目标比单目标模型得出的储位分配结果更优[4]。
2.基于研究数据的关联性,解决储位分配问题。
Glock Christoph 等人根据比较数据研究,提出不同的存储位置分配策略,并提出容易在实践中使用的启发式算法[5]。
Chiang David等人提出一种数据挖掘的基础存储分配方法,在有空货架时为新产品找到最优存储分配,对未赋值的存储位置通过应用关联规则挖掘来解决存储分配问题[6]。
王成林等人基于区域关联度的储位规划方法,对储位管理的关联度进行了定义和分析[7]。
张志勇等人讨论了利用Apriori算法对仓储管理系统的大规模业务数据进行强关联挖掘,并结合IQ分析来分配货物的储位[8]。
二、订单分批问题
订单分批是指将多张客户订单合并生成一个批次拣货单,并对该批次拣货单进行拣货作业,货物拣选完成后,再将拣选品按照原始订单进行分拣。
其目的在于减少拣货人员寻找储位时间、缩短拣货人员的行走距离、提高拣货效率。
国内学者李诗珍通过仿真发现订单分批策略对减少作业总时间影响最大。
订单分批问题,作为NP难题,针对配送中心订单分批问题的研究可以分为以下两类。
1.基于订单相似度分批,指订单是按照待拣品项所在的储存位置相似或者相近进行分批。
伍经纬[9]通过对比订单分批的MAA,FIFS,GSM,COG,GS等五种算法,得出在S型路径下,MAA算法更有效。
李诗珍[10]以最小化订单拣选行走距离为目标建立了订单分批模型,并通过以计算订单相似度为核心步骤的种籽算法以及其他与其原理相类似的节约算法、包络算法、基于聚类分析的启发式算法等对模型进行求解与实证分析,并分别对不分批、先到先服务分批、聚类分批下的行走距离进行计算与比较。
国外的众多学者对于不同的拣货系统分别提出了不同的种子算法、节约算法等,但本质上都是种子算法。
De Koster[11]在多货架矩形系统中结合拣选路径与分批数量,通过仿真模拟得出最简单的分批方法都比先进先出分批方法好,S 型路径下拣选设备能与种子算法高效率结合。
2.基于时间窗分批,指在考虑客户的等待时间以及订单处理时间的同时,以最小化订单总时间为目标来决定时间窗大小,也就是将确定或不定的某一时间段的订单作为一个批次进行拣选,总作业时间除以时窗值,即得到分批次数。
马士华在解决配送中心拣货作业中问题中引入延迟制造思想,提出基于时间延迟的动态时窗分批策略,该策略可以消除目前拣货系统存在的等待时间和闲忙不均的现象,实现拣货作业的高效率。
对于随即订单到达的情况,很多学者将可变时间窗固定分批批量问题处理为随机服务队列模型。
De Koster[11]提出轮换检测动态模型,将分批、拣选、分类看作串联队列,从而实现优化平均拣选作业时间的目的。
Won在处理基于客户响应时间的订单分批问题时,以最优化顾客响应时间为目标,提出SBJ和JBP算法以降低订单拣选时间来提高效率。
此外,国内外学者也提出采用遗传算法、启发式算法等来求解订单分批问题。
三、拣选路径问题
拣选作业路径优化的目的是为了减少行走距离与缩短拣货时间,以实现拣选效率的最大化。
目前,大多数B2C企业采用固定矩形货架的人工拣货或自动化仓库。
路径优化问题属于一类特殊的旅行商问题(TSP),对于拣选路径问题的优化算法主要有启发式算法、神经网络算法、弹性算法,以及近年发展迅速的遗传算法、模拟退货算法、禁忌搜索算法等智能算法。
人工拣货作业常采用启发式拣货策略,即穿越策略、中点策略、最大间隙策略、混合策略等。
对于B2C企业而言,特别是订单数量多,订购数量少的电商而言,通常采用最简单的S型路径,拣货人员从货架巷道的一端进入,从两边货架上拣取货品,然后转弯进入下一巷道,直至货品拣取完成。
四、拣选作业系统仿真技术
拣货作业问题不仅包括以上三个问题,还包括人员配置、设备选择、流程优化等很多问题,拣货作业系统作为配送中心的核心子系统,它的优化与改进对配送中心效率的提高意义重大。
配送中心是典型的现代机械电子相结合的系统,也是典型的随机型离散事件系统,其复杂性与系统性可通过仿真的方法进行设计与优化。
目前,物流系统仿真技术已经越来越多的被运用到决策中去,物流系统仿真软件也有了更多的选择性。
二维平面式动画表现形式(2D)的有ARENA、Em-Plant、WITNESS、EXTEND,三维立体(3D)的有Flexsim、Automod、RalC、WITNESS等。
本质上,物流仿真软件的建模大同小异,都是通过实体的组合来建模,参数的控制来调节,目标的设定来实现,并通过对结果的分析发现瓶颈和做进一步的优化调整。
参考文献:
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作者简介:许小利,苏州科技学院研究生。