电子标签拣货作业订单分批算法研究与应用毕业设计说明书文档格式.docx
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关键字:
订单拣货;
分批;
启发式算法;
节约算法;
聚类分析;
模型
毕业设计说明书(论文)外文摘要
TitleResearchandapplicationonorderpickingalgorithm
inElectronic-Tagging-PickingSystem
Abstract
Thisarticleanalyzedtheproportionoftimeandcostoforderpickingoperationinallprocessesinthedistributioncenter,thereforehighlightedtheimportanceoforderpickingoperation,thenproposedtheoptimizationofit.Thepaperintroducedtheresearchstatusofpickingoperationonpickingmethods,pathselectionandorderbatchingmethods,andbrieflyintroducedsomeregularmethodsoforderbatchingincludingthetraditionalfirstcomefirstpick,seedmethod,heuristicmethodandgeneticalgorithms.Thepaperspeciallyfocusedonthebasicideasandsolutionprocedureofheuristicmethod.
Thearticleconstructedamathematicalmodelfororderbatchinginorderpickingoperation,andcameupwiththesavingdistanceformulaandsimilaritycoefficientformulabasedonthetheideaofsavingmethodandclusteranalysisrespectively.Thenwesolveanumericalexampleusingtwoheuristicalgorithmsrespectively,andcomparedtheoptimizationresultsofthemtakingthetotalwalkingdistanceofpickingascomparisonobject.Thearticleprovedthevalidityoftwoalgorithmsforsolvingthemodel.
Keywords:
orderpiching;
batch;
heuristicmethod;
savingalgorithm;
clusteranalysis;
model
前言
随着供应链管理的出现,仓库的使用者开始注重优化其配送网络以降低安全库存来获得规模经济,仓库也变得越来越大。
随着电子商务的成功实现,大量的订单呈小型化趋势发展,制造业也正向小批量多批次配送模式、订单与产品定制化、前置时间下降等方面转变。
配送时间要求越来越短,订单拣选活动通常要在规定的有限时间内完成,从而导致配货和订单拣取的难度增加[1]。
从成本分析的角度看,物流成本约占商品最终售价的30%,其中包括配送、搬运、储存等成本项目。
一般而言,配送中心订单拣选作业成本约是其它堆叠、装卸、运输等成本的9倍,占物流搬运成本的绝大部分[2]。
从人力需求的角度来看,目前绝大多数的配送中心仍属于劳力密集型产业,其中与订单拣选作业直接相关的人力,更是占50%以上[3]。
无论是零售业还是制造业,在多品种配送中心的物料搬运作业中,卸货、储运和装车作业约占总作业时间的20%,其余80%则属于订单拣选作业的时间。
在成本上,订单拣选人工作业成本占配送中心总成本的15%—20%。
由此可见规划合理的订单拣选作业方法,对配送中心运作效率的高低具有决定性的影响[4]。
电子标签拣货系统是一种电脑辅助的无纸化拣货系统,其原理是借助安装于货架上每一个货位的LED电子标签取代拣货单,利用电脑的控制将订单信息传输到电子标签中,引导拣货人员正确、快速、轻松地完成拣货工作,拣货完成后按确认钮完成拣货工作,增加了物流系统的高效性,减少人员数量,提高系统效率,达到降低成本的目的,通过电子标签实现订单式拣货实时监控,利用管理人员处理业务。
借助电子标签拣货系统,拣货人员可以大大提高拣货效率降低分拣人员的劳动强度,缩短订单拣选的时间,从而提高整个配送中心的运行效率,达到了降低成本的最终目的。
配送中心利用电子标签拣货系统进行订单分批拣选,所以分析研究订单分批拣选的方法。
并用研究成果对系统进行优化。
通过引申,也可以将其运用到大型生产型企业的仓库管理中,从运营管理、制造系统合理化的角度对企业的
生产计划进行合理的设计和规划,从而降低企业的生产成本、优化管理,最终
提高生产制造型企业的市场竞争力。
第一章绪论
1.1选题依据
在所有物流配送中心作业流程包括接货,搬运,存放,拣货,集中/分类,越库,出货等一系列活动,如图1-1。
在所有流程中,拣货作业时最受关注的。
主要因为拣货作业成本找到配送中心总成本的60%—80%[5],另一个重要原因就是拣货作业效率高低直接关系到客户的满意程度。
快速准确的拣货能力成为交易成功的一个重要组成部分。
图1-1配送中心的工作流程
在所有作业中,拣货作业是其中十分重要的一环,其所扮演的角色相当于人体的心脏、空调系统的压缩机[6]。
拣货作业在人工仓库系统中属于劳动力密集程度最高的作业,在自动仓库系统中则属于资本密集程度最高的作业[8]。
其劳动量约占配送中心的所有作业量的60%[5]。
而且,其成本占仓库所有运作成本的50%—75%[7]。
由于拣货作业内容千差万别、拣货方法繁多,很难还是先拣货的机械化、自动化和信息化,使拣货作业异常辛苦,效率低下。
特别是随着计算机的普及、信息化的应用,物流配送中心的出库指导书和货单均由计算机自动处理(电子标签拣货系统)大大缩短了事务处理的时间,进而加大了拣货作业所占时间的比例。
可以说,物流配送作业受到拣货作业的瓶颈影响[8]。
鉴于此,美国仓储教育和研究协会在1986年的一项调查报告中将拣货作业定为提高仓库运作效率的首要领域。
从成本分析角度看,物流成本约占商品最终售价的30%,其中包括配送、搬运、储存等成本项目。
一般而言,拣货成本约是其它堆叠、装卸、运输等成本的9倍,占物流成本的绝大部分。
从人力需求角度来看,目前绝大多数的配送中心仍属于劳力密集型产业,其中与拣货作业直接相关的人力,更是占50%以上[5]。
无论是零售还是制造业,在多种配送中心的搬运作业中,卸货、储运和装车作业约占总作业时间的20%,其余80%的时间则属于拣货作业时间。
在成本上拣货工人作业成本占配送中心总成本的15%—20%[5]。
由此可见,规划合理的订单拣货作业方法,对配送中心运作效率的高低具有决定性的影响。
1.2选题背景
物流配送中心是在物流领域社会分工、专业分工进一步细化后产生并在仓库的基础上形成和发展起来的。
配送中心是由各种自动化储存设备、堆垛搬运设备、分拣分类设备以及计算机管理控制系统构成的一个复杂的现代化物流系统设施[9]。
而电子拣货系统作为一种电脑辅助的无纸化拣货系统,其原理是借助安装于货架上每一个货位的电子标签取代拣货单,利用电脑的控制将订单信息传输到电子标签中,引导拣货人员正确、快速、轻松地完成拣货工作,拣货完成后按确认钮完成拣货工作。
计算机监控整个过程,并自动完成数据处理。
所以仓储配送中心利用电子标签拣货系统来进行业务的开展,有利于生产企业降低库存、减少固定资金投入,实现准时生产,仓库减少存货,降低流动资金使用量,而且能保证销售的顺畅。
配送中心系统规划是否合理、订单处理速度快慢、拣选顺序是否得当,都直接影响配送中心的经济效益,关系着整个物流供应链的顺畅运行[10]。
随着社会整体的发展,高水平的服务要求和激烈的市场竞争使配送中心的地位有了很大的提高,合理科学的设计订单分批拣选的方法和过程,可以使得配送中心的作业流程顺畅高效,提高工作效率,从而减小费用,达到提高企业整体竞争力的目的。
图1-2各项活动所占的费用比例
在配送中心的所有仓库作业活动中,订单拣选是配送中心消耗费用费用和
时支出间最大的作业活动,据国外的调查,拣选作业所消耗的劳动费用和时间
占配送中心全部劳动费用和时间消耗的比例高达60%(如图1-2所示)。
同时,
在订单拣选作业中不同的动作方式所消耗的工作时间也是不同的,其中,拣选
作业中的移动时间所占比例最大达60%左右,所以降低配送中心运营成本的核心应该是如何最小化订单拣选作业人员的行走路径。
由此从费用和工作时间两个方面我们可以得出,对配送中心的订单分批拣选问题进行优化研究具有重要的意义。
1.3研究的主要内容
结合我国当前仓库拣货作业与管理实践,以国外对该领域的研究状况,借鉴多学科的观点和方法,系统研究拣货作业的优化设计。
才用定性和定量相结合,以定量研究和理论研究为主,通过仿真实验验证和得出某些结论。
主要内容如下:
1.分析和总结国内外有关分拣作业设计方面的理论、方法和研究结论,准确把握国内外研究现状,分析与订单分批拣货作业相关的文献资料。
2.对启发式订单分批算法进行详细的介绍,启发式算法(heuristicalgorithm)是相对于最优化算法提出的。
一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。
启发式算法可以这样定义:
一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解。
这种算法以最小化行走距离为目标,构造了拣货作业中订单分批问题的数学模型。
适用于求解订单分批分拣这样的NP问题。
3.订单分批分拣数学模型的建立。
订单分批是拣货作业经常用到的策略,良好的分批策略可以缩短拣取时的平均行走搬运距离,减少寻找储位的时间,进而提升拣货的效率,降低分拣的成本,最终降低仓储中心的成本,提高客户的满意率。
本文基于一定的假设,建立起了数学模型。
同时考虑拣货人员的行走距离和订单聚类分析的相似度问题,并分别给出了其相应的算法过程。
4.数学模型的求解。
订单分批分拣问题是NP问题,采用启发式算法可以有效地在较短的时间里取得理想的结果。
本文将详细介绍两种启发式算法(节约启发式算法和基于聚类分析的启发式算法)如何应用于订单分批分拣问题,包括初始批量的形成,批量优化,节约量和相似系数的计算等操作。
5.算例的验证。
为了验证数学模型的有效性,采用某些实际数据,利用模型对两种启发式算法的在算例中的应
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