本文選題：自動化立體庫 + 貨位分配��； 參考：《山東大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：研究發(fā)現(xiàn),在一個完整的倉儲活動中,揀貨過程是其中最費(fèi)時費(fèi)力的環(huán)節(jié)。揀貨時間占整個倉儲活動時間的35%左右,揀貨成本大約占整個貨物倉儲成本的50%—60%。因此,提高揀貨效率成為降低成本,提高配送中心運(yùn)作效率的關(guān)鍵。要想提高揀貨效率,可考慮從貨物入庫環(huán)節(jié)和揀貨環(huán)節(jié)入手,做好貨位的優(yōu)化分配。本文從單個托盤在倉庫中的駐留期入手進(jìn)行貨位分配的優(yōu)化,以從而提高整個物流配送中心的運(yùn)轉(zhuǎn)效率,降低物流運(yùn)作成本。對于倉庫貨位分配的優(yōu)化問題,目前的研究大都是基于貨物的出入庫頻率這種貨物的整體屬性來確定貨位分配策略。本文首先將貨位和托盤進(jìn)行抽象化,并設(shè)置相應(yīng)的參數(shù),將單個貨物托盤的周轉(zhuǎn)率或者單個貨物托盤在倉庫里的駐留期(Duration of Stay,簡稱DOS)作為貨位分配的依據(jù),采用貪婪算法的基本思想,開發(fā)出基于貪婪算法的貨位分配策略。又考慮到倉庫在現(xiàn)實的操作環(huán)境中,市場需求不穩(wěn)定,不同的時期各種貨物的市場需求量會發(fā)生變化,不可能已知所有裝載單元的到貨量、需求量以及在倉庫中駐留的時間,因此進(jìn)一步引進(jìn)基于漸消記憶離散灰色模型GM(1,1),通過各種貨物的歷史到貨量和需求量來預(yù)測貨物的實際需求量,由此獲得入庫裝載單元在倉庫中駐留的時間信息。做到各種貨物在倉庫各區(qū)域內(nèi)相對均衡的分配,打破了傳統(tǒng)的ABC分區(qū)的局限性,使儲位分配更加靈活,更好的滿足了客戶訂單隨機(jī)性和多元化的特點。最后以某煙草配送中心的訂單為例,通過MATLAB仿真軟件驗證所提方案的有效性。由此提高客戶訂單的響應(yīng)速度,提高物流企業(yè)的服務(wù)水平,提高企業(yè)的市場競爭力。為縮短對客戶訂單的反應(yīng)時間,本文考慮在離倉庫I/O 口距離較近的位置預(yù)留出一塊區(qū)域,稱為貨物應(yīng)急區(qū)。在此區(qū)域內(nèi),通過分析倉庫中各類貨物的歷史出庫數(shù)量,按照相應(yīng)的比例存放各類貨物。當(dāng)客戶訂單中包含的此種貨物時,若客戶要求的響應(yīng)時間充足,則從倉庫中相應(yīng)的貨位取貨。如果接近客戶要求的最晚出庫時間,且貨物的揀選還沒有完成時,則考慮從貨物應(yīng)急區(qū)直接取貨,在訂單要求的最晚出庫時間之前快速出庫,完成訂單的快速響應(yīng),滿足客戶需求。最后根據(jù)這個思路建立以訂單響應(yīng)時間為目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型。進(jìn)一步研究在此種模式下的基于改進(jìn)式遺傳算法的貨位分配策略,實現(xiàn)客戶訂單的快速響應(yīng)。最后通MATLAB仿真軟件,與傳統(tǒng)的貨位分配方法相比較,驗證所提方案的有效性。
[Abstract]:It is found that the picking process is the most time-consuming and laborious part of a complete storage activity. Picking time accounts for about 35% of the total storage time, and picking cost accounts for about 50% of the total storage cost. Therefore, improving picking efficiency becomes the key to reduce cost and improve operation efficiency of distribution center. If we want to improve the efficiency of picking goods, we can start with the link of goods storage and picking, and do a good job of the optimal allocation of goods space. In order to improve the operation efficiency of the whole logistics distribution center and reduce the cost of logistics operation, this paper starts with the residence period of a single tray in the warehouse to optimize the distribution of goods. For the optimization of warehouse space allocation, most of the current research is based on the frequency of goods entering and out, which is the overall property of goods, to determine the allocation strategy. This paper firstly abstracts the goods and pallets, sets the corresponding parameters, and takes the turnover rate of the single cargo pallet or the duration of stay (DOS) of the single cargo pallet in the warehouse as the basis for the distribution of the cargo space. Using the basic idea of greedy algorithm, the allocation strategy of goods location based on greedy algorithm is developed. Considering also that in a realistic operating environment, market demand is unstable and that market demand for various goods varies at different times, and that it is not possible to know the quantity of arrival of all loading units, the demand and the length of stay in the warehouse, Therefore, a discrete grey model GM (1 ~ 1) based on fading memory is introduced to predict the actual demand of goods through the historical arrival and demand of various kinds of goods, and the time information of the storage unit staying in the warehouse is obtained. The distribution of all kinds of goods in warehouse areas is relatively balanced, which breaks the limitation of traditional ABC partition, makes storage allocation more flexible, and better meets the characteristics of randomness and diversification of customer orders. Finally, taking the order of a tobacco distribution center as an example, the effectiveness of the proposed scheme is verified by MATLAB simulation software. Therefore, the response speed of customer orders is improved, the service level of logistics enterprises is improved, and the market competitiveness of enterprises is improved. In order to shorten the response time to customer order, this paper considers reserving a region near the I / O port of warehouse, which is called cargo emergency zone. In this area, by analyzing the historical quantity of goods in warehouse, store all kinds of goods according to the corresponding proportion. When such goods are included in the customer's order, if the customer's response time is sufficient, the goods are taken from the corresponding location in the warehouse. If you are close to the latest delivery time required by the customer, and the picking of the goods has not yet been completed, then consider taking the goods directly from the cargo emergency area, and get out of the warehouse quickly before the latest delivery time required by the order, so as to complete the rapid response of the order. Meet customer needs. Finally, a mathematical model with order response time as the objective function is established according to this idea. This paper further studies the location allocation strategy based on improved genetic algorithm in this mode to realize the rapid response of customer orders. Finally, MATLAB simulation software is used to verify the effectiveness of the proposed scheme.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F274

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本文編號：2073558