隨著消費(fèi)市場在不停的產(chǎn)生變革,客戶的需求已經(jīng)開始向多品種小批量變更。面對這樣的消費(fèi)市場轉(zhuǎn)變,很多企業(yè)建立了混流制造系統(tǒng),通過多品種、小批量、短周期的生產(chǎn)和及時的配送來滿足顧客多種多樣的需求。本文研究的范圍是在由一個擁有混流制造系統(tǒng)的企業(yè)和多個散布在不同地點(diǎn)的客戶組成的二級供應(yīng)鏈中,客戶有兩種品規(guī)的產(chǎn)品需求,且該需求具有小批量多批次的特點(diǎn)�；炝髦圃炱髽I(yè)的生產(chǎn)部門根據(jù)客戶的需求確定生產(chǎn)轉(zhuǎn)換節(jié)奏切換處理這兩種品規(guī)的產(chǎn)品。這些客戶要對產(chǎn)品進(jìn)行二次銷售,因此混流制造企業(yè)必須要保證客戶有一定的產(chǎn)品庫存(該庫存的產(chǎn)品種類可以是一種也可以是兩種),以便這些客戶能夠在第一時間供貨滿足其對應(yīng)終端客戶的需求。且客戶允許企業(yè)的配送部門對需求進(jìn)行拆分配送。企業(yè)在收集好客戶的產(chǎn)品需求后進(jìn)行訂單審核并確定好生產(chǎn)轉(zhuǎn)換節(jié)奏加工處理這兩種不同規(guī)格的產(chǎn)品,配送部門在既定的生產(chǎn)轉(zhuǎn)換節(jié)奏下根據(jù)兩種產(chǎn)品的產(chǎn)出時間和數(shù)量及自身的配送能力選擇恰當(dāng)?shù)呐渌筒呗詠韺Ξa(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化配送。本文結(jié)合現(xiàn)實(shí)情況,通過建立非線性整數(shù)規(guī)劃模型對問題進(jìn)行理論刻畫,并結(jié)合模型的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了禁忌搜索算法,最后利用Matlab結(jié)合算例數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬仿真。該仿真不僅對模型和算法進(jìn)行了驗(yàn)證,同時也為TD公司配送策略選擇及每種配送策略下具體的車輛行駛路線和配送量的安排提供了依據(jù)。本文認(rèn)為對于混流制造企業(yè)的配送部門,在面對既定生產(chǎn)轉(zhuǎn)換節(jié)奏下多種產(chǎn)品的不同出產(chǎn)情況和自身配送能力能限制時,為了使配送做的更加精細(xì)化可以對配送策略進(jìn)行優(yōu)化選擇。其中受混流制造系統(tǒng)下既定生產(chǎn)轉(zhuǎn)換節(jié)奏影響的不同配送策略下的總配送次數(shù)和每次配送出發(fā)時間是配送策略選擇時的重要約束�；炝髦圃煜到y(tǒng)的配送部門可以通過生產(chǎn)裝換節(jié)奏、車輛裝載能力和客戶需求量來計(jì)算每種配送策略總的配送次數(shù),并通過比較兩種配送策略總配送次數(shù)的大小,進(jìn)而決定使用哪種配送策略。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F426.61;F252.1
【部分圖文】：

?ＴＤ公司算例研究?????表５－４?（續(xù)表）??節(jié)點(diǎn)號?配送量（件）到達(dá)時間?節(jié)點(diǎn)號?配送量（件）到達(dá)時間＾??０?１７．９９?—?—?—?—??通過Ｍａｔｌａｂ仿真計(jì)算發(fā)現(xiàn)，當(dāng)生產(chǎn)轉(zhuǎn)換節(jié)奏為時，經(jīng)過優(yōu)??化后的兩種配送策略均優(yōu)于配送部門之前的配送情況，且混裝配送策略下的最優(yōu)??目標(biāo)函數(shù)值小于不混裝配送策略下的最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值。圖５－１當(dāng)生產(chǎn)轉(zhuǎn)換節(jié)奏為??尸＝１１００，２?＝?１４００時，三種配送情況目標(biāo)值的對比圖。因此當(dāng)生產(chǎn)轉(zhuǎn)換節(jié)奏為??戶＝１１〇〇，０?＝?１４〇〇時，ＴＤ公司計(jì)量中心的配送部門最好選擇混裝配策略，且配送??執(zhí)行過程中的具體配送路徑及每次配送中每次產(chǎn)品的配送量如表５－２。??

在雙產(chǎn)品的混流制造系統(tǒng)中，當(dāng)生產(chǎn)節(jié)奏固定時，企業(yè)如何選擇合適的配送??策略是本文研究的主要問題。前面第四章已經(jīng)對該問題進(jìn)行了模型研究并通過５．２??節(jié)具體算例數(shù)值對模型進(jìn)行了驗(yàn)證�；冢担补�(jié)的具體數(shù)值算例分析，本節(jié)將生產(chǎn)??節(jié)奏對配送策略選擇進(jìn)行敏感性分析，闡述相關(guān)管理內(nèi)涵并為管理者提出合理建??議。??６．１生產(chǎn)轉(zhuǎn)換節(jié)奏對混流制造系統(tǒng)下配送策略選擇的影響??從４．２．１節(jié)和４．２．２節(jié)在構(gòu)建產(chǎn)品進(jìn)行混裝配送和不混裝配送模型前期對總配??送次數(shù)ｒ和（Ｚ；＋Ｚ；）的分析可以看出，總配送次數(shù)是由產(chǎn)品總需求＼？２、生產(chǎn)轉(zhuǎn)??換節(jié)奏Ｐ，０以及車輛轉(zhuǎn)載能力ｃ組成的參數(shù)表達(dá)式。當(dāng)其他參數(shù)固定時，生產(chǎn)轉(zhuǎn)換??節(jié)奏是影響總的配送次數(shù)以及每次配送對應(yīng)的出發(fā)時間的主要因素。圖６－１和圖??６－２分別為當(dāng)Ｐ?＝?９００，０值變化時，混裝配送策略和不混裝配送策略總配送次數(shù)變??化情況。????Ｐ＝９０Ｃ時混裝配送策略總配送次麪變化情況????

?３０００??Ｑ值變化??圖６－２?Ｐ＝９００時未混裝配送蛋略總配ｉｌ次數(shù)變化ｔ身況??（ａ?＝?０．７，ｃ?＝?３５００，？７?＝?３，？１?＝１５４７８，？２?＝１３９０７?）??Ｆｉｇｕｒｅ?６－２?Ｃｈａｎｇｅ?ｏｆ?ｔｏｔａｌ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ｎｏｎ－ｍｉｘｅｄ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｓｔｒａｔｅｇｙ?ｗｈｅｎ??Ｐ＝９００ａ?＝?０．７，ｃ?＝?３５００５７?＝?３？？１?＝?１５４７８，＝１３９０７??在混裝配送策略和不混裝配送策略的模型構(gòu)建中總的配送次數(shù)和每次配送對??應(yīng)的出發(fā)時間是導(dǎo)致這兩種配送策略目標(biāo)函數(shù)值存在差異的主要原因。其中總配??送次數(shù)比每次配送車輛的出發(fā)時間對目標(biāo)函數(shù)的影響更重要。而且當(dāng)總需求和客??戶點(diǎn)固定時，總配送次數(shù)直接影響每次車輛配送所涵蓋的客戶點(diǎn)，即影響模型中??的決策變量。??由５．２．１節(jié)可知ＴＤ公司計(jì)量中心所擁有的車輛裝載能力為３５００，因此在確定??生產(chǎn)節(jié)奏時要考慮到尸＋?０?＜?３５００。當(dāng)尸＝９００時，那么ｇ?ｅ?［１，２６００］，使０在該區(qū)間??內(nèi)變換，得到兩種不同配送策略下的最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值分布情況如圖６－３。??Ｐ為９００時兩種配送策略目標(biāo)值變化趨勢??｜?Ｈ?ｉ??．一?６００００?—??—＇一￣—????—????????［＇｜?５００００?
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2874703