本文關(guān)鍵詞：貨到人作業(yè)模式下的貨位優(yōu)化研究　出處：《浙江理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著倉儲設(shè)備自動化、智能化程度的提高,貨到人作業(yè)模式正逐步發(fā)展為倉儲配送的主流揀選模式。基于可移動式貨架的貨到人揀選模式通過AGV搬運、人工揀選的方式將貨物快速揀選出庫,節(jié)約了勞動力。在倉儲配送作業(yè)中,訂單揀選是最為重要的流程,其時間占總作業(yè)時間的40%以上,成本占總運營成本的65%以上,因此合理優(yōu)化揀選作業(yè)能夠提高倉儲配送的效率。貨位優(yōu)化作為訂單揀選的基礎(chǔ),通過將貨物指派到合適的儲位減少揀選時間,是改善倉儲作業(yè)效率常用的方法。因此,本文以貨到人作業(yè)模式為背景,針對貨位分配多以最大化同一貨架內(nèi)品項相關(guān)性為目標(biāo)而忽略了貨架相關(guān)性的問題,根據(jù)AGV小車的作業(yè)特點,對應(yīng)用AGV小車進行揀選作業(yè)的配送中心進行貨位優(yōu)化研究,旨在通過設(shè)計合理的貨位優(yōu)化方法提高揀選效率。本文主要的研究內(nèi)容和成果如下:首先,分析貨到人作業(yè)模式的特點,根據(jù)品項的訂購頻次和相關(guān)性進行聚類,以貨架的存儲位數(shù)為閾值劃分品項簇,使訂購頻次高且相關(guān)性強的品項劃為一簇;為將品項簇指派到合適的貨架,在傳統(tǒng)倉儲布局(有/無交叉通道的倉儲布局)、Fishbone倉儲布局中建立以最小化揀選路程為目標(biāo)的貨位優(yōu)化模型;其次,根據(jù)AGV小車的作業(yè)特點,應(yīng)用考慮品項訂購頻次的訂單體積指數(shù)(COI)方法求解貨位優(yōu)化問題;設(shè)計不考慮貨架相關(guān)性的禁忌搜索(TS)算法求解貨位優(yōu)化模型,算法采用隨機交換貨架的方式調(diào)整貨位;在TS算法的基礎(chǔ)上設(shè)計基于貨架相關(guān)性的禁忌搜索(TS_SC)算法,算法根據(jù)貨架相關(guān)性強度,采用貨位交換策略將相關(guān)性強的貨架就近擺放,減少AGV小車去往下一個貨架的行走路程;最后,應(yīng)用算例對所建模型和算法進行分析。模擬生成一批訂單,根據(jù)訂單信息進行聚類,應(yīng)用TS算法和TS_SC算法求解貨位優(yōu)化模型測試算法性能,測試表明TS_SC算法比TS算法具有更優(yōu)的收斂速度和尋優(yōu)能力;實驗設(shè)計不同訂單數(shù)量和貨架存儲位數(shù)的測試組合,比較應(yīng)用COI方法和TS_SC方法得到的貨架搬運次數(shù)和揀選路程,實驗表明TS_SC方法的改善效果更加顯著;在三種倉儲布局中,設(shè)計指派多組不同品項數(shù)量的貨位優(yōu)化實驗,結(jié)果表明Fishbone布局比傳統(tǒng)倉儲布局的面積利用率和揀選效率更高。
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F252;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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7 趙雪峰;，

本文編號：1332084