B2C電商物流具有品項數(shù)量大,訂單數(shù)量多且小、訂單波動性大、要求反應速度快、拆零揀選多、退貨量大等特點,而存儲面積的增大,訂單數(shù)量的增加,帶來了訂單揀選行走里程變長,揀選速度下降,準確性降低等系列問題。選擇恰當合理的存儲及訂單揀選系統(tǒng),并通過儲位分配和訂單排序等策略,提升系統(tǒng)效率和訂單反應速度,對于B2C電商物流中心來說,意義重大,但目前面向電商物流的硬件選擇及管理策略的研究,相對較少。文章以B2C電商物流需求為研究背景,根據(jù)國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及企業(yè)面臨的實際難點,選擇了4個問題作為本文的研究對象。一是受訂單密度約束和場地空間約束的情況下,如何科學合理的選擇高效存儲及揀選系統(tǒng)。二是受系統(tǒng)硬件、研究背景、銷售模式及訂單特性影響,如何通過貨位分配策略來提高系統(tǒng)效率。三是如何進行訂單分批,既能到達B2C電商訂單快速反應的要求,又可減少訂單波動帶來的系統(tǒng)作業(yè)不均衡問題。四是訂單排序問題,訂單按照一定的規(guī)則分批后,如何對同一批次內(nèi)的訂單排序,以降低設備等待和訂單等待時間。針對以上4個研究點,本文的主要研究內(nèi)容和成果如下:(1)通過對自動化倉儲及揀選系統(tǒng)的作業(yè)流程分析和設備作業(yè)分析,提出集中式和分散...

【文章來源】： 山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
符號與縮略詞注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及問題提出
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 問題提出
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 自動存取及揀貨系統(tǒng)選型的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 AS/RS作業(yè)效率影響因素相關研究現(xiàn)狀
        1.2.3 品項動態(tài)貨位分配策略的研究現(xiàn)狀
        1.2.4 訂單分批及排序的研究現(xiàn)狀
        1.2.5 系統(tǒng)評價的研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容和方法
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 研究方法和工具
        1.3.3 研究路徑圖
    1.4 主要創(chuàng)新點
第二章 基于隨機訂單的AS/RS作業(yè)時間建模
    2.1 B2C電商物流需求特點及作業(yè)模式分析
        2.1.1 B2C電商訂單特點分析
        2.1.2 B2C電商物流業(yè)務特點分析
        2.1.3 揀選作業(yè)模式分類
    2.2 自動存取及揀選設備分類
        2.2.1 自動存取及揀選設備的分類
        2.2.2 集中式AS/RS作業(yè)原理
        2.2.3 分散式AS/RS作業(yè)原理
    2.3 集中式AS/RS作業(yè)時間建模
        2.3.1 集中式AS/RS作業(yè)流程分析
        2.3.2 集中式AS/RS作業(yè)動作分析
        2.3.3 相關變量設計
        2.3.4 堆垛機作業(yè)軌跡分析
        2.3.5 堆垛機運行時間建模
        2.3.6 集中式AS/RS單指令作業(yè)時間建模
        2.3.7 集中式AS/RS多指令作業(yè)時間建模
    2.4 分散式AS/RS作業(yè)時間建模
        2.4.1 分散式AS/RS作業(yè)流程分析
        2.4.2 分散式AS/RS作業(yè)動作分析
        2.4.3 相關變量設計
        2.4.4 穿梭車和提升機作業(yè)軌跡及運行時間分析
        2.4.5 分散式AS/RS單指令作業(yè)時間建模
        2.4.6 分散式AS/RS多指令作業(yè)時間建模
    2.5 小結(jié)
第三章 集中式及分散式AS/RS實證分析及評價
    3.1 系統(tǒng)性能評價指標和方法
        3.1.1 系統(tǒng)特性指標
        3.1.2 多目標評價函數(shù)
    3.2 仿真設計
        3.2.1 設備參數(shù)設置
        3.2.2 仿真環(huán)境設計
    3.3 仿真結(jié)果分析
        3.3.1 貨架結(jié)構(gòu)對兩系統(tǒng)性能影響
        3.3.2 貨架結(jié)構(gòu)對兩系統(tǒng)效率差異數(shù)據(jù)擬合
        3.3.3 訂單密度對兩系統(tǒng)性能影響
        3.3.4 訂單密度對兩系統(tǒng)效率差異數(shù)據(jù)擬合
        3.3.5 雙因素對兩系統(tǒng)性能影響
    3.4 多目標評價
    3.5 小結(jié)
第四章 分散式AS/RS動態(tài)儲位優(yōu)化
    4.1 儲位優(yōu)化相關理論
        4.1.1 儲位優(yōu)化原則
        4.1.2 儲位優(yōu)化方法
        4.1.3 儲位優(yōu)化步驟
        4.1.4 儲位優(yōu)化策略
    4.2 儲位優(yōu)化問題描述
    4.3 多巷道分散式AS/RS作業(yè)時間分析
        4.3.1 單巷道單層作業(yè)時間分析
        4.3.2 單巷道多層作業(yè)時間分析
        4.3.3 多巷道多層作業(yè)時間分析
        4.3.4 三種情況作業(yè)時間比較分析
    4.4 分散式AS/RS作業(yè)時間建模
    4.5 品項聚類
        4.5.1 品項相似系數(shù)
        4.5.2 基于品項相似系數(shù)的兩階段K-均值聚類
        4.5.3 基于節(jié)約里程法的多層次啟發(fā)式聚類算法
    4.6 基于聚類的貨位優(yōu)化策略
        4.6.1 品項物流價值建模
        4.6.2 基于聚類算法的隨機貨位優(yōu)化策略
        4.6.3 基于聚類算法及IHLV的貨位優(yōu)化策略
        4.6.4 基于聚類算法及IFLV的貨位優(yōu)化策略
    4.7 仿真分析與驗證
        4.7.1 構(gòu)建仿真模型
        4.7.2 原始數(shù)據(jù)采集及統(tǒng)計
        4.7.3 品項聚類
        4.7.4 仿真環(huán)境設置
        4.7.5 仿真結(jié)果
        4.7.6 儲位優(yōu)化結(jié)果分析
    4.8 小結(jié)
第五章 訂單分批及排序策略
    5.1 訂單分批及排隊策略理論
        5.1.1 訂單分批策略
        5.1.2 訂單分批算法
        5.1.3 訂單排隊策略及算法
    5.2 雙因素約束的訂單分批
        5.2.1 訂單分批的影響因素
        5.2.2 訂單相似系數(shù)及訂單壓縮率
        5.2.3 時窗分批建模
        5.2.4 受訂單行約束的可變時窗分批建模
    5.3 訂單排序問題描述
    5.4 訂單排序
        5.4.1 貨位價值建模
        5.4.2 改進種子算法的訂單排序策略
        5.4.3 改進節(jié)約算法的訂單排序策略
    5.5 仿真分析與驗證
        5.5.1 仿真模型調(diào)整優(yōu)化
        5.5.2 時窗分批
        5.5.3 時間窗模型仿真驗證
        5.5.4 受訂單行約束的時間窗模型穩(wěn)定性仿真驗證
        5.5.5 訂單排序模型的仿真驗證
    5.6 小結(jié)
第六章 研究結(jié)論與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 研究展望
附表
    附表1: 品項相關系數(shù)表
    附表2: 儲位優(yōu)化策略品項貨位分配表
        附表2-1: 基于K-均值聚類及IHLV的貨位分配方案
        附表2-2: 基于K-均值聚類及IFLV的貨位分配方案
        附表2-3: 基于多層次節(jié)約法聚類及IHLV的貨位分配方案
        附表2-4: 基于多層次節(jié)約法聚類及IFLV的貨位分配方案
    附表3: 儲位優(yōu)化策略品項貨位分配表
        附表3-1: 5分鐘時窗的訂單分批方案
        附表3-2: 帶約束的5分鐘時窗分批方案
參考文獻
致謝
攻讀博士期間發(fā)表的學術論文
攻讀博士期間參與的科研項目
學位論文評閱及答辯情況表


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3536623