【摘要】：我國是頭號電子商務(wù)大國,自2013年起電子商務(wù)交易就突破十萬億次。民以食為天,一日三餐是人類賴以生存的保證。隨著電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展,居民蔬菜日常采購開始向網(wǎng)上傾斜,蔬菜電商出現(xiàn)且因其巨大的銷售規(guī)模與購買頻次,被譽(yù)為“電商零售的最后一片藍(lán)�！�。目前,市場上存在多種蔬菜電商模式,B2C網(wǎng)上直銷的蔬菜電商模式在眾多模式中市場優(yōu)越性明顯,其從生產(chǎn)基地直接采購蔬菜,經(jīng)過配送中心的清洗預(yù)冷、最小銷售單元包裝、訂單揀貨和打包,最后將標(biāo)準(zhǔn)化的蔬菜產(chǎn)品直接配送到客戶手中。該模式直接銜接農(nóng)戶與客戶,減少了農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的眾多中間環(huán)節(jié)與成本,是對傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品流通形式的一種顛覆。蔬菜B2C直銷的揀貨作業(yè)無論從成本還是效率角度,都是配送中心最核心、最關(guān)鍵的環(huán)節(jié),是配送中心整個作業(yè)的瓶頸。目前蔬菜配送中心揀貨作業(yè)大多都很混亂,缺乏科學(xué)指導(dǎo),揀貨資源利用率低,作業(yè)效率低成本高,導(dǎo)致配送中心上下游作業(yè)無法有效銜接,大量蔬菜腐敗,倉庫緩存高,訂單不能按時配送,最終影響客戶的一日三餐,難以留住客戶。隨著銷售規(guī)模不斷增大,B2C網(wǎng)上直銷的運(yùn)營面臨巨大挑戰(zhàn)。揀貨作業(yè)優(yōu)化近四年以來一直在國際主流前沿期刊上有文章發(fā)表,因此,研究蔬菜揀貨作業(yè)優(yōu)化問題具有重要的學(xué)術(shù)意義與實際意義。本文基于國家項目支持和企業(yè)實際調(diào)研,提出了基于JIT(準(zhǔn)時制JustIn Time,JIT)的蔬菜揀貨作業(yè)模式。蔬菜電商的揀貨作業(yè)具有如下特點。首先,蔬菜“半日達(dá)”、“次日達(dá)”的配送要求使得揀貨的時效性很高,揀貨資源必須合理配置去完成當(dāng)天的作業(yè)任務(wù)調(diào)度;其次,蔬菜具有季節(jié)性、易腐性,不能提前備貨儲存,因而蔬菜的供給不確定,價格浮動以及節(jié)假日等因素使得蔬菜的需求不確定,蔬菜的這種雙重不確定性導(dǎo)致日常揀貨任務(wù)調(diào)度不確定,面對揀貨任務(wù)調(diào)度不確定,固定的資源配置要么大量閑置浪費(fèi)而增加資源成本,要么大量不足而影響最后的訂單完成和配送,因此揀貨資源應(yīng)動態(tài)調(diào)整滿足揀貨任務(wù)調(diào)度;最后,本文基于JIT的蔬菜揀貨系統(tǒng)是基于人工的揀貨模式,揀貨作業(yè)采用柔性作業(yè)模式。上述揀貨作業(yè)的特點導(dǎo)致揀貨資源與作業(yè)調(diào)度高度不確定,策略層面的資源優(yōu)化配置與運(yùn)作層面的揀貨作業(yè)調(diào)度交互影響,資源優(yōu)化配置是影響揀貨作業(yè)調(diào)度的核心要素,揀貨作業(yè)調(diào)度要以資源優(yōu)化配置為前提。因此,如何對不確定條件下跨決策層面因素相互影響的蔬菜揀貨作業(yè)優(yōu)化問題進(jìn)行研究是本文的核心問題。蔬菜揀貨作業(yè)優(yōu)化問題涉及揀貨資源優(yōu)化以及揀貨作業(yè)調(diào)度兩個決策層面問題,每個子問題都是NP難問題。蔬菜揀貨作業(yè)優(yōu)化問題具有高度不確定、跨層面、多階段、非結(jié)構(gòu)性、多周期等難點。這些難點使得傳統(tǒng)的研究成果無法有效解決蔬菜電商的揀貨作業(yè)優(yōu)化問題。鑒于現(xiàn)有研究缺乏針對我國生鮮B2C直銷背景下蔬菜揀貨模式的設(shè)計以及揀貨資源與作業(yè)調(diào)度的相關(guān)研究,本文借鑒序貫決策思想和兩階段隨機(jī)規(guī)劃理論,對揀貨作業(yè)優(yōu)化中的不確定性進(jìn)行刻畫,對不同決策層面的資源優(yōu)化配置和日常揀貨作業(yè)調(diào)度進(jìn)行兩階段分解決策,形成揀貨資源優(yōu)化配置和揀貨作業(yè)調(diào)度這兩個相對獨(dú)立又相互影響的子問題;同時,基于精確算法理論、智能算法理論以及成組作業(yè)調(diào)度方法,提出了精確求解方法與粒子群智能算法優(yōu)勢互補(bǔ)的蔬菜揀貨資源優(yōu)化分解求解方法和給定資源情況下定性定量相結(jié)合的成組揀貨作業(yè)調(diào)度方法,在資源優(yōu)化配置的過程中考慮揀貨作業(yè)調(diào)度對決策的反饋信息以及在揀貨作業(yè)調(diào)度過程中考慮資源配置對作業(yè)調(diào)度的影響來實現(xiàn)整體決策。本文方法一方面可解決多層面決策交互影響的復(fù)雜多階段決策問題,另一方面為電商企業(yè)揀貨資源的配置以及日常訂單成組調(diào)度提供決策支持。本文的主要研究工作如下:(1)蔬菜B2C直銷模式相關(guān)情況概述、研究問題界定以及揀貨作業(yè)優(yōu)化決策過程分析。概述蔬菜揀貨作業(yè)策略與方式,分析揀貨作業(yè)的特點及復(fù)雜性,界定揀貨作業(yè)優(yōu)化研究范圍和決策對象,分析揀貨作業(yè)優(yōu)化過程中的不確定性因素并對決策過程原理進(jìn)行分析,提出了揀貨作業(yè)優(yōu)化的兩階段決策原理,最后對兩個子問題特點進(jìn)行闡述。(2)蔬菜B2C直銷的揀貨資源兩階段隨機(jī)規(guī)劃優(yōu)化方法。針對考慮揀貨作業(yè)調(diào)度的蔬菜資源優(yōu)化配置問題具有裝車訂單組數(shù)量和訂單組作業(yè)時間不確定等特點,建立兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型,第一階段決策資源配置并考慮揀貨作業(yè)調(diào)度的影響,第二階段是不確定情況下的揀貨作業(yè)調(diào)度;針對模型求解速度慢、NP難、非相對完備補(bǔ)償?shù)忍攸c,將精確求解方法與粒子群智能算法的優(yōu)勢互補(bǔ),提出了粒子群算法和混合整數(shù)規(guī)劃相結(jié)合的分解求解方法。(3)蔬菜B2C直銷的成組揀貨作業(yè)調(diào)度方法。首先,當(dāng)資源配置給定后,考慮資源疲勞效果對作業(yè)效率的影響,建立了作業(yè)效率隨時間非線性遞減的成組作業(yè)調(diào)度模型,對作業(yè)效率基于邏輯函數(shù)進(jìn)行了刻畫;其次,根據(jù)蔬菜訂單的獨(dú)特特點,提出了符合實際訂單特點的成組準(zhǔn)則;最后,針對這一 NP難問題,基于序貫決策思想,提出了二階段的求解方案對成組作業(yè)調(diào)度問題進(jìn)行求解。(4)應(yīng)用研究與算例驗證。結(jié)合合作企業(yè)的實際情況,針對實際運(yùn)營數(shù)據(jù)參數(shù)進(jìn)行算例生成;對本文提出的揀貨資源優(yōu)化方法和成組揀貨作業(yè)調(diào)度方法進(jìn)行算例分析,以驗證本文提出的求解方法的有效性和求解效果的合理性,并基于實驗結(jié)果給企業(yè)提出相應(yīng)的管理啟示。本文針對蔬菜B2C直銷背景下不確定的不同決策層面相互影響的揀貨作業(yè)優(yōu)化這一復(fù)雜多階段、非結(jié)構(gòu)性決策問題,運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)、隨機(jī)規(guī)劃、生產(chǎn)作業(yè)調(diào)度、成組準(zhǔn)則、序貫決策思想等理論與方法,將問題分解為兩個相互影響又相對獨(dú)立的子問題進(jìn)行決策,為解決此類策略層面與運(yùn)作層面相互影響的多階段決策問題提供了求解方案,同時拓展了資源優(yōu)化配置與成組作業(yè)調(diào)度相關(guān)研究理論。實際應(yīng)用方面,本文的研究結(jié)論對我國蔬菜電商企業(yè)配送中心的揀貨作業(yè)決策提供了方法支持,為解決當(dāng)前不科學(xué)的揀貨作業(yè)調(diào)度提供了理論依據(jù),對降低配送中心人力資源成本、提高揀貨作業(yè)效率、保障蔬菜B2C直銷模式在市場立足與蓬勃發(fā)展有重大的現(xiàn)實意義。
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【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F724.6;F326.13

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2611137