本文關(guān)鍵詞：電商環(huán)境下倉儲中心的儲位分配策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：20世紀(jì)90年代以來,因特網(wǎng)的飛速發(fā)展給商業(yè)交易帶來巨大的變革,基于開放的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境、買賣雙方素不謀面的進(jìn)行商業(yè)活動的電子商務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。現(xiàn)在電子商務(wù)已經(jīng)成為現(xiàn)代人們購物的主要手段,網(wǎng)絡(luò)購物市場用戶數(shù)量和交易規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)上升。電子商務(wù)產(chǎn)生的訂單是隨機(jī)的、零散的、多批次的、小批量的,21世紀(jì)電子商務(wù)的飛速發(fā)展給物流業(yè)邁向現(xiàn)代化提出了新的要求,也給物流業(yè)的發(fā)展帶來了重大的挑戰(zhàn)。倉儲活動是物流的重要組成部分,倉儲是產(chǎn)品制造、流通過程中因?yàn)榕c客戶訂單和市場預(yù)測的時間異步而導(dǎo)致的商品的暫時存放。在電子商務(wù)的大環(huán)境下,現(xiàn)代物流對倉儲作業(yè)提出了更高的要求,希望縮短倉儲環(huán)節(jié)用時,提高倉儲作業(yè)的效率。本文的研究內(nèi)容是倉儲中心的儲位分配策略,以期提高倉儲效率,使之適應(yīng)電子商務(wù)的飛速發(fā)展。由于電商行業(yè)產(chǎn)品品項(xiàng)極多,且各品項(xiàng)形狀不一,難以劃分儲位,所以本文決定采用通用周轉(zhuǎn)箱,周轉(zhuǎn)箱中放置一定數(shù)量的單品以供揀選；訂單基本為拆零揀選,在PCB分析中,由存儲單元到分揀單元再到發(fā)貨單元的過程為C—B—C；不支持使用存儲密度較高的高層貨架和高層堆垛機(jī),成本太高且達(dá)不到揀選要求,使用普通貨架儲存和人工分揀將是性價比最高的；在倉儲中心的運(yùn)營模式上,為節(jié)省空間和成本,我們使用隔天到貨,直接上動態(tài)區(qū)以供揀選的模式,從而進(jìn)一步發(fā)掘出倉儲中心的價值和優(yōu)勢。然后,根據(jù)調(diào)研得到的第一手資料和數(shù)據(jù),結(jié)合目前電商物流的特點(diǎn)和瓶頸,在本文中,我們采用分類存儲的原則首先對商品按照特性進(jìn)行歸類劃分,對倉儲中心進(jìn)行儲位分區(qū),并在此基礎(chǔ)上建立了以揀選時間最少和安全使用貨架為目標(biāo)函數(shù)的多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型。最后用多目標(biāo)元胞遺傳算法CellDE求得Pareto最優(yōu)解,具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義和指導(dǎo)作用。按照本文的數(shù)學(xué)模型對倉儲中心的商品進(jìn)行操作后,節(jié)省了商品的揀選時間,被動提高商品出入庫速度,而且保證倉庫貨架承重均勻、重心最小,提高貨架的使用壽命,隱形中降低了倉庫的固定成本,增加了利潤。
【關(guān)鍵詞】：電子商務(wù) 儲位分配 元胞遺傳算法
【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】：2015
【分類號】：F252;F224
【目錄】：

• 摘要8-10
• Abstract10-12
• 第1章 緒論12-22
• 1.1 研究背景12-15
• 1.2 研究的目的和意義15-18
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-20
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀19-20
• 1.4 研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排20-22
• 第2章 電商物流倉儲中心布局選型分析22-32
• 2.1 電商物流現(xiàn)狀22-24
• 2.2 電商物流運(yùn)行模式分析24-27
• 2.2.1 電商物流運(yùn)行特點(diǎn)24-25
• 2.2.2 EIQ分析法與物流的關(guān)聯(lián)25-27
• 2.3 EIQ分析法解析電商物流倉儲中心27-30
• 2.4 本章小結(jié)30-32
• 第3章 電商物流倉儲中心儲位分配研究32-46
• 3.1 儲位分配策略概述32-35
• 3.1.1 儲位分配注意事項(xiàng)32-33
• 3.1.2 儲位分配空間安排原則33-34
• 3.1.3 儲位分配策略34-35
• 3.2 揀選路徑分析35-38
• 3.3 儲位分配的目標(biāo)和約束條件38-39
• 3.3.1 儲位分配的目標(biāo)38
• 3.3.2 儲位分配的約束條件38-39
• 3.4 儲位分配模型建立39-45
• 3.4.1 數(shù)學(xué)模型的字符及其含義40
• 3.4.2 儲位分區(qū)流程40-41
• 3.4.3 第一目標(biāo)函數(shù)41-43
• 3.4.4 第二目標(biāo)函數(shù)43-44
• 3.4.5 模型總結(jié)44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第4章 儲位分配多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型求解46-60
• 4.1 傳統(tǒng)遺傳算法46-54
• 4.1.1 遺傳算法基本用語48
• 4.1.2 遺傳算法一般步驟48-53
• 4.1.3 遺傳算法的特點(diǎn)53-54
• 4.2 元胞遺傳算法的基本思想54-56
• 4.2.1 元胞移動規(guī)則54-56
• 4.2.2 元胞遺傳算法的流程56
• 4.3 多目標(biāo)元胞遺傳算法—CellDE56-58
• 4.4 本章小結(jié)58-60
• 第5章 仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析60-64
• 5.1 第一目標(biāo)—工作效率60-61
• 5.2 第二目標(biāo)—貨架的安全性能61-62
• 5.3 本章小結(jié)62-64
• 第6章 總結(jié)與展望64-66
• 致謝66-68
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 附件71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 孫婕;;密集倉儲技術(shù)在電子商務(wù)物流中的應(yīng)用研究[J];物流技術(shù);2013年13期

  本文關(guān)鍵詞：電商環(huán)境下倉儲中心的儲位分配策略研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：264355