拣货系统布局设计、调整的研究与应用

拣货系统布局设计、调整的研究与应用

论文摘要

经测算,中国的拣货成本约占国民生产总值的3.14%,故提高拣货效率可节省巨大的成本。而选择正确的拣货系统布局设计正是提高拣货效率的一个重要方法。拣货系统布局设计,指各种产品在拣货区中的储位安排(Picking layout design),非指货架的物理布局。本文的研究方法为利用物流仿真来解决物流布局的问题。在论文的第一部分,研究了如何确定何种布局对于特定的运用环境具有最佳效果的方法。论文提出了拣货系统布局选择的目标函数,并且在推演该目标函数的过程中对如何计算拣货路径的长短的公式进行了推导,得出了计算拣货区任意二个库位之间的最短距离以及拣取一托、多托货物的路径长度的公式。通过论文提出的“布局矩阵”的概念得以将非确定性的拣货系统布局问题转化为可以穷尽的问题,然后提出包括“库位定级清单”的概念在内的数值仿真方法,最后利用某500强的原汁原味的数据进行了数值仿真,并得出所论述的方法具有通用性及可借鉴意义的结论。在论文的第二部分,研究了当原先的布局由于季节性变化从畅销变为滞销而占用原位而造成拣货路径增加时,如何对拣货系统按变化后的状态进行重新调整,使其重归“最佳状态”。论文首先给出了优化的目标函数,之后给出了将非确定性问题转化为确定性问题的方法,进而给出了两个方案:“全面调整方法”和“部分调整方法”;最后利用和第一部分一脉相承的数据进行了数值仿真。该方法为拣货系统的初始化或重置提供了可行的解决方案。论文的研究成果,对量大面广的日用消费品配送中心提高人工拣货效率有一定的借鉴意义。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 图目录
  • 表目录
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.1.1 物流的渊源及发展
  • 1.1.2 中国古代的仓储活动
  • 1.1.3 仓储活动中拣货作业的重要性
  • 1.1.4 研究的意义
  • 1.2 文献综述
  • 1.2.1 研究电子标签或自动拣货系统
  • 1.2.2 研究单品拣货
  • 1.2.3 研究分区和批量拣货
  • 1.2.4 研究拣货路径
  • 1.2.5 研究拣货系统布局选择、调整
  • 1.2.6 对研究现状的分析
  • 1.3 论文结构框架
  • 第二章 拣货系统的物理构成及运作原理
  • 2.1 立体仓库结构
  • 2.1.1 立体仓库的物理布局
  • 2.1.2 立体仓库路径长度计算基础
  • 2.2 拣货及补货的信息来源及原理
  • 2.2.1 订单信息来源
  • 2.2.2 订单信息处理及其原理
  • 2.2.3 拣货位补货及拣货的过程
  • 2.3 影响拣货效率的因素
  • 第三章 拣货系统布局选择模型
  • 3.1 拣货系统布局矩阵
  • 3.1.1 拣货系统布局的作用
  • 3.1.2 产品与拣货系统的物理布局
  • 3.1.3 拣货系统布局的物理分类
  • 3.1.4 拣货系统布局矩阵
  • 3.2 拣货总工时公式推演
  • 3.2.1 WMS系统与拣货系统布局
  • 3.2.2 任意二个拣货位之间距离的计算
  • 3.2.3 模拟计算WMS路径长度及拣货总工时
  • 3.3 拣货系统布局选择模型
  • 3.3.1 目标函数
  • 3.3.2 求解模型的数值仿真方法
  • 3.4 数值仿真及效果评价
  • 3.4.1 库位定级清单
  • 3.4.2 ABC产品分类清单
  • 3.4.3 构造拣货单
  • 3.4.4 计算拣货行走主要路程长度
  • 3.4.5 计算移动总距离和耗时
  • 3.4.6 16种布局的数据仿真结果
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 拣货系统布局调整模型
  • 4.1 调整拣货系统布局的物理需求
  • 4.2 调整拣货系统布局的前提假设
  • 4.3 调整拣货系统布局的目标函数
  • 4.4 调整拣货系统布局的方法
  • 4.4.1 拣货系统布局全面调整的方法
  • 4.4.2 拣货系统布局的部分调整方法
  • 4.5 调整效果的评价
  • 4.6 数值仿真及效果评价
  • 4.6.1 基本数据
  • 4.6.2 全面调整方法的数值仿真示例及效果评价
  • 4.6.3 部分调整方法的数值仿真示例及效果评价
  • 4.6.4 全面调整方法和部分调整方法的效果对比
  • 4.7 本章小结
  • 第五章 结论和研究展望
  • 5.1 论文内容及创新
  • 5.2 研究展望
  • 致谢
  • 攻读硕士期间发表的学术论文
  • 参考文献
  • 附录1: 数据表1:库位定级清单
  • 附录2: 数据表2:历史出库数据之一
  • 附录3: 数据表3:客户订单数据之一
  • 附录4: 数据表4:历史出库数据之二
  • 附录5: 数据表5:客户订单数据之二
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