【摘 要】
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随着电子商务规模日益壮大和客户需求的不断变化,企业需要处理更多小批量、多品种的零散订单,同时对订单处理时效和要求也越严格。而货位分配和拣选作业在订单响应环节中起着承上启下作用,影响着企业整体生产运营的效率和成本。所以,对仓储中心进行货位分配优化研究具有一定的现实意义。本文以G电商企业的仓储中心零拣区为例,发现由于仓储中心仓库前期规划不合理,忽视了零拣区布局和货位管理对拣选作业的影响性,导致货物出库
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随着电子商务规模日益壮大和客户需求的不断变化,企业需要处理更多小批量、多品种的零散订单,同时对订单处理时效和要求也越严格。而货位分配和拣选作业在订单响应环节中起着承上启下作用,影响着企业整体生产运营的效率和成本。所以,对仓储中心进行货位分配优化研究具有一定的现实意义。本文以G电商企业的仓储中心零拣区为例,发现由于仓储中心仓库前期规划不合理,忽视了零拣区布局和货位管理对拣选作业的影响性,导致货物出库时间长,拣选作业强度高和拣选作业高峰期巷道拥挤混乱等问题,给企业管理造成困扰。基于上述问题,本文以提高仓库拣货效率和货位分配质量为目的,提出聚类-分配两阶段货位优化模型。主要工作如下:1.在仓库客户交易数据集中,以客户购买的产品出库频次为属性,利用Jaccard相似性系数法,挖掘产品之间的相似性指数和相似性距离系数;2.基于相似性距离系数,结合Ward法系统聚类对相关性产品进行聚类。运用手肘法和类间距离平方和2法,确定最佳聚类数目K（文中K取10）;3.在货位分配问题上,分别以拣货员行走距离、相似性货物分配离散度和巷道工作量为优化目标构建模型,通过基于Pareto解的多目标粒子群算法求解。最后评价优化后的货位分配结果,证明文中模型的有效性。文中所有数据和资料都是笔者在电商企业实习期间从仓库管理系统收集的原始数据,真实可靠。由于仓库存储品类众多,故在EIQ-ABC分析基础上,选取价值较高的A、B两类的532种产品,约52多万条客户交易数据代入实证研究。另外,由于本文涉及的计算量和需要处理的数据量巨大且麻烦,故依托Python技术处理产品相似性分析和聚类算法编程,MATLAB编程求解货位分配问题。本文研究创新点在于:1.在以往研究基础上,更加详细地将产品相似性特征同聚类及货位分配问题联合考虑研究,提出聚类-分配两阶段优化模型;2.在货位分配问题中,将拣货效率和货位分配质量同时纳入考虑;3.在模型求解方面,突破将多目标问题以赋权重方式转化为单目标问题的传统方法,在粒子群算法中插入Pareto非劣解集,最后采取权重系数法得出最优多目标货位分配优化方案。但由于篇幅和能力有限,对仓储中心的研究范围仅局限在零拣区和A、B两类产品,未能从整体上进行优化;在算法上,仅对基本粒子群算法作简单改进,没有进行更深入的研究。
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