在医疗卫生事业蓬勃发展的今天,国民对医疗健康的关注度整体提高,国家对医疗事业建设的投入也随之加大,加之,现代医疗自身水平的发展,医药行业朝着更加多样化与个性化的方向发展,这就要求医药企业通过对自身的完善来提高整个医疗市场的服务水平,同时医药的配送速度关系到病人的生命安危,所以要求医药配送中心能够更快的对订单做出反应,为顾客提供更及时的配送,因为医药的种类繁多,客户的个性化选择更多,订单也朝着中小批量转换,配送中心对分拣时效性的要求也越来越高,因此,本文通过对某医药配送中心的研究,将客户订单作为基本的研究方向。根据订单的特点匹配最优的拣选方式。本文首先对当前国内外医药配送中心的研究及发展状况进行简单介绍,同时对配送中心的拣选策略及订单的处理方式进行描述,对医药配送中心在整个医药供应链上得作用进行了介绍,然后对医药的拣选作业方式进行了区分,并将EIQ的分析引入到订单分析当中,将其分解为EQ、EN、IQ、IK四种分析方法。为了弥补在订单的品项构成和分布情况上的不足,本文又引入订单矩阵对订单及品项特点进行研究。将订单的行向量作为订单量,列向量作为品项,同时相应的加入了订单的订货频次及订单的单品数量。然后本文又在订单矩阵的基础上提出了聚类算法,使用帕累托曲线对订单及品项进行筛选,利用K-平均聚类对原有的订单矩阵进行品项及订单分析,然后生成最终的分类订单矩阵。将不同类型的订单及品项根据聚集簇进行划分,以此来明确配送中心的订单分析策略。为验证订单在聚类分析以及COI储位分析对于播种式拣选方式具有有效优化效果,将储位进行随机排列以及COI降序排列两种方式在双向旋转货架上进行货品的摆放。选取靠近中心簇的两组订单,通过播种式拣选的时间模型对两种排列方式进行仿真分析。对最终的拣选时间进行计算。该模型能够验证订单的聚类分析方法在储位优化上的有效性及可行性,在配送中心的规划上提供理论及现实的指导作用。