基于循环取货的机动车零部件入厂物流整合

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库存和配送是企业物流中两个非常重要的环节。长期以来,它们分别由企业的仓储部门和运输部门独立运作。由于库存和配送环节存在着不同的资源约束,且有着不同的目标,致使两个部门在独立制定计划时,往往只追求自身利益的最大化,而忽视甚至损害了供应链的整体利益。因此,如何有效协调库存和配送环节,成为企业面临的重要问题,也是理论界研究的热点问题。本论文重点来研究机动车零部件的库存运输整合优化问题。由于机动车零部件需求属于离散需求,具有品种多、数量大和变化快等特点,因此,机动车零部件的管理复杂度高。其库存和配送问题以前通常是分开考虑的,由同一个企业的不同部门或者不同企业来完成。由于彼此之间缺乏信息共享,从而造成不同程度的库存积压或者库存短缺,损害整个供应链的利益。因此,本文将以机动车供应链为背景,从供应链协同的角度研究机动车零部件库存运输整合优化问题,平衡库存与运输之间的效益悖反关系,优化系统总成本,实现系统利益最大化。本文的主要研究内容主要包括:首先,分析了研究机动车零部件入场物流现状,提出Milk-run模式的运输车辆调度模式,介绍了Milk-run模式的相关理论,最后基于Milk-run建立机动车零部件入厂物流模型;其次,建立了基于Milk-Run的机动车零部件库存运输双层优化模型,分别对上层的库存模型和下层的运输模型进行优化。通过改进的遗传算法,分层迭代,平衡库存与运输之间的效益悖反关系,优化系统总成本,实现系统利益最大化。最后,以实际中的问题为案例,分析上述提出的模型和算法的可靠性,探讨了Milk-run取货模式相对于传统取货模式的优势。
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