近年来,B2C电子商务的发展带动B2C电商物流这一基础支撑业务取得了爆发式的增长。B2C电商平台间的激烈竞争和消费者日益增长的物流服务时效性要求,为B2C电商订单物流履行过程对订单的快速响应带来了极大的挑战。按波次进行生产与配送是B2C电商订单物流履行常用的作业方式,合理的生产波次决策能够协调好生产与配送的关系,保证两个阶段的物流作业效率。然而,实践中通常采用基于人工经验的波次决策方法,这些方法主要关注生产或配送某一阶段的效率,无法实现整个订单物流履行过程对订单的快速响应,提高了订单延误的可能性。因此,如何进行科学的生产波次决策,以实现B2C电商订单物流履行过程对订单的快速响应,是亟待解决的关键问题。国家政策的支持与信息技术的发展为B2C电商订单的生产波次决策提供了利好的环境,然而,生产波次决策时还面临如下两个难点:1)当前生产资源约束下,订单物流履行作业面临着严格的时间要求,而B2C电商订单具有多品种小批量的结构特征、点多面广的流向特征与极高的时效要求特征,多维的订单属性与复杂的物流作业情景为订单的分析处理带来了难度;2)生产波次起着衔接生产与配送阶段物流作业的重要作用,而在实际物流履行的订单生产与配送阶段,存在着优化目标与作业资源约束不一致、难以协调的问题,这为波次生成时订单的合并带来了难度。针对上述问题难点,本文提出考虑流向和时效的B2C电商订单生产波次决策方法,主要开展了如下四个方面的研究工作:1)B2C电商订单生产波次决策问题分析。对B2C电商订单生产波次决策问题进行描述,分析问题的影响要素与复杂性,提出问题的决策流程;2)考虑流向和时效的B2C电商订单相似性度量方法。首先划分订单的生产流向,然后集成流向间的时效要求相似性与SKU关联度,设计复合相似性度量指标,对不同流向间的订单进行相似性度量;3)基于订单相似性的B2C电商订单生产波次生成方法。首先基于订单相似性度量结果建立生产流向合并模型,然后考虑物流作业情景建立流向选择规则,与种子算法融合设计出生产波次生成算法,对流向选择与合并过程进行求解;4)数值实验与结果分析。通过文献分析与实际调研设计算例,利用数值实验验证本文所提方法的有效性,并针对结果提出相应的管理启示。本文为B2C电商订单生产波次决策提供了新的求解思路,丰富了订单生产波次问题的相关理论。该研究成果通过构建订单相似性度量方法与生产波次生成方法,为订单生产波次决策提供科学的指导,实现了B2C电商订单物流履行过程对订单的快速响应。