物联网环境下的动态JIT循环取货物流两阶段规划方法研究

发布时间：2017-11-01 08:13

  本文关键词：物联网环境下的动态JIT循环取货物流两阶段规划方法研究

  更多相关文章： 工业园区 动态JIT Milk-run 物流规划 遗传算法

【摘要】：工业园区的发展模式能够充分发挥群体优势,促使关联企业间通过资源共享、产能互补、业务协调等方式提升经济发展效益,在国内外具有众多成功的案例。大批量的企业聚集在工业园区中,一方面是为了共享生产资源、节约成本,另一方面是以规模效应吸引客户订单。社会、经济发展本身造成了客户产品需求的多样化趋势,同时电商、直销等现代销售方式又为客户直接面对制造企业创造了机遇,使得制造企业的生产订单呈现出大幅度动态性的特点：从多品种、小批量,向更多品种、更小批量,甚至个性化定制的方向发展。这种发展模式下,生产流程就自然的被引入了由于产品动态需求所造成的物料动态需求,更为相应的物料(物流)配送系统及配送过程带来了更大幅度的动态性和不确定性。工业园区中的多个制造企业共同配合完成的物料配送通常采用Milk-run的方式进行,即从一个起点出发,前往不同的供应商进行物料配送后返回到原来起点。当上述不确定性出现在Milk-run时,就为这种区域性、分布式的物流执行过程的计划和管控带来了更大的难度。而作为配套服务的重要一环,物流服务成为制约园区经济发展的关键因素。因此,能否合理地配置、使用物流资源,将会对园区的运作产生重要影响,即如何处理好取料规划与配送路径优化问题将是物流服务供应链中优化的关键环节,这也是物流服务供应链中耗费服务成本最多的环节。其中,由工业园区集配中心(Supply Hub in Industrial Park, SHIP) 以 Milk-run物流模式面向园区多企业提供的小批量、高频次、多车型的物流服务是第三方物流运营商(Third Party Logistics,3PL)为缓解园区土地、物流车辆等资源压力提出的一种集成化公共物流运作模式。本文基于供应链配置管理、生产物流联动、协同优化和车辆调度等理论,以园区内某一核心制造商的整车装配线为研究对象,分析了其多品种、小批量的生产模式对生产物流配送过程形成的动态配置与规划需求,全面描述了面向中心动态生产节拍的分布式取料规划及配送路径优化问题。在动态联动框架下,本文提出了基于物联网的集配中心JIT型循环取货两阶段物流规划机制,实现配送计划与物流执行的有效匹配；同时,设计了基于改进的遗传算法,对系统模型进行求解验证；最后,根据问题模型的具体特点和应用环境,开发了车辆实时决策系统,为工业园区内企业解决物流配送问题提供了理论上和应用上的支持。本文所研究的是面向动态生产节拍的取料规划及配送路径优化问题,这不仅能对车辆调度问题具有深入的学术价值,同时也具有较高的科学意义和工程参照价值,为邮政投递、铁路车辆编组、公共汽车调度等实际生活问题提供了良好的参考依据。
【关键词】：工业园区 动态JIT Milk-run 物流规划 遗传算法
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F252;TN929.5;TP391.44
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 目录8-11
• CONTENTS11-14
• 第一章 绪论14-25
• 1.1 研究背景及意义14-17
• 1.1.1 研究背景14-17
• 1.1.2 研究意义17
• 1.2 课题来源17-18
• 1.3 国内外研究现状及分析18-22
• 1.3.1 工业园区集配中心运营模式的研究现状18-19
• 1.3.2 循环取货下物流规划的研究现状19-20
• 1.3.3 物联网技术在“生产物流一体化”中的研究现状20-21
• 1.3.4 研究现状的不足21-22
• 1.4 研究内容22-24
• 1.5 本章小结24-25
• 第二章 工业园区内动态JIT循环取货物流规划问题概述25-32
• 2.1 工业园区集配中心公共物流概述25-27
• 2.2 基于Milk-run的“生产物流”联动分析27-29
• 2.3 动态联动下面向SHIP的JIT型循环取货物流模式概述29-30
• 2.4 本章小结30-32
• 第三章 基于物联网的动态JIT型Milk-run物流实时规划解决方案32-39
• 3.1 AUTOM实时信息基础架构32-33
• 3.2 iMRS解决方案描述33-35
• 3.3 基于物联网的智能Milk-run公共物流环境35-37
• 3.3.1 智慧型物流对象36
• 3.3.2 智能网关36-37
• 3.3.3 硬件配置与部署37
• 3.4 本章小结37-39
• 第四章 动态联动下Milk-run两阶段物流规划机制39-47
• 4.1 阶段一：初始规划40-43
• 4.1.1 Milk-run物流规划问题分类及约束40-42
• 4.1.2 Milk-run物流规划车辆调度原则42-43
• 4.2 阶段二：实时修正43-46
• 4.2.1 数量单元修正44
• 4.2.2 路径单元修正44-45
• 4.2.3 车型单元修正45-46
• 4.3 本章小结46-47
• 第五章 基于遗传算法的Milk-run物流规划方法47-60
• 5.1 Milk-run物流规划问题概述47
• 5.2 数学模型47-49
• 5.2.1 参数定义47-48
• 5.2.2 模型约束与目标函数48-49
• 5.3 遗传算法设计49-54
• 5.3.1 染色体编码50-51
• 5.3.2 适应度函数确定51
• 5.3.3 种群初始化51
• 5.3.4 遗传操作51-54
• 5.3.5 终止检验54
• 5.4 算例分析54-59
• 5.4.1 参数设定54-55
• 5.4.2 结果分析55-59
• 5.5 本章小结59-60
• 第六章 iMRS系统设计与实现60-68
• 6.1 需求分析60-61
• 6.2 开发环境61-62
• 6.3 系统框架与功能分析62-63
• 6.4 功能模块的设计与实现63-65
• 6.4.1 基础数据管理模块63-64
• 6.4.2 物流规划决策模块64
• 6.4.3 配送任务分配模块64
• 6.4.4 物流配送执行模块64-65
• 6.5 系统运行案例65-67
• 6.6 本章小结67-68
• 总结与展望68-70
• 参考文献70-75
• 攻读学位期间发表论文75-77
• 致谢77

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 黄伟;龚本刚;汪安静;桂云苗;;制造企业循环取货物流能力构成及评价[J];计算机集成制造系统;2010年11期

2 施文;刘志学;杨威;;零部件循环取货越库物流系统仿真优化[J];计算机集成制造系统;2012年12期

3 ;[J];;年期

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 曾敏刚;苏水清;李永麒;;基于平准化的GT公司零部件循环取货应用研究[A];第十二届中国管理科学学术年会论文集[C];2010年

中国重要报纸全文数据库 前4条

1 孙林;循环取货运输成本降三成[N];中国交通报;2004年

2 徐秋华;上海通用的三招物流独门秘笈[N];电子资讯时报;2007年

3 记者 王丹妮;物流管理强调运作一体化[N];民营经济报;2005年

4 杨溪　王海昆;湖南邮政汽配物流异军突起[N];中国邮政报;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 王和平;制造商循环取货车辆路径与节省成本分配研究[D];北京交通大学;2009年

2 于希嘉;循环取货系统需求不确定性的调度方法研究[D];上海交通大学;2009年

3 张蕾;循环取货方式的实践与应用研究[D];对外经济贸易大学;2006年

4 吕媛媛;基于3PL的汽车零部件循环取货入厂物流优化及应用研究[D];武汉理工大学;2012年

5 孟凡超;循环取货计划及其车辆路径问题的研究[D];上海交通大学;2009年

6 朱玲;需求可拆分的汽车零部件循环取货方式研究[D];上海交通大学;2013年

7 曲琳璐;汽车零部件循环取货的运输路径规划模型研究[D];东北大学;2012年

8 陈静静;X公司循环取货的路线规划和优化研究[D];华南理工大学;2014年

9 王东方;循环取货在汽车零部件供应物流中的应用研究[D];福州大学;2011年

10 汪金莲;汽车制造厂零部件入厂物流循环取货运输路线规划和优化算法的研究[D];上海交通大学;2009年

，

本文编号：1125959