基于定点定线配送的A配送中心订单拣选优化研究

发布时间：2020-06-05 21:01

【摘要】：近年来,生鲜电商在北京、上海、深圳等一线城市发展迅速,给消费者带来了极大的便利。然而,电商企业的订单呈现多批次、小批量随机的特征,同时生鲜产品具有易腐坏的性质,且顾客对配送时效的要求越来越高,这些现象对生鲜配送中心的运营能力带来了巨大的挑战。拣选和配送作业作为配送中心的两大核心业务,直接影响配送中心的运营成本和效率。因此,对生鲜电商企业配送中心的拣选和配送作业共同优化研究具有重要的现实意义。本文以生鲜电商配送中心拣选和配送作为研究对象,综合考虑生鲜食品的物流和电商的订单波次特性,从在线订单拣选和配送的角度对配送中心作业流程、运作效率进行优化提升。本文从业务特点和流程、订单情况、拣选作业情况及配送作业情况四方面对A电商企业配送中心的现状进行了分析,得出A配送中心存在订单拣选效率低,订单履行时间长,订单配送不及时等问题。分析得出,其根本原因在于A配送中心的离线集中处理订单的作业流程和分批方式与电商订单的小批量多批次实时到达、顾客高时效性的需求不匹配。本文通过梳理在线订单处理流程,构建基于配送车辆离开时间已知的在线订单分批拣选模型,以最小化订单总服务时间和延迟时间为目标,利用种子算法和节约算法建立相应基于紧急程度和相似度的分批算法规则和基于紧急程度的分配规则,对模型进行求解。之后将A配送中心实际数据代入模型算法中,从拣选效率和订单履行时间对比优化前后订单拣选总服务时间和订单履行时间来检验模型效果。本文输出的解决方案可以提高配送中心信息化程度,为A配送中心缓解拣选人员成本压力,同时对改善订单履约流程有重大作用。
【图文】：

使用频次

企业所面临的顾客不再是大批量订购的区域分销商，而是分散在全国逡逑各地的需求量小的单个消费者。而ＡＰＰ打开频次直接影响顾客的订购频率，，逡逑笔者通过对网络信息整理发现，如图２－１所示，２０１８年１１月份主要电商平逡逑台日均打开次数均在２．邋５以上，以团购为主的拼多多平台高达４．邋２６次。一逡逑般情况下，个人消费者购买积极性高，易产生冲动消费，但单次消费购买的逡逑商品品类少且每种商品购买件数较低。逡逑１２逡逑

订单量,响应时间,使用频次,资料整理

逦５逡逑数据来源：根据网站资料整理逡逑图２－１电商ＡＰＰ２０１８年１１月日均使用频次逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｄａｉｌｙ邋ａｖｅｒａｇｅ邋ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ邋ｏｆ邋ｕｓｅ邋ｅ－ｃｏｍｍｅｒｃｅ邋ＡＰＰ邋ｉｎ邋Ｎｏｖｅｍｂｅｒ邋２０１８逡逑（２）
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F724.6;F252.1;TP301.6

【参考文献】