W公司配送中心分拣区货位优化研究

发布时间：2017-04-30 05:01

  本文关键词：W公司配送中心分拣区货位优化研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在电子商务的环境下,由于JIT的快速反应,用户的需求向小批量、多样化的方向发展,这就要求配送中心需要在最短的时间内对更多种类和更多数量的货物进行拣选工作,而由于分拣方法的复杂性,使得拣选作业很难实现机械化操作,这就使得拣选工作非常辛苦并且效率不高。根据研究表明,拣选作业是整个配送中心劳动量最高的环节,并且拣选作业的成本一般占配送中心总成本的30%到40%。所以在我国配送中心中,拣选作业占据着非常重要的位置,它的效率的高低直接影响着配送中心整体的作业水平和运营成本。其中,影响分拣区拣选作业效率低下的一个重要的原因是货位的分配不合理,所以通过货位优化可以改善订单的拣选作业效率。 论文以W公司配送中心分拣区为背景,针对该公司分拣区存在的问题进行分析,发现影响该配送中心分拣区拣选作业效率的主要原因之一就是货位的分配不合理,需要通过对该配送中心分拣区货位分配优化来提高拣选作业效率和节约配送中心成本,由此根据W公司配送中心分拣区的具体实际情况,建立合理有效的货位优化方案。 在分析了W公司配送中心分拣区的现状后,根据所要解决的问题,需要达到的目的,建立了货位优化的目标函数,综合分析后构建了以缩短拣选作业时间、减少拣选人工能量的消耗、提高空间利用率、增强安全性为目标的货位优化模型。该模型属于多目标组合优化问题,运用多目标遗传算法来对该模型进行求解。在具体的求解过程中,运用了EIQ对订单的数据进行分析后,将货物分为ABC三类,重点研究A类货品的货位优化问题。运用层次分析法赋予权重将多目标问题转化为单目标问题,最后运用MATLAB对建立的模型及算法进行求解验证,对优化后的结果进行分析。最后,对本次课题做出了总结以及展望。
【关键词】：配送中心 分拣区 货位优化 EIQ 遗传算法 MATLAB
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F252;F724.6
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 目录9-12
• 1 引言12-17
• 1.1 研究背景及意义12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 国外研究现状13-14
• 1.2.2 国内研究现状14
• 1.3 研究内容、方法和技术路线14-17
• 1.3.1 研究的内容15
• 1.3.2 研究的方法15-16
• 1.3.3 研究的技术路线16-17
• 2 相关理论综述17-33
• 2.1 配送中心的相关理论17-21
• 2.1.1 配送中心的定义17-18
• 2.1.2 配送中心的分类18-19
• 2.1.3 配送中心的功能19-21
• 2.2 货位优化管理21-24
• 2.2.1 货位优化的概念21
• 2.2.2 货位优化管理的原则21-22
• 2.2.3 货位优化管理的策略22-23
• 2.2.4 货位优化的基本思路23-24
• 2.3 EIQ分析24-29
• 2.3.1 EIQ分析的主要分析项目25-27
• 2.3.2 EIQ分析的统计方法27-29
• 2.3.3 EIQ分析的步骤29
• 2.4 遗传算法(GA)29-33
• 2.4.1 遗传算法基本理论29-30
• 2.4.2 遗传算法的原理30-33
• 3 W配送中心分拣区现状分析33-40
• 3.1 W公司配送中心简介33-35
• 3.2 W公司配送中心分拣区现状35-38
• 3.2.1 W公司分拣区现状35-38
• 3.3 W公司配送中心分拣区中存在的主要问题38-40
• 4 W公司配送中心分拣区货位优化模型建立40-49
• 4.1 货位优化的目标与约束条件40-41
• 4.1.1 货位优化的目标40-41
• 4.1.2 货位优化的约束条件41
• 4.2 基础数据的收集41
• 4.3 多目标货位优化模型41-47
• 4.3.1 货位优化模型参数41-42
• 4.3.2 目标函数的建立42-44
• 4.3.3 货位优化问题数学模型的具体表示44-47
• 4.4 多目标优化问题的求解方法47-49
• 5 W公司配送中心分拣区货位优化过程49-73
• 5.1 基于EIQ的货物分类49-60
• 5.1.1 IQ分析51-54
• 5.1.2 IK分析54-58
• 5.1.3 IQ与IK交叉分析58-60
• 5.2 多目标货位优化问题的遗传算法求解60-62
• 5.3 仿真及试验结果分析62-73
• 5.3.1 仿真试验62-71
• 5.3.2 试验结果分析71-73
• 6 总结与展望73-75
• 6.1 结论73
• 6.2 展望73-75
• 参考文献75-77
• 附录77-83
• 作者简历及攻读硕士期间取得的研究成果83-85
• 学位论文数据集85

【参考文献】

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本文编号：336262