VMI模式下A公司仓储管理研究

发布时间：2017-05-19 02:10

  本文关键词：VMI模式下A公司仓储管理研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：由于现代工业的迅猛发展和现代物流技术的不断提高，传统的仓储管理模式已经不能满足生产和物流的需求。如何提高仓储管理效率及实现仓储管理的信息化备受关注。汽车生产行业的零部件需求数量大并且种类繁多，JIT生产模式要求零件按所需数量准时运送到生产线上，这就要求仓储中心的容量应该足够大并且有高效的作业效率。 随着A公司生产的汽车在国内外汽车行业市场规模不断扩大，需求量逐年提高，必然要求A公司逐渐扩大生产。又因A公司采用按需生产的生产方式，零部件供应商收到订单后再发货，A公司生产规模的扩大要求零件供应商和仓储中心具备快速反应能力。因此，A公司为不断拓展业务水平，必须提高仓储中心的库存管理水平和响应能力，进而满足客户的不同需求。 基于以上背景，本文以A公司新建的仓储中心为研究对象，结合国内外仓储管理的研究成果，分析目前仓储中心的库存现状及货位分配目标，制定满足仓储中心的最高最低储备方案及货位分配策略。本文首先分析产品和供应商的结构特征，依据零件的出货频率对其进行ABC分类，结合不同类别产品的需求特征，，分别计算出三类零件的最高最低储备并对其中一种零件的库存计算方案进行比较分析，验证最低最高储备量库存方案的可行性及实效性；其次，根据仓储中心的货位分配目标，建立以提高仓储作业效率和保证货架稳定性的货位分配优化模型，并应用多目标遗传算法的权重系数法对模型进行求解；再次，利用MATLAB软件对模型进行仿真，绘制出函数在迭代过程中个体适应度值的变化趋势曲线和货位分配方案的模拟三维图，验证了算法的可行性，并比较分析不同权重系数对货位分配效果的影响。
【关键词】：VMI 仓储管理 最高最低储备量 货位分配 遗传算法 MATLAB仿真
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F274;F426.471
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究背景与意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.2.1 仓储管理国内外研究现状13-14
• 1.2.2 货位管理国内外研究现状14-15
• 1.3 研究内容框架及方法15-17
• 1.3.1 研究内容框架15-16
• 1.3.2 研究方法16-17
• 第2章 相关理论研究基础17-33
• 2.1 仓储管理基本理论17-21
• 2.1.1 仓储与仓储管理概念及特征17-18
• 2.1.2 仓储管理主要内容18-21
• 2.1.3 仓储管理的主要作用21
• 2.2 货位管理概述21-25
• 2.2.1 货位管理目标22
• 2.2.2 货物存储策略22-23
• 2.2.3 货位分配原则23-25
• 2.3 ABC 库存管理模式25-28
• 2.3.1 ABC 库存管理模式概述25-26
• 2.3.2 ABC 分类的标准26-27
• 2.3.3 ABC 分类库存品种的管理准则27-28
• 2.4 遗传算法28-33
• 2.4.1 遗传算法概述及特点28-30
• 2.4.2 遗传算法的基本要素30-31
• 2.4.3 遗传算法的基本步骤31-33
• 第3章 A 公司仓储中心仓储管理现状分析33-40
• 3.1 A 公司仓储中心概况33-34
• 3.2 A 公司仓储中心库存现状分析34-38
• 3.2.1 库存管理模式35-36
• 3.2.2 产品结构及特征分析36-37
• 3.2.3 供应商结构及特征分析37
• 3.2.4 现有高低储计算方法37-38
• 3.3 货位管理存在的问题38-40
• 3.3.1 问题归纳38-39
• 3.3.2 解决问题的基本思路39-40
• 第4章 A 公司 VMI 模式下的产品最高最低储备量40-53
• 4.1 最高最低储备量概述40
• 4.1.1 最高最低储备量概念40
• 4.1.2 最高最低储备量设定的目标40
• 4.1.3 最高最低储备量的制约因素40
• 4.2 最高最低储备量的计算40-47
• 4.2.1 模型描述及模型符号40-41
• 4.2.2 产品的 ABC 分类及其订货方式41-42
• 4.2.3 安全库存的计算方法42-43
• 4.2.4 单供应商供货产品的高低储43-47
• 4.2.5 多供应商供货产品的高低储47
• 4.3 模拟结果比较分析47-53
• 第5章 A 公司仓储中心货位分配研究53-75
• 5.1 A 公司货仓储中心货位分配的目标53
• 5.1.1 产品存储目标53
• 5.1.2 存储效率目标53
• 5.2 货位分配模型的建立53-57
• 5.2.1 模型描述及假设53-54
• 5.2.2 目标函数54-56
• 5.2.3 约束条件56-57
• 5.3 货位分配模型算法分析57-58
• 5.3.1 求解方法的选择57
• 5.3.2 多目标遗传算法57-58
• 5.4 多目标问题遗传算法求解58-62
• 5.4.1 确定编码方法58-59
• 5.4.2 生成初始化种群59-60
• 5.4.3 适应度函数确定60-61
• 5.4.4 选择操作61
• 5.4.5 交叉运算61-62
• 5.4.6 变异运算62
• 5.4.7 控制参数和算法的终止条件62
• 5.5 基于 MATLAB 的货位分配模型仿真62-75
• 5.5.1 基础数据收集及参数设定63-64
• 5.5.2 算法模拟仿真64-66
• 5.5.3 仿真结果分析66-75
• 第6章 结论与展望75-76
• 6.1 研究的基本结论75
• 6.2 研究的局限与展望75-76
• 参考文献76-80
• 致谢80-81
• 附录81-82

【参考文献】

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本文编号：377564