随着科技的进步与经济的发展,企业业务不断成熟,越来越多的企业选择将非核心业务外包出去,迎来了第三方仓储的蓬勃发展。在第三方仓储企业中仓储是业务流程中的最重要环节和支柱。仓储过程中需要资源配合使用,人员和设备作为最重要的两种资源,直接影响着仓库生产系统的产出和经济利润。并且在第三方仓储运行过程中,客户的需求是不确定的,客户的需求影响仓库的出入库作业量。当需求增加时需要的资源增大,需求减少时资源相应减少,为了避免需求波动对业务量带来的影响,对仓库出入量进行预测,并进行资源配置,保证成本最小,资源利用率最高。因此如何预测仓储需求,如何制定合理的仓储资源配置方案成为提高企业效率,降低成本的重要因素。以C公司电器存储业务为研究对象,在确定以时间序列模型作为业务量预测问题的基础后,构建以家用电器第三方仓储为研究对象的ARIMA预测模型;其次对该公司仓储作业资源进行测定:首先划分作业模块,通过误差界定法确定观测次数从而进行秒表时间研究,再利用回归分析确定不同作业模块的工时计算公式,最终确定该公司仓储资源的作业时间;最后结合ARIMA需求预测模型与作业资源能力分析模型,构建混合整数规划模型研究以最小成本为目标函数、作业时间为约束的资源配置,通过遗传算法对其进行求解,最终确定合理的作业资源配置方案。最后应用案例证明模型的可行性,案例背景是以C公司2018年3月到2019年8月实际业务量数据为例进行预测与配置方案的优化改进,得到了在原有作业资源不变的基础上,应对未来作业量最经济合理的外协量,进而求得未来预期作业资源配置方案最佳的组合方式,降低了企业运营成本,提高了企业的市场竞争能力。该论文有图27幅,表22个,参考文献66篇。