随着消费者日趋理性,电商行业的整体发展从野蛮增长过渡到稳中有升,"节流"成为电商增加利润的重要途径。J公司作为国内最大的自营式电商企业,自有物流体系是其高效配送服务的保障,但也造成了巨大的成本负担。加强成本控制是J公司可持续发展的必要途径。由于J公司的订单量是随时间动态变化的,随着大数据的应用,单量的预测可以精准到小时。随着自动化仓储设施的引进,库内的作业流程越来越规范,仓库需要精益化生产来提高效率,降低成本。本文通过调研发现,J公司仓储的出库作业存在人员的空闲时间较多、作业人员的每小时人效差异大以及订单积压量大等问题。因此J公司需要精细化的排班,来提高订单的完成率、减少人力成本浪费。本文通过对J公司出库作业人员排班的影响因素进行分析,结合J公司仓储出库作业的实际情况,将总成本分为不能完成波次清零要求的惩罚成本和人员空闲时间造成的浪费的人力成本两部分,以总成本最小为目标,建立了优化模型,并采用近邻域搜索算法,求出各个出库作业环节工作人员的班次及人数。最后通过实地调查与数据搜集,以J公司某品类仓为例,利用实际生产数据对模型进行求解验证,并对结果进行效果分析和讨论,证明模型的有效性和实用性。以往研究的排程问题多是静态调度问题,在已知生产任务的前提下,如何将有效的资源优化配置,合理安排生产作业,以在一定的时间内完成生产任务。本文研究对象是电商企业,订单是随时间动态变化的,因此本文的研究对于订单波动下的排班问题有一定借鉴意义。图10幅,表18个,参考文献40篇。