【摘 要】
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在“工业4.0”和“中国制造2025”浪潮的推动下,智慧物流成为物流业转型升级的主要方向。仓储是物流环节中最重要的组成部分,其投资成本和运作效率影响企业整个供应链的运行成本和响应速度。立体“货到人”复合拣选系统采用高架立体库存储商品,多种类智能机器人实现存储和拣选作业,既可快速实现多品种的拆零拣选,也可高效地完成大批量订单的整托盘拣选。其更灵活的拣选模式、更高效的拣选效率以及更高的柔性,成为极具发
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在“工业4.0”和“中国制造2025”浪潮的推动下,智慧物流成为物流业转型升级的主要方向。仓储是物流环节中最重要的组成部分,其投资成本和运作效率影响企业整个供应链的运行成本和响应速度。立体“货到人”复合拣选系统采用高架立体库存储商品,多种类智能机器人实现存储和拣选作业,既可快速实现多品种的拆零拣选,也可高效地完成大批量订单的整托盘拣选。其更灵活的拣选模式、更高效的拣选效率以及更高的柔性,成为极具发展前景的智能仓储系统。订单是立体“货到人”复合拣选系统作业的动力源,系统按照订单进行商品的存储和分拣。目前,把订单结构和智能仓储系统的优化相互结合的研究较少,复杂多变的订单结构严重影响了仓储系统的运作效率。在考虑订单结构的前提下,对立体“货到人”复合拣选系统进行规划设计,定制匹配订单结构的运作策略,对于该系统的应用和推广具有重要的理论和现实意义。因此,本文主要在考虑订单结构的前提下,对立体“货到人”复合拣选系统的设计以及运作策略进行了优化。首先,提出了考虑订单散拣比例的立体“货到人”复合拣选系统的设计优化方法。以往对于拣选系统设计优化的研究都默认了订单的普适性,通过系统效率、存储容量等需求确定拣选系统设计参数。本文首次在该拣选系统的设计优化中引入订单矩阵的概念,以订单矩阵标识订单散拣比例,从而表征订单结构特性,进而提出一种考虑订单散拣比例的系统设计优化方法。本文构建了闭环排队网络模型评估系统性能,并采用平均值法求解。另一方面,本文构建多目标系统设计模型,采用快速非支配排序遗传算法求解,以得到与订单散拣比例相匹配的系统设计参数。主要包含托盘库区存储层数、巷道数和列数,周转箱库区的存储层数、巷道数和列数,拣选工作台数量以及RGV数量组合序列。其次,提出了考虑订单结构的立体“货到人”复合拣选系统的出库优化方法。立体“货到人”复合拣选系统按照存储容器不同分为托盘存储库区和周转箱存储库区,可实现托盘拣选、散箱拣选以及拆零拣选功能。本文首次在该系统出库优化方面研究了订单结构特性与设备运作节奏的匹配问题,定义品项散拣比例和订单强度,用以标识订单结构特性。此外,本文重新定义了订单整体拣选时间作为出库优化的评价指标,并提出考虑订单结构的启发式订单切分算法,按照订单结构特性与两个库区出库能力匹配规则,归纳为三种订单切分场景:考虑订单散拣比例的出库订单切分策略,考虑周转箱库区出库能力富裕的订单切分策略,考虑托盘库区出库能力富裕的订单切分策略。最后,通过数值实验验证了算法的有效性,并总结托盘与周转箱容量、托盘库区与周转箱库区输出效率、订单强度、品项散拣比例等因素与订单切分算法之间的关联关系,给仓储运营人员更好的使用该系统提供参考。然后,提出了考虑订单结构的立体“货到人”复合拣选系统的补货优化方法。立体“货到人”复合拣选系统的补货作业是指托盘库区向周转箱库区补充货物,将波次内订单同一品项合并计算所需拣选量,按照品项顺序统一进行补货作业。本文提出了匹配订单结构的补货策略,定义了品项订购频次、订单强度、订单密度、波次大小,用以标识订单结构特性,通过分析波次内拣选订单的结构参数,最终求解波次内超补品项数量占比,以更好的权衡周转箱库区存储空间与补货压力之间的矛盾关系,并缩短波次内的补货作业时间。本文采用回归分析方法。首先,通过FlexSim软件建立仿真模型,设置13,440种订单结构组合,按照所提出的补货策略流程,统计实验结果并筛选最优方案参数,然后借助MINITAB软件,通过最佳子集回归分析和逐步回归分析求解补货优化参数与订单结构参数的相互关系。最后,通过算例验证了回归函数的有效性,并分析总结订单结构参数对该系统的设备补货任务量、存储空间占用量以及补货作业时间的影响规律,为仓储运营人员提供补货调整建议。最后,本文提出了考虑订单结构的立体“货到人”复合拣选系统的拣选作业流程综合优化方法。立体“货到人”复合拣选系统的综合优化从补货和拣选两个流程进行,该系统的综合优化考虑多波次订单的拣选场景,按照发货时间需求将订单分为多个波次,波次内先集中执行补货作业再按照订单顺序和品项顺序进行拣选。本文首次提出匹配订单结构的拣选流程综合优化方法,综合考虑订单散拣比例、订单强度、订单密度、波次大小、波次数量、品项散拣比例以及品项订购频次等订单结构属性,定制启发式规则以及动态订单切分算法。此外,本文定义该系统多波次整体作业时间为优化目标,建立综合优化模型,并改进模拟退火算法求解该模型。算法设计中,考虑订单结构参数的影响,实现算法随订单结构变化的动态调整。最后,采用企业真实运作订单,验证了算法的有效性,并分析品项订购频次、波次数量以及不同季度订单对优化效能的影响。结果表明,本文所提拣选作业综合优化算法可大幅度缩短系统整体作业时间。
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