【摘 要】
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2019年以来,供应商到制造企业的汽车零部件入厂物流受到了直接影响,疫情下的道路管控与隔离等因素,会导致道路连通性受阻,使得零部件无法准时、有效供给,直接影响汽车零部件入厂准时性。另一方面,数据显示全国交通碳排放占总碳排的10%,而入厂物流作为交通碳排放的一部分,降低其运输过程碳排放对实现“双碳”目标具有重要意义。首先,本文以当前疫情下汽车零部件入厂物流过程为研究对象,考虑疫情管控对道路连通性和运
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2019年以来,供应商到制造企业的汽车零部件入厂物流受到了直接影响,疫情下的道路管控与隔离等因素,会导致道路连通性受阻,使得零部件无法准时、有效供给,直接影响汽车零部件入厂准时性。另一方面,数据显示全国交通碳排放占总碳排的10%,而入厂物流作为交通碳排放的一部分,降低其运输过程碳排放对实现“双碳”目标具有重要意义。首先,本文以当前疫情下汽车零部件入厂物流过程为研究对象,考虑疫情管控对道路连通性和运输时间的影响,采用基于Supply-hub的Milk-run取货作业模式,建立以碳排放成本、Hub相关时间成本、时间窗成本、燃油消耗成本、库存成本、车辆固定成本之和最小为目标函数,道路连通性、车辆单次巡回时间、车辆容量等为约束条件的模型。然后,针对求解问题需求可拆分的特点,以插入法生成初始解,通过对邻域搜索中生成候选解的or-opt和λ-interchange进行改进,设计改进禁忌搜索算法。最后,根据某W企业的入厂物流情况,将本文提出的入厂物流方案与企业现有方案进行分析,通过对比车辆到达Hub时间、单个路径巡回总时间、碳排放量及各项成本发现,本文模型可使车辆准时到达、减少入厂物流过程碳排放,降低入厂物流总成本。
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