随着传统零售向“新零售”的快速转型,以及大数据和人工智能等高新技术在电商行业的融合应用,B2C电商行业中小批量、多批次、高波动性的订单需求不断增加。为满足配送中心的高效准确拣选,多层穿梭车拣选系统以其高效灵活的特点得到广泛应用。如何在不增加设备成本投入的情况下,有效提高多层穿梭车系统的设备利用率,提高订单响应速度,降低订单延误时间具有重要意义。本文着重对多层穿梭车系统中输送机缓存优化建模及订单分拣调度问题进行研究,具有一定的理论价值和现实意义。在多层穿梭车系统中,提升机I/O站台至人工拣选台之间的输送机缓存长度过短将影响系统拣选效率,缓存长度过长则增加设备成本。本文针对输送机缓存长度优化问题进行深入研究,全面分析多层穿梭车系统出库作业流程,建立料箱在输送机缓存设备上达到输入输出平衡的数学模型,提出在分拣作业正常运行时,该缓存长度的最优条件及临界条件并予以证明。最后,应用k-means聚类算法和储区排列规则对品项储位进行优化,缩短料箱平均出库时间,从而优化输送机缓存长度。通过实例分析,优化后的品项分配与随机分配相比,输送机缓存长度更趋合理,长度减少约12%。该研究一方面可指导规划设计人员对输送机缓存设备进行设计,另一方面可提高系统的整体作业效率,降低运营成本。面对“新零售”下B2C电商订单的特点,基本的FCFS策略和固定时窗策略已无法满足订单高效精确响应的要求。本文针对多层穿梭车系统订单处理的流程进行深入研究,分析存在紧急订单时,系统进行订单分拣调度时存在的问题现状,建立以最小化订单总服务时间与最小化订单总延误时间为目标的订单分拣调度双目标优化模型,设计基于紧急度改进订单分拣调度策略,包括首先对实时到达订单应用改进时窗分批策略,即对时窗分批后的订单集合应用基于紧急度改进种子算法进行二次分批;然后应用基于作业量均衡的订单泊位分配策略将批订单合理分配到多个拣选台。通过实例分析,在相同订单环境及系统配置的情况下,应用基于紧急度改进订单分拣调度策略比应用基准订单分拣调度策略,订单总服务时间平均下降17%,订单延误时间平均下降70%;且通过实例分析发现,不同时间窗设定及拣选台容量设定也对目标优化程度具有重要影响。