【摘 要】
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近年来,F服装公司的经营模式成功转型直营模式,但其配送中心的订单拣选策略依然停留在批发模式下的按单拣选策略。由于直营门店的订单需求呈现小批量,多品种的特征,按单拣选策略下的分拣设备利用率低,零拣率高,拣货成本占据配送中心作业成本的一半。为了快速响应直营模式下门店的订单需求,有必要提高F配送中心的分拣效率。为了提高F配送中心的分拣效率,本文选取F服装公司2018年1月到10月的订单数据,进行订单（E
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划“大数据驱动的管理与决策研究”培育项目（NO.91746103）:“大数据驱动的知识共享平台产品定价及收益分配研究”
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近年来,F服装公司的经营模式成功转型直营模式,但其配送中心的订单拣选策略依然停留在批发模式下的按单拣选策略。由于直营门店的订单需求呈现小批量,多品种的特征,按单拣选策略下的分拣设备利用率低,零拣率高,拣货成本占据配送中心作业成本的一半。为了快速响应直营模式下门店的订单需求,有必要提高F配送中心的分拣效率。为了提高F配送中心的分拣效率,本文选取F服装公司2018年1月到10月的订单数据,进行订单（Entry）、品项（Item）、数量（Quantity）的详细分析（下文简称EIQ分析）,根据EIQ分析所得的订单特征初步确定F服装公司配送中心的订单分批策略。在初步确定的以批量拣选为主,智能型分批的订单拣选策略的基础上,本文运用关联规则挖掘订单间的相似度,以所有订单相似度最大化为目标,提出基于0-1整数规划的订单分批模型。接着,以10月份订单发货量高峰日的订单数据为日拣选处理能力代表,进行算例分析,结果表明根据模型分批后的订单拣选下,分拣效率大大提高。最后,本文还选取十月份的其余天数的订单进行验证,进一步验证了模型的有效性和鲁棒性。本研究从理论上结合了EIQ分析、关联规则和整数规划等方法,丰富了订单分批问题的研究方法。在实践方面,针对F服装公司配送中心解决订单拣选作业效率低、零拣率高等问题,提供了有效的解决方法。
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