【摘要】：倉(cāng)儲(chǔ)中心作為面向多品種、小批量訂單處理的人工揀選中心,集商品保管、包裝、訂單揀選與復(fù)核打包于一體,具有作業(yè)靈活、柔性高的特點(diǎn)。目前對(duì)人工揀選倉(cāng)庫(kù)中人員作業(yè)優(yōu)化分配的研究還不夠完善,需進(jìn)一步對(duì)影響倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)作效率的訂單量和人員產(chǎn)能進(jìn)行深入研究。本文應(yīng)用仿真模擬方法優(yōu)化訂單預(yù)測(cè)模型,設(shè)計(jì)合理的作業(yè)任務(wù)分配策略,以提高作業(yè)人員產(chǎn)能,這對(duì)于提升倉(cāng)儲(chǔ)中心作業(yè)效率,降低企業(yè)運(yùn)作成本具有理論與現(xiàn)實(shí)意義。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)建立倉(cāng)儲(chǔ)中心仿真模型,分析模型中存在的瓶頸問(wèn)題。以某電商企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)中心為研究對(duì)象,針對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)中心運(yùn)營(yíng)存在的人員與作業(yè)分配失衡等問(wèn)題,應(yīng)用C++和Flexsim腳本語(yǔ)言設(shè)計(jì)程序構(gòu)建倉(cāng)儲(chǔ)中心仿真模型。通過(guò)分析揀選人員在不同行走路徑、揀選作業(yè)模式以及貨架區(qū)作業(yè)時(shí)人員的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),確定影響作業(yè)效率的瓶頸問(wèn)題,有利于優(yōu)化揀選效率,避免由人員空載帶來(lái)的倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)浪費(fèi)。(2)對(duì)作業(yè)人員任務(wù)分配進(jìn)行靈敏度分析,優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)中心人員產(chǎn)能。對(duì)同區(qū)揀選任務(wù)分配問(wèn)題,通過(guò)研究模型中揀選員有效行走占比的變化浮動(dòng),進(jìn)一步優(yōu)化直線行走、最大間隔行走以及S行走路線下任務(wù)分配策略。對(duì)混區(qū)作業(yè)揀選任務(wù)分配問(wèn)題,建立以揀選員滿載行走和取貨為變量的靈敏度分析模型,并提出采用蒙特卡洛法對(duì)模型仿真求解。多次靈敏度仿真分析結(jié)果表明縮短人員行走距離可優(yōu)化資源配置,且該方法操作簡(jiǎn)單,可靠性高。同時(shí),以倉(cāng)儲(chǔ)中心某時(shí)期均單數(shù)為研究對(duì)象,應(yīng)用仿真模型模擬復(fù)核臺(tái)作業(yè),統(tǒng)計(jì)復(fù)核人員單位產(chǎn)出和復(fù)核擁堵率,得到不同均單規(guī)模下復(fù)核臺(tái)有效作業(yè)人員配置,實(shí)現(xiàn)復(fù)核環(huán)節(jié)人員動(dòng)態(tài)調(diào)度。(3)預(yù)測(cè)倉(cāng)儲(chǔ)中心產(chǎn)能需求,優(yōu)化人員配置。本文針對(duì)未來(lái)訂單促銷(xiāo)事件的不確定性,分別建立了季節(jié)指數(shù)的極值預(yù)測(cè)模型、分段概率模型預(yù)測(cè)產(chǎn)能,利用蒙特卡洛法對(duì)模型中季節(jié)變量進(jìn)行概率仿真和優(yōu)化。通過(guò)算例對(duì)比,證明此方法具有精度高,魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。最后,以預(yù)測(cè)訂單量和優(yōu)化后作業(yè)人員產(chǎn)能為基礎(chǔ),建立產(chǎn)銷(xiāo)均衡下仿真模型,利用Crystal Ball軟件對(duì)模型進(jìn)行仿真分析,優(yōu)化人員作業(yè)配置,為倉(cāng)儲(chǔ)中心人員調(diào)度提供決策信息。
【學(xué)位授予單位】：陜西科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.9;F724.6;F274
【圖文】：

圖 2-1 不同訂單出庫(kù)流程Fig. 2-1 Different order delivery process倉(cāng)儲(chǔ)中心問(wèn)題分析過(guò)對(duì)該電商企業(yè)進(jìn)行實(shí)地調(diào)研與專家座談分析，可發(fā)現(xiàn)目均，復(fù)核打包臺(tái)作業(yè)失衡等問(wèn)題，這些問(wèn)題的存在將會(huì)嚴(yán)

圖 2-2 日訂單變化Fig. 2-2 Daily order variation（2）訂單品類差異大服裝百貨倉(cāng)商品種類多達(dá)二十萬(wàn)余種，客戶訂單種類差異過(guò)大，單件訂單平均高達(dá) 65%以上，多件占比為 33%，綜合占比 2%。批量化揀選作業(yè)方式增加了揀選時(shí)間/周

局庫(kù)實(shí)際貨架數(shù)量和貨架布局繪制零貨庫(kù)貨架 CAD 布局圖選擇“工具箱-可視化-模型背景”，然后選擇背景的文件類擇具體的文件路徑，導(dǎo)入即可，導(dǎo)入后 CAD 布局如圖 3-圖 3-4 倉(cāng)庫(kù) CAD 布局Fig. 3-4 Warehouse CAD layout發(fā)貨區(qū)客退區(qū)收貨區(qū)耗材區(qū)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2749742