【摘要】：近年來,生鮮電商在北京、上海、深圳等一線城市發(fā)展迅速,給消費(fèi)者帶來了極大的便利。然而,電商企業(yè)的訂單呈現(xiàn)多批次、小批量隨機(jī)的特征,同時生鮮產(chǎn)品具有易腐壞的性質(zhì),且顧客對配送時效的要求越來越高,這些現(xiàn)象對生鮮配送中心的運(yùn)營能力帶來了巨大的挑戰(zhàn)。揀選和配送作業(yè)作為配送中心的兩大核心業(yè)務(wù),直接影響配送中心的運(yùn)營成本和效率。因此,對生鮮電商企業(yè)配送中心的揀選和配送作業(yè)共同優(yōu)化研究具有重要的現(xiàn)實意義。本文以生鮮電商配送中心揀選和配送作為研究對象,綜合考慮生鮮食品的物流和電商的訂單波次特性,從在線訂單揀選和配送的角度對配送中心作業(yè)流程、運(yùn)作效率進(jìn)行優(yōu)化提升。本文從業(yè)務(wù)特點和流程、訂單情況、揀選作業(yè)情況及配送作業(yè)情況四方面對A電商企業(yè)配送中心的現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,得出A配送中心存在訂單揀選效率低,訂單履行時間長,訂單配送不及時等問題。分析得出,其根本原因在于A配送中心的離線集中處理訂單的作業(yè)流程和分批方式與電商訂單的小批量多批次實時到達(dá)、顧客高時效性的需求不匹配。本文通過梳理在線訂單處理流程,構(gòu)建基于配送車輛離開時間已知的在線訂單分批揀選模型,以最小化訂單總服務(wù)時間和延遲時間為目標(biāo),利用種子算法和節(jié)約算法建立相應(yīng)基于緊急程度和相似度的分批算法規(guī)則和基于緊急程度的分配規(guī)則,對模型進(jìn)行求解。之后將A配送中心實際數(shù)據(jù)代入模型算法中,從揀選效率和訂單履行時間對比優(yōu)化前后訂單揀選總服務(wù)時間和訂單履行時間來檢驗?zāi)Ｐ托Ч�。本文輸出的解決方案可以提高配送中心信息化程度,為A配送中心緩解揀選人員成本壓力,同時對改善訂單履約流程有重大作用。
【圖文】：

企業(yè)所面臨的顧客不再是大批量訂購的區(qū)域分銷商，而是分散在全國逡逑各地的需求量小的單個消費(fèi)者。而ＡＰＰ打開頻次直接影響顧客的訂購頻率，，逡逑筆者通過對網(wǎng)絡(luò)信息整理發(fā)現(xiàn)，如圖２－１所示，２０１８年１１月份主要電商平逡逑臺日均打開次數(shù)均在２．邋５以上，以團(tuán)購為主的拼多多平臺高達(dá)４．邋２６次。一逡逑般情況下，個人消費(fèi)者購買積極性高，易產(chǎn)生沖動消費(fèi)，但單次消費(fèi)購買的逡逑商品品類少且每種商品購買件數(shù)較低。逡逑１２逡逑

邐５逡逑數(shù)據(jù)來源：根據(jù)網(wǎng)站資料整理逡逑圖２－１電商ＡＰＰ２０１８年１１月日均使用頻次逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｄａｉｌｙ邋ａｖｅｒａｇｅ邋ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ邋ｏｆ邋ｕｓｅ邋ｅ－ｃｏｍｍｅｒｃｅ邋ＡＰＰ邋ｉｎ邋Ｎｏｖｅｍｂｅｒ邋２０１８逡逑（２）
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F724.6;F252.1;TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張源凱;黃敏芳;胡祥培;;網(wǎng)上超市訂單分配與物流配送聯(lián)合優(yōu)化方法[J];系統(tǒng)工程學(xué)報;2015年02期

2 王旭坪;張s

本文編號：2698607