KL电商仓库拣选区货位优化和在线订单分批研究
这是一篇关于电商仓库,拣选作业,货位优化,在线订单分批,在线订单分批算法的论文, 主要内容为近年来,零售电商的高速发展与普及使网络购物成了人们如今的主流消费行为,客户对所购商品交付时限的要求越来越高。为缩短客户订单完成时间,需要仓储端对订单进行快速反应。拣选作业是实现高效仓储作业最重要的环节,一个仓库的总运营成本中大约有50-75%是由拣选作业构成的,所以拣选作业的效率对电商企业维持和提高客户满意度的影响至关重要。同时,零售电商订单具有品项多、批量小、批次多和响应快的特点,需要专门设置一个小面积的订单拣选区进行拣选作业,而且需要对大量无计划、不固定在线到达的订单及时响应。但现有的货位优化研究针对大型储存区的居多,而且现有的订单分批研究大多都集中在离线环境下单一员工拣选场景的研究,然而现实的电商订单拣选系统会有多个员工同时进行在线拣选作业,所以有必要对现实零售电商场景下的拣选区货位优化和订单分批方式进行更深一步的研究。KL电商仓库是KL电商平台下的一个美妆个护品类的仓库,通过实地调研分析其拣选作业现状,发现它的拣选作业具有拣选效率低、延迟发货率高和订单错发率高的问题,主要由拣选区的货位分配方式与订单分批方式不合理造成的,大大影响了订单的出库效率和客户服务评价。本文根据KL电商仓库的实际情况提出了建立货位管理系统、合理规划货位的分配和科学设计订单分批的优化思路,建立了基于高出库频率近出口、品项相关性和空间利用合理化的原则的多目标货位优化模型,并采用IGPSO算法进行求解;建立了以缩短拣选总时长与缩短客户响应时间为目标的在线订单分批模型,并设计了在线订单分批的求解算法。最后根据KL电商仓库的实际订单数据进行求解,并分析优化效果,实验证明本文提出的在线算法与现有的在线算法相比具有一定的优越性;本文提出的货位与在线订单分批的优化方法,使KL电商仓库拣选作业的总用时比优化前降低了18.99%、订单最长响应时间比优化前降低了50.07%、拣选总路程比优化前降低了15.3%、每个订单批次的平均拣选时间比优化前降低了18.99%、订单平均响应时间比优化前降低了20.2%。
J公司智慧仓货位优化研究
这是一篇关于智慧仓储,货位优化,遗传算法的论文, 主要内容为随着人工智能和物联网技术的快速发展,智慧仓储已成为现代仓储物流行业的重要发展趋势。相较于传统仓储模式,智慧仓储具有智能化、高效化、自动化等优势,发展前景广阔。不断完善智慧仓储管理模式,对仓储物流活动的各个环节进行系统地优化,从而加快订单反应速度,提高服务质量,是企业在竞争激烈的市场环境中脱颖而出的重要途径。货位分配是智慧仓储的重要内容,要充分考虑多种因素,合理分配货位并不断优化,对提高自动化智能设备的运行效率、降低仓储成本,有着重要的理论研究价值和实践意义。J公司是一家大型综合型电商平台,目前在全国建立多个仓库,以满足不同区域的市场需求。济南仓储中心负责公司划分的辐射市场范围内的部分货物存储与发货业务,采用了射频识别技术读取货物信息,通过智能仓储管理系统进行业务管理,自动化立体仓库用来存储、拣选货物。本文在对货位分配策略、智能优化算法等的国内外研究现状分析的基础上,以J公司济南仓储中心为研究对象,通过实地调研,详细分析了该公司仓储管理的现状及存在的问题,分析发现在补货上架过程中货位的分配上存在很大改进的空间。在对J公司智能仓储货位存储策略和分配原则进行改进的基础上,重新界定了需求相关性系数,以订货频率、货架稳定性与货物相关性为货位优化目标,构建了J公司智慧仓储货位优化的多目标模型,并利用遗传算法进行了求解算法设计。在对两千个有效客户历史订单进行分析基础上,运用构建的智能仓储货位优化模型,对J公司智能仓储货位优化问题进行了实证分析。实证结果显示,优化后的货位分配方案与原方案相比较,在拣选工作效率和货架稳定性方面分别提升了19.9%和17.2%,相关性货物之间的距离减少了6%,优化效果显著。论文最后在人员培训、基础设施投入、完善管理系统等方面提出了J公司济南仓储中心智能仓储管理优化的建议和措施。
随机存储策略下Auto Store货位优化研究
这是一篇关于紧致化存储,Auto Store,填充率,货位优化的论文, 主要内容为当今时代供应链竞争在企业间竞争中充当着重要角色,这一背景下仓储对于企业提升服务水平、降低物流成本的作用愈发突显,仓储业占社会物流总费用、国内生产总值的比例亦随着该行业的蓬勃发展而不断上升,仓储的运作效率不但会影响到单个企业,对整个供应链条的影响亦是十分巨大,直接关乎客户服务水平能否提高,仓储总成本能否降低。随着信息技术的发展,消费者的定制化需求越来越多,如何通过缩短响应时间来提高客户服务水平成为了企业追求的目标之一。同时,国家政策的限制、土地和人力成本上涨,让企业不得不去思考如何在有限的空间提高仓库的利用率。紧致密集的存储空间和即时化的服务时间便渐渐地成为了仓储系统的发展方向。在仓库现有的条件下充分利用高层空间来实现仓储布局的紧致,从而使得存货量得以增加,空间利用率得以有效的利用,同时力争提升系统的整体响应速度成为了学界新的研究方向。Auto Store系统,由于其储拣一体化、紧致密集化的独有优势,其立体存储空间利用率可达普通平面仓的5倍,已成为备受学界和电商行业青睐的高效紧致化存储拣选设备之一。本文在查阅大量仓储、货位优化等相关文献和搜集资料的基础上,对Auto Store仓储系统的组成、特点、功能及作业流程进行了详细性表述,在对其多种存储方式进行分析的基础上,搭建本文所研究的系统场景,通过仿真模拟研究Auto Store仓储系统中料箱填充率的变化对拣选效率造成的影响,绘制料箱填充率与拣选效率之间变化的关系曲线,旨在寻求在给定货物数量的前提下,即满足效率最优,又满足成本最优的料箱填充率,尝试为Auto Store紧致化仓储系统货位优化的进一步研究提供新的思路和方法。首先,对国内外紧致化存储、存储策略、仓储货位优化的相关文献进行研究,发现紧致化仓储系统已成为学界的研究热点,但现有的研究多是单命令系统的货位优化,对于新兴紧致化存储设备Auto store仓储系统尚未进行系统性的研究工作。其次,介绍并分析了Auto Store紧致化仓储系统的特点、作业流程、专用与共享两种存储方式、随机与分区两种存储策略、翻箱作业的两种缓存堆栈选择原则以及两种阻碍料箱放置规则。从而确定出本文研究的系统所处作业环境,在专用存储策略下单订单双命令时间模型基础上构建了共享存储即时重组方式下订单效率成本模型,借助该模型可以计算出不同料箱填充率下的平均拣选效率和成本,探究系统料箱填充率与拣选效率之间的关系,最后,利用MATLAB对模型进行仿真验证。
仓储物流的货位作业优化算法及系统研究
这是一篇关于货位优化,差分进化,多帧时间窗,B样条参数化的论文, 主要内容为仓储物流的管理是一个历史悠久的领域,近年来对仓储性能和总体物流性能的关注度逐渐增加,主要包括以下三个方面:精简的供应链分离需要减少库存和更短的仓储作业响应时间;越来越多供应商管理着更大、更复杂的仓库,其中有多个客户,需求各不相同;在线零售商交易的数量迅速增加,其中最终客户的订单由仓库直接管理。在仓库的各种操作中,货位的合理分配和作业拣选效率严重影响整个仓储的作业性能,约占总仓储成本的55%至75%。因此,货位的合理分配和作业拣选的效率优化是提高企业物流能力的优先事项。为了能够将企业需求与实际技术的发展紧密结合,将对货位作业问题提出数学优化模型,运用智能算法的优势对实际问题的优化配置进行研究,最后将对仓储系统的实现进行研究。因此,本文的研究内容包括如下:(1)基于拉格朗日插值混合差分进化算法的货位优化算法研究为了能够提高仓储作业的效率,构建出以拣选小车运行时间、货架稳定性、货位的存货能力为资源条件的货位分配模型,同时以每批订单中每一货物分配到对应分区的最优货位的最大完工时间为资源条件的订单重新分批分配的目标模型,并将这两个模型进行级联得到的组合模型进行算法求解。提出一种融合拉格朗日插值算法的改进差分进化算法,改进的差分进化算法通过增加局部与全局的自动切换阈值,保证在标准的差分进化算法的基础上增加每一代最优个体附近的寻优能力,同时使得算法的种群扰动度在全局和局部之间通过一定的条件自动切换。所改进的算法通过自适应的调整交叉概率因子保证算法的种群多样性,避免算法的早熟和无法收敛的现象。最后将通过设置不同的实验方案进行多种算法的对比实验,并将最后结果进行性能比较。(2)提出基于多帧时间窗轮换的仓储作业多拣选小车路径协同规划算法通过结合图论的算法规划出静态的最优轨迹,然后通过B样条曲线的可分段控制和多段连续性等特征,将静态轨迹的离散点映射到B样条的控制点,通过多帧时间窗的轮换,在每一帧时间窗内进行模型的求解,运用牛顿迭代融合回溯直线法更新步长的方法不断更新每一帧时间窗小车的运动学控制点,最后求解出整体的动态轨迹点的集合。所提算法针对的模型是以仓储环境中多拣选小车的几何学和运动学为约束条件,建立每一帧的动态位置状态到每一帧终点位置状态的一阶范数的积分最小为目标函数,建立具有凸集特征的函数目标模型。为了防止拣选小车在运动过程中发生碰撞,引入拣选小车防撞约束,并将防撞约束与B样条特性结合,实现约束与B样条特性的映射。最后建立仓储环境的障碍模型,通过设计不同数量的拣选小车的协同路径规划实验验证所提模型和算法的有效性。(3)面向实际应用的仓储管理原型系统的开发通过分析实际仓储管理的业务流程和数据流程,采用基于Web的分层思想的原型系统的研发。通过数据实体与对象的映射关系建立数据库表,利用Mybatis框架强大的实体对象映射能力实现与Spring框架的对象映射模块进行衔接。基于Spring框架齐全的功能模块和强大的整合其他技术模块的能力,将Spring整合SpringMVC和Mybatis框架进行仓储服务模块的开发,利用Spring的IOC思想将所有的服务模块组件交给容器去维护,将Web组件交给SpringMVC的IOC容器维护,基于框架的思想让整个服务组件的研发逻辑变得简单。通过设计实际的测试用例验证所研发的系统的实用性与稳定性。
立体仓库实训平台控制与管理系统开发
这是一篇关于立体仓库,S7-1200PLC,控制系统,信息管理系统,货位优化的论文, 主要内容为自动化立体仓库是集自动化技术、机械制造、计算机、通讯、人因工程等技术于一体的综合自动化系统,是个典型的机电一体化产品。本课题研究一种模拟生产实际的自动化立体仓库平台控制与管理系统,将其作为自动化、机电一体化等专业的本科教学实训项目,用于培养学生实践动手能力和解决复杂工程问题的能力,适应工程教育专业认证的要求。本课题开发的立体仓库实训平台控制与管理系统主要完成以下三方面工作。(1)立体仓库实训平台控制系统升级。将课题组前期开发的立体仓库实训模型控制器西门子S7-200升级为S7-1200 PLC,设计电气控制箱,在博途(TIA Portal)上完成堆垛机程序设计、监控系统开发。(2)仓库信息管理系统设计与开发。通过设计仓管人员和货物信息的数据库、管理界面,实现基于B/S架构和ASP技术的仓库信息管理功能。(3)货位优化管理。通过对货位优化目标、优化模型确定,采用基于权重和的多目标遗传算法进行Matlab仿真,实现货位优化管理。经过调试,监控系统实现了对下位机监控及仓储作业控制;仓库信息管理系统实现了对仓管人员及货物信息的管理;多目标遗传算法实现了对货位的优化管理。最终形成一套较完整的立体仓库控制与管理系统,构建一个接近实际的开放性仓储实训平台。
零售电商企业自动化立体仓库货位优化分配研究
这是一篇关于电商仓储,货位分配,货位优化,改进遗传算法,Matlab的论文, 主要内容为零售电商企业仓储具有批量小、批次多、品类多、服务对象多为个人、零散拣选等特点,这对仓储的合理性也有了更高的要求。且随着自动化立体仓库的应用日趋普遍,仓库内货位分配的合理性与作业效率和仓库利用效率的相关性也愈加凸显。显然,零售电商企业仓储已不适合简单地视同传统仓储进行管理。零售电子商务仓储因其特殊性已不适合简单地视同传统仓储进行管理,本文研究零售电子商务仓储的特性,力求适应零售电商仓储,提出了一系列自动化立体仓库货位优化目标;考虑整体出入库效率最高、货架稳定性最大化和商品按照相关性存储三个最主要因素设计一种基于改进遗传算法的货位优化分配算法,并以某零售电商企业仓储实际情况为例进行算例分析——以当前常见的随机货位分配算法下的货位分配结果作为优化的基础,利用本文研究的货位优化算法进行货位优化分配,从多个角度评价本文货位优化分配算法的有效性和优越性;最后以货位优化分配为核心功能设计了零售电商企业自动化立体仓库仓储管理系统。论文共分为五个部分。第一部分是引言部分,主要介绍论文的研究背景、研究意义、国内外研究现状、研究内容和论文结构,从零售电商仓储特点、货位优化目标和货位优化算法三个方面分析国内外研究现状;第二部分是相关理论与技术基础,主要从仓储系统模型、遗传算法、Matlab、系统开发方法这四个方面,对论文的研究对象及研究中涉及的相关理论、技术和工具进行了详细说明;第三部分是基于改进遗传算法的零售电商企业自动化立体仓库货位优化分配算法设计,是本文的核心章节,分七个重要环节详细说明了基于改进遗传算法的零售电商企业自动化立体仓库货位优化分配算法设计,包括了自动化立体仓库模型建立、个体染色体编码设计、适应度函数设计、遗传算子设计、算法流程设计、算法实现和算法评价;第四部分是仓储管理系统分析与设计;第五部分是对全文研究成果的总结与展望。在前面几部分研究的基础上,总结本文研究内容及研究结论,客观的评价了本文研究工作得到的研究成果,分析了本文研究的未尽之处,同时提出了可以进行深入研究的方向。
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