某电子元器件分销配送中心货位优化探究

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1、某电子元器件分销配送中心货位优化探究摘要：文章根据电子元器件分销商区域配送中心的特点，提出运用贪婪算法对其货物在货位储放上进行优化，并运用实例证明优化后的储位分配方法可以以缩短拣货人员在货物拣取时的行走距离和作业时间，以提高配送中心的作业效率。关键词：电子元件分销；配送中心；储位优化；贪婪算法；存储时间周转率中图分类号：F253.4文献标识码：A文章编号：1006-8937(2013)09-0006-04在配送中心中，拣货作业是所占成本最密集的作业，拣货成本差不多要占到总成本的60%以上，而其中储位分配问题是影响储区拣货作业效率的一项重要因素。科学的储位分配策略能大大提

2、高货物的入库和拣出效率，提高空间的利用率，减少拣货作业人员和拣取设备无用消耗，减少等待闲置时间，对缩短订单履行时间，减少货物搬运和存储成本，降低货物在搬运和存储过程中的损耗，对提高物流系统收益具有重要的意义。本文对一电子元件分销商在华东地区的配送中心的储位进行优化，以低成本、最便利的算法实现储位分配的优化,从而缩短拣货人员拣货时的行走距离和作业时间，以达到提高拣货人的作业效率的目的。1配送中心现状随着电子业的飞速发展，元件分销商在整个供应链中担负起了更重大的作用，可以帮助生产商减轻了库存积压的风险，降低了资金的占有率。但随着电子行业竞争的白热化，透明低利的也同样给分销商

3、带来巨大的挑战，不断降低成本和提高配送中心的作业效率就变成了分销商最基本的生存法则。1.1配送中心现状本文讨论的配送中心是一跨国电子元件分销商位于华东地区的二级配送中心，其辐射范围相对较小，整体出货量正呈稳步增长趋势，但是由于电子元件包装不统一，拣货又都以单品拣取为主等特点，仓库仍全部实行人工拣取，机械化程度极低。仓库采用WES库存系统，但未加载任何储位优化模块，货物分配方式采用人工就近存放。1.2现存的主要问题人工拣货，机械化程度低，库位存放以人工随机存放为主，直接的后果就是库房拣货效率低下，储位分配不合理，整体的运作成本居高不下。高成本低效率的运作将配送中心带入一恶

4、性循环中。而在低成本的前提下，尽快提升拣货作业的效率视作配送中心的当务之急。而本文试图通过优化储位分配，来缩短拣货人员的行走距离，以及加快拣取的速度提高拣取的效率。2优化算法的选择储位分配的算法大多由启发示算法演变而来，如贪婪算法、遗传算法、褪火算法、蚁群算法、人工神经网络，他们各有其特点和适用环境。其中贪婪算法是一种典型的启发式算法，一步步进行，通常以当前情况为基础根据某特定的规则作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况。其最大的特点就是快速便捷，一般可以快速得到较为满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。由于此配送中心还处于起步阶段，其作业

5、模式，运作效率都比较初级原始，但低效率运作带来的高成本又阻碍了企业对配送中心软硬件设备的进一步的投入。所以低成本，快速地将配送中心的作业效率提上一新的台阶是本文所需要解决的主要任务，而贪婪算法无疑最适宜的算法之一。虽然贪婪算法不能保证得到的优化结果为最优解，但是由于配送中心现用的储位管理模式比较简单，有着很大的提升空间；而资源方面又极为欠缺，没有大量的人力、物力和时间被占用于对于最优解的获取上，而贪婪算法简单快速的特点至少可以解决配送中心这个问题，在不增加过多额外成本的同时，以一个接近最优的解来大大提升配送中心的作业效率。3优化模型式（1）中，拣货人员的总作业时间即拣货

6、人员出发到达库行的时间T'和在库位上作业时间t之和。在库位上的作业时间由拣取订单的数量和拣取货物的数量所决定，当订单和拣取数量一旦确定，这部分时间也就确定，所以本次优化不考虑这部分的作业时间。只对拣货人员到达储位的时间作出考虑。式（2）中，拣货人员到达储位的时间由水平移动到库位的时间Th和垂直移动到库位的时间Ti共同组成。式（3）中，拣货人员在水平方向的移动时间由其在水平方向的移动距离S和其移动速度v决定，如设其移动速度恒定，则水平移动距离决定拣货人员的移动时间。而水平移动距离又由拣货人员去某储位的次数与储位到出口距离所决定。如果行走距离最短的货位拣货人员拣取时去的次数

7、最多，行走距离较短的货位拣货人员去的次数在能够保证行走距离最短的存位拣货人员去的次数最高的前提下达到最高，并以此类推，就得到了最优的一种分配方案。拣货人员去储位拣取货物的次数由两个因素决定，一即是存放在此货位的货物的拣取频率，即在某一个时间段时被拣取的次数，出货的频率越高，拣货人员去此货位上拣取此货物的次数越多。二即是存放存储时间短的货物，使货位即快腾空，让出空间存放新的货物，让库位充分被使用，以加大拣货人员去此货位拣取货物的概率。为了将这两个不同的因素统一成可衡量比较的数值，本文采用了存储时间周转率比这一新指标。存储时间即指某个货位被某