仓储与配送作业智能决策系统研究

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1、万方数据宋金生，等：仓储与配送作业智能决策系统研究仓储与配送作业智能决策系统研究ResearchonStorageandDeliveryOperationDSS宋金生，朱杰，刘军SONGJin-sheng,ZHUJie，LIUJun(北京物资学院管理科学与工程系，北京101149)(Dept．ofManagementScience&Engineering,BeijingMaterialsInstitute．Beijing101149,China)【摘要】在库存控制、储位分配、路径选择等模型和优化算法的基础上，介绍了仓储

2、与配送作业智能决策系统各功能模块的集成问题及系统总体设计。【关键调】决策支持系统；拣选；仓储作业；配送作业【中翻分类号1TP315【文献标谖码】A【文章编号11005-152X(2006)03-0106-03Abstract：BasedOilthemodelsofinventory：翰越斌s畔eassignment蚰drouteschedule船well醛t—he鬻蠖冁algorithms，thepaperintroducestheintegrationofvariousfunctionsandsystemdesign

3、．Keywords：D—SS；order-：picking；warehousingoperation；delivery1研究背景现代物流的核心是通过物流信息对物流系统各种资源进行有效的整合，以提高物流系统的整体功能与效益。物流信息系统的建设整合了运输、储存、装卸、搬运、包装、加工、配送等作业，帮助企业降低运营成本，减少流动资本占用，改进资产回报率，以及提升企业竞争力。但是，一般的物流信息系统仅实现了物流信息的共享和可见性，以及与企业管理信息系统子系统(如财务系统)进行电子数据交换，还不能将企业物流上的各个环节综合考虑，

4、制定局部或全局优化的物流运作策略。物流决策支持系统是以物流系统为应用背景的DSS，是为物流决策者做出正确决策提供有力支持的工具，是物流信息系统对企业物流进行整合的智能化阶段。对物流决策支持系统的研究与开发是当前加快我国传统物流向现代物流拓展进程的一个重要课题。另一方面，仓储与配送作业在物流作业中所占比例很大，所以仓储与配送作业智能决策研究是物流决策支持系统研究的重要组成部分。DSS自20世纪70年代提出以来，发展迅速。一般地认为DSS是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，充分利用计算机技术、人工智能技术、仿真技

5、术和信息技术等，针对半结构化、非结构化的问题，在决策过程中以人一机交互的方式，一】06一为决策者提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，提供多种决策的参考方案，并对其进行评价、选优，为决策者做出正确决策提供有力的支持。在物流仓储与配送作业过程中需要进行大量的优化和决策，如库存水平的确定、储位的分配、运输(搬运)路径的选择、物流配送中心的经营管理等问题，以期实现对物流系统各环节的智能化操作。将DSS运用到物流仓储与配送作业中，一方面提高物流仓储与配送决策的有效性，促进物流决策的科学化，另一方

6、面有利于提高物流系统的管理水平，加速管理工作的现代化。2仓储作业智能化以现代物流的观点来看，仓库不仅仅是放置存货的地方，也是一个物流转换机构。而智能仓储就是仓库实体在信息流中的映像。智能仓储中包含了线性规划、商业智能、数据挖掘等多方面的方法与技术。它实现的功能包含了库存预测、库存预警、自动补货、自动安排、调配，以及深层次信息的挖掘。简而言之，智能仓储将不再是简单的仓储管理，而是具有一定商业智能，同时可以提供相当能力的决策支持的智能组件。一般来讲，仓储智能组件包括：(1)面向规则、贝叶斯网、证据理论、决策树、加权模糊逻辑

7、等知识表示、推理控制策略的一组推理机组件，如基于物品信息自动分类仓储和确定货位问题，基于物品信息进行有效的配货或配载问题等；(2)面向线性规划、非线性规划、动态规划、整数规划、遗传算法等一组规划组件，如库存预测和自动补货问题，储位空间的优化问题，移库优化问题、拣选定单的最优生成问题、拣选路径的优化问题、货物配载问题等；(3)基于粗糙集、格机、关联规则、贝叶斯网等方法的一组数据挖掘组件，如基于日常仓储和配送作业信息的知识发现问题、结合管理信息系统各子系统确定能够给企业带来最大利润物品的仓储问题、关联密切的物品仓储问题等；

8、(4)基于粗糙集的知识求精组件，如基于财务指标的企业仓储和配送作业运行是否合理的判断问题等。物流系统从智能仓储中得到的好处是提高了仓库的利用率，服务效率的提升和利润的提高；而物流系统的客户则得到了与其商业活动息息相关的一些关键商业万方数据LogisticsTechnologyN03，2006物流技术2006年第3期数据。智能仓储管