一汽国际物流仓储规划详述.ppt

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1、一汽国际物流仓储规划优化系统方案介绍内容介绍仓库规划流程库房业务流程优化支撑结构优化方法介绍系统逻辑结构仓库规划流程仓库规模确定物流量预测功能区布局资源配置内容介绍仓库规划流程库房业务流程优化支撑结构优化方法介绍系统逻辑结构库房业务流程内容介绍仓库规划流程库房业务流程优化支撑结构优化方法介绍系统逻辑结构优化支撑结构仓库规模确定物流量预测功能区布局资源配置神经网络预测法Askin与Standridge提出的简易算法SLP及其相关的计算机辅助算法整数规划或多目标规划规划类优化支撑结构拣选单分类拣选单分批货物拣选冒泡法或节约里程法TSP路径规划最近插入法库位分

2、配随机分配法和最小费用模型优化类内容介绍仓库规划流程库房业务流程优化支撑结构优化方法介绍系统逻辑结构优化方法介绍优化方法选择原则优化方法预测方法仓库规模确定方法SLP、CRAFT、CORELAP资源配置方法库位分配拣选单分批路径规划优化方法选择原则1、适用性原则2、理解原则3、易于实现原则4、KISS原则优化方法物流量预测人工神经网络人工神经网络模型输出输入解决预测问题提供了新思路:用人工神经网络方法构造一个适合于非线性发展趋势系统的神经网络预测模型,即先用一神经网络去模拟函数,再用神经网络预测代替函数预测。对于物流系统而言,由于系统的复杂性,各因素的关

3、联性很难用一个准确的数学解析式来描述,神经网络预测模型能较精确的描述因素之间的映射关系而不需要确定的函数形式,因此,神经网络预测方法为物流系统的预测提供了一个新的途径。优化方法介绍时间序列神经网络预测模型建立(l)样本的预处理。(2)输入样本(n期的物流量数据)分组。(3)使用选定的神经网络训练算法,训练网络的连接强度。(4)当网络训练完毕后,输入,此时网络的输出即为n+l期的预测值。(5)还原处理。由于神经网络预测时首先对样本进行预处理,在运算得出结果后进行反归一化处理,才能得到有效的预测值。优化方法介绍仓储规模确定决定因素:物品数量存储空间货架的排数

4、货架的列数货架的高度优化方法介绍模型及说明优化方法介绍优化方法介绍功能区布局常见方法:1、SLP(系统布置设计)及其相关计算机化布置方法2、EIQ(Entry,Item,Quantity)优化方法介绍SLP方法介绍优化方法介绍计算机化布置方法1、CRAFT(计算机设施相对定位法)2、CORELAP(计算机关联布置设计)优化方法介绍CRAFT(计算机设施相对定位法)它通过对现有的平面布置方案中各作业单位两两互换位置,并计算比较交换前后的搬运费用(物流量*距离*单位距离成本),取搬运费用较小的布置为优化候选方案。124324354优化方法介绍4334133C

5、ORELAP(计算机关联布置设计)它是一种构建型算法,这种算法的出发点是部门之间的关系图(输入),布置的目标是实现部门之间最大的密切度。2412335123优化方法介绍资源配置设备数量和类型规划是一种较为常见的优化问题,多种方法都可以进行解决,我们根据实际情况选择了两中常见的方法建模来解决这个问题,分别是整数规划和多目标规划。优化方法介绍整数规划所求目标表示设备的全寿命周期成本最小;约束1表示最大吨位的设备作业能力满足相应货物作业需求;约束2表示相邻的大吨位的作业设备可以和小吨位的作业设备一起完成相应吨位货物的作业需求。约束3表示设备数量为整数。i一设备

6、的类别,i=l,2,…,m;j一设备的型号或吨位,j=1,2,…,n;cij一i类设备的j型号的全寿命周期成本,该成本是按照经济寿命折算后的年度值,由于不同型号的设备的经济寿命会有所差别,按年度折算之后的数值会更有可比性。xij一i类设备j型号的规划数量;Qeij一表示i类设备j型号的额定起重量(或载重量)(t);Qij一表示i类设备j型号的作业需求量;Vij一表示i类设备j型号的综合能力评价参数,Vij=()。优化方法介绍多目标规划一个完整的作业流程由Q项基本作业环节构成,完成每项基本作业环节需要M类搬运设备,每类搬运设备有N种型号式中qijk一第i项

7、基本作业环节第j类搬运设备第k种型号设备台时产量,单位为吨/台时。qcijk一第i项基本作业环节第j类搬运设备第k种型号设备每叉叉取的额定载荷,单位为吨/叉。Kijk一第i项基本作业环节第j类搬运设备第k种型号设备的额定载荷利用系数。Twijk一每装卸一叉货物的周期。即一次叉取货物,经提升、位移(纵、横向)、卸下,并将搬运设备回复到下次叉取货物位历经的时间,单位为秒/叉。式中C为完成作业所需费用,Yijk表示第i项基本作业环节中第j类搬运设备第k种型号设备完成作业所需时间。Cdijk、Cprijk、Cmtijk和Cpfijk分别对应第i项基本作业环节中第

8、j类搬运设备第k种型号设备台时折旧费、台时大修理费、台时经常维修费和台时燃料动力

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