播种式分拣及波次划分优化方法

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时间:2022-01-28

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1、播种式分拣的波次划分优化方法本刊前面几期比较详细地介绍了播种式拆零分拣的流程和技术特点。播种式分拣是以汇总了多份订单的一个批次为单位进行分拣作业的,业内通常又将这个作业的批次称为“波次”。(还有一种一边拣货一边分类的“准播种”分拣方式,本文暂不讨论)。采用播种式拆零分拣流程,如果波次划分不恰当,既会严重影响分拣作业的工作效率,也会影响配送中心的整体服务水平。为了达到较高的工作效率,播种式分拣一般希望每个波次汇总较多的订单。但是,由于以下原因,每个波次汇总的订单绝不是越多越好:①完成订单的时间限制通常配送中心的订单完成时间(从订单确定

2、到货物分拣装箱完毕所需的时间)应该越短越好,而如果一个波次汇总的订单太多,则订单完成时间势必较长,就会延误和客户约定的交货时间。②货物搬运输送的可行性如果一个波次汇总的订单很多,那些品项重合度较高的货物的数量往往很多,体积也会很大,使得搬运输送作业非常困难。③订单间品项重合度的状况如果一个波次汇总了很多份订单,这些订单的要货品项重合度又很低,播种操作时的空行程、无效动作就会很多(详见本专栏前几期文章),那么这个波次使用播种式分拣的工作效率会非常低。④订单规模的均衡度所谓订单规模,是指一份订单包含的品项数和单品要货数量。一个波次内的订

3、单,如果数量很多并且彼此规模差距较大,采用播种式分拣时,会造成大订单延误小订单完成时间,以及其它一些问题。⑤分类播种的需要前面几期文章说过,为了提高分拣效率,需要按照分拣特性的不同,对订单进行适当的分类组合,对不同类货物分别采用不同的播种分拣方式。因此在进行波次划分时,也要考虑分类播种的划分要求。⑥送货运输的要求对于同一条送货路线(或同一个收货地区)的货物,通常需要安排在一个波次分拣,且集货地点也设置在一处,便于简化装车送货工作,缩短装车时间。⑦分拣系统设备的处理能力由于资金和场地的限制,分拣设备的处理能力总是有限度的。我们在进行波

4、次划分时,也必须注意这个因素。综上所述,在进行订单汇总波次划分时,必须在兼顾上述7个因素的前提下来汇总较多的订单。目前,物流教科书论述和实际工作中使用的波次划分方法,主要有这样几种:⑴固定订单量分批订单分批按照先到先处理的原则,当累积的订单量到达预先设定的数量指标时(这个数量指标要依据每份订单的品项数、订单间品项重合度、每个品项的要货数量等综合测算,并且不能超过分拣设备的处理能力),就做一个数据截取,把前面累积的订单汇总成一个波次。这种分批方式适用于订单交货时间比较宽松的场合,可以按照工作效率高、资源消耗少的原则划分波次,充分利用播

5、种式分拣的规模效应。⑵按照送货路线分批不论是自有车辆送货,还是委托第三方物流公司送货,配送中心的送货通常都是按照一定的送货路线(或地区)进行的。因此,送货路线往往是波次划分要考虑的第一因素。由于每条送货线路都有约定的装车时间,因此这种分批方式也隐含了波次完成时间的要求。目前连锁商业的配送中心,其波次划分通常都是首先满足运输路线的要求,然后再考虑其它因素的要求。⑶时窗分批当订单完成时间比较紧迫时,可以按照订单完成时间要求,每隔一段时间(时窗)做一次数据截取,把这段时间累积的订单汇总成一个波次。实际工作中,这种分批方式通常用在确定的送货

6、时间点或下班之前的订单数据截取,以便于按时送货。下图是我们在实际工作中使用的一种波次划分数据处理流程图:⑷智能型分批智能型分批是将订单汇总后,经过比较复杂的(按照某种优化算法)电脑计算,按照目标最优的要求进行波次划分。这种分批方式对计算机管理信息系统软件硬件的要求比较高,对拣货分货作业的管理要求也比较高(因为需要提供全面精确的数据),而且由于这是一个多参数优化问题,难以找到简便实用的算法,实际工作中尚未得到普遍应用。文献2对于配送中心拣货问题的优化,做了比较细致深入的理论研究,对于如何通过调整波次包含的订单数量,来实现总的订单(包含

7、若干波次)完成时间最少和单个订单延误时间最少,给出了一个比较简单的JBS启发式算法。这里简单介绍一下:⑴初始化:定义S={O1,。,。3,……Om}:需要拣货的订单集合di:订单i的交货期,i=1,2,3,、、、、Ci:分拣设备能力Vij:订单i中货物j的体积Ti:订单i的延误时间B:订单分批批数tb:订单分批B中,货物品项拣选时间间隔Z:总订单完成时间和单个订单延误时间的加权和,是个多元函数Z={d,B,V,t}⑵定义函数R={d,v,C},计算时,取R=Rmin+(设定时间间隔)⑶将订单交货期落于时间区间[dj,dj+R]内的订

8、单组成一个波次,如果该波次的分拣量小于或大于分拣设备能力,则相应给予调整。⑷利用上面结果,计算相应的Z值。⑸用上述方法,可计算出一系列的Z值,取出Zmin对应的波次分配方式即可。波次划分的分类说明表订单(客户)数量订单类型需求频率分类

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