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    第三方物流企業倉儲貨位系統優化分析

      信息來源:   發布時間:2022-01-13  點擊數:

    1 引言

    目前,我國第三方物流企業的倉儲管理中的入庫管理、出庫管理、卸車驗貨、庫存管理等幾個物流環節發展很不同步。其中出庫管理、卸車驗貨以及庫存管理的水平已經比較先進,但是倉儲管理中的入庫管理相對比較落后。當前國內大約80%的第三方物流倉儲中心,在入庫管理時還做不到科學準確的貨位優化,只能憑借管理人員的經驗進行擺放貨物、選擇貨位,導致入庫管理作業效率低下。

    大量實證研究表明,我國第三方物流企業倉庫運作效率低下的最根本原因是貨位安排不夠科學。貨位安排的不合理可以直接導致揀貨效率低下、增加工作量,進而影響到倉儲中心的備貨效率和即時響應時間。因此,對倉儲系統的優化應該從貨位優化入手,即在貨物倉儲過程中,根據貨物性質(周轉率、重量、大小)對不同的貨物選擇不同的存放位置,以達到節省貨物存儲成本的目的[1]

    本文在對大量倉儲系統優化文獻的研究與分析的基礎上,得出影響第三方物流企業倉儲成本的影響因素,進而根據影響因素構建數學模型,提出了一種合理的求解函數。最后通過普遍認可的遺傳算法來實現系統優化。

    2 第三方物流企業倉儲貨位系統優化目標及影響因素分析

    2.1 第三方物流企業倉儲貨位系統優化目標分析

    國內外關于第三方物流企業倉儲系統優化的研究很多,而且絕大部分是從貨位優化角度進行研究。倉儲系統的核心即貨位,貨物擺放的位置好壞直接關系到貨物周轉需要花費的時間以及人力成本等,所以倉儲系統的優化分析也集中在貨位優化上。

    目前按照目標不同,可以把倉儲貨位優化分為五種:第一種,滿足可視化管理要求的倉儲貨位優化;第二種,達到倉庫空間利用率最大化目標的倉儲貨位優化;第三種,以節省物流成本,降低設備使用率為目的的倉儲貨位優化;第四種以實現最小庫存為目的的倉儲貨位優化;第五種,以提高作業效率為目標的倉儲貨位優化。

    上述五種貨位優化目標都有其一定的適應情況,并不是任何企業都適合可視化管理、倉庫空間利用率最大以及最小庫存等目標,我們將這五種優化目標按一定的適應情況進行分類,見表1。

      

    表1 倉儲貨位優化目標及適應情況  下載原圖



    表1 倉儲貨位優化目標及適應情況

    表1 倉儲貨位優化目標及適應情況

    從表1我們可以看出,以節省物流成本、降低設備使用率為目標的貨位優化是最適合第三方物流企業的。而以節省物流成本、降低設備使用率為目標的倉儲貨位優化的理論依據是物流成本管理學說。物流成本管理,就是通過成本控制來管理物流。其管理的直接對象是物流而不是成本,是通過成本來間接進行物流管理的方法。這類軟件以EXE Technologies Inc.公司的EXE Optimize為代表,該軟件的原理是把降低物流設備的使用率作為依據,來優化貨位。通過減少貨物出入倉庫的次數以及行走路線長度,降低物流設備搬運貨物的次數及距離,從而降低倉儲成本[2]

    2.2 第三方物流企業倉儲貨位系統優化影響因素分析

    貨位優化是指通過給每一個貨物安排一個合理的擺放位置,確立一個最優的空間分配方式。貨位優化的目的就是通過貨位的優化盡量減少貨位在倉庫中進出所花費的時間和人力成本,它需要根據不同的貨架類型和調度設備特征、貨物類別和特征、倉庫布局以及人工成本等因素來選擇最佳的貨位布局。因此貨位優化是一個多目標規劃問題,但是總體遵循一個原則,即整個倉儲貨物周轉成本最低[3]

    通過對已有文獻的研究并結合第三方物流企業實際情況,本文認為第三方物流企業貨位優化需要考慮的影響因素主要包括:貨物的周轉率、貨物類別、貨物重量。除了這三個因素以外,還有貨物存儲的一些特殊要求,但是這個不應該在本次優化研究中考慮[4](特殊情況可以特殊處理)。

    因此,根據以上三個影響因素,我們可以建立三個目標函數:

    F1:貨物的周轉量最小,即盡量減少貨物進出的量。

    F2:貨架穩定性最高,即貨架所載貨物重心最低。

    F3:物以類聚,即同種類別的貨物距離最近、離散度最小。

    3 優化數學模型的建立

    優化數學模型的建立遵循兩個原則:一是提高作業效率;二是滿足特殊限制條件。而滿足限制條件與提高作業效率必須在同一狀態下同時達到,因此,該優化模型是一個多目標的決策問題。

    3.1 變量定義

    P:貨物的周轉率

    W:托盤中貨物的重量

    (x,y,z):貨物在貨架中的位置坐標,即(排,列,層)

    Vx:傳輸帶的傳輸速度

    Vy:堆垛機縱向移動的速度

    Vz:堆垛機垂直上升運動的速度

    S:貨物至出入口距離

    T:貨物從貨位移至出口所需時間

     


    其中根據實際情況我們假設Vx:Vy:Vz=1:5:1。

    3.2 建立模型

    根據上文建立的目標函數,我們結合變量進行量化。

    (1)F1:貨物的周轉量最小,即盡量減少貨物進出的量。建立目標函數如下:

     


    其中:x1、x2、y1、y2、z1、z2分別代表排、列、層的下限和上限:

     


    Pxyz是指存儲在貨位(x,y,z)上的貨物的周轉率。

    (2)F2:貨架穩定性最高,即貨架所載貨物重心最低。倉儲系統中,除了要提高貨物運作的效率,還要考慮貨架的安全及穩定性。因此,為了使貨架的受力情況良好,裝載貨物的時候遵循“上輕下重”的原則。所以,保證貨架穩定性的問題等同于貨架所載貨物的整體重心最低,即每排貨架上的總重心最低,目標函數表示如下:

     


    其中:Wxyz是指存儲在貨位(x,y,z)上的貨物的重量。

    (3)F3:物以類聚,即同種類別的貨物距離最近、離散度最小。根據同類貨物就進擺放的原則,我們假設第三方物流企業倉庫中有M種貨物,即分為M族。第i(i=1,2,…,m)族貨物里有Ni個物品,每個物品的位置用三維空間坐標表示為(xi,yi,zi),Ni個同類物品的坐標向量組合表示為:

     


    ①同類貨物內部離散度衡量:各類物品的均值向量坐標qi為(i=1,2,…,Ni):

     


    我們將衡量每族物品的類內離散度的值定義為此族中的每個物品到qi的距離之和,即:

     


    則m族物品的類內離散度表示為:

     


    ②同類貨物內部離散度衡量:所有m族物品的中心qi(i=1,2,…,Ni)的均值坐標向量表示為:

     


    我們將衡量所有物品類中心到Qj的離散度的值定義為每類的中心到Q的距離之和,即:

     


    綜合考慮同類物品之間離散度以及不同類物品之間離散度,即類內離散度和類間離散度,我們認為應該確定的優化目標是:同類物品盡量擺放在一起,即同類物品類內離散度最小;不同類物品均勻擺放于倉庫中,并且離倉庫入口距離之和最近,即不同類物品類間離散度最大,而且最小。

    所以目標函數如下:

     


    (4)綜上所述,根據式(3)(4)(5)(13)我們的多目標函數可以表示為如下形式:

     


    4 優化模型的算法實現

    通過國內外相關文獻的研究和對比分析,發現遺傳算法在解決非線性決策問題表現出的穩健、高效以及普遍使用性,且非常適合本文所要解決的問題。因此,本文采用遺傳算法來進行求解,應用適應性權重方法詳細的進行討論,具體的實現步驟如下:

    (1)初始化。根據實際情況確定種群中個體的表達方式,就是把要求的解編碼成基因串。在遺傳算法中如何描述需要解決的問題的可行解,需要一種轉換方式,我們稱之為編碼。編碼即把一個現實問題的可行解依照一定的編碼方式一一對應到遺傳算法中可識別的可搜索空間中。這是運用遺傳算法前必須做好的準備工作,也是關鍵性的一步。目前國際上流行的編碼方式有很多種,通常采用編碼方法有二進制編碼、浮點數編碼以及格雷碼編碼等,本文采用比較簡單的二進制編碼方式。

    ①采用一維染色體編碼,根據物品的從屬關系進行編碼。在基于貨物的表示方法中,基因的位置代表貨物,基因的值代表該貨物存放的貨位。然后將每條基因分為n段(n為該區域內貨物的總數),每段用二進制來表示,代表要儲存貨物的貨位坐標(排,行,列),然后再轉化為十進制。因此,基于貨物來表示的編碼式如圖1。

    圖1 基于貨物的編碼式

    圖1 基于貨物的編碼式  下載原圖


    ②確定種群規模M的大小。

    ③生成種群規模為M的初始種群。初始種群的產生意味生成了M個初始的貨物擺放方案。遺傳算法采用并行全局隨機搜索方法,對一維染色體編碼的確定我們采用隨機分配的方法,隨機生成數量為M的初始個體。然后將產生的個體編碼轉化為十進制形式,檢查一下坐標是否在限定的范圍之內,以及是否有重復。如果有不滿足條件的個體則重新生成,直到滿足為止。

    (2)對初始種群進行評級。對初始種群的目標函數值和適應值進行評價。

    (3)對產生的后代進行選擇、雜交和變異操作,產生新的個體。

    ①確定選擇方法,然后進行選擇操作。由于初始種群所產生的貨物擺放方案一般都不是理想方案,需要使用進一步的遺傳操作來優化。本文采用最優選擇方法來進行操作。

    ②確定PC,進行交叉操作。

    ③確定Pm,進行變異操作。

    (4)評價。對生成的新一代個體進行評價,計算其目標函數值及適應值。

    (5)Pareto集。根據計算的目標函數值和適應值,得出該代群體中的最優個體并記錄下來,實施最優保留策略,更新Pareto集。

    (6)終止。如果迭代次數小于規定迭代次數,轉到第三步。

    (7)輸出最優解。得到最優解并輸出,即最優的貨位系統布局。

    5 結束語

    本文在已有的對倉儲貨位系統優化研究的基礎上,進一步以第三方物流企業為例,探究適合國內第三方物流企業的貨位優化模型和實現方法。本文中優化模型的建立主要考慮了貨物的周轉率、貨物重量、貨物種類三個因素,也是影響倉儲貨位選擇的最主要因素,但是也存在一定的不足,比如沒有將貨物的儲存要求和倉庫類型考慮在內,這還需要進一步的研究。


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