基于數(shù)字方法的倉儲物流布局

在物流場景建設(shè)中，涉及到物流網(wǎng)絡(luò)布局、城市物流布局、**物流布局、倉儲物流布局等多個方面，從總的方向來看，物流布局的核心是物流節(jié)點的定位，考慮到物流節(jié)點的流向和流向通過仿真，找出整個場景中成本、效率和服務(wù)質(zhì)量的組合。但在整個物流布局方法中，倉儲物流布局更為特殊，比其他物流場景更為微觀。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是在一個設(shè)施、不同于外部“大物流”的環(huán)境下，與生產(chǎn)廠房布局更為相似，但也存在很大差異。
在一些理論研究中，slp常常被用作布局的基本方法。基于此，我們對其進行了改進。在咨詢規(guī)劃的實踐中，我們也將slp作為規(guī)劃的基本原則。然而，面對未來供應(yīng)鏈物流環(huán)境更加隨機、靈活和離散的趨勢，庫存規(guī)劃對庫存布局的靈活性和布局過程的效率提出了更高的要求。
因此，本文對倉儲物流布局方法進行了改進，采用更細粒度的方法對倉儲物流布局進行優(yōu)化，這也是數(shù)字倉庫規(guī)劃方法體系的一部分。從數(shù)字仿真的角度，結(jié)合數(shù)字方式的邏輯設(shè)計存儲規(guī)劃，完成存儲功能區(qū)的布局，本文主要探討其方法?！?br>倉儲物流在這里的布局包括倉儲主要功能區(qū)的布局，如卸貨區(qū)、檢驗區(qū)、理貨區(qū)、倉儲區(qū)、分揀區(qū)、包裝區(qū)等，每個功能區(qū)也可以根據(jù)需求進行細分。我們將從以下幾個方面對該方法進行闡述，其應(yīng)用將在未來的全球物流咨詢與決策平臺中發(fā)布：
一、對象化：每個要布局的功能區(qū)域都是一個對象
以實體布局為對象是系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計的重要方法。每一個功能區(qū)域都被視為要布局的對象，然后為該對象構(gòu)造其屬性。功能區(qū)的流、庫、批都是它的屬性。屬性值來源于對物料和訂單的分析。例如，前面提到的eiq、abc、pcb等數(shù)據(jù)分析方法都是功能區(qū)屬性值的輸入。
二、精益求精：削減功能區(qū)
如果僅僅選取10個左右的功能區(qū)作為布局對象，勢必會導(dǎo)致粒度不夠精細，無法達到預(yù)期的布局效果。因此，我們還從pcb-abc-eiq中建立了一種交叉分析方法，對倉庫中的物流量進行分類和分割。一般情況下，經(jīng)過細分后可以達到幾十個功能區(qū)，并根據(jù)具體場景的需要進行擴展或合并。同時，在布局時將其分配到“裁剪”功能區(qū)，使布局對象構(gòu)造得足夠精細。
三、場景初始化：適用于不規(guī)則倉庫環(huán)境
當(dāng)我們在無約束場景中任意構(gòu)建倉庫形狀時，可以使用理想的形狀來構(gòu)建倉庫場景。如果我們正在以給定的形狀構(gòu)建場景，我們可以使用完成的cad三維圖形作為初始化場景。同時，需要為場景的不同區(qū)域建立屬性，比如有些區(qū)域有高度限制，有些區(qū)域不能用于功能區(qū)布局等；另外，由于地形原因，很多倉庫只能在不規(guī)則的環(huán)境中布局。這種布局方法將功能區(qū)細化到盡可能小的單元。在初始化過程中，只需為數(shù)字設(shè)備環(huán)境設(shè)置方便的參數(shù)，即可反映行程差異。
四、遍歷搜索：全局視角下的布局
在上一節(jié)中，在構(gòu)建功能區(qū)并為其分配細化對象之后，可以執(zhí)行布局。當(dāng)然，這里的布局是通過計算機操作而不是人工操作。在遍歷之前，為了考慮布局結(jié)果的形狀，我們將遍歷對象分割成小的單元。例如，一方可以是遍歷對象，三方可以是遍歷對象，或者sku的大小可以是遍歷對象。需要注意的是，遍歷規(guī)則是將倉庫場景構(gòu)建成一個數(shù)字三維坐標系，每個三維網(wǎng)格是一個遍歷對象。通過該算法，在該數(shù)字場景中遍歷和搜索與網(wǎng)格大小相同的功能區(qū)域，直到找到的布局結(jié)果。
五、優(yōu)化：與目標函數(shù)的比較
在使用遍歷搜索方法的過程中，需要對每個功能區(qū)對象與目標函數(shù)進行比較判斷，找出其“”位置。同時，功能區(qū)中屬性值相同的對象也盡量聚集在一起，即讓相同的功能區(qū)聚集起來，找到的布局。具體的目標函數(shù)可以根據(jù)實際環(huán)境構(gòu)建，如成本、效率、不同資源配置下的不同布局等。例如，單位體積的運輸距離可以作為基本判斷依據(jù)。布局完成后，各功能區(qū)的流程、輸入資源和時間批均為已知條件。在此基礎(chǔ)上，通過生產(chǎn)力評價指標對各地區(qū)的生產(chǎn)力進行評價，形成視覺效果。
一、路徑問題：
該方法不考慮路徑的準確性，只考慮對路徑的模糊處理以減小其誤差。
二、算法優(yōu)化：
在此基礎(chǔ)上，對算法進行了改進。