人工拣选作业中订单分批处理研究综述
分拣系统及分拣机的设计和应用综述---精品管理资料
分拣系统及分拣机的设计和应用综述摘要：随着《2016—2020年全国电子商务物流规划》的颁布，到2020年基本形成布局完善、结构优化、功能强大、运作高效和服务优质的电商物流体系，信息化、标准化、集约化发展取得重大进展，先进物流装备、技术在行业内得到广泛应用.其中，提升物流设施设备智能化水平是重要任务，随着近年来人工成本的快速上升，对智能分拣系统等信息化产品需求增加，本论文对分拣系统和分拣机的研究进行简单的总结和归类，以便未来更好的研究分拣技术.1 分拣系统的设计随着人们对网络购物越来越青睐，电子商务已经进入了一个高速发展的时期，为了配合市场发展的趁势，国内很多企业都在积极建设自有的电商物流系统,比如知名的电商企业阿里巴巴和京东.对于物流系统而言，最具核心价值的环节就是它的配送中心。
配送中心承担着衔接上游供应商与下游客户，实现高效地物品流通服务的重要责任，配送中心布局如果直接应用于电商的配送中心,可能会不太适用。
配送中心的仓储和分拣都要占据大量的空间，包括商品存储的货架，分拣缓存区和补货区等，所以，合理设计和布局分拣系统是至关重要。
订单量巨大时,为保证客户满意度，还要尽快完成订单的分拣配送，所以对配送中心的效率要求也会很高.Gray等［1］综合了成本与拣选效率方面的需求，提出一种多级分层模型，求解拣选系统中涉及到的拣货区数量、品项分配及订单分批等配置优化问题.Le Du等［2]建立了一种混合整数规划模型，对分区拣选策略下的人工拣选系统涉及到的品项分配及拣选顺序问题进行求解.该模型以订单处理总时间最短为优化目标。
与此同时，文章还分析了拣货区数量对订单处理总时间的影响,若减少拣货区的数量，会增加系统中的拣货人员行走距离，但同时也能够减少子订单的合流时间，考虑到这种互相影响互相制约的情形，指出了寻求拣货区数量平衡点的方式。
Guenov等[3］在分区拣选的策略下,研究了AS/RS系统的拣货区形状.以AS /RS系统可以划分为三个拣货区为前提，按照拣选量将所有品项分为A，B,C三类。
B2C电商配送中心订单分批及拣选路径优化研究
B2C电商配送中心订单分批及拣选路径优化探究一、引言电子商务的快速进步带动了B2C电商配送中心的迅速崛起，使商品的配送成为物流领域中不行轻忽的问题。
在B2C电商配送中心中，订单的分批及拣选路径的优化直接干系到物流效率的提高。
因此，对于订单的分批及拣选路径的优化进行深度探究具有重要意义。
二、B2C电商配送中心订单分批方法订单分批是指依据一定的规则，将具有相同属性的订单进行分组。
常见的分批方法包括按照订单的货物属性、订单的地理位置、订单的时效要求等进行分批。
通过订单分批，可以缩减物流拣选的时间和成本。
三、B2C电商配送中心拣选路径优化方法拣选路径优化是指依据一定的规则，将订单在仓库内的拣选路径进行优化，以缩减拣选时间和提高拣选效率。
常见的拣选路径优化方法包括最短路径算法、遗传算法、模拟退火算法等。
本文将重点介绍基于遗传算法的拣选路径优化方法。
四、基于遗传算法的拣选路径优化方法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
通过模拟自然界的选择、交叉和变异等操作，寻找最优解。
在B2C电商配送中心订单拣选路径优化中，可以将拣选路径看作是遗传算法中的个体，通过变异和适应度函数的评估，不息寻找最优的拣选路径。
五、试验验证及结果分析本文通过对某B2C电商配送中心的订单数据进行试验，验证了基于遗传算法的拣选路径优化方法的可行性和有效性。
试验结果表明，相较于传统的拣选路径，基于遗传算法的拣选路径可以显著缩减拣选时间和提高拣选效率。
六、结论本文通过对B2C电商配送中心订单分批及拣选路径优化的探究，提出了一种基于遗传算法的优化方法。
通过试验验证，结果表明该方法可以显著提高物流效率。
在实际应用中，可以依据详尽状况对该方法进行进一步优化，以应对日益增长的电子商务配送需求基于遗传算法的拣选路径优化方法在B2C电商配送中心订单拣选中具有可行性和有效性。
通过对某电商配送中心的订单数据进行试验验证，我们发现该方法相较于传统的拣选路径可以显著缩减拣选时间和提高拣选效率。
配送中心拣货作业中的订单分批策略研究
采 用分批拣 货方式 时， 如何决定 订单分批 的原 则、 批量 大
小等 ， 就需要确定订单分批 的策 略。本文在对各种订单分批 方
式和策 略进行 简要舟绍的基础上， 点对 目前配送 中心用得 较 重
（． ｃａ ｉ ｌＥ ｇｎｅｉ ｃ Ｅｏ Ｉ Ｍｅｈｎｃ ｎｉｅｒ ｇ ｓ 。 ｆ如ｎ ａ ｎ 曲 Ｐ ｔ ｌ ｃ ｎ ｅｓｙ ｉ ｚｏ ３ １ ２ Ｃｉｏ ｅｒｅ ｎ Ｕ ｉ ｒｉ，Ｊ￣ ｈ ｕ４ ４ ０ ， ｈｎ； ｏｕ ｖ ｔ ｒ
ＺＭ ｅ ｈ ￣ ．ｌＥｎ ｉ ｅ ｒ ｇ Ｓ ｆ ￣ｆ ｃ ａ ａ ｇ ｎ ｅ ｉ ｅｕｏ ｎ Ｕｓ Ｂ Ｂ Ｔ ，ｅ １ ０ ８ ， ｈｎ ， ０ ０ ３ Ｃ ｉ ａ ．
［ 摘 要】 针对配送中心采取批量拣货时首先必须解决 的订单分批 问题 ， 升绍 了订单分批 的四种方式及分批策略。同时针 对固定时窗分批的不足 ， 出了时窗大小的动态设计方法 。 提 ［ 关键词】配送 中心： 货 订单分批 ｔ 拣 分批策略 ［ 中图分类号】 Ｆ １． ７５ ６ 【 文献标识码】Ａ 【 文章编号】 １０ － ５ Ｘ（０ ２ ０ － ０ １Ｏ ０ ５ １２ ２ ０ ） ４４ ３－ ３ ） －
１引言
的储 存单位 也可以单纯化 ， 但需要有功能强大 的分类系统来支
业 效 率而 把多张 订单 集台成一 批 ， 行批次拣 取作业 ， 目的 是缩 进 其 短拣取 时平均行走搬运的距离和时间 若再将每批次 订单中的
同一 商品品项加 总后 拣取， 然后再把货 品分类给每 一个顾客订
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现代企业仓库管理--拣货作业法分析
现代企业仓库管理--拣货作业法分析现代企业仓库管理是一个复杂的系统工程，其中拣货作业法是仓库管理中非常重要的环节之一。
拣货作业法是指在仓库中根据订单要求，从库存中挑选出所需物品的一种操作方式。
通过合理的拣货作业法，可以提高仓库的效率和准确性，降低人力和物力的消耗成本。
在现代企业仓库管理中，主要有以下几种拣货作业法：1. 手工拣选法：这是一种传统的拣货作业法，主要依靠人工的方式进行。
拣货员根据订单要求，从库存区域中手动挑选出所需物品，然后放入到相应的容器或拣货车中。
这种方式简单直观，适用于小规模的仓库，但是效率较低且容易出错。
2. 手持终端拣选法：这种方式是基于现代技术的升级版，拣货员通过手持终端设备，实时获取订单信息和库存信息，然后按照系统提示进行拣货作业。
这种方式更加高效和准确，能够提高仓库的工作效率和准确性，但是需要一定的技术支持和投入。
3. 自动化拣选法：随着技术的不断进步，自动化拣选法逐渐应用于现代企业的仓库管理中。
自动化拣选法主要依靠自动化设备，如自动分拣机、自动导航小车等，通过系统指令和设备操作自动实现拣货作业。
这种方式效率极高且准确性更高，能够在短时间内完成大量订单，但是需要较高的投资和技术支持。
无论采用哪种拣货作业法，都需要建立完善的仓库管理系统，并与企业的库存管理和订单管理系统进行有效的对接。
同时，还需要制定合理的作业流程和标准化操作规范，对拣货员进行培训和考核，以确保拣货作业的高效和准确。
总之，拣货作业法在现代企业仓库管理中起着至关重要的作用。
通过合理选择和优化拣货作业法，可以提高仓库管理的效率和准确性，提升企业的竞争力和客户满意度。
随着技术的发展，自动化拣选法将成为未来仓库管理的趋势，但是在实际应用中还需要根据企业的实际情况和需求进行选择和调整。
现代企业仓库管理的拣货作业法是一个复杂而关键的环节，它直接影响着仓库运作的效率和准确性。
在拣货作业过程中，需要准确地根据订单要求，从仓库的库存中挑选出所需的物品，并按照规定的方式进行整理、包装和配送。
订单寻仓与分批拣选联合调度问题研究
订单寻仓与分批拣选联合调度问题研究Research on joint scheduling problem of urder allocation and batch picking冯辰吉，苌道方，宋 鑫，范雨涵FENG Chen-ji, CHANG Dao-fang, SONG Xin, FAN Yu-han（上海海事大学 物流科学与工程研究院，上海 201306）摘 要：传统订单履行方式在客户的集中购物场景下，订单拆分情况频发，仓库拣选作业繁重。
为了提高订单履行整体效率，将订单寻仓与分批拣选问题联合调度，建立以最小化订单履行成本和仓库拣选路径长度为目标的多目标数学模型，并设计了三阶段启发式算法。
与传统算法和遗传算法对比，提出的算法能能够有效提升拣选效率，并在一定情况下降低订单履行成本。
关键词：订单寻仓；分批拣选；联合调度；启发式算法 中图分类号：F502；O221.7 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2020)11-0075-07收稿日期：2019-07-13作者简介：冯辰吉（1995 -），男，江苏扬州人，硕士，研究方向为物流系统优化。
0 引言随着电商的发展，网购已经成为大众主要的购物消费方式之一。
企业为了吸引客户流量，提高商品销量，频繁开展促销活动，订单的数量和规模都急剧增加。
当库存水平降低，单个仓库越来越难以满足订单需求，导致订单拆分情况频繁发生。
大量的订单分配到仓库后，导致仓库拣选作业量繁重，订单履行时间变长。
订单的拆分和订单履行时间的延长不仅增加了物流成本也降低了客户满意度。
仓库作业是订单履行的主要落地场景，订单拣选又是最耗费人力和时间的环节，影响到整个仓库的作业效率以及作业成本。
目前，仓库订单拣选普遍采用的方法之一为分批拣选。
因此，将订单寻仓和订单分批问题联合优化能够提升仓库作业效率，降低订单履行成本，从而提升订单履行整体效果。
针对电商订单履行中的订单寻仓问题，国外学者对降低订单履行过程中的拆单率做了较多研究。
基于聚类分析的订单分批优化方法研究
摘要电子商务的快速发展使得传统零售的销售模式逐渐从B2C转化为C2M模式。
因此，带来的大量小件订单对仓储物流的运营能力提出了更高的要求。
在以“人到货”为作业方式的仓储企业中，分拣时间占整个仓储作业时间的45%。
所以，拣选作为仓储物流业务的关键环节，其工作效率对电子商务企业运营和服务水平具有重要影响，从提高拣选作业的效率出发进行货位分配与订单分批的研究显得尤为重要。
仓储集中化是目前电商物流提高仓储物流的常用库存管理模式。
在仓储集中化管理中，研究有效的分区策略，更能利用仓储集中化的优势。
论文分析选择了并行分区运营模式，建立了以误工率最小为目标的货位分配模型，结合关联规则计算出货品的关联度，进行货位分配的优化方案设计。
针对并行分区分拣系统缩短拣货时长的需求，研究了订单分拣策略，以分批策略为指导完成订单拣选作业流程。
针对不同分区拣货完成时长的巨大差异导致的订单处理时间过长的实际问题，构建基于定量订单集的、以处理时间为目标函数、以订单分割、设备资源等为约束条件的订单分批数学模型。
针对分批模型中对工作量的均衡要求，将DBSCAN算法和到K-Means算法结合对分批模型进行求解，得到最佳的订单分批结果，将结果代入建立的订单分批优化数学模型求解得出最短用时的订单集。
基于真实环境和实例数据对建立的订单分配分批模型进行了验证，对并行分区货位优化分配策略和随机策略的货位分配对订单分批的影响进行了比较分析，评价分析了基于密度的K-Means聚类和传统K-Means算法对订单分批的结果。
实验结果表明针对并行分区分拣系统，在大数据集的情况下，基于密度的K-Means聚类算法能够减少拣选设备、人员以及分批数目，同时使订单拣选完成时间更短，综合利用储位优化策略的基础上有效缩短拣货行走距离和时间，并平衡各拣货分区工作时长，提高仓储物流运作效率。
关键词：并行分区，聚类算法，货位优化，订单分批AbstractWith the rapid development of e-commerce, the sales model of traditional retail is gradually transformed from B2C to C2M. The size of the orders becomes small, but the number is huge. What puts forward higher requirements for the operational capacity of warehousing logistics. In the warehousing enterprises with manual work, the sorting time accounts for 45% of the whole operation time. The ratio indicates that as the key process of warehousing logistics, sorting efficiency has an important impact on the operation and service level of an e-commerce enterprise. Therefore, it is particularly important to study the storage assignment and the order batching to improve the efficiency of the picking operation.Warehousing centralization is a common inventory management mode to improve warehousing logistics. Under the condition, the research and analysis of effective zoning strategy make the warehousing centralization more effective. This paper chooses the parallel zoning operation mode, establishes the allocation model of goods location with the objective of minimizing the rate of tardy job, calculates the degree of association of goods by using association rules, and realizes the optimal design scheme of storage assignment.The order batching strategy is studied under parallel partition sorting. Aiming at the actual problem of long order processing time caused by the huge difference of picking completion time in different zones, a mathematical model of order allocation based on quantitative order was constructed. The model takes processing time as objective function, and taking order segmentation and equipment resources as constraints. Aiming at the problem of workload balance in batch model, DBSCAN algorithm and K-Means algorithm are combined to solve the batch model, and the optimal batch result is obtained. The result is substituted into the mathematical model of order allocation and the optimized order set with the shortest time.The model of order allocation and batching is validated based on real environment and case data. The effects of parallel partition optimal allocation strategy and random strategy on order batching are compared and analyzed. The results of density-based K-Means clustering and traditional K-Means algorithm on order batching are evaluatedand analyzed. The experimental results show that the parallel partition sorting system is effective. In the case of large data sets, K-Means clustering algorithm based on density can make full use of picking equipment and personnel to reduce the number of batches, shorten the order picking completion time, and effectively shorten the picking distance and time on the basis of comprehensive utilization of storage location optimization strategy, improve the operational efficiency of warehousing logistics.Key words:parallel partitioning, clustering algorithm, storage assignment, order batching目 录第1章绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 货位分配研究现状 (2)1.2.2 订单分批策略与智能算法应用现状 (3)1.3 论文研究主要内容及结构 (6)1.3.1 主要研究内容 (6)1.3.2 技术路线及组织架构 (6)第2章订单拣选及聚类分析相关理论 (9)2.1 拣选作业流程 (9)2.1.1 分区拣选策略 (9)2.1.2 订单分批策略 (11)2.1.3 拣选路径优化 (12)2.2 货位优化与关联规则算法 (14)2.2.1 货位优化 (14)2.2.2 关联规则算法 (15)2.3 聚类算法理论及分析 (16)2.3.1 DBSCAN算法 (17)2.3.2 K-Means算法 (19)2.4 本章小结 (20)第3章基于关联规则的并行分区货位优化研究 (21)3.1 货位分配背景 (21)3.2 货位优化数学模型 (23)3.3 基于关联规则的货位分配 (24)3.3.1 构造频繁模式树FP-Tree (25)3.3.2 品项储位分配 (26)3.4 货位优化评价指标 (27)3.5 本章小结 (28)第4章基于融合算法的订单分批优化建模与求解 (29)4.1 订单分批问题描述 (29)4.2 并行分区订单分批模型构建 (30)4.2.1 模型假设 (30)4.2.2 拣选时长及各分区工作量分析 (31)4.2.3 基于返回策略的拣选路径计算 (35)4.3 基于密度的K-Means聚类算法设计 (36)4.3.1 批次数目和初始聚类点选择 (38)4.3.2 改进的K-Means算法聚类 (40)4.4 本章小结 (41)第5章基于实例的订单分批优化仿真与分析 (42)5.1 数据来源 (42)5.2 基于关联规则的储位优化 (43)5.3 采用随机储位分配策略的分批拣选 (45)5.4 考虑工作量均衡的分批拣选 (49)5.5 本章小结 (51)第6章总结与展望 (52)6.1 总结 (52)6.2 展望 (52)致谢 (54)参考文献 (55)攻读硕士学位期间的科研工作情况 (58)第1章绪论1.1课题研究背景及意义全球物流行业的蓬勃发展有效促进了电子商务的服务水平的提升，为消费者带来更加便捷安全的多样性消费体验，在此背景下配送中心或仓库的订单逐渐趋于高频小批量。
B2C电商配送中心订单分批策略研究综述
B2C电商配送中心订单分批策略研究综述随着电子商务的飞速发展，B2C电商配送中心的订单管理和分批策略正变得愈加重要。
传统的B2C电商配送中心在面对高峰期的订单处理时，往往会出现订单堆积、配送效率低下等问题。
对B2C电商配送中心订单分批策略展开研究，提高订单处理效率，降低成本，已成为电商业务管理者们亟待解决的问题。
本文将对B2C电商配送中心订单分批策略的研究进行综述和总结，为相关研究和实践提供参考。
一、B2C电商配送中心订单分批问题分析在传统的B2C电商配送中心中，处理订单时往往采用集中式的分拣和配送方式。
订单数量多时，员工需要花费大量时间和精力进行分拣，如果没有合理的分批策略，将会导致订单处理效率低下，甚至出现订单堆积的情况。
传统的B2C电商配送中心在采用车辆配送时，往往将所有订单打包成一批进行配送，这样不仅增加了车辆的装载时间和成本，也增加了配送的时间和成本。
B2C电商配送中心订单分批策略的研究对于提高配送效率和降低成本具有重要意义。
1. 分批策略的分类目前，学者们针对B2C电商配送中心订单的分批策略进行了大量的研究。
根据研究的角度和分析方法，主要可以将分批策略分为两类：基于订单属性的分批和基于配送路径的分批。
前者主要是根据订单的属性特点进行合理的分批处理，如根据订单的大小、重量、目的地等条件进行订单分批，以便于减少分拣和配送的时间；后者主要是根据配送路径的特点进行合理的分批处理，如采用最优的配送路径对订单进行分批，减少配送时间和成本。
为了解决B2C电商配送中心订单分批问题，学者们还提出了多种优化模型和算法。
这些模型和算法主要包括基于遗传算法的订单分批模型、基于模糊逻辑的订单分批模型、基于动态规划的订单分批模型等。
这些模型和算法能够有效地解决订单分批问题，提高订单处理效率和降低成本。
1. 多因素综合考虑随着电商业务的发展，订单的属性和配送路径等因素将会越来越复杂，未来的B2C电商配送中心订单分批策略研究需要更加全面的考虑多种因素。
配送中心与拣选方式综述
配送中心与拣选方式综述配送中心是物流系统中重要的一环，它起到了集中管理和分配货物的作用。
配送中心的主要任务是接收、储存和分配货物，保证货物准时、准确地送达给客户。
配送中心的拣选方式有多种，根据不同的需求和情况选择合适的拣选方式能够提高效率、节约成本。
下面将对常见的拣选方式进行综述。
首先是人工拣选。
人工拣选是最传统、也是最常用的拣选方式。
它主要依靠人工劳动力完成拣选任务。
人工拣选需要大量的人力投入，但相对成本较低。
拣选员按照指定的方式和流程，手动从仓库中选取所需货物。
这种方式操作灵活，适应性强，但效率较低，容易出现拣选错误和疲劳等问题。
其次是半自动拣选。
半自动拣选是在人工拣选的基础上引入了一定程度的自动化设备。
常见的半自动拣选设备包括输送线、提升机、自动导航车等。
拣选员在设备的协助下进行拣选，可以提高效率和准确性。
半自动拣选对于规模较大的仓库来说，可以减少人力投入，提高仓库的运作效率。
再次是全自动拣选。
全自动拣选是目前物流行业发展的趋势，它完全依靠自动化设备来完成拣选任务。
全自动化设备主要包括自动化存货系统、自动货架、自动叉车等。
全自动拣选具有高度的机器智能和自动化程度，可以大大提高拣选效率和准确性。
全自动拣选适用于规模庞大、货物品种繁多的仓库，能够实现快速、准确地分拣货物。
还有一种新型的拣选方式是机器人拣选。
机器人拣选是近年来随着人工智能和机器人技术的发展而兴起的一种拣选方式。
机器人可以通过自主导航和视觉感知等技术，精准地分辨和捡取货物。
机器人拣选具有高度的自动化和智能化，可以大大提高仓库的拣选效率和准确性，减少人力投入。
配送中心的拣选方式有人工拣选、半自动拣选、全自动拣选和机器人拣选等多种方式。
选择合适的拣选方式可以提高效率、减少错误和成本，提升配送中心的运作水平。
随着科技的不断进步，拣选方式也在不断创新和发展，未来将会出现更多智能化、自动化的拣选方式。
配送中心人工拣选路径优化分析
配送中心人工拣选路径优化分析♦李碧霄摘要：以物流配送中心作业的关键环节——拣选作业为研究对象，借鉴相关文献的研究成果，分析了人工栋选作业存在的问题，在假设其他拣选作业相关环节最优的情况下，以最短路径为计算目标，以期通过物流配送中心拣选路径的优化来缩短作业时间，实现降低配送中心成本和满足顾客需求的双赢。
关键词：配送中心拣选路径优化分析1引言电子商务的飞速发展大大促进了物流业的发展，配送中心作为商流、信息流和物流的汇集中心，货物的种类和数量随之增加，急需提高物流作业效率和服务水平。
拣选作业在配送中心作业中所占的比重也在逐渐增大，在劳动密集型配送中心，拣选作业的处理成本约占配送中心处理成本的90%,拣选作业人力约占总人力资源的50%,拣选作业时间约占总配送中心作业时间的30%。
因此，合理规划安排拣选作业是提高配送中心作业效率的有效途径。
虽然大数据、人工智能等新技术的发展促使物流拣选作业逐渐由人工作业转向自动化分拣，但在一些小型的配送中心，人工拣选依然占有很大比重。
拣选作业是配送中心根据客户订单，将对应数量的货物及时准确地从货垛或货架上取出，并放在指定位置的物流作业活动。
拣选作业的优化主要包括拣选单处理、货位分配、拣选线路优化、资源配置优化等方面。
潘鲁宁建立了多目标优化模型，从配送中心储位合理布局和叉车拣选路径优化两个角度，对物流中心拣选系统进行优化设计。
谢泗薪在分析了城市物流配送中心的运营模式后，对主要的配送作业流程进行了优化改进。
王占磊选择订单分批和拣选路径两个问题进行重点研究，在多个拣选设备、多仓库存储区域并存的条件下建立订单分批和拣选路径优化模型，以期减少拣选作业中的行走距离。
邵刘霞等以人工订单系统为研究对象，当客户订单上物品的类别和数目随机时，运用基本遗传算法建立了人工订单拣选系统的路径优化模型，来解决双区型仓库布局的拣选路径优化问题。
本文通过建立拣选路径优化模型以及对该模型的求解分析，得出拣选路径的优化线路，使得拣选作业既满足顾客需求又实现总成本最低。
仓库管理中的订单处理与拣货技巧
仓库管理中的订单处理与拣货技巧随着电子商务的蓬勃发展，仓库管理在现代商业中变得愈发重要。
订单处理与拣货作为仓库管理的核心环节，直接关系到客户满意度和运营效率。
本文将介绍仓库管理中的订单处理与拣货技巧，并分享一些提高工作效率的实用建议。
一、订单处理技巧1. 高效的订单录入：订单录入是订单处理的首要步骤。
在录入订单时，务必保证准确无误，并及时将订单信息传递给相关部门。
为了避免错误，可以使用电脑系统进行订单录入，自动化系统可以提高准确性和效率。
2. 合理的订单分类：根据订单的紧急性和特殊要求，将订单进行合理分类，有助于提高订单处理的速度和精确度。
比如，可以将常规订单与紧急订单分开处理，同时标明特殊要求，以便提前预警并做好准备。
3. 智能的订单优先级：对于不同类型的订单，根据一定的规则和策略设定订单的优先级。
可以根据客户的重要性、订单的价值、订单的发货地点等信息来判断订单的优先级，确保高价值订单或者重要客户的订单得到及时处理。
二、拣货技巧1. 合理的货物储存：仓库内的货物储存布局应合理规划，确保以最少的时间和精力找到所需商品。
可以依据物品的特征、规格和销售频率等进行分类和分区储存，同时标注明显的货架编号或标签，方便拣货员快速找到所需商品。
2. 采用有效的拣货方式：根据仓库的规模和货物种类的不同，选择适合的拣货方式。
常用的拣货方式有单一拣货、批量拣货和波浪式拣货等。
在选择拣货方式时，要考虑员工的工作效率和准确性，以及订单的紧急程度。
3. 使用先进的拣货工具：随着技术的发展，现代仓库管理中使用一些先进的拣货工具可以提高拣货效率。
例如，使用扫描枪和条形码技术可以减少人为错误，提高拣货准确度；使用物流机器人或自动化设备可以实现无人化拣货，减少人力成本。
三、工作效率提升建议1. 培训和培养员工：为了提高仓库管理的效率，员工的技能和专业知识非常重要。
定期进行培训，提升员工的操作技能和仓库管理意识，并鼓励员工主动提出改进建议和创新思路。
物流管理中的订单分拣优化策略探究
物流管理中的订单分拣优化策略探究随着电子商务的蓬勃发展以及全球贸易的不断扩大，物流管理在现代经济中扮演着至关重要的角色。
订单分拣作为物流管理中最基础、最关键的环节之一，在提高物流效率和降低成本方面具有重要意义。
本文将探究物流管理中的订单分拣优化策略，从提升分拣效率、减少错误率和降低成本三个方面进行论述。
一、提升分拣效率订单分拣的效率对于物流企业来说是关乎盈利与否的关键因素之一。
为了提升分拣效率，物流企业可以采取以下策略：1. 自动化设备应用：引入自动化设备，如物料搬运机器人、智能分拣系统等，能够大幅减少人工操作，并且提高分拣速度和准确性。
2. 优化分拣工作流程：通过对分拣工作流程的优化，合理安排操作员的工作任务，减少不必要的移动和等待时间，提高整体效率。
3. 路径优化：利用先进的路径规划算法，优化分拣工作的路线，减少操作员行走的距离和时间成本，从而提升分拣效率。
二、减少错误率订单分拣中的错误率对于物流企业来说是不可忽视的问题，即使是小幅度的错误率提高也可能引发客户不满和额外的成本支出。
为了减少错误率，可采取以下策略：1. 标示清晰：在商品包装上粘贴清晰可读的标签，包括商品名称、规格、数量等信息，以避免因为商品信息不清晰而导致的错误分拣。
2. 条码技术应用：在订单分拣过程中广泛应用条码技术，确保每个商品都有独立的条码，并通过扫描仪进行自动读取，减少人工操作带来的错误风险。
3. 质量检验：在部分关键环节，如商品到货入库等，进行必要的质量检验，以排除可能存在的商品损坏或错误装配导致的错误分拣。
三、降低成本订单分拣的成本包括人工成本、设备成本以及错误造成的额外成本。
通过优化策略，可以进一步降低成本，增加企业利润。
1. 人工成本优化：通过合理分配人力资源，制定有效的排班计划，避免不必要的加班或闲置，降低人工成本。
2. 设备选型与维护：在选购分拣设备时，考虑投资回报率和使用寿命，选择性价比更高的设备，并定期进行维护和保养，以延长设备寿命和降低维修成本。
我国拣选作业现状研究报告
我国拣选作业现状研究报告我国拣选作业现状研究报告一、引言拣选作业是指在仓库、超市等场所对货物进行分拣、分类等工作的过程，是供应链管理中至关重要的一环。
随着电子商务行业的快速发展，我国对于拣选作业的需求量日益增加，也对拣选作业的效率和精确度提出了更高的要求。
因此，对我国拣选作业现状进行深入研究，旨在探究现有问题并提出改进方案，以促进拣选作业的优化发展。
二、拣选作业的现状1. 作业方式多样化：随着自动化技术的应用，传统的手工拣选正在向自动化、半自动化发展。
自动拣选设备的使用不仅提高了效率，还减少了人为错误的发生，但其高成本和操作复杂性也为中小型企业带来了困难。
2. 作业精确度有待提高：虽然自动拣选设备能够提高作业效率，但在某些特殊情况下，如形状复杂、易碎物品的拣选，仍然需要依靠人工操作。
这些特殊情况下的误差率较高，对拣选作业的准确性提出了挑战。
3. 作业效率有待提升：无论是自动拣选设备还是人工操作，拣选作业的效率都存在较大的提升空间。
一方面，自动拣选设备的运行速度有限，需要进一步提高工作效率；另一方面，手工拣选的效率受到人力因素的制约，提高操作效率亟待解决。
三、存在问题分析1. 技术不足：我国自动拣选设备技术相对滞后，无法满足多样化的拣选需求。
同时，在拣选作业中的人工操作，受到人力因素和时间限制，造成效率低下和误差率较高的问题。
2. 仓储布局不合理：部分企业的仓储布局不合理，货物存放混乱，导致拣选作业无序进行，降低了拣选效率。
3. 管理不规范：部分企业对拣选作业缺乏具体管理和规范制度，导致作业流程混乱，不能及时发现和解决问题，严重影响拣选作业的质量和效率。
四、改进方案1. 技术升级：加大自动化拣选设备的研发力度，提高设备的性能和稳定性，以满足不同作业需求。
同时，推广应用物联网技术，实现设备之间的互联互通，提高自动拣选的整体效率。
2. 优化仓储布局：对仓储布局进行重新规划，合理分类存放货物，优化作业流程，提高拣选作业的效率。
仓储行业的订单处理与分拣技术
仓储行业的订单处理与分拣技术在物流行业中，仓储环节是非常重要的一部分，而订单处理和分拣技术则是仓储行业中不可或缺的组成部分。
通过高效的订单处理和分拣技术，可以提高仓储行业的运作效率，减少出错率，提升客户满意度。
本文将就仓储行业的订单处理和分拣技术展开讨论。
一、订单处理技术1. 自动化订单处理系统随着信息技术的发展，仓储行业出现了许多先进的自动化订单处理系统。
这些系统可以实现订单的自动接收、处理和分配，大大提高订单处理效率。
例如，使用条码扫描技术，可以快速准确地读取订单信息，避免人工操作带来的错误和延误。
2. 数据分析与优化订单处理不仅仅是简单地接收和分配订单，更重要的是将订单数据进行分析和优化。
通过分析订单的类型、数量、时限等信息，可以对仓储资源进行合理分配，以达到最佳效益。
此外，还可以通过数据分析，预测订单的数量和趋势，从而为仓储规划提供依据。
3. 电子化订单管理在传统的订单处理中，订单往往以纸质形式存在，容易遭遇丢失、破损等问题。
而电子化订单管理则可以将订单以电子形式存储和管理，提高订单的可追溯性和安全性。
同时，电子化订单管理还可以与其他仓储系统进行集成，实现信息的共享和流通。
二、分拣技术1. 自动化分拣机随着物流业务的不断增长，传统的人工分拣已无法满足业务需求。
而自动化分拣机的出现，则可以大大提高分拣效率和准确率。
自动化分拣机利用机械臂、传感器、计算机视觉等技术，可以根据订单要求将商品快速准确地分拣到指定区域。
2. 人工辅助分拣虽然自动化分拣机在处理数量较大的订单时效率更高，但对于一些复杂的商品，仍然需要人工的辅助。
人工辅助分拣可以根据商品的特性进行分类，避免机械无法辨识的情况。
例如，对于易碎品、高价值商品等，人工辅助分拣可以提供更高的准确率和保障。
3. 数据分析与优化与订单处理类似，分拣技术也可以通过数据的分析和优化提高效率。
通过对商品的尺寸、重量、特性等信息进行分析，可以优化分拣策略，降低错误率。
人工拣选问题分析报告
人工拣选问题分析报告人工拣选问题分析报告在物流行业中，人工拣选一直是一个重要的环节。
然而，随着电商业务的迅速发展，人工拣选问题日益突显。
本报告将对人工拣选问题进行分析，并提出相应的解决方案。
首先，人工拣选问题主要表现为效率低下。
传统的人工拣选方式需要工人手动寻找、拣选商品，这不仅时间-consuming耗时，而且容易出错。
由于拣选工人数量有限，订单量大的情况下，往往需要加班才能完成拣选任务。
这不仅增加了劳动成本，而且容易导致工人疲劳，从而影响工作质量和效率。
其次，人工拣选还存在费用高、准确度低的问题。
人工拣选需要投入大量的人力资源，增加了企业的人工成本。
与此同时，人工拣选的准确度也难以保证，因为人的注意力有限，容易出现漏拣、错拣等错误。
这不仅会导致客户抱怨，还会给企业带来不必要的损失。
解决人工拣选问题的关键是提高自动化水平。
通过引入自动化设备，可以大大提高拣选效率和准确度。
一种可行的解决方案是使用智能拣选机器人。
智能拣选机器人可以根据预设的拣选规则，自动寻找和拣选物品。
与传统的人工拣选方式相比，智能拣选机器人不仅可以提高工作效率，而且可以大大减少错误率，提高拣选准确度。
此外，智能拣选机器人还可以进行数据记录和分析，为企业提供数据支持，优化物流管理流程。
另外，为了使智能拣选机器人能够正常运行，还需要配套的管理系统支持。
管理系统可以实时监控拣选机器人的工作状态和拣选情况，帮助企业及时发现问题和解决问题。
此外，管理系统还可以对拣选规则进行优化，提高拣选效率和准确度。
综上所述，人工拣选问题对物流行业的发展和运营效率造成了严重的影响。
通过引入智能拣选机器人和配套的管理系统，可以有效解决人工拣选问题，并提高拣选效率和准确度。
然而，智能拣选机器人的引入仍然面临一些挑战，如设备成本高、技术难度大等。
因此，企业在引入智能拣选机器人时，需要综合考虑各种因素，做出合理的决策。
B2C电商配送中心订单分批策略研究综述
B2C电商配送中心订单分批策略研究综述随着互联网和电子商务的快速发展，B2C电商行业迅速崛起，并逐渐成为人们购物消费的主要渠道之一。
与此B2C电商的配送中心也面临着不小的挑战，其中之一就是订单分批策略的研究与优化。
订单分批策略是指在配送中心对订单进行统一分拣、分组、分批以及最终派送的策略。
合理的订单分批策略不仅能够提高订单处理效率，降低成本，还能够缩短订单的配送时间，提高客户满意度。
订单分批策略的研究与优化对于B2C电商的配送中心来说意义重大。
一、目前主要订单分批策略目前，主要的订单分批策略主要包括两种：一种是单一订单分批，即一个订单在配送中心内只被分拣、分组、分批一次；另一种是多订单合批，即将多个订单合并在一起进行分批处理。
在实际运营中，这两种策略可以根据具体的场景灵活运用，以达到最佳的配送效果。
单一订单分批策略适用于订单数量较少、分布范围广、订单特性差异大的情况。
采用单一订单分批策略的好处在于能够根据订单的特性进行个性化的处理，这样做可以避免不同订单之间相互干扰，提高订单处理的精度和效率。
这种策略的局限性也比较明显，主要表现在订单处理效率较低、成本较高、配送时间较长等方面。
二、订单分批策略的研究与优化订单分批策略的研究与优化是B2C电商配送中心运营中的一项重要工作。
通过科学合理的订单分批策略可以提高配送效率，降低成本，提高客户满意度。
常见的优化方法包括以下几种：1、数据分析与挖掘配送中心可以通过对订单数据进行分析与挖掘，发现订单的分布规律和特征，进而采用不同的订单分批策略进行处理。
可以根据订单的时效性、地域分布、货物特性等因素进行分批，以达到最佳的配送效果。
2、智能化技术应用随着人工智能、大数据、物联网等技术的发展，配送中心可以引入智能化设备和系统，实现订单的智能分批与处理。
可以采用智能分拣机器人、无人机配送等技术，提高分拣和分批的效率，降低运营成本。
3、动态调度与优化配送中心可以通过动态调度与优化技术，根据订单的实时变化情况，灵活调整订单的分批策略。
订单分批及并行化拣选路径的研究
走 消耗 上，如 何减 少拣 货 作 业的 行走 耗时 ， 提 高配送 中心 的效率 ， 对 配 送 中心运 作 效率 具有 至 关重 要 的影 响。本 文提 出对 订 单进 行 优 先 度智 能分 批拣 选 及 并行化 拣 选 ，有 效提 高 了配 送 中心 的运 作
效 率。
１ ． ２模型 的建立 １ ． ２ ． １ 建立模 型 由假 设条件 ，可 以将 订单 分 批拣 货 问题 描述为 ：配送中心有 ｎ个订单 Ｏ； （ ｉ ＝ １ ，２ ，…， ｎ ） 需要拣取 ，每个订单 中包含 有若干 个品项， 第ｉ 个订单 中的品项 数为 Ｑ ． 。要求在不 分割订 单 的情况 下，对 ｎ个订单进行分批拣取 ，每 批
Ｄ 一一 拣取 第 Ｐ批 订 单 中的 所有 品 项 的 总行走距离
（ ２ ）每张订单 至少包含 一个 品项 以上 的
：
ｇ第
模型 目标函数式 （ １ ） 是求解将订单分批后 ， 各分 批订单拣取路线长度总和 最小。约束条件 式（ ２ ） 表示每 批订单 中包 含 的总 品项数 不超 过
ｔ ｈ ｅ Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ・ 计算机 技术应用
订单分批 及并行化拣选路径 的研 究
文／ 魏 伟
中 ，但是在 同一个拣选批 次中； 随 着 网络 通信 、信 息技 术及 移 动互 联 网的 飞速 发展 ， 电子 商 务作 为 一种 新型 的 商业运 作模 式 正逐 渐 渗透 到人 们 生活 的各 个 方 面 配送 中心作 为物 流 系统 的一 个重要节点 。客户购 买向多品种 、 小批 量 的发 展 ，配送 中 心拣 货 的 种 类和数 量 不 确定 性、无 规律 性 急剧 增加 ，使 拣 货作 业 的劳 动量 占配送 中心所有 作业量 的 ６ Ｏ ％ ，时
基于智能仓储拣选系统的订单分批问题研究
目标函数（2）表示极大化每个拣选台订单的平均相似度
之和；约束条件（3）表示每个订单被分配到一个拣选台进行拣
选；约束条件（4）表示每一个拣选台上的订单数不超过W个并
且不少于2个；约束条件（5）表示一种货物只在一个货架上；约
束条件（6）表示一个订单上至少有一种货物；约束条件（7）
（8）（9）是变量取值约束。
DISCUSSION AND RESEARCH 探讨与研究
基于智能仓储拣选系统的订单分批问题研究
文/刘凯 彭玲玲
摘要：智能仓储拣选系统由于其高效率和灵活性，逐渐成为电商物流配送中心订单拣选系统的 发展趋势。为了提高订单拣选效率，本文针对这种新拣选模式下的订单分批问题展开研究，建立了 数学模型，提出启发式聚类算法进行模型求解。通过与订单随机分批对比发现，优化后的策略减少 了货架的搬运次数，使得相似性强的订单被分到同一批，有效提高了订单拣选效率。
在200平米的仓库进行仿真验证，该仓库有120个货架，共有300
种货物，每一个货架有4~8种货物，5个拣选工作站，8个物流机
器人，现在假设某一波次的订单数100，每个拣选台的最大容量
是30个订单。
图1 货架搬运次数对比图
图2 各个拣选台订单平均相似度之和对比图 实验结果分析 为验证本文提出的订单分批方法的有效性，选取不同订单数 量50、100、150、200、250，通过仿真验证与随机分批方法进 行对比。如图1、图2所示。 综上分析，本文所提出的模型与方法能够有效地解决订单 分批问题，在波次订单拣选作业中，能够减货架搬运次数，最大 化各个拣选台上订单的平均相似度之和，进而提高系统的拣选效 率。 结束语 本文研究了智能仓储拣选系统的订单分批问题，可以有效减 少货架搬运次数使得各个拣选台上订单的平均相似度之和更大， 能够有效的提高订单拣选的效率。后续将在考虑订单分批过程中 拣选台的均衡性问题，将物流机器人搬运货架的等待时间考虑到 整个系统中，使得每个拣选台负载均衡，最后保证整个系统的拣 选效率最高。 （作者单位：北京物资学院信息学院） 参考文献 [1]Enright J J，Wurman P R.Optimization and Coordinated Autonomy in Mobile Fulfillment Systems[C]// Aaai Conference on Automated Action Planning for Autonomous Mobile Robots.AAAI Press，2011. [2]徐宣国，梁中梅，韩文民.大批量定制下的客户订单聚类 分析[J].中国机械工程，2012，23（14）：1678~1681. [3]张彩霞.基于“货到人”模式的电商订单拣选优化研究[D]. 浙江理工大学，2016.（硕士论文） [4]Boysen N，Briskorn D，Emde S.Parts-to-picker based order processing in a rack-moving mobile robots environment[J].European Journal of Operational Research，2017：S0377221717302758.
电子标签拣货作业订单分批算法研究与应用
电子标签拣货作业订单分批算法研究与应用毕业设计说明书（论文）外文摘要目录前言 (1)第一章绪论 (2)1.1选题依据 (2)1.2选题背景 (3)1.3研究的要紧内容 (4)第二章订单拣选的研究现状 (6)2.1订单拣选方法的研究现状 (6)2.2 订单拣选路径的研究现状 (7)2.3 订单分批拣选的研究现状 (10)2.4 订单分批拣选优化方法的总结 (11)第三章订单分批拣选算法描述 (13)3.1先到先服务方法的简介 (13)3.2种子启发式算法的简介 (13)3.3节约启发式算法的简介 (14)3.3.1订单分批中节约启发式算法的思想 (15)3.3.2订单分批中节约启发式算法实施步骤 (15)第四章订单分批拣选启发式算法的研究与应用 (17)4.1 订单分批问题的数学模型 (17)4.1.1 模型假设 (17)4.1.2 数学模型的建立 (18)4.2 节约启发式算法求解订单分批问题过程 (19)4.2.1 初始批量的形成 (19)4.2.2 批量的优化 (19)4.3 节约启发式算法的算例分析 (20)4.3.1 节约启发式分批 (21)4.3.2 比较分析 (27)4.4 订单分批问题的聚类分析 (27)4.4.1 特点向量 (27)4.4.2 相似系数 (28)4.4.3 基于聚类分析的启发式算法 (29)4.5 基于聚类分析的启发式算法的算例分析 (30)4.5.1 聚类分析的启发式分批过程 (30)4.5.2 比较分析 (36)第五章电子标签拣货系统的优化 (37)5.1 系统优化前 (37)5.2系统优化后 (38)第六章总结与展望 (41)6.1总结 (41)6.1展望 (42)参考文献 (43)致谢 (45)前言随着供应链治理的显现，仓库的使用者开始注重优化其配送网络以降低安全库存来获得规模经济，仓库也变得越来越大。
随着电子商务的成功实现，大量的订单呈小型化趋势进展，制造业也正向小批量多批次配送模式、订单与产品定制化、前置时刻下降等方面转变。
动态并行分区拣选系统下订单分批问题研究
动态并行分区拣选系统下订单分批问题研究胡小林;徐菱【摘要】针对B2C电商环境下需求不均衡问题,基于并行分区拣选系统特征,以最小化订单总服务时间为目标,建立了动态并行分区拣选系统下订单分批模型.通过拣选时间、等待时间反映订单履行效率,设计包含订单分批、批次分配与批次分拣的启发式算法求解该问题.通过算例分析得出了综合相似度中拣选截止时间相似度和拣选通道相似度最优参数分别取值为0.6和0.4,通过与其他算法进行对比分析证明了提出的批次分配算法和分拣算法可以缩短订单的等待时间和订单的履行时间,可以有效提高订单履行效率,为B2C电子商务企业的订单履行提供决策支持.【期刊名称】《物流技术》【年(卷),期】2019(038)005【总页数】9页(P79-87)【关键词】动态并行分区拣选系统;订单分批;批次分配;批次分拣;启发式算法【作者】胡小林;徐菱【作者单位】西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都 610031;西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都 610031;西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,四川成都 610031【正文语种】中文【中图分类】F2521 引言B2C电子商务环境下订单多采用分区存储策略，并具有种类多、数量少、需求不确定、时效性强等特征，分区存储可以有效提高动态环境下的订单拣选效率，因此有必要研究动态并行分区拣选系统下的订单拣选问题，如何在资源有限的情况下快速制定订单分区拣选策略是本文解决的主要问题，本文将协同运用订单分批与分区拣选方式。
国内外学者多采用启发式算法求解订单分批问题，最常用的三种启发式算法包括种子算法[1]、节约算法[2]和优先规则算法，还有一部分学者采用遗传算法[3-5]、邻域搜索算法[6-7]、聚类分析算法[8-9]等进行订单分批研究；当前对于多拣选人员的订单分批拣选主要集中在如何解决拣选通道的堵塞问题[6，10-12]；对于在线订单分批问题，王旭坪等[13]研究了基于紧急程度的在线订单分批算法，Chen[14]提出Green Area实时规划调整拣选人员的拣选路径，同时解决了订单分批、批次分配和路径规划问题，相较于其他算法，Green Area更适合实时订单环境下的订单分批问题。
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大 。订单分批处理可 以有效地减少拣选路程和人力物力 的消
１ 引言
随着 电子 商务市场 的快 速发展 ， 品种 、 多 小批 量的订单 ，
要求短时间 内处理 的订单 ， 以及个性化产 品订单等越来 越多 ， 拣选 （ ｒｅ ｉｋ ｇＯ ）作业逐 渐成 为仓储作业 中重要 的环 Ｏｄ ｒ ｃｉ ， Ｐ Ｐ ｎ 节， 并且人 工拣选 （ ａ ｕｌｐｃ ） Ｍ ｎ ａ ｉ 成为配送 中心主要 的工作方 － ｋ
ＣＡＯ ｅ Ｉ， Ｘｕ —ｉ ＧＵＯ ｉｎ， ＨＡＯ ｕ ￣ａ ． Ｊａ Ｓ Ｌｉ－ ｉ
பைடு நூலகம்
（ｅｉｇＷｕｉ ｎｖｒｔ， ｅ ｉｇ１ １４ ， ｈｎ） Ｂ ｉｎ ｚＵ ｉ ｓｙ Ｂ ｉｎ ０ ９ Ｃ ｉａ ｊ ｅｉ ｊ １
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｉ ｉ ａ ｅ ． ｅ ｒ ｖｅ ｅ ｏ ｓｉ ｎ ｏ ｅｇ ｅ ｅ ｒ ｈ ｓｏ ａ ｃ ｉ ｇｐ ｏ ｅ ｓｎ ｎ ａ ｒ ｅ ｉ ｋ ｎ ， ｉｃ ｓ ｄ ｏ ｔ ａ ｔ ｎ ｔ ｓ ｐ ｒ ｗ ｉ ｗ ｄ ｔ ｄ ｍｅ ｔ ａ ｄ ｆｒ ｉ ｎ ｒ ｓ ａ ｃ ｅ ｎ ｈ ｔ ｈ ｎ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｉ ｍａ ｕ ｌ ｄ ｒ ｃ ｉ ｇ ｄ ｓ ｕｓ ｅ ｎ ｈ ｐ ｅ ｈｅ ｃ ｎ ｏ ｐ ｔ ｅ ｅ ｉｔｎ ｒ ｂ ｅ ｎ ｎ ｌｙｅ ｎ ｄｅ ａ ｉｗ ｆ ｅｒ ｎ ｏ ｅ ｓｏ ｅ ｏ ｄ ｒ ｐｅ ｉ ｌ ｅ ｃ ｄ ｍｉ ｔ ｎ ｏ ｓ ｔ ｌｎ ｅ ｅ ． ｈ ｘｓ ｉ ｇｐ ｏ ｌｍｓａ ｄ ｆ ａ ｌ ｏ ｄｕ ｄ ｔ ｔ ｎ ｖ ｅ ｏ ａ ｄ ｍｎ ｓ ｆ ｈ ｒ ｅ ｓ ｃａ ｉ ｄ ａ ａ ｅ ｃａｔ ｔ ｎ ｗａ ｉ ｅ ｄ ｄ ｉ ｈ ｉ ｈ ｔ ｔ ｓ ｚ ｅｉ ｓｌ Ｋ ｅ ｗｏ ｄ ： ｎ ａ ｉ ｋ ｎ ； ｒ ｅ ａｃ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｓｏ ｈ ｓｉ ｏｙ ｙ ｒ ｓ ｍａ ｕ ｐ ｃ ｉ ｇ ｏ ｄ ｒｂ ｔ ｈ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ； ｔ ｃ ａ ｔ ｔ ｒ ｌ ｃ ｈｅ
两种 方式 。
作业 过程 可以有效 提高客户满 意度 ， 大量降低仓储成本 ， 从而
整体 提高供应链 服务水 平。研究 表明 ， 在相 同的系统配置下 ，
改进拣选 方式 和拣选策 略能几倍 或十几倍地提高 系统的作业
效率 ｌ 引 。 在 拣选作业过程的优化设计和控制的相关 研究 中，主要 集 中在 ３个方面 ： ①采取 的拣货方式 （ 单一拣选或分批拣选 ） ；
中心 系统 ， 是少 量 多 次 的配 送 ， 量 拣 取 就 越有 效［ 越 批 ６ １ 。
配送作业 的 ３ ％～４ ％， ０ ０ 成本约 占９ ％ｔ ０ ２ ￣ 。由此可见 ， 优化拣选
２ 国外 研 究 现 状 综 述
订单分批 的概念是 １９ ９０年 由 Ａ ｋ ｒ ｎ在文献【］ ｃｅ ｍａ ７中第一 次提 出的 。 ｈ ｅ Ｓ ａ ｔ 为 ， Ｃ ｏ 和 ｈｒ Ｓ ｐ￣ 订单分批处理可 以分为相 近订 单分批 （ ｍ ｉ ｉ ｐｃ ｃｔ ｎ） Ｐ ｘｍｔｏ ｉ ｌ ａ ｏｓ和时间窗 （ｉ ｅ ｉｄｗ） ｖ ｆ ｋｏ ｉ Ｔｍ ｎｏ 分批 ｗ
义。
［ 关键词】 人工拣选 ； 订单分ｔ ； Ｌ随机理论 Ｌ
【 ｔ￣ 中Ｉ １ ］２ ３４ Ｆ ５ ． 【 文献标识码ｌ Ａ 【 文章编 号】ｏ ５ １２ ２ １ ）９－ ２ — ４ １ｏ — ５ Ｘ（０ ２ ０ － ０ ４ ０ － ０
Ｓ ｍｍ ａ ｙ ｏ ｓ ａ ｃ ｅ ｎ Ｂａ ｃ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ｉ ａ ｕ ｌ ｄ ｒ Ｐ ｃ ｉ ｇ ｕ ｒ ｆＲｅ ｅ ｒ ｈ ｓｏ ｔ ｈ Ｐ ｏ ｅ ｓｎ Ｍ ｎ ａ ｎ Ｏｒ ｅ ｉｋ ｎ
２１ 相近订 单分 批 ．
相近订单分批 是依 据订单物 品存储位置 的接 近程度 进行
②存储货物 的策略 ； ③拣选 的路径策略 。国内学者李诗珍通过
仿 真 比较 ， 出结论 ： 得 分批策略对减少拣货作业总时间影 响最
【 收稿 日￣１０ ２－ — ６ １ １－ ４ ２ ２ ． ０
分批 处理 的方式 。 关键是 如何计算分批订单的相近性 。 它涉及
式ｌ 作为劳动密集型工作 ， ｌ ｌ 。 人工 拣 选 作 业 时 间 约 占整 个 仓 储
耗ｌ ５ ｌ 。因此 ， 订单分批 的优化问题一直是个研究热点 。 订单分批策 略是把多张订单根据商品品项合并成一批进 行批 次拣选 ，进而达到缩短拣货作业人员 的平均行走路径 和
时间 ， 减少重复寻找储位时间的 目的。 ｈ — ｎ ｉ Ｃ ｅＨｕｇＬｎ经过研究 认为 ，订单分批 策略适 用品项数较少 而订单数量庞 大的配送
１ １４ ） ０ １９ （ 北京物资学院 ， 北京
【 摘
要】 对人工拣选作业 中订单分批处理 问题 的国内外研究 现状进行 了综述 ， 概述 了现有研究存在 的主要 问题 ， 并 最后得
出结论 ： 对订单 的随机性 尚需进行针对性 的专题研究 ， 同时 ， 结合订单 随机性研究订单分批处理 ， 具有一定 的理论意义和现 实意
研 究与 探 讨
ｄ ｉＯ３ ６ ． ｓ ．０ ５ １２ ２ １ ． ． ８ ｏ： ．９ ￣ ｉ ｎ１ ０ － ５ Ｘ． ２０ ０ ｌ ｓ ０ ９０
物流技术 ２ １ 年第 ３ 卷第 ９ 总第 ２４ ０２ １ 期（ ６ 期）
人 工 拣 选 作 业 中订单 分 批 处理 研 究综述
曹雪丽 ， 郭 键， 邵刘霞
滞 金项 目１ 自然科学基金项 目（０７０ １； 国家 ７９ １１）北京市属高等学校人才强教计划 资助项 目（Ｈ ２ １０ １５Ｐ Ｒ ０ １８１ ） Ｐ Ｒ ００７４ 、Ｈ ２ １０３１ ； 科研基 地 一 科
技创新平 台 ～ 现代物流信息控制技术研究 （ Ｘ ２ １ ０ ４ １０ ０ ６ ） Ｐ Ｍ ０ ２ １ ２４ ０ ０ ７ 【 作者简介】 曹雪丽（ ９７ ）女 ， １ ８ 一 ， 吉林人 ， 北京物资学 院学生 ， 研究方 向 ： 与模 型优化 ； （９ ５ ）女 ， 算法 郭键 １７ ～ ， 辽宁人 ， 副教授 ， 博士 ， 研究方 向： 算法与模 型优化 、 智能仪表开发 ； 邵刘霞（９ ７ ， ， １８ 一）女 河南周 口人 ， 北京物资学院研究生 ， 研究方 向： 信息管理与信息 系统 。