在古板型人工仓储中,与拣选作业直接相关人员占货仓总人数约为50%[1],其本钱约为货仓运作本钱的60%到70%[2],拣选作业消耗了大宗的人工劳动和仓储运作本钱
。目前对拣选作业的研究主要集中在储位计划与拣选路径计划领域,葛梦媛结合ABC分类法与EIQ剖析法解析了主顾和经常订货产品的重要性水平,为配送中做出了相应的库位配置计划[3]
。李电生等将货仓的拣货路径看作是TSP问题(旅行商问题),并接纳图论的方法加以解决,优化后的拣选路径比原路径缩短了15%至25%[4]
。由于M物流货仓内汽车零部件种类过多,本文接纳ABC分类法革新储位调解,并将拣货路径简化成TSP问题,引入C-W节约算法革新古板拣货路径,以提高拣选作业效率
。

一、M物流公司拣选作业剖析

M物流公司主要卖力对A汽车公司的汽车零部件进行二次包装、贮存以及发货出库
。公司订单拣货作业的流程是:客户持A汽车销售票据到货仓提货,货仓统计人员接到销售票据核实无误后,进入WMS系统打印拣货清单,仓管员凭据拣货单的目录开始拣货,拣货使用的设备是手动液压叉车,集装器具为托盘,待拣货完成后送至发货区,并反响拣货信息
。调研发明,M公司货仓在拣选作业方面保存两个问题
。

1)M物流公司产品存储方法是定位存放,可是许多库位的“定位”是不对理的,尤其是高频出库货物与低频出库货物库位
。一方面,因为许多经常出库的货物远离出口处,而一些“凝滞品”却放在出口处的近端,许多时候,一张拣货单可能只有一件商品,该商品的储位又位于货仓后侧,拣货员走了许多无效里程;另一方面,货仓中出库频率比较高的产品储位过于疏散,拣货员经常要穿梭在整个货仓的差别库区去拣取这些高频货物
。物流的货仓结构及储位计划如图1所示,该货仓共有7个货区,其中,S2与S3为阁楼式货架存储区,S4至S8均为地面为托盘存储区,在S6与S7、S4与S5中间实线部分,为不可直接穿越的实体墙部分,每一个贮存区划分有34个储位
。另外,该货仓使用的搬运工具是手动液压叉车,液压叉车停放在出口处的两侧
。

图1 货仓结构简图 

2)拣选作业一般包括订单准备、行走、拣取、集中与分类、拣选信息的反响五个部分,其中,行走时间是拣选作业中消耗时间最多的部分,为了探究拣货行走路径所泯灭的时间占比情况,在实际事情中做了一个简单的实验:随机选择12份拣货单,并将12份拣货单的各个办法所消耗的时间划分做了纪录,表1是对12张拣货订单各个办法所用时间的一个统计情况
。通过表1可以发明:拣货历程中的行走时间是影响拣货效率的最主要因素,关于绝大部分订单来说,行走时间占总拣货时间的50%及以上
。在M物流公司出库作业的实际拣货操作历程中,拣货员对拣货路径的选择,依据是自己的事情经验,如何选择行走路径,都是由拣货员凭据自己的经验和偏好而决定,缺乏合理的拣货路径计划
。

表1 拣货各办法时间统计表(单位:分钟) 

二、基于ABC分类的货物储位调解

从仓储治理系统中提取了一个月的出库数据信息
。该期间内产品共计出库18094件汽车零部件,涉及的种类达813种,在货仓近一个月以来产品总出库量的基础之上,对M物流出库的商品展开ABC分类,具体历程如下:

1)利用数据透视表将种种型号的产品出库量进行汇总求和
。

2)接纳降序排列方法,对种种产品总出库量排序
。

3)盘算出库产品的累计出库量
。

4)盘算出库产品占总出库量的累计百分比
。

5)划分产品的类别,总种类的10%左右划分为A类,20%左右划分为B类,70%左右划分为C类
。

凭据上述办法,得出了基于总出库量的产品ABC分类,分类后,A类产品种类为73种,占总种类约为9%,累计出库量抵达了84%;B类产品种类和C类产品种类划分为91种、649种
。因此,A类产品是影响出库效率的主要因素,对A类产品进行库位调解
。通常来说,A类产品的存储位置一般比较靠近货仓的前端,示意图见图2
。切合以下两个条件的A类产品,可以对其储位调解:产品库位的首代码不凌驾每个库区库位总数的三分之一,即库位首代码不凌驾34/3≈11;单个品种的日平均出库量不小于1个,即挑选日平均出库频率较高的货物
。经过筛选,切合条件的共有29个差别型号的货位需要调解,可以把这些产品的储位移至靠近出口处的库位上,调解结果见表2
。

图2 A类产品存储图   

表2 库位调解前后距离表 

通过表2可知,29个A类产品的储位由疏散在各个库区集中到了距离出口处较近S5和S6库区的前端,距出口处的距离可以减少了89%,缩短了A类产品的出库距离
。

三、C-W算法下的拣货路径剖析

(一)案例选择

在实际的拣货历程中,多批次小批量拣选占据着出库订单的很大一部分,对订单进行整合,之后再进行集中拣选是提高拣货效率的重要要领
。表3是随机抽取的5张拣货单,将其合并拣选
。

(二)储位调解对拣货距离的影响

5张订单中,序号为H的产品调解前库位号为S7-26,调解后库位号为S6-8
。凭据拣货员常用的随意性拣货路径要领,以通道为单位序次拣选产品
。产品储位调解前,拣货路径见图3,储位调解后,拣货路径见图4
。

表3 5张拣货单的汇总 

图3 储位调解前拣货路径图  

图4 储位调解后拣货路径图 

经盘算,储位调解前拣货路径为:B-G-F-H-C-E-I-A-D;储位调解后,拣货行走路径为:E-I-C-F-G-H-B-A-D,拣货里程节约9%
。

(三)C-W算法下的拣货效果剖析

凭据C-W算法的基本思想[5](P350-P353),其具体办法为:

1)首先盘算表3各待拣货点对之间的直角距离,aij=aji,盘算结果如表4所示
。

表4 各点对之间的直角距离(单位:步) 

2)由于H点距离叉车存放处和拣货用的托盘位置较近,所以在这里选择H点作为基点(拣货的起点)
。

3)对各线路节约值进行降序排列,见表5
。

表5 各线路节约值降序排列(单位:步) 

4)依次检验其端点i和j,如果切合条件,就把弧(i,j)插入到线路中
。具体的线路调解历程见表6
。

表6 线路调解历程(单位:步) 

插入弧(B,D)后,该条路径已经包括了全部的待检货点,盘算结束,拣货线路为H-B-D-A-C-I-E-F-G-H,拣货路线见图5
。

图5 C-W算法下拣货路径图   

经过C-W法剖析,拣货距离比古板的拣货距离节约了18%,比储位调解后的拣货距离节约了9%
。

四、结语

针对M物流公司产品储位结构问题,利用ABC分类法对产品的储位进行重新计划,接纳分类存储的方法,其储位距离出口的总里程缩短了89%
。针对货仓目前的随意性拣选路径计划所带来的路径迂回与重复过多,使得拣货员行走里程长的问题,接纳C-W算法,并进行比较剖析,得出的拣选路径明显优于古板的拣货路径
。