物流工程-考虑垃圾回收J电商粮油仓设施布置优化设计论文

时间：2021-01-27 05:05:21 来源：蒲公英阅读网 本文已影响人

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　 Abstract In recent years, the Internet economy has developed rapidly. Under this general environment, although the market has become more dynamic, it has also caused Internet companies to face more severe pressures and challenges. With the rapid development of China"s economy, enterprises are paying more and more attention to the role of logistics in the operation of enterprises. Chinese enterprises need to gradually adjust their development strategies from the perspective of the supply chain, and optimize each logistics link according to their own logistics. In the logistics link, warehousing is one of the seven major links in logistics. It plays a vital role in reducing the logistics costs of enterprises and improving customer satisfaction. Although automated warehouses are the future development trend, At present, there is still a long way to go in China"s national conditions. Most of our country still uses traditional warehouse for Logistics operations For these enterprises, good layout of storage facilities is the key to improve efficiency and reduce costs. Based on the above, the research contents of this design are as follows. First of all, the background and current situation of this deign research topic are described, and the research content is clarified.Briefly summarize the relevant theories and methods used in this design. According to the field survey, the layout of each operation unit of J e-commerce grain and oil warehouse, constraints affecting warehouse planning, planning period and planning objectives are integrated, analyzed and summarized. It is found that these problems exist in J e-commerce grain and oil warehouse: unreasonable design of waste recycling system, optimization and improvement of the overall layout of the warehouse, low work efficiency and transportation cost There are a series of problems, such as the confusion of high and on-site management. Secondly, according to the problems existing in the facility layout of the j e-commerce grain and oil warehouse, the traditional system facility layout (SLP) method is used to improve and optimize it. According to the SLP method, the logistics volume and non logistics volume of each operation unit of grain and oil warehouse are analyzed, in which the garbage recycling volume should be specially considered, and the logistics volume of garbage generated by each operation unit should be obtained as one of the important considerations of

　 warehouse layout. After the analysis, the comprehensive relationship among the operation units in the warehouse is obtained, and then the location correlation map is drawn. According to the actual situation of the warehouse, draw the general layout of the warehouse. The two optimized design schemes are preliminarily selected, and the optimized scheme is obtained by using expert scoring and fuzzy comprehensive evaluation. Finally, the optimization scheme is re-optimized by genetic algorithm (GA), the model is established by setting the constraint amount, and the final scheme is provided to provide a reference design scheme for J e-commerce.The feasibility and effectiveness of this design and research are verified by a practical scheme.

　Key words:SLP；facility layout optimization；garbage collection system；genetic algorith

　目

　录

　第 1 章 绪论 .............................................................................................................................. 1 1.1 研究背景 ............................................................................................................................. 1 1.2 研究意义 ............................................................................................................................. 1 1.3 研究现状 ............................................................................................................................. 2 1.4 主要内容及研究方法 ......................................................................................................... 3 1.4.1 主要内容 ........................................................................................................................... 3 1.4.2 研究方法 ........................................................................................................................... 4 第 2 章 相关理论与方法概述 .................................................................................................. 5 2.1 SLP 方法基础理论 .............................................................................................................. 5 2.1.1 SLP 方法概述 ................................................................................................................... 5 2.1.2 SLP 的操作步骤 ............................................................................................................... 5 2.4 遗传算法介绍 ...................................................................................................................... 7 2.4.1 遗传算法的概述 ............................................................................................................... 7 2.4.2 遗传算法特点 ................................................................................................................... 9 2.4.3 遗传算法相关参数 ........................................................................................................... 9 第 3 章 J 电商粮油仓概况调查与分析 .................................................................................. 11 3.1 J 电商概述 .......................................................................................................................... 11 3.1.1 J 电商背景介绍 ............................................................................................................... 11 3.1.2 J 电商物流中心主要功能 ............................................................................................... 12 3.2 J 电商粮油仓基本概况 ...................................................................................................... 13 3.2.1 仓内设施布局现状介绍 ................................................................................................ 13 3.2.2 仓内作业流程 ................................................................................................................ 14 3.3 J 电商粮油仓的货物拣选流程 .......................................................................................... 15 3.4 J 电商粮油仓问题分析 ...................................................................................................... 16 第 4 章 基于 SLP 的 J 电商粮油仓平面设施布置优化 ....................................................... 18 4.1 J 电商粮油仓作业单位划分 .............................................................................................. 18 4.2 各作业单位间的物流量 .................................................................................................... 18 4.3 仓内作业单位的相互关系分析 ....................................................................................... 20

　4.3.1 仓内作业单位的物流关系分析 .................................................................................... 20 4.3.2 J 电商粮油仓内作业单位的非物流关系分析 ............................................................... 26 4.4 整体的 J 电商粮油仓综合相互关系分析 ........................................................................ 30 4.5 作业单位位置相关图 ....................................................................................................... 36 4.6 各作业单位面积相关图 ................................................................................................... 37 4.7 总平面布置图 .................................................................................................................... 39 4.8 初步设计评价与选择 ........................................................................................................ 40 第 5 章 基于遗传算法的布局进一步优化设计 .................................................................... 44 5.1 基于遗传算法布局优化设计模型 .................................................................................... 44 5.2 基于遗传算法的布局优化设计流程 ................................................................................ 46 5.3 作业单位布局优化遗传算法设计 .................................................................................... 46 5.3.1 遗传编码与初始种群产生 ............................................................................................. 46 5.3.2 适应度函数设计 ............................................................................................................. 47 5.3.3 选择过程设计 ................................................................................................................. 48 5.3.4 交叉变异过程设计 ......................................................................................................... 49 5.4 布局优化的遗传算法应用及程序实现 ............................................................................ 49 5.5 遗传算法前后比较 ............................................................................................................ 52 结论 .......................................................................................................................................... 54 参考文献 .................................................................................................................................. 55 致

　谢 ...................................................................................................................................... 56 附录一 ...................................................................................................................................... 57 附录二 ...................................................................................................................................... 58

　第 第 1 章 绪论 1.1 研究背景 随着经济的繁荣以及互联网时代的发展，电商行业快速崛起，同行竞争的压力也越来越大，在电商企业的发展过程中，需要更加注重在整个物流过程中需要优化的物流因素，以带给企业最大的利润。其中 J 电商作为 B2B 商业模式下电商行业的佼佼者近年来发展迅速，在电商行业具有一定的实力和影响力。但自身发展的同时，也存在诸多问题，例如仓库布局不合理，导致作业效率低下、各区域划分不合理、空间浪费、货物搬运时间过长等情况。这样的情况让人不得不开始重视对于仓库的设施规划。仓库的设施布置作为物流过程中重要的一部分，其优劣直接影响物流效率、物料搬运效率、场地利用率和仓库安全等方面影响企业利润和综合竞争力。

　另外，为了实现生态环境和经济社会的可持续发展，发展绿色物流已经变成了新时代下的硬要求。各行各业在努力提升自身企业价值，创造企业财富的同时，已经不能忽略其对生态环境造成的影响，强调在经济持续高速发展的同时，保持与生态环境的和谐发展，创造新时代下，具有新时代内涵的经济发展。所以在仓储布局中，要考虑物流过程中产生的废旧物进行回收并对可再利用的废旧物进行再利用。因此，在提高企业物流效率和仓储布局的合理优化下也要对仓内的垃圾回收系统进行优化设计。

　1.2 研究意义 针对 J 电商粮油仓库设施布置中的问题，通过系统性的分析和优化后，科学合理地布置粮油仓库，减少作业过程中的无用功，降低生产成本，提高经济效益。设计选用传统 SLP 方法对粮油仓库进行设施布局规划，对于仓库布置来说，布局设计的结果会直接影响整个仓库系统的信息流、物流、搬运效率、运输成本及仓库安全。好的布局设计可能在施工费用上与劣质设计相差无几，并不能突出其优势，但在仓库运行后会对整个系统产生很大得影响。因此，在美国设施布局设计被认为是提高效率的决定因素之一。在国内一些物流企业中，尤其是中小型企业，对于仓库设施布置这一方面的问题普遍存在。

　综上所述，本设计基于 SLP 法的研究，对 J 电商粮油仓库设施布置进行规划设计，将各作业单位的物流分析与非物流分析，通过图表形式将数据表现出来，对 J 电商粮油仓库现有的设施布局进行优化，利用 SLP 法为 J 电商粮油仓库提供一个在仓储布局优化上可供参考的设计方案。具有一定的现实意义。

　1.3 研究现状

　目前，国内外在设施布置设计方面的研究也越来越多，越来越重视，专业人士都认为好的设施布置能给企业带来经济效益的飞速增长。通过查阅国内外的相关文献总结出现代国内外的研究现状。

　20 世纪初一直到 30 年代，设施规划还处萌芽阶段，最具有标志性的研究是泰勒的“科学管理方法”（1911）以及福特发明的“流水线生产方式”（1913）。这个时期主要还是靠人的经验和主观意识，并没有对车间内的设备和物料相结合的进行综合分析。

　20 世纪 40 年代到 60 年代，设施规划的研究开始进入到一个快速发展的阶段。其中最具代表性的是美国的查德·缪瑟推出的系统设施布置方法（1961）。系统设施布局（SLP）具有很强的条理性，然后紧密结合物流分末，系统设施布置进入到蓬勃发展时期。随着计算机的问世到普及，世界上出现了大量的生产作业管理系统，对该方法的发展提供很大的助力。越来越多的企业使用计算机管理系统，出现了一个新的作业流程，与此同时，出现了各种仿真类软件来辅助企业的生产系统，设施布置的应用范围更加广泛起来。日本精益生产的出现使系统结构、人员组织、运行方式和市场供求等方面发生了变革，通过生产系统和作业单位之间的关系来进行分析，以求得最合理的设施布局方案。我国也在 80 年代初引进这一理论体系，并且取得了非常大的成就。直到目前为止，该方法在企业的设施布置中应用还是非常广泛的 [3] 。

　在中国，自 50 年代开始，许多企业面临着成本高、耗资大、质量低等问题，导致了生产效率和经济效益低的局面，所以自那以后国内对于设施布置问题一直保持着高度重视和投入研究的态度，有很多专家和学者以及企业内部的工作者在多方面进行了研究。汪新刚 [2] （2017）同样是以一个公司的车间为具体实例，基于 SLP 方法进行系统分析，总结出一个好的车间设施布局会给企业带来很大的经济效益。张燕（2019）研究的是通过对仓库内部的出入库流程分析得到布局的不合理，然后根据 SLP 方法优化布局，以货架的重新摆放改变布局，采用遗传算法定量分析解决了货位优化问题。

　然而中国的国情及企业的总体情况表明，中国管理层人士对设施规划的理性认识还是比较缺乏的，目前还是处于理论阶段，对国外引进的理论体系的实践性不强，主要还是靠人员的主观意识和经验去解决该类问题，这极大地影响着企业的长远发展，这也是我国急需解决的问题 [12] 。

　1.4 主要内容及研究方法 1.4.1 主要内容 本设计以 J 电商沈阳—粮油仓的仓库也就是仓内各作业单位为研究对象，首先通过对国内外的相关设施规划理论和方法作为基础研究；然后运用系统设施布置（SLP）方法来对 J 电商粮油仓库进行定性和定量分析现有仓库布局存在的问题，找出影响作业效率较低且成本较高的原因；进而基于该情况下对当前仓库布局进行建立模型并且求解，得到优化方案，在对优化方案及进行初步选择。最后遗传算法对选择的优化方案进行再次优化完善。

　（1）第 1 章绪论 首先叙述本设计的研究背景、研究意义；之后查阅相关资料对国内外有关于设施布置的研究现状进行分析。介绍本设计的研究内容及主要方法。

　（2）第 2 章相关理论与方法概述 首先是通过介绍设施布置的理论知识，随后主要介绍 SLP 的相关基础理论，在此基础上，分析了 SLP 的操作流程及相关知识。以及后续优化方案在优化所用的遗传算法进行介绍。

　（3）第 3 章粮油仓库现状调查与分析 首先介绍的是粮油仓内作业流程，随后介绍仓库目前的布局状况，然后再是对仓库内各作业单位的物流分析，特别设计之处在于各个作业单位间所产生的垃圾回收进行考量，最后通过总结得出仓库目前存在的问题。

　（4）第 4 章基于 SLP 方法的仓内设施布置优化 首先确定仓库各作业单位的物流量，特别是垃圾回收量的处理。通过对各作业单位物流量的分析得出各作业单位所产生的垃圾的物流量，以此作为仓库布局中垃圾回收的物流量来确定与其他作业单位的位置关系。分析过后得到仓内各作业单位间综合相互关系，进而绘制位置相关图。依据仓库的实际情况，画出仓库总平面布置图，并进行方案设计的初级评价。

　（5）第 5 章基于遗传算法的优化设计改进 首先介绍遗传算法的基本理论，然后建立设计模型，随后便是运用遗传算法对作业单位设施布置方案进行评价且选择出最优的方案。

　（6）结论

　对本设计研究的内容和关键点进行总结，通过设计方案的可实施性，给企业解决该类问题提供一个可供参考的设计方案，最后分析本设计的不足之处，希望在以后的学习中加以改进使设计更加严谨。

　1.4.2 研究方法 （1）数据调研 通过在 J 电商仓库一个多月的实习，也就是实地调研，对各作业单位间目前的物流系统现状和本设计需要的研究数据进行整理分析，总结出目前设施布置存在的问题，然后针对找到的问题进行更深层次的研究分析，然后运用 SLP 方法来优化仓内布局。

　（2）传统 SLP 方法 SLP 方法是对仓库各作业单位进行具体且详细的分析该方法后得到仓内各作业单位间综合相互关系，进而绘制位置相关图、面积相关图。依据仓库的实际情况，画出仓库总平面布置图。

　（3）遗传算法 利用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）对初步选出的优化方案进行再优化，得到本设计的最佳设计方案。通过参数设定后对数据进行约束再利用计算机算法对问题进行求解，进而得出最终的优化设计方案。本设计选用遗传算法是当我们在求解相对来说较为复杂的组合化问题时，可以通过相对来说常规一些的优化算法，可以较快的得到优化结果。

　 第 第 2 章 相关理论与方法概述 2.1 SLP 方法基础理论 2.1.1 SLP 方法概述 系统设施布置（Systematic Layout Planning）是美国著名学者理查德·缪瑟 [4] 提出的工厂布置的程序和方法，全球应用最为广泛。作为一种较为基本的程序模式，它不仅可以应用于各类仓库的建设、改造和扩建中仓库布局的优化，还可以应用于各类经营单位的布局。它还可以用于医院、机场、图书馆、校园、餐饮服务、商店和各种服务的设计，以及办公室和实验室的设计 [11] 。

　一般来说，首先分析物流与非物流之间的关系，然后制定各单元的位置和相关地图，最后进行评估和优化，选择最佳的布局方案 [9] 。通过作业单位的数据得到各作业单位间的物流分析，再通过仓内其他因素的考察得到各作业单位间的非物流分析。通过综合分析后得到位置相关图。确定各单元的位置后，计算各操作单元所需面积，并绘制为“区域相关图”，得到粗略的布局图。在物流系统设施规划与设计中，应考虑仓内的实际问题、可操作性、可变动性等约束条件更好的帮助企业得到可供参考、可行性强的设计方案物。

　2.1.2 SLP 的操作步骤 SLP 的具体操作步骤如下所示：

　（1）产品 P 产量 Q 分析 在进行 SLP 分析之前，首先要对原始资料及作业单位进行分析和划分，通过 P-Q分析之后，确定采取何种原则进行布置。

　（2）物流关系分析 通过各作业单位之间的物流量计算出两作业单位之间的密切程度作位作业单位之间物流关系的依据，进而得到各作业单位之间的物流强度汇总表、分析表以及相关表。物流关系分析是设施布局的基础，通过物流分析后能得到作业单位间的相对位置。

　（3）非物流关系分析 在布局设计是、中不仅要考虑各作业单位之间的物流量，还要分析一些没有具体数据状态下的非物流分析。主要考虑因素包括工作联系频繁程度、物流的连续性、作业服

　务流程、作业性质相似、管理方便、安全及污染振动、噪声、烟尘、人员联系等。

　（4）绘制各作业单位位置相关图 在仓库总平面布置中不仅要考虑每个作业单位的建筑面积和占地面积，还要依据各作业单位之间的亲密程度，对各作业单位进行布局设计。按照密切程度对各作业单位进行位置设计，从而得到各作业单位的位置相关图。

　（5）绘制各作业单位面积相关图 通过实地调查后得到仓库的实际面积以及原仓库内各作业单位面积的划分、人员、路线设计等相关信息。在上述作业单位位置相关图的基础上，将各作业单位的面积用图形按照一定比例表达出来，同时还要考虑通道的设置和各单元间的距离这些实际性因素，最后就可以绘制面积相关图。

　（6）修正面积相关图 这就要充分考虑现实约束条件，例如实际场地限制、搬运条件、建筑物自身等，其中门与外联道路联系也是十分重要的。综合考虑这些因素之后，才是最终的面积相关图。

　（7）最终方案的评选择优 对于最终得到的几个方案，通过对技术、经济和环保等因素进行综合性的考虑，进行评价，然后比较方案选出最优的、最符合实际的可行性方案。

　综上所述，SLP 方法既严谨又实用，对企业而言具有实用价值。系统布置设计程序如图 2-3 所示。

　原始资料：P、Q、R、S、T及作业单位物流 作业单位及相互关系相互关系图解所需面积 所需面积面积相关图解修正关系 实际条件限制几种可行方案评选择优 选出最佳布置方案 图 2-3 系统设施布置设计图

　2.4 遗传算法介绍 2.4.1 遗传算法的概述 1975 年，J.Holland 教授提出了遗传算法。这一算法将提出以生物行为基础的建模技术与先进的计算机技术结合起来。联合两种方案的要素或者将单一的问题变异成复杂的问题，第三个方案(后代)是由一个复杂的突变中的一个问题产生的，并对系统进行评估。如果第三个方案比其他方案更好，后代将是“生存”和“死亡”后代。许多重复或代代相传，父母的优点将传给下一代，将所有可能发生的情况全都涵盖，从中寻求最优解 [14] 。

　基因编码的人是由染色体特性组成的。实体(染色体)成分：内部染色体的表示是数个基因的集合，通过该组合表达多个基因。主要的遗传材料输送器共同控制对应的外部表现物。而特征由控制染色体中的主导基因组合来确定，因此使用了遗传算法。为了获得内部基因之间的外部表达和功能映射，需要精确的编码。简化的编码被用来补充基因编码的二进制复合物，在产生初始人口之后，产生最多的人口。生物体的灭亡过程通过生物变化的交替产生了更好的种群 [15] 。一代人意味着后代将来到他们的理想中，选择人在自然遗传理论之前确定空间的物理状况。运营商是由基因交叉引发的在基因操纵如突变之后，将产生新一代的后代。为了获得最佳解决，将创造新一代的后代。物理胁迫条件的功能被界定和确定，如条件判断，在获得合理结果之前重复基因操作。只要你想找到最好的解决办法就行了可以通过解码符合既定要求的个人来实现问题的最佳解决。问题的最好解决办法已经实现。对于各种组合优化要素的大规模问题，空间变得更加重要，详尽的规则非常有用。很难列举所有因素并找到最佳解决办法，遗传算法具有很强的全球研究能力。建立了客观函数的数学模型，并建立了适应性函数，以确定优化研究所依据的研究范围 [15] 。一种适用于各种复杂问题的解决方案可以解决一系列组合优化问题，如 VRP、背包、桥梁问题、装置包装、图表图形划分等，因为高分辨率。GA 由于极强的鲁棒性使其在应用基因工程，自动控制，生产调度，机器人，图像处理等领域均获得成功。

　据强者生存和消灭最弱者的原则发展 GA 主要模拟生物的过程必须解决这个问题。在染色体中对身体参数进行编纂，并通过一系列基因干预，后代逐渐演变，以产生优异的染色体，解码随机搜索算法，以最佳方式解决问题。

　遗传算法操作步骤； （1）将问题转化为数学问题，深入研究问题，将其简化为简单易懂的数学函数，方便下一步； （2）找出需要解决题目的参数，制定合适的染色体编码计划，并建立初始种群； （3）根据人口中每一个人各自的独特的目标功能计算适应的状况，根据每一个个体的关系，并确定目标函数编写合适的适应度函数； （4）根据遗传优胜劣汰的规则，选择一定数量染色体进行下一步操作； （5）遗传操作，如选定个人的交叉、突变等； （6）对混合后裔群体的重复操作（4）（5）和（6），直到他们不再重复。

　2.4.2 遗传算法特点 遗传算法在计算设计过程中也有优劣之处，具体特点介绍如表 2-4 所示。

　表 2-4 遗传算法特点 序号 GA 的优点 GA 的缺点 1 用于全局搜索的能力很强，个体在基础的方案总在有效地区域内进行彻底全局搜索。

　容易发生预收敛，局部搜索能力不强。

　2 操作简便，具有很强的通用性能，具有很强的实用性不需要对问题有更为复杂的研究，节约时间和精力，只要可以计算出最优的结果即最优代。将需要解决的问题变成数学问题，再使用遗传算法建模得出目标函数。

　容易陷入局部最优解。

　2.4.3 遗传算法相关参数 遗传算法是基于达尔文进化论的全局优化算法，并且涉及生物学和遗传学关知识，会在使用过程中产生很多生物学参数。通过对参数的理解有助于将问题更好的运用到遗传算法应用中。具体参数如表 2-5 所示。

　序号 参数 参数说明 1 基因 基因是个体的内在属性，是染色体串中最小的元素。例如如果有一个字符串110101=s，那么 6 个元素 1, 1,0, 1,0, 1 都被称为基因。利用等位基因（alltes）表示特定值。

　2 染色体 染色体包含遗传信息，也被称为基因型个体。

　3 特征值 对于整数串，基因的特征值用其二进制数的权重表示。例如在字符串 1011=s中，基因位置 1 中的 1 的基因特征值为 8，基因位置 3 中的 1。该基因的特征值为 2。

　4 基因定位 又称基因定位，是基因在遗传算法串中的位置、地点。基因位置是从字符串的左到右计算出来的。例如，在字符串 1101=s 中，1 的基因位置是 4。

　5 该组的大小 计算该组的大小主要是为了全局优化和确定该组的大小是合理的，提高全局遗传算法研究的质量。但如果人口增加，就会增加。加大个体适应性的算法需要较长的收敛时间，保证趋近于最优解，过于繁琐从而加大了计算量降低了，从而使计算变得更复杂繁琐，降低了计算效率，浪费时间与精力。对于最佳人口规模，n 它更适合在 20 到 200 之间。

　6 适应度 每个人对外界都有一定的适应能力，这就是适应度。介绍适应性的概念是用来表达遗传算法中染色体对外界的适应性。通过建筑适应度函数数学模型限制遗传操作的次数。

　 第 第 3 章 J 电商粮油仓概况调查与分析 3.1 J 电商概述 3.1.1 J 电商背景介绍 京东是一家总部设在北京的中国电子商务公司。它是中国两大交易量和收入的 B2C在线零售商之一，是“财富”全球 500 强企业的成员。截至 2018 年第一季度，该平台拥有 3.018 亿活跃用户。京东公司由刘强东于 1998 年 7 月创立，其零售平台于 2004 年上线。它最初是一家在线磁光商店，但很快就多元化，销售电子产品，手机，电脑和类似产品。该公司于 2007 年 6 月将其域名更改为 360buy.com，然后于 2013 年更改为京东。与此同时，JD.com 宣布了其新标识和吉祥物。

　京东是世界领先的无人机自动化技术和机器人高科技和人工智能交付公司，拥有世界上最大的无人机交付系统，基础设施和能力。它最近开始测试机器人交付服务和建造无人机交付机场，以及通过推出其第一辆自动卡车来操作无人驾驶交付。

　京东快递共有八大物流中心，目前京东八大仓库别位于北京，上海，广州，沈阳，武汉，西安，成都，德州。

　北京物流中心覆盖北京、天津、河北、山西、内蒙古、山东地区； 上海物流中心覆盖江苏、浙江、上海、安徽、钓鱼岛地区； 广州物流中心覆盖广东、广西、福建、海南地区； 成都物流中心覆盖四川、重庆、贵州、云南、西藏地区； 武汉物流中心覆盖湖北、湖南、江西、河南地区； 沈阳物流中心覆盖辽宁、吉林、黑龙江地区； 西安物流中心覆盖陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆地区。

　2017 年 10 月，京东物流首个全流程无人仓正式亮相。这次亮相的全流程无人仓实现了从入库、存储、包装、分拣的全流程、全系统的智能化和无人化，对整个物流领域而言都具有里程碑意义。

　此次亮相的京东无人仓，坐落在上海市嘉定区的仓储楼群，属于上海亚洲一号整体规划中的第三期项目，建筑面积 40000 平方米，物流中心主体由收货、存储、订单拣选、包装四个作业系统组成，存储系统由 8 组穿梭车立库系统组成，可同时存储商品 6 万箱。

　3.1.2 J 电商物流中心主要功能 J 电商物流中线主要包含运输功能、储存功能、装卸功能、包装功能、分拣理货功能、流通加工等，具体功能介绍如表 3-1 所示。

　表 3-1 物流中心主要功能 序号 功能 功能叙述 1 运输功能 京东物流中心拥有一定规模的运输工具，具有覆盖全国的网络的竞争优势，满足客户需要的运输方式，通过具体组织网络内部的运输作业，在规定的时间内将客户的商品运抵目的地。整个运输过程，包括最后的市内配送都由仓储中心负责组织，以尽可能方便客户。

　2 储存功能

　最重要的是物流中心的设施，需要的不是在物流中心储存商品，而是要通过仓储环节保证市场分销活动的开展，同时尽可能降低库存占压的资金，减少储存成本。因此，京东物流中心需要配备高效率的分拣、传送、储存、拣选设备。

　3 装卸功能

　这是为了加快商品在物流中心的流通速度必须具备的功能。物流中心应该配备专业化的装载、卸载、提升、运送、码垛等装卸搬运机械，以提高装卸搬运作业效率，减少作业对商品造成的损毁。

　4 包装功能

　物流中心的包装作业目的不是要改变商品的销售包装，而在于通过对销售包装进行组合、拼配、加固，形成适于物流和配送的组合包装单元。

　5 分拣理货功能 主要是对客户订单进行分批次拣选打包作业，针对当前订单到达量划定批次大小，调节产线。理货功能是对完成打包作业的订单数量与质量进行再次核查，对订单地点进行集中分类，为下一环节配送做准备。

　6 流通加工 主要目的是方便生产或销售，物流中心常常与固定的制造商或分销商进行长期合作，为制造商或分销商完成一定的加工作业。所以物流中心必须具备的基本加工职能有贴标签、制作并粘贴条形码等。

　3.2 J 电商粮油仓基本概况 3.2.1 仓内设施布局现状介绍 沈阳京东亚洲一号粮油仓库位于浑南新区麦子屯文硕街路东，京东亚洲一号粮油仓经过几年的发展，拥有较为完整管理与服务体系及生产设备，服务及产品质量都有所保障。粮油仓库的形状为矩形，规划厂区的总面积为 27600m 2

　。根据实际现场调查及网络查询资料，得到的基本数据如表 3-1 所示。仓内各作业单位现有布局如图 3-2 所示。

　表3-1

　建筑面积一览表 生活区 辅助生产区 序号 项目 面积/m 2 序号 项目 面积/m 2 1.1 办公服务区 794 2.1 废弃物区 442 1.2 拣货车停放区 785

　1.3 休息区 288 作业区 储存区 序号 项目 面积/m 2 序号 项目 面积/m 2 3.1 包装区 632.5 4.1 散货区 2600 3.2 复核区 468 4.2 米面杂粮区 1750 3.3 信息处理区 468 4.3 食用油区 1750 3.4 退货区 468 4.4 调味品区 1750

　4.5 南北干货区 624

　4.6 速食区 612 合计 13431.5 m2

　 图 3-2 仓库现有设施布局平面图 3.2.2 仓内作业流程 一般物流中心都配套有想应的计算机系统，这个系统是十分重要的。计算机系统相当于物流中心的大脑。物流中心通过计算机系统联系客户与物流中心并通过订单下达操作指令完成订单处理作业。当物流中心通过预测将会有大量需求或者商品不足时，需要向供应商或者入驻电商的卖家进行采购，用以维持仓库内商品的平衡，避免出现仓内因缺少某种产品而导致的无货可发等现象发生。采购回来的产品要对其进行入库上架作业。一般是由产品供应商或者入驻商家将仓库内需要的产品送至物流中心后，物流中心工作人员对所需商品进行检查、核对数量并将货物送至仓库内。将所需商品按照规定放入货架内。

　将订单处理系统比喻为物流中心的大脑的话，仓储管理就是物流中心的心脏。仓储管理作业在整个物流中心起着至关重要的作用。上架商品是否能保持完好状态、货架上的货物是否便于存储、盘点、移位、检查、补货等都取决于仓储管理。物理中心的作业流程包括拣选、复核、打包等环节。主要是将订单中的商品从仓库的储存区中选取出来

　后进行复核每一件商品所在的包裹，处理好后对商品进行简易的外部包装并贴上商品和物流信息的标签后进行出库作业。

　根据仓库的货物摆放规则，一般是按地区分类，将同一配送目的地的货物放在一起，然后由装卸人员将货物装车。之后就是大家熟知的配送环节。在一定的时效内，将顾客网上下单商品利用不同的交通工具送到顾客手中。其中配送环节可能会出现第三方物流公司外包的情况。

　如果客户对送达商品不满意或者货物损坏（滞销）的情况下出现的退货作业，退回服务属于逆向物流中的一种，其配送方式正好与正常的配送作业相反。将上述货物退回至仓库后，仓库再根据情况进行调整。选择将退回货物重新入库上还是直接将货物退回给供应商。最后通过财务会计作业对整个我有六中心的收入和支出做出管理。例如员工工资、采购货物的资金、设备费用、退货费用和日常营收等。

　3.3 J 电商粮油仓的货物拣选流程 一般作业过程需要拣货员带着小推车，直接在拣货区内走动式处理订单信息；在开始拣货时，扫描枪会在打开拣货页面时会见到“处理任务”、“我的拣货”记录两选项，点击“处理任务”射频扫描枪页面会出现分配拣货单(每个拣货单，信息只显示拣货单的货品ID、唯一码、货位号、数量。以订单需配的个数为标准，每订单需货品少时可批量处理时，以 30 个数量为限，每订单需货品多（超 30 个）时只能单项处理；拣货员根据射频扫描枪上显示指示到相应的货位上将货品取下，扫描货品条码，如果货品无误则再点好具体拣货数量，在射频扫描枪上确认拣货；拣货单上有多个需拣取的单项货品，每项货品是一个指令。在处理一条拣货指令确认完成后,系统自动跳出下一个货位的拣货指令，直到该拣货单全部拣货完毕，在页面后的“完成”按键来作拣货单的完成确认，确认后自动跳转回拣货页面，全部拣好的货品放到推车容器装好后，送到分拣配货区，工作内容包括拣货指令、批量选拣、寻找、递送、配货分拣等操作。流程图如图 3-3 所示。

　开始拣货处理任务分配拣货单批量拣选扫描货品条码确认拣货送至分拣配货区 图 3-3 拣货流程图 3.4 J 电商粮油仓问题分析 （1）垃圾回收区域规划问题 在整个拣选过程中，常常会出现由于入库时一些调味品或者干料等商品较小，是整箱上架的，也就导致后期拣选过程中出现废弃纸壳被随意丢到拣选区域内，虽然仓内有设置一些垃圾回收处理的区域，但由于仓内最开始布局之后的作业单位过于密集，只能将暂存垃圾区域设置在货品储存区内，导致垃圾回收区域过小无法存放区域内所产生的垃圾，而出现垃圾堆满之后部分存放不下的垃圾被丢到拣选的路上，严重影响了分拣效率以及加大在分拣过程中手推车卡住纸壳会对拣选人员造成的负担的可能。由于垃圾回收区域的规划问题，有些区域产生的垃圾因为距离垃圾回收区有一定的距离，如果拣选过程中产生了垃圾再走到垃圾回收区进行处理，会加大分拣时间，降低时效性。但如果不对距离垃圾回收区远的作业单位区域进行垃圾处理，又会给拣选人员再拣选过程中造成不必要的障碍，影响拣选效率已经拣选人员的工作状态。

　（2）仓内总体规划问题 仓库布局总体规划过于简单，不能充分发挥出仓库各部分应有的功能，工人们有时

　为了赶时间货品就会随意堆放，不仅会导致商品受压力过大致使包装损坏，还会出现占用过道的现象，不方便叉车以及工作人员的行动，影响工作效率甚至造成安全隐患。

　所以针对以上由于仓内垃圾回收系统的设计不严谨而对仓内布局进行设施规划布局设计。从而解决 J 电商粮油仓内垃圾回收所造成的问题，来提高拣选人员在拣选过程中的工作作业效率。

　（3）仓内工作管理问题 随着市场发展需求，J 电商也在原有基础上建造或扩大自己的仓库，仓库内货物数量越来越多，但库内作业人员人数却始终不变，管理人员及操作人员常常忙得不可开交，为了抢时效和服务质量，仓库的进出货一般都就近取放，库内略显凌乱，一些作业后的外包装和不合格的废弃产品常常得不到及时清理，占用仓库内存，影响仓库内货物进出库的运转，从而降低库内工作的运行效率。仓库的布局也变得愈发不合理。

　 第 第 4 章 基于 SLP 的 的 J 电商粮油仓平面设施布置优化 4.1 J 电商粮油仓作业单位划分 根据 J 电商仓内物流作业，粮油仓内共 14 个作业单位，14 个作业单位布置如表 4-1所示。

　表 4-1 仓库作业单位划分 序号 作业单位 序号 作业单位 1 散货区 8 复核区 2 调味品 9 退货区 3 米面杂粮 10 废旧物区 4 食用油 11 信息处理 5 南北干货 12 拣货车停放区 6 速食区 13 休息区 7 包装区 14 办公区 4.2 各作业单位间的物流量 （1）仓内原作业单位物流量 通过在 J 电商实习时对于各作业单位产生的物流量进行观察、订单查看以及收集到的数据如表 4-2 所示。

　表 4-2 各作业单位物流量 序号 作业单位 物流量 1 散货区 2285 2 调味品 2150 3 食用油 1840 4 米面杂粮 1835 5 复核区 624 6 信息处理区 420 7 速食区 1550 8 南北干货区 1250 9 退货区 335 10 包装区 224

　（2）垃圾回收的物流量 根据拣货时的观察下发现每个作业单位在完成拣货的过程中，要拣货时需要打开成箱产品，进而拿到单个商品的情况，所以会导致各作业单位现场出现被撕坏的纸壳已经由于上架或者拣货过程中所造成的的商品破损。每次拣货中，这种情况大量的存在，因而这次布局设计过程要加入各作业单位产生的废旧物加以考虑。根据拣货情况下，统计各作业单位所产生的废弃物，散货区每天大约产生左右 45-70 的废弃物（包括废弃纸壳以及破损包装和产品），调味品区每天大约产生 42-68（件/天）左右的废弃物，食用油区大约 35-55（件/天）左右的废旧物，米面杂粮区大约 32-54（件/天）左右的废弃物，复核区大约 10-25（件/天）左右的废弃物，信息处理区大约 5-15（件/天）左右的废弃物，速食区大约 30-46（件/天）左右的废弃物，南北干货区大约 22-45（件/天）左右的废弃物，退货区大约 4-12（件/天）左右的废弃物，包装区大约 3-10（件/天）左右的废弃物，由以上数据可得出各作业单位所产生的的废物量大约占比各作业单位物流量的 2.5%。图表中的各数据单位：件/天。得到相关作业单位物流量如表 4-3 所示。

　表 4-3 各作业单位废弃物物流量 序号 作业单位 废弃物量 1 散货区 57 2 调味品 53 3 食用油 46 4 米面杂粮 45 5 复核区 15 6 信息处理区 10 7 速食区 38 8 南北干货区 31 9 退货区 8 10 包装区 6 11 废弃物区 -- 总计

　309

　（3）各作业单位物流量汇总

　通过上述数据，对 J 电商粮油仓内各作业单位，在作业流程中所产生的物流量及各作业单位产生的废弃物量进行汇总，如表 4-4 所示 。

　表 4-4 有物流关系的各作业单位物流量 作业单位 物流量 废弃物量 作业单位 物流量 废弃物量 散货区 2285 57 速食区 1550 38 调味品 2150 53 南北干货区 1250 31 食用油 1840 46 退货区 335 8 米面杂粮 1835 45 包装区 224 6 复核区 624 15 废弃物区 309 --

　信息处理区 420 10

　4.3 仓内作业单位的相互关系分析 4.3.1 仓内 作业单位的物流关系分析 经过调研得到的基本数据经过整理和计算后，然后知道各个单位之间的物流量，其实物流量就是成品从一个作业单位搬运到另一个作业单位的总重量，具体数据见下表3-2。然后对物流强度进行分析时，每个作业单位之间的距离以及物流量也是已知的，根据这已知的量可以计算出物流搬运总量，也就是所谓的物流强度。为了方便列表可以将作业单位编号：1 代表散货区、2 代表米面杂粮、3 代表食用油、4 代表调味品、5 代表南北干货、6 代表速食区、7 代表包装区、8 代表复核区、9 代表退货区、10 代表废弃物区、11 代表信息处理区。这两张表格中横行代表从，竖行代表至。

　（1）绘制从至表

　根据粮油仓内各作业单位拣货流程过程表，绘制出仓库 14 个作业单位拣货过程物流从至表，如表 4-5 所示。

　表 4-5 粮油仓作业单位物流量从至表（单位：件）

　序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 总计 1

　0 0 0 0 0 2285 0 0 57 0 2342 2

　 0 0 0 0 2150 0 0 53 0 2203 3

　0 0 0 1840 0 0 46 0 ...