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A data-driven optimization model for the scattered storage assignment with replenishment
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.cie.2024.110766.png)
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摘要
En 中文
现代仓库正从纯存储设施转型为订单履行中心。为提高拣货效率，拣货区域被限制在小型区域内以节省拣货员行进距离，因此只能存储有限数量的SKU。因此，必须频繁进行补货，这不仅导致高强度的工作量，还会影响拣货效率。尽管补货具有重要作用，但在存储分配规划中很少被考虑。本文提出了一种新的优化模型，用于解决同时考虑订单拣货和补货操作的存储分配问题。不同于传统的“先提取后优化”范式，我们通过将提取和优化步骤整合在一起，开发了一种有效的解决方案，以避免信息损失。文中展示了密集的实验和一个案例研究，结果表明我们的模型相较于当前最先进的方法具有显著优势。由此得出若干管理启示：(1) 订单数据蕴含着大量有助于存储分配规划的有用信息，包括但不限于产品需求相关性；(2) 补货工作量强度大，与拣货工作量呈负相关，因此在存储分配规划中不应被忽视；(3) 为最小化总工作量，对于每个SKU的(r, S)补货策略，最优补货水平r应大于0.4S但小于0.6S。
Keyword:
Scattered storage
Order-picking
Replenishment
Order data utilization
期刊
IF:
6.5
论文数:
1.0W
被引数:
3.8W
机构
引用论文
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