“汇总分播”是提高订单拣选效率的基本方法

一、"汇总分播"拣选方法的基本概念在商业零售物流配送中心,有各种各样的拆零拣选作业方法,总体上可以归结为两种:1、订单别拣选,俗称摘果式。2、商品别拣选,俗称播种式。商品别拣选(播种式)的作业方法,是把多份订单(多个客户的要货需求)集合成一批,然后把这批订单中的每种商品按品种汇总拣货,再把汇总拣出的每个品种逐一对要货客户进行分货(形似播种)。所以,称其为"商品别汇总分播法"(简称汇总分播)更     

物流企业多订单处理优化研究

订单处理是物流企业主要的日常事务之一,物流企业工作效率的高低和订单的处理方式存在密切的关系。现实中,大多数的订单往往都是同时到达,而处理订单却需要逐一进行,因此企业需要一种科学的方法解决多个订单在处理时的排序问题。文章旨在对传统订单处理的排序方法进行改进、优化,通过建模的方式将绩效收益考虑进排序的过程中,提出一种新的、较全面的多订单处理排序方法,希望可以为遇到此类问题的企业提供参考。     

“货到人”订单分批拣选作业优化研究

由于传统的“人到货”订单拣选方式存在效率低、成本高等问题,无法满足仓储物流高效快捷的订单拣选作业模式。因此,“货到人”订单拣选系统得到了迅速发展。订单分批作为优化订单拣选作业的方法之一,如何实现合理有效的订单分批,提高订单拣选系统整体运作效率是研究的重点。以最小化货架搬运总次数为目标建立订单分批数学模型,采用订单相似度和萤火虫算法的联合优化方法实现订单分批。通过在Matlab软件上进行多组实验,验证了所提出模型和优化方法的有效性,与按单拣选所需货架搬运次数相比,订单拣选作业优化效果显著。     

物流企业多订单处理优化研究

订单处理是物流企业主要的日常事务之一,物流企业工作效率的高低和订单的处理方式存在密切的关系.现实中,大多数的订单往往都是同时到达,而处理订单却需要逐一进行,因此企业需要一种科学的方法解决多个订单在处理时的排序问题.文章旨在对传统订单处理的排序方法进行改进、优化,通过建模的方式将绩效收益考虑进排序的过程中,提出一种新的、较全面的多订单处理排序方法,希望可以为遇到此类问题的企业提供参考.     

用混合蚁群算法求解多工序订单生产计划

多工序订单生产排序问题,是一类典型的组合优化问题。采用混合蚁群算法,对一种多工序订单模型进行建模求解,并给出了详细的算法步骤。通过用不同数量的订单、工序组合的数据进行模拟计算与结果比较,证明了混合蚁群算法在求解此类的问题的有效性以及良好的鲁棒性。     

按工序排列实现依次生产

从下订单开始到产品送达的这一段时间，我们称之为采购时间。客户在确定下订单时往往要花费许多时间，而一旦下了订单就希望马上能拿到货。如果交货时间比客户预期的要晚，客户就会大发雷霆。既然这样，有的人就会说：“为了不让客户发怒，还是事先多备些库存吧!”如果产品多了就会成为库存，一旦销售行情不好的话，只能亏本大减价，从而上门请求别人来买，这样就会造成很大的损失。     

对特殊订单决策的战略思考

所谓特殊订单是指交易条件正常情况进行优惠的订单。特殊订单决策是企业能否接受特殊订单的决策。关于特殊订单决策在管理会计、财务管理、管理经济学、成本管理等方面的著作中多有论述。本文主要就特殊订单及其决策问题进行思考。     

物流企业多订单处理优化研究

订单处理是物流企业主要的日常事务之一，物流企业工作效率的高低和订单的处理方式存在密切的关系。现实中，大多数的订单往往都是同时到达，而处理订单却需要逐一进行，因此企业需要一种科学的方法解决多个订单在处理时的排序问题。文章旨在对传统订单处理的排序方法进行改进、优化，通过建模的方式将绩效收益考虑进排序的过程中，提出一种新的、较全面的多订单处理排序方法，希望可以为遇到此类问题的企业提供参考。     

造船企业两极分化日趋明显

随着越来越多造船厂的倒闭，“订单荒”这三个字已经成为造船业的关键词。舜天船舶董秘冯琪说，“订单荒”不代表没有订单，而是订单明显变少了。．冯琪在表示，“由于订单减少，有很多小型船厂接不到订单。大部分订单被大、中型船厂签走了”。造船业两极分化,现如今，航运业的低迷直接导致了各大航运公司缩减开支，纷纷抓紧钱袋子，     

基于虚拟空间的烟草自动分拣算法的分析

对件烟行走时间进行了建模并提出了一种烟草自动分拣算法,当订单在上位机生成后,所需烟品种及数量随之确定,因此订单中所要分拣的烟分拣的次序及分拣的时刻也就可以确定,所以在订单分拣之前,订单的长度是可以计算出来的,而在未真正分拣之前,订单的长度是一个“虚拟存在的空间”,应用逆向推理的过程可假设一个装成品烟和订单的“虚拟空间”,当“虚拟空间”到达对应的分拣机位置时,通过PLC对订单中件烟时间参数的控制,分拣机自动分拣件烟至“虚拟空间”完成订单分拣,该算法实现方便并能节约大量的硬件成本,对其他一些物流分拣行业也具有一定的推广价值。     

对特殊订单决策的战略思考

所谓特殊订单是指交易条件正常情况进行优惠的订单.特殊订单决策是企业能否接受特殊订单的决策.关于特殊订单决策在管理会计、财务管理、管理经济学、成本管理等方面的著作中多有论述.本文主要就特殊订单及其决策问题进行思考.     

宁安市订单农业的实践与思考

一、宁安市农业订单基本形式 宁安是黑龙江省农业大县,各类农作物种植面积达160多万亩。农产品订单种植面积60多万亩,其基本形式有：     

汽车配件企业订单优选管理研究

本文在分析了汽车配件企业生产运营模式的基础上,针对订单管理中的关键问题——订单优先级排序方法进行了研究.本文结合汽车配件生产系统的实际应用从订单交期、订单利润、客户资质、订单金额和产品成本五个维度构建的订单优先级排序的评价指标体系,采用层次分析法确定权重,然后根据公司多个管理者的评价等级比率建立模糊评估矩阵,以每个等级...     

发展订单农业的思考

近年来,订单农业在全国各地蓬勃兴起,对搞活农产品流通、推进农业产业结构调整、增加农民收入发挥了积极的作用,受到有关方面的广泛关注.<"十五"计划纲要>明确指出,要鼓励发展订单农业.目前,在订单农业的发展过程,存在一些亟待解决的问题,如订单合同的规范化、履约以及发展环境问题等.如何正确引导发展订单农业,使其逐步规范、健康地发展,还有大量的工作要做.     

政府采购对中小企业融资约束的影响——来自世界银行中国企业的经验证据

本文基于世界银行2012年中国企业调查数据实证检验了政府采购对中小企业融资约束的影响,结论表明政府订单显著缓解了中小企业的融资约束,且获得政府订单的中小企业比没有政府订单的中小企业融资约束缓解的概率高7.7%。文章的政策含义是:要加强政府采购对中小企业,尤其是中小私有企业融资的扶持力度,保证采购过程的公平,公开进行,消除采购的所有制及规模歧视,应进一步把采购置于市场竞争环境中,让各企业凭借自身能力获得政府订单。     

多约束条件下多规格成品卷烟货车装载模型及系统

面对零散化、碎片化的卷烟订单,目前烟草行业内仍然依赖于人工经验进行订单组拼和货车装载,多规格烟箱、多种类车厢加上多到货时间要求,带来了订单组拼和装载布局的难题,制约了车辆满载率和装载效率,增加了运输成本。选取车辆满载率和运输总成本作为目标指标,科学构建三维装车模型,以订单组拼、装车码放、路径规划和承运均衡等四个智能算法模型为基础,采用改进的迪杰斯特拉（Dijkstra）算法,确定出最优组拼装车方案,并提供具有指导作用的装车作业流程。     

订单拣取路径优化研究--S形启发式方法在配送中心拣货中的应用

一、配送中心的订单拣取 在配送中心,商品必须先按客户的订单从配送中心内进行拣取、配货后,才能最终送到客户手中。一般来说,订单的拣取过程是配送中心所有作业中最费力的,其劳动量占配送中心中所有作业量的60％。尤其是在配送时限要求越来越短的配送中心,拣取活动通常要在有限的时间内完成,从而导致配载和订单拣取的难度大大增加。因此,现在许多配送中心采用了电子标签和RF手持终端机等订单拣取系统来代替原来包含拣取位     

基于蚁群算法的车间生产调度模型的研究与应用

针对面向订单的车间生产调度问题的局限性,结合实际生产情况,建立了订单车间生产调度管理系统,并对调度算法模型进行了深入研究,提出了一种综合运用理想点求模与蚁群算法的订单多目标优化调度方法。以最小化设备资源利用总时间、最小化产品延迟交货总时间为目标,利用蚁群算法对企业生产能力范围内的订单进行多目标优化调度,调度报表为企业实际生产提供指导。该系统和方法在某重型机械集团公司进行应用,体现了减少劳动力投入、缩短生产周期的效果。     

B2C电子商务的订单履行系统建设综述

电子商务按照业务模式的不同主要分为B2B、C2C和B2C三个类型。其中,B2B是企业间的交易,C2C为个体间的交易,由于订单的数量少(B2B)或过于分散(C2C),其订单履行表现出多对多的特征,并不需要构建大型配送中心。而B2C则是传统企业切入电子商务最直接的方式,体现出订单数大,特别是一对多的业务特征,因此,建设大型配送中心、提高订单履行能力成为当务     

包含供应商绩效反馈的采购订单优化模型研究

基于供应商选择与评价的三阶段模型,在已有合格供应商的年度绩效评价结果基础上,以采购总成本最小和质量最优为目标,建立了具有绩效评价反馈的订单分配多目标规划模型,引人绩效因子改进传统目标规划中的变量非负约束,在已有的合格供应商群体中求解最优年度订单分配方案,以大型钢铁企业煤炭采购为例对有绩效反馈和无绩效反馈的供应商订单分配方案进行比较,结果是有绩效评价反馈的方案优于无绩效反馈的订单分配方案,具有绩效评价反馈的订单分配更符合企业供应商关系管理的实际需要。