英语原文共 11 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

在拥塞情况下的多人订单拣货系统生产能力的评估

杰森朝献潘*，宝施勋

产业化经营， 43号国立台湾大学科技系 ，基隆路四段，台北106，台湾，中华民国

2007年8月10日收到的；2007年11月13日收到修订后的表格；2008年1月7日被接受

2008年1月13日可在线查阅

摘要

本研究探讨一个在仓库中的多人订单拣选系统。行驶距离或行驶时间通常被用来衡量订单拣选效率，因为大多数以前的研究认为一个订单拣货系统只有一个拣选者。然而，在一个仓库拣选系统中，多个拣选者经常在同一地区同时工作，拥塞不可避免发生，传统的行驶距离或行驶时间可能不是一个衡量订单拣选效率的合适标准。因此，本研究提出了一个生产力模型为了确定这个拣选作业绩效，在多人拣选环境下考虑距离和用于存储分配的阻塞引起的延迟之间的权衡。该模型首先用模拟实验验证，然后用于比较订单拣选系统中两种流行储存分配策略数量单位不同需求分布下数量单位的仓库生产能力。

2008年，爱思唯尔有限公司保留所有权利。

关键词：订单配货;存储分配;生产能力估计;三维仿真;CAPS

1.简介

订单配货是指按正确的数量单位在正确的时间从储存地方取出订单列表规定的正确的数量，来满足客户订单的这一过程。高效的订单拣选过程是一项艰巨的任务在仓库运作中因为订单拾取过程是非常昂贵和费时的物料搬运活性。一项调查表明该订单分拣作业占了总运营成本的50％以上在这个典型的仓库（特鲁，1988; Frazelle，2002）。一个订单拣货员步行或者乘坐车辆在拣选位置步行或者乘坐车辆拣选的仓库系统被称为“人员到部件”的系统。因为顾客的可变性的
需求，该分拣系统被广泛应用于许多仓库。

拾取过程的效率可以根据通过使用以下三种策略来改善，（1）拣取路线，确定拣取人员的出行路线和所有SKU的采摘序列; （2）存储分配政策，即决定一组规则，其中不同的SKU将设在一个仓库，和（3）订单分批，这是确定订单的采摘路线之前执行。

存储分配策略尝试查找产品订单拣货作业，以减少采摘时间，从而提高生产能力比率。因此，几个存储分配策略已被广泛的研究。首先由赫斯克特（1963）提出了著名的COI分配策略分配项目具有所需的存储空间，以拾取频率的位置最接近的I / O点的最低比等等。在对称仓库的多通道，贾维斯和麦克道尔（1991）提出了一个最佳SKU位置分配算法，这个算法是在一个单订单拣选作业最小化预期的行驶距离。该算法从发现最经常选择的SKU在最靠近码头的过道，而接下来最经常被拣取得SKU在对称过道。他们的研究表明，如果仓库中的过道不是对称的，那么平均行进距离不一定是最小的。另外，他们认为只有一个拣选存在。萨尼和冈萨雷斯（1976）指示存储分配问题是不能用多项式解决的NPC问题，导致启发式存储策略的发展。简和Laih（2005）提出了一个自然集群模式，该模式是在一个同步区人工采摘系统中用相似性测量。使用天然聚类模型，启发式，这是用来平衡拣取人员的工作量，降低了每个订单的完成时间。黄某，呵呵，和茶（2003）提出的存储分配策略通过使用密度周转指标（DTI）投资策略原则，以减少低级别“人员到部件”系统的材料处理工作的能源消耗。英国贸工部规则的参数考虑了重量，空间要求，周转率和存储位置的有效距离度量。

在人工采摘系统中，拣选通常沿着过道前往接单品在多个站。以往的研究主要集中在最大限度地减少各种分配存储策略的行驶时间或距离。一采摘游的行进距离和行程时间是线性相关的。因此，行驶距离已被用作在许多仓库问题的标准。行驶距离估计问题提供了一个为估计平均行驶距离的概率模型。给出精确的概率密度函数来表示一个拣选者在一般的存储分配策略下的拣选路径特点，唐和Chew（1997年）和Chew，唐（1999年）在一个矩形仓库中得出了行驶时间的近似方法。乐公爵和德科斯特（2005）提出了一个概率模型，在两块仓库得出了平均行驶距离的估算值。他们提出了两个选择交换启发式利用估计的行驶距离模型来解决存储区域问题。

卡隆，Marchet和佩雷戈（1998）提出了基于考虑COI的存储策略行驶距离模型，在手动选择低级别的窄系统遍历策略和退货政策。对于中间过道的仓库，卡隆，Marchet和佩雷戈（2000年）制定的遍历的分析方法和退货政策在COI-存储策略基础上来评估过道的数量和长度的不同布局参数，以尽量减少与给定的一组操作策略的预期行程距离。卡隆，Marchet和佩雷戈（2000年）在考虑随机和基于COI-存储策略的情况下提出了一种模拟的方法来衡量行驶的平均距离。对于一个平行通道仓库，黄某，呵呵，和Lee（2004）研究出对于拣选者的预期拣选距离的分析的模型，该模型有3个路线策略，分别叫做回归，遍历和中点策略和基于COI的存储分配。然后，他们评估和比较影响系统的参数，即，需求偏斜，拾取列表的大小和仓库长度和宽度的比值。对于手动滨货架系统，彼得森和奥瑟（2004年）采用模拟模型，确定采摘的总时间（总行程时间加上采摘时间）评价并且同时比较拣取得影响因素，路径和存储政策，并确定哪些决策对系统性能影响最大彼得森，奥瑟和海舍尔（2004年b）发现，基于类存储策略的效率可以通过遍历路径来实现，这是目前在仓库中采用最广泛的路径方法由于其易用性和接近最佳的性能。德克尔，德科斯特，面包车Kalleveen和Roodbergen（2004年）制定的存储分配策略的组合，路径策略，以提高仓库作业。他们创造一个模拟模型来模拟仓库情况。Ruben和雅各布斯（1999）结合了存储分配策略批次建设启发式，并运用模拟模型来分析劳动力水平和批量大小对步/骑和人工拣选系统的影响。

对于信息化支持系统，CAPS（计算机辅助采摘系统）或电子无纸化接系统可以在实践中一个人员到部件系统中使用。该CAPS自动引导拣选者很快地到拣选位置，并显示单品的确切数字被拾起。CAPS的优势包括有效地提高了拣选生产率50％或更多，并减少了拾取任务误差（简＆Laih，2005）。此外，CAPS简化了拣选人员的培训，从而减少了培训成本。

大多数以前在采摘问题上的研究采用行驶距离来衡量效率，因为他们认为只有单个拣选人员操作。然而，多个拣选者通常在现实世界的仓库系统的同一区域工作同时。拥塞通常在多个拣选人员在相同区域工作的情况下发生。贾维斯和麦克道尔（1991）建议，拥塞应出现在多个采摘人员和狭窄的过道的系统。延迟大多出现在多个拣选人员同时工作的石头，因为只有一个人是被允许进入狭窄的过道挑选产品的。因此，在拣选距离和存储分配的阻塞引起的延迟之间存在一个权衡。

因此，行驶距离可能不能保证正确地测量出测量系统的性能。 另一个的方式是使用生产能力直接确定系统的效率。一个拥有多个拣选人员的订单拣选系统的生产能力可以表示为单位时间的拣选数，其中一个拣选数从每个SKU的拣选检索。波拉提和波拉提（1989）提出了一种模拟方法评价一个仓库系统的吞吐量性能。黄和Cho（2006）提供的两步同时使用数学模型和三维动画模拟模型来评估订单拣选仓库的性能。

这项研究提出了一个订单拣选系统涉及多个拣选者和窄的过道低级别的人员到部件仓库中窄的过道。生产能力被选择为评估拾取操作的性能。采摘路径假设采取遍历策略。对于一个订单拣选系统所提出的生产能力模型是同时考虑的总拣选时间和拥堵效果和仿真方法被用于比较不同的存储分配策略的效率。

生产能力模型的发展涉及串联排队网络的有限缓冲区分析。排队网络问题通常复杂并且费时精确地分析。 因此，高桥，宫原和Hasegawn（1980）提出的近似方法用来研究串联限制排队网络。

2.仓库的说明

2.1机械手按灯拣货系统

在安装了CAPS的现代化仓库，标准的图象是一系列灯被放置在拣取架上。手工拣选骑着电动托盘叉车迅速而准确地移动到照明光，然后挑选一个显示模块上显示旁边的光的项数。在该位置按下一个按钮，以确认拾取的结束后，拣取人员借助红赤赤的灯光移动到下一个货架。采摘路由包括单向和连续的穿越之旅，如所示图 1.。拣选穿过一个正面/背面交叉过道到另外一个需要拣取的过道; 然后移动通过过道下一正面/背面交叉过道。机械手重复这个过程来收集包含在客户订单中的全部SKU。遍历策略指的是拣选人员在进入过道时必须完全遍历，是最简单和最简单的管理实行和控制，并且也是最频繁使用启发式的订单拣选系统CAPS（马尔卡希，1994）。

所研究的仓库实现了拾取器到光系统，并具有多个并行窄过道采摘检索在一个矩形的存储区域的项目。仓库有n个过道并且每个过道有k个机架。这些机架依次编号为1至KN。只有一个项目类型可以是存储在一个机架，它进一步假定恰好有相同数目的机架作为项目类型。没有需求的虚拟物品可以被创建来保证这个关系如果项目类型少于机架。

人工搬运环境中，拣取人员骑的电动托盘搬运车被假定为拥有无限容量。每个拣取人员在每次的拣取过程中处理一个客户的订单，被称为严格的订单配货。此外，所有的订单在每个拣取活动开始前都已经准备好了并且劳动力资源被假设为无限的。

J.C.-H潘，P.-H.施/计算机与工业工程55（2008）379-389

图1.配置一个狭窄的过道订单拣选仓库。

2.2 订单拣选过程

这项研究中的订单拣选系统的路径策略假定来实现遍历政策，也就是说每个拣选者走完所需要拣选类型的项目的过道。每个拣选者负责在狭窄的过道里拣选出顾客的所有项目在这里倒车被认为是非常不方便或不可行。通常，每个拣选者应该按订单拣选并且他/她不能超过他/她前面的拣选者。有过道之间的有限的缓冲空间，即等待位置。当一个拣选者不能通过一个已经被另外一个拣选者占用的过道，拣选者应该在缓冲位置等待直到下一个过道没有拣选者。这种情况被称为阻塞或堵塞。如果下一个缓冲区已满，这个拣选者不能离开当前的过道。显然，这种阻塞减小了系统的效率。阻塞现象指的是一个过道被拣选人员所占据的概率。因此，阻塞概率这里可应用于测量在拣选过程中等待现象的服务水平。这种平行过道拣货系统类似于一个串联排队网络有限缓冲，每个通道类似于服务器和每个拣选者一个命令是一个客户，如图2。因此排队网络方法可以通过将它变成一个开放的制定订单拣选过程受限排队网络模型。一选择器在一个通道中花费的时间被视为服务的时间，这取决于采摘列表的内容。假设在一个过道内完成订单的服务时间（拣选通过过道的时间，寻找时间和取出时间的总和）服从指数分布。采摘路线以及在一个过道内需要拣取的项目数量总和确定其平均长度。

3.问题形成

3.1符号

L 过道的长度

W 过道的宽度（包括架）

P_i,j 储存在j货架i过道下的项目的概率，i=1，hellip;，n,j=1，hellip;，k

D_i 距离过道i走过距离，i=1，hellip;，n

A_i 过道i内行驶距离，i=1，hellip;，n

C_i 过道i对面行驶距离，i=1，hellip;，n

K_i 在仓库i中取出所有项目的时间，i=1，hellip;，n

t 拣选一个项目的时间

v 一个拣选者的步行或者骑行速度

T_i 一个拣选者在过道i中所花费的时间，i=1，hellip;，n
mu;_i 过道i的平均拣取速率的确定服从指数分布，并且不考虑拥塞情况，i=1，hellip;，n

过道i的平均有效速率包括在拥塞情况下的等待时间

s 每个过道的最大容量（包括在过道内的采摘人员）

P_i（m） 在仓库i有m个拣取人员的概率，i=1，hellip;，n，m=0,hellip;,s

P_i（0） 在仓库i没有拣取人员的概率，i=1，hellip;，n

rho;_i 过道i的利用率，i=1，hellip;，n

过道i的伪到达速率，i=1，hellip;，n，就是不考虑拥塞过道的到达速率

ε_i 过道i 拥塞的概率，ε_i=P_i(s)无拥塞的时间间隔的概率是1-ε_i ，i=1，hellip;，n

d_i 过道i的实际到达率，i=1，hellip;，n，一个拣取人员只能在无拥塞的 情况下到达过道i

R 订单拣选系统的平均生产能力比率，R=d_n

3.2在过道服务率估计

服务率是平均服务时间的倒数。对于被调查的拣货作业时，每个过道期望的服务时间包括行驶时间和采摘时间。为了计算旅行时间，该距离在过道i行进D_i，可以分解成过道内行进的距离i，A_i，以及穿过它，行驶距离C_i，如图3所示。 .由于拣选者必须跨越每一个过道，移动距离横跨过道是恒定的并且是宽度W的过道。然后在过道走过的预期距离可以按项目选择的频率来计算。

每个通道包含ķ机架和每个机架包含不同的项目。采摘中的每个项目的概率订单影响过道的预期采摘距离。一旦输入一个过道，它必须完全遍历。因此，对于通道i，则预期的A_i是：

E（A_i）=Ltimes;E（进入过道i拣取的项目）

= (1)

J.C.-H潘，P.-H.

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[153736]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word