无锡电商配送中心采用订单分批策略

来源:http://www.sanmusc.com/news/58.html    发布时间:2020-07-24

近年来,B2C电商物流发展尤为迅速。相较于传统物流平台,电商物流有着显著的特征:产品品类多批量小、个性化产品多、客户响应时间要求高等。应用传统的按单拣选模式,带来了订单拣选次数多、拣货速度慢等问题,终导致订单处理效率降低。可见传统订单拣选模式已不适用于B2C电商配送中心,而订单分批策略提供了更好的方案。订单分批包括在线和离线订单分批,将其应用到配送中心,根据订单的特点设计合理的仓储取货系统,并进行有效的仓储分配、订单分类和排序,可以大幅提高订单处理效率。无锡电商配送已采用配送中心订单分批策略。

基于在线订单的分批研究

在线订单分批方法主要包括时窗分批和在线启发式算法。其中时窗分批可分为可变时窗和固定时窗分批。

无锡电商配送

可变时窗是将一段时间内到达的固定数量的订单汇总为同一批次,其研究决策是如何确定批量,其相关研究多数是基于排队论理论展开。Chew等将订单到达系统设计为可合并的排队系统,构建订单排队总时间的概率分布函数,终确定优批量。Le-Due等基于排队论理论,确定以短订单拣选时间为目标的拣选模型。

固定时窗是将固定时间内到达的不同数量的订单汇总为同一批次,其研究决策是如何确定时间窗。Van等基于固定和可变时窗理论,采用排队论模型,构建订单平均拣选时间的概率分布函数,并且证明平均拣选时间为可变时窗和固定时窗优决策的凸函数。

可变时窗和固定时窗是解决在线订单分批问题的两种主要方法,以上研究均基于排队论的理论分析优时窗或批量模型,只需计算出固定时窗或批量即可。但并不适用于订单波动大的电商物流平台。因为当使用固定时窗时,若是高峰期,则会在固定时窗内产生大批订单,造成拣选压力大;当使用可变时窗时,若是低谷期,则需等待很长时间以积累到固定批量,拣选人员会出现大量闲置。

1.基于离线订单的分批研究

本节对国内外离线订单分批策略研究进行文献回顾。目前常见的分批算法主要有确求解和启发式算法。启发式算法包括种子算法、节约算法、数据挖掘算法和元启发式算法等。接下来针对这些算法进行简单地论述,并讨论其适用条件。

2 准确求解算法

离线订单分批已被证明是NP难问题。使用准确求解算法计算困难且计算时间随规模增加呈指数倍增长。因此准确求解只适用于小批量的订单处理,不用于电商物流中订单分批,有必要采用新型算法求解。

3启发式算法

(1)种子算法。

种子算法需要先选择种子订单,然后依据设定的分批原则将未分配订单合理地与种子订单组合,组合结果即为分批结果。Tseng研究了两种不同的种子订单选取规则和未分配订单组合规则的分批策略。研究表明该算法适用于订单数量较多的拣选平台。

(2)节约算法。

节约算法早依据VRP问题提出来,是一种基于节约的拣选距离或时间来优化订单分批的算法。王转等将产品体积作为约束,并结合整箱理论,构建大化节约拣选距离模型。采用综合节约里程的启发式算法,终得出目标批量。朱友琼等则联合考量订单拣选次数与距离,采用节约算法求解优批量。将这种算法与时间窗策略共同设计,优化效果更明显。

订单分批策略是订单处理的基础,传统的按单拣选的拣选模式给当前的电商物流中心订单处理带来了一定的问题,而各类订单分批策略有益于解决这些问题。混合时间窗分批拣选和在线算法,突破了传统离线订单的拣选模式,给在线实时订单处理带来了可能。尽管目前还有很多问题需要研究,但混合时间窗分批拣选和在线算法的结合必能带来更大的效益。

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