面向B2C电商订单的自动小车存取系统动态储位优化

来源：计算机集成制造系统杂志2019年第2期北京时间：

作者：邹霞,吴耀华,夏德龙,张荣旭

单位：1.山东大学管理学院2.山东财经大学管理科学与工程学院3.山东大学控制科学与工程学院

摘要：为提高B2C电商订单拣选速度,分析单一订单和多个订单的情况下,品项在自动小车存取系统(AVS/RS)中的货位变化对系统出库作业时间的影响;提出基于节约时间的多层次启发式聚类算法,利用订单品项间的相似系数进行聚类;从商品价格折扣和被定频次两个角度提出品项物流价值模型,并以此为货位优化的依据;构建了仿真模型,对聚类方法及储位优化策略的有效性进行验证。结果表明,基于节约时间法的多层次启发式聚类算法效果较好,和传统的全周转率货位分配策略相比,考虑商品价格折扣的品项物流价值的动态储位优化策略可以明显提高订单出库效率。

关键词：自动小车存取系统,B2C电商订单,节约时间法聚类,价格折扣,品项物流价值

基金资助：国家自然科学基金资助项目(71402084);山东省重点研究计划资助项目(2017GGX60103)。