考虑客户满意度的低碳冷链车辆路径优化

在考虑冷链配送客户满意度的基础上,以车辆载重、客户时间窗和冷链产品变质率为约束,构建在客户服务时间范围内以碳排放量最小为优化目标的冷链车辆路径优化模型。将信息素浓度上下限融入传统蚁群算法,并结合领域搜索加快收敛速度、提高算法全局搜索能力。通过实例仿真表明,在低碳冷链VRP问题的求解过程中,改进型蚁群算法能够以更高的效率搜索最优成本。模型同时满足企业经济及社会效益,在不同规模实验场景下取得良好的路径优化效果,验证了模型的有效优化能力。     

众包模式下冷链物流配送模型的仿真和优化分析

众包配送模式正成为冷链物流提高质量的重要策略。为了保证冷链末端配送的时效性和充分利用社会闲散资源,以冷链众包物流配送总分担成本和客户满意度为优化目标,建立了基于众包模式下的冷链配送模型。通过配送方动态筛选,与优化冷链配送任务有机融合,同时考虑客户服务时间窗要求,采用模糊机会策略,并利用进化算法的过程自适应性,来调节交叉和变异概率,设计出一种改进的遗传算法来对系统模型进行优化求解。仿真发现,嵌入互联网众包模式下的冷链物流配送模型更具有灵活性和时效性,也显示出了所设计算法的有效性。     

多中心冷链共同配送路径优化及利润分配研究

针对多中心冷链共同配送车辆路径优化研究在生鲜商品新鲜度、资源共享以及合作利润分配机制方面研究的不足，提出了新鲜度约束下多中心冷链共同配送车辆路径优化及利润分配问题。首先，在满足生鲜商品新鲜度要求的前提下建立以车辆配送总成本最小为目标的车辆路径优化模型。其次，根据模型特点，应用K-means聚类算法确定客户点的服务关系，设计改进的混合蚁群算法进行求解。最后，利用Shapley值利润分配模型计算不同联盟体下各企业的利润分配值。结果表明冷链物流企业之间通过联盟合作，可以增加企业利润，且联盟规模越大，企业获利越多。     

产品开发设计过程中的成本优化控制模型

提出了一种适合按订单设计类型企业在产品开发设计过程中的成本优化控制模型，该模型要求在产品的开发设计过程中不仅要考虑技术条件约束下实现产品的最大客户化要求，为企业获取订单和市场优势奠定基础；同时要考虑产品的资源和成本约束，确保企业获得利润。给出了模型实用的贪心求解算法。实际应用表明该模型能够有效地指导企业进行产品的优化设计。     

带时间窗的生鲜产品冷链配送优化模型的构建与应用研究

为保证生鲜产品的新鲜程度并有效节约成本,构建了带时间窗的生鲜产品冷链配送优化模型。分析了配送成本的构成要素,在考虑时间惩罚成本的同时考虑车辆固定成本、运输成本、运输距离补偿费用、货损成本、制冷成本和汽车尾气惩罚成本,在此基础上,构建了考虑时间约束的总成本系统优化模型,并采用禁忌搜索算法和MATLAB对实例进行了分析,说明了该模型的可行性。     

城市物流配送订单分配排序优化研究

针对城市物流配送小批量、多频次、时效性强的特点,研究装载和配送组合优化的城市配送订单分配排序问题,以提高整体配送效率和客户满意度。利用成组分批排序理论对解决资源和任务分配组合优化问题的优势,将订单和车辆分别看作工件和机器,以总完工时间最短作为目标,建立城市物流配送订单分配排序模型,设计启发式算法并且进行算例模拟,结果表明设计的模型和算法能有效的解决城市配送订单分配排序问题。     

捷成工业携手Profil在上海建立新物流中心

近日,捷成工业（JEBSENINDUSTRIAL）宣布与Profil共同成立全新的大中华物流中心。在过去,每个客户必须与Profil单独进行业务操作,由于Profil针对国内客户只提供原厂交付模式,即在客户下订单后,须自行组织从Profil到国内的物流,供货周期长且效率较低。而现在,产品物流中心会根据销售预测情况储备产品存货,通过物流中心的便捷服务,客户将会享受到快速的“门对门”直达配送。同时,通过这种整合,也大大优化了Profil的生产和物流规划。这一过程可通俗地理解为“化零为整”策略,即通过统一采购、集中库存和整合运输,降低整体供应链的运作成本,从而保证产品的最高性价比,实现客户对产品交货的满意度。     

考虑交通状况的冷链物流路径优化

随着低碳经济的到来,绿色理念早已深入人心,考虑碳排放的冷链物流配送随之成为当今社会研究的热点问题。在配送过程中,车辆路径规划(VRP)是提高顾客满意度、保障货物新鲜度和降低配送成本的重要因素。针对目前研究中较少考虑交通状况对配送的影响,综合各种配送成本建立多目标优化的冷链物流配送模型。借鉴启发式算法的思想,针对ACO算法容易陷入局部最优和早熟收敛的弊端,设计改进ACO算法加强局部寻优,提高求解的精度,通过实验验证模型和算法的合理性与有效性。     

基于JIT的多目标总装准时物料配送方法研究

针对机械产品总装过程中的准时物料配送问题,从优化目标、约束条件及影响因素三方面考虑,提出以物料运输成本、物料运输时间、线旁库存三者综合为优化目标的多目标准时物料配送模型。给出优化目标的计算方法,并设计了混合粒子群算法,给出了使用此算法求解模型的具体实现过程。最终求解得到物料配送单用于指导配送,使决策者能够根据实际情况选择优化的偏好值。通过一个总装车间准时物料配送问题的实例验证了此模型和算法的有效性。     

生鲜电商与冷链物流发展现状

正全程冷链成本高配送时间长基于生鲜产品冷藏要求高、保质期短、易损耗的特征,冷链仓储与物流是生鲜电商的必须选择。由于我国第三方冷链物流企业较难完成地点分散、配送时间不稳定的生鲜配送业务,部分有实力的生鲜电商企业纷纷采取自建冷链模式,在采购、储存、配送等环节全程使用冷链以提高客户满意度,但成本始终高居不下。     

装卸点可充电模式下的电动汽车冷链配送路径优化

针对生鲜食品配送成本一直居高不下的问题,新能源汽车的应用在一定程度上体现了它的成本优势,同时由于充电而造成的时间和里程的增加,致使总运输成本没有明显改善。通过假设在配送客户点允许进行边服务客户边进行充电作业,在此基础上添加了软时间窗约束,建立了以总配送成本最小为目标的模型,使用粒子群算法并结合实际案例进行优化求解。研究表明,边充边卸的方式可以有效地降低电动汽车在冷链物流中由充电带来的成本问题,为电动汽车在物流行业普及推广提供了可行性解决方案,该模式下车辆路径问题研究具有实际意义和理论价值。     

考虑客户收货顺序的“货到人”分拣系统的订单排序和客户分批优化

可以并行分拣多个客户订单的"货到人"分拣系统中,每个客户包含多个订单,客户要求按订单排序依次收货。为提高该系统的分拣效率,以最小化料箱出入库数量为目标,从订单排序和客户分批两方面进行优化。分别建立两个0-1整数规划模型解决多客户同时拣选时的订单排序优化和客户分批优化问题;针对客户分批问题,又提出种子算法和遗传算法来解决。设计试验检验了不同客户数量、客户订单数量、总品项数量时订单排序模型和客户分批算法的优化效果。试验结果表明,0-1整数规划模型优化订单排序,可提高效率约15%,具有有效性;客户分批优化方面,0-1整数规划模型、遗传算法和种子算法都可以不同程度地提高系统效率,分别适合不同问题规模和时间要求的场景。     

基于相邻交换复合蚁群算法的多产品供应链调度优化

为制定网络化制造模式下供应链合作成员间的动态调度策略,构建了由制造商、协同制造商和分销商组成的三层供应链动态调度模型。针对多产品多订单调度情况,在加工工序和交货期等约束条件下,构建由加工成本、半成品库存成本、成品库存成本、运输成本和延期惩罚成本等描述的调度模型,以寻求最优化的供应链运作时间、综合成本和客户需求服务水平。为解决多产品多订单加工顺序全排列与求解穷搜索所带来的时间过长的问题,采用单种群复合蚁群算法,运用总控制台判断订单类别以分配至待加工订单库,提出相邻交换因子调整订单顺序以提高蚁群寻优效率,并根据相邻交换的奇偶次数决定订单前移策略,避免出现死循环;同时,在供应链调度过程中考虑相同分销商的不同产品订单是否进行组合运输,通过将订单合并行为作为一特殊工序加以实现。实例仿真表明,该算法具有良好的求解性能和搜索速度,且调度模型具有合理性和实用性,可以为实际生产调度的优化决策提供参考。     

基于蚁群算法的供应链物资配送系统优化

针对供应链物资配送系统的优化问题，提出了综合配送中心选择和配送路线优化，即在通过遗传算法选好配送中心的基础上，进一步通过蚁群算法（Ant Colony Algorithm）来优化配送路线。并重点讨论了蚁群算法对配送路线的优化。     

汽车零部件厂内线边物料配送路线优化方法研究

针对某汽车制造公司线边物料配送存在的路线循环、资源浪费等问题,以牵引车配送路线和载重为研究对象,以牵引车路径最短为优化目标,建立物料配送路线优化问题的整数规划模型,通过改进的遗传算法进行优化求解.利用汽车公司实际数据对模型的应用情况进行了实例验证,并通过对比分析验证了模型和算法的优越性.结果表明：该模型和算法能很好地解决实际生产中的问题,提高了资源利用率.     

面向动态订单的产品BOM模型构建与求解方法研究

为了快速响应客户订单定制要求,提出了一种面向动态订单的产品BOM模型构建方法。该方法首先根据客户性能需求与零部件实例的关系,设计了相关度矩阵,计算出理想的产品零部件;其次根据主要需求参数,从数据库中检索出可选配置产品;最后利用效用函数,求解出与客户订单需求相似度最大的产品。该模型的实际应用表明,它不仅能快速配置出订单型BOM,还有利于提高产品设计的效率和质量。     

计及漂移瓶颈的时变物料配送路径优化

针对不确定作业车间环境下物料配送路径优化问题,采用能反映制造单元相对生产负荷及其变化趋势的瓶颈指数和瓶颈漂移指数表征实时变化的制造单元物料配送优先级,对路径选择过程中违反此优先级的行为设置惩罚成本,提出以最小化包括车辆运输成本和违反优先级的惩罚成本在内的总配送成本为优化目标,建立了时变的物料配送路径优化模型。在此基础上,为保证运输车辆所载物料全额配送,避免非必要负载以及由此造成的非必要配送子路径,对配送路径优化模型进行改进,允许运输车辆非满载和物料拆分配送,以提高物料配送效率降低配送成本;并结合模型特点将贪婪策略融入遗传算法对优化模型求解。最后,通过某作业车间内物料配送实例验证了所提出的计及漂移瓶颈的改进时变物料配送路径优化方法在不确定作业环境中具有有效性和实用性。     

业界动态

捷成工业携手Profil在上海建立新物流中心近日,捷成工业(JEBSEN INDUSTRIAL)宣布与Profil共同成立全新的大中华物流中心。在过去,每个客户必须与Profil单独进行业务操作,由于Profil针对国内客户只提供原厂交付模式,即在客户下订单后,须自行组织从Profil到国内的物流,供货周期长且效率较低。而现在,产品物流中心会根据销售预测情况储备产品存货,通过物流中心的便捷服务,客户将会享受到快速的"门对门"直达配送。同时,通过这种整合,也大大优化了Profil的生产和物流规划。这一过程可通俗地理     

个性化需求驱动的汽车零部件快速设计系统研究

基于大规模定制环境下针对汽车制造业如何满足客户个性化需求,实现快速设计的目标,以产品订单聚类作为基础,结合并行工程的思想,在设计产品的过程中加入生产排程。研究了产品族建立与更新、个性化产品配置与生产排程方法。建立了由客户需求、产品族模型、产品配置、生产排程等子模块组成的产品快速设计系统。以差速器为例对系统进行了验证。结果表明：该系统能够快速设计出满足客户个性化需求的产品,并有效地降低成本。     

10kV开关柜装配线物料配送的仿真与优化

针对10 kV开关柜生产不能满足订单需求,生产过程物料配送不顺畅的问题,基于QUEST软件对10 kV开关柜装配线进行物料配送仿真与优化。在分析10 kV开关柜装配工序、装配特点及物料配送现状的基础上,提出10 kV开关柜装配线仿真模型的构建方法,建立包括并行装配工序、装配工序优先级、参数逻辑关系等在内的10 kV开关柜仿真逻辑模型,基于实际生产数据对物料配送问题进行分析与优化。对比优化前后10 kV开关柜装配线物料配送的数据,确认优化效果良好。