張懿媛 賀國先 魏鴻儒
摘要:貨位優(yōu)化方案的選擇是自動(dòng)化立體倉庫中的重要決策。貨位布局合理關(guān)系著整個(gè)庫內(nèi)作業(yè)的效率。根據(jù)貨位布局應(yīng)遵循的原則,建立了選擇方案的指標(biāo)體系??紤]到信息的不確定性,以區(qū)間數(shù)形式表示定性指標(biāo)值,應(yīng)用混合型TOPSIS方法建立了目標(biāo)優(yōu)選的模型。最后通過實(shí)例對(duì)方法的有效性和實(shí)用性進(jìn)行了驗(yàn)證。
關(guān)鍵詞:混合型TOPSIS;貨位優(yōu)化;倉儲(chǔ)
中圖分類號(hào):F253.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
Abstract: The selection of slotting optimization program is quite important in making inventory decision. Slotting optimization related to the efficiency of the entire warehouse operations. According to the principle of slotting optimization, an index system is proposed for choosing proper program. Under the consideration of communication uncertainty, qualitative index can be evaluated in the form of interval number, and the model for objective optimization is established by adopting Hybrid TOPSIS method. And an illustrative example is presented to demonstrate the feasibility and practicability of the proposed method in the end.
Key words: hybrid TOPSIS; slotting optimization; inventory
0引言
倉儲(chǔ)是指通過倉庫對(duì)商品與物品進(jìn)行儲(chǔ)存與保管。倉儲(chǔ)是物流的重要組成部分,它是通過倉庫對(duì)物資進(jìn)行儲(chǔ)存和保管。倉儲(chǔ)作業(yè)是以保管活動(dòng)為中心,從倉庫接收商品入庫開始,到按需要把商品全部完好地發(fā)送出去為止的全部過程。
貨位優(yōu)化(Slotting Optimization)是用來確定每一貨品恰當(dāng)儲(chǔ)存方式,在恰當(dāng)?shù)膬?chǔ)存方式下的空間儲(chǔ)位分配。貨位優(yōu)化追求不同設(shè)備和貨架類型特征、貨品分組、貨位規(guī)劃、人工成本內(nèi)置等因素以實(shí)現(xiàn)最佳的貨位布局,能有效掌握商品變化,將成本節(jié)約最大化。因此,貨位優(yōu)化的最終目標(biāo)就是通過提高生產(chǎn)力和將無用的運(yùn)動(dòng)減到最少來降低成本[1]。
貨位優(yōu)化是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題,可以采用多目標(biāo)決策來解決。貨位優(yōu)化并不是固定不變的,在不同情況下,貨位的布局是不同的。而且,對(duì)于每個(gè)指標(biāo),重要性是不一樣的,如何選擇多目標(biāo)的方案,正是本文研究的內(nèi)容。本文先使用AHP法確定各指標(biāo)的權(quán)重,然后使用TOPSIS方法,進(jìn)行方案選擇。
1貨位優(yōu)化方案的指標(biāo)體系
在選擇優(yōu)化方案的時(shí)候,首先要確定指標(biāo)體系,以保證不同的優(yōu)化要求。在貨位優(yōu)化中,主要考慮以下幾點(diǎn)[2]:(1)上輕下重。這樣做是為了使貨架承載穩(wěn)定,不會(huì)在倉儲(chǔ)的過程中發(fā)生貨架傾倒的現(xiàn)象。(2)出庫頻率。將出庫頻率較大的貨物放置在距離出庫臺(tái)較近的地方,而將出庫頻率較小的貨物放置在較遠(yuǎn)的地方,這樣對(duì)于出貨頻率大的貨物,可以縮短出庫時(shí)間,提高揀選的效率。(3)分巷道存放。防止因某巷道堵塞影響某種物料的出庫,產(chǎn)生中斷。(4)產(chǎn)品相關(guān)性。相關(guān)性大的商品在商品訂購時(shí)經(jīng)常會(huì)被同時(shí)訂購,所以應(yīng)盡可能存放在相鄰位置。
這4個(gè)指標(biāo)均涉及較多的影響因素,且指標(biāo)內(nèi)涵也不是十分清晰,很難精確量化。本文采用區(qū)間型數(shù)值表示這些指標(biāo)將更加符合實(shí)際情況,由此構(gòu)成目標(biāo)優(yōu)選的混合型多屬性決策問題。
2基于混合型TOPSIS方法
逼近理想解排序法(TOPSIS)是一種多屬性決策方法。其基本原理,是通過檢測評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)解、最劣解的距離來進(jìn)行排序,若評(píng)價(jià)對(duì)象最靠近最優(yōu)解同時(shí)又最遠(yuǎn)離最劣解,則為最好;否則為最差。其中最優(yōu)解的各指標(biāo)值都達(dá)到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最優(yōu)值。最劣解的各指標(biāo)值都達(dá)到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最差值。
評(píng)價(jià)的步驟如下:
(2)由公式(1),規(guī)范化決策矩陣如表5。
(3)由公式(2),構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化決策矩陣C如表6。