配送中心揀貨問題研究綜述

暨南大學管理學院 周璐璐

在物流網絡中，配送中心作為現代物流系統的重要組成部分，有著舉足輕重的作用。配送中心全部勞動和時間消耗的60%來源于配貨作業的消耗[1]，物流成本的50%～75%主要是揀貨成本[2]。因此，合理的配貨作業運作方法可以提高配送中心的運作效率和降低消耗，對實際生產有較大的作用。

國內外關于配送中心揀貨問題已經出現了大量的研究，成果比較豐富。按照人工是否介入，揀貨系統分為人工揀 貨系統和機器揀貨系統。本文將對這兩個領域的研究狀況進行綜述，希望能為今后的研究工作確定思路。

1 人工揀貨系統

人工揀貨系統分為人至物系統和物至人系統。人至物揀貨系統是目前使用最多的系統，即人到儲存區尋找并取出所需的貨品。物至人揀貨系統主要是應用旋轉貨架(carousel)。

1.1 人至物揀貨系統

人至物揀貨是最常見的揀貨方式，有兩種情況：低層揀貨系統和高層揀貨系統。早期的研究主要針對系統布置設計和儲位分配問題。

如何確定倉庫結構是由Bassan(1980)等[3]在“倉庫的內部布置設計”一文中提出的，他們建立了幾個確定性的模型，分別以搬運時間、空間利用和成本最小化等為目標。Rosenblatt and Roll(1984)[4]同時利用分析和仿真方法，研究了倉庫內部存儲策略的效果。Petersen(2002)通過模擬實驗，研究隨機存儲和基于體積大小(volume-based)的存儲策略下，巷道的長度及揀貨區域的數量對總揀貨時間的影響。

對低層人工揀貨系統，Petersen(2004)等[5]利用仿真技術得出結論：在行走距離方面，基于周轉率的存儲優于分類存儲。Graves(1977)等[6]認為分類存儲比隨機存儲需要更多的貨架空間。Le-Duc and De Koster (2005)[7]根據前人的研究，重點優化分類存儲布置問題，得出其近似最優方法為跨巷道分布。

1.2 物至人揀貨系統

旋轉貨架系統是自動化倉儲技術的最新發展。

一次性挑選多個訂單任務的作業調度優化問題最早由Bartholdi and Platzman(1986)[8]和Stern(1986)提出，他們將問題轉換成為多并行機排序調度問題，在此基礎上調整每個訂單中的物品順序和各個訂單的執行順序。van den Berg(1996)[9]先假設訂單執行順序已經確定，使用動態規劃算法研究揀選優化問題，再進一步考慮訂單順序可變的情況，假設訂單內部的每個物品都采用最小支持距離順序揀選規則來執行揀貨，這等同于經典的郵遞員問題。最后，van den Berg利用該經典問題的已有研究成果，證明了多訂單不定序多物品揀選作業問題存在最優算法，其算法最優解的最差情況是定序訂單揀選作業問題最優解的1.5倍。

2 機器揀貨系統

隨著計算機技術的快速發展，低層人工揀貨系統由機器揀貨系統代替。機器揀貨系統包括自動化倉庫系統和機器人作業。關于機器人作業的文獻不是很多，我們這里重點介紹自動化倉庫系統(AS/RS )。

現有研究大多數以最小化堆垛機的行走距離為目標，建立行走距離模型，從而求解出最優的貨架結構。在隨機儲存與先進先出(FCFO)的存取方法存取品項策略下，Graves,et al.(1977)[6]證明了雙指令的系統環境的期望揀貨旅行時間比單指令系統環境節省了32%。，Bozer and Whitel(1984)[10]的研究表明在隨機存儲和單命令周期或雙命令周期情況下，呈時間正方形的貨架是最優的。Larson(1997)等[11]以增加地面空間利用率和減少行走時間為目標，對單元貨物倉庫的結構進行了布置設計并對分類的產品進行了儲位分配。

3 總結與展望

本文總結配送中心揀貨問題的研究和成果，分別介紹了人工揀貨系統和機器揀貨系統。通過閱讀文獻和分析比較，對配送中心揀貨問題的研究有了新的展望。

首先，我們可以看出，作為應用最廣泛的人至物系統，其研究已經相當充分。但是隨著科技的發展，自動化揀貨系統必將成為主流，這部分的研究成果相對較少，所以未來配送中心揀貨問題的研究將會趨向于自動化揀貨系統。

同時，不管是人工系統還是機器系統，所有的研究模型都是假設配送中心不缺貨，而且大部分假設需求是確實的，這顯然和現實情況不相符，研究結果沒有具體的實際意義。所以，未來的研究將更多地考慮缺貨和隨機需求情況。

[1] Koster R D,Poort E V D.Routing orderpickers in a warehouse:a comparison between optimal and heuristic solutions[J].IIE Transactions,1998,30(5).

[2] Petersen C G,Aase G.A comparison of picking, storage,and routing policies in manual order picking[J].International Journal of Production Economics,2004,92(1).

[3] Bassan Y,Roll Y,Rosenblatt M J.Internal layout design of a warehouse[J].AIIE Transactions,1980,12(4).

[4] Rosenblatt M J,Roll Y.Warehouse design with storage policy considerations[J].The International Journal of Production Research,1984,22(5).

[5] Petersen C G,Aase G R,Heiser D R. Improving orderpicking performance through the implementation of class-based storage[J].International Journal of Physical Distribution & Logistics Management,2004,34(7).

[6] Graves S C,Hausman W H,Schwarz L B.Storage-Retrieval Interleaving in Automatic Warehousing Systems[J].Management Science,1977,23(9).

[7] Le-Duc T,De Koster R M B M.Travel distance estimation and storage zone optimization in a 2-block class-based storage strategy warehouse[J].International Journal of Production Research,2005,43(17).

[8] Bartholdi J J,Platzman L K. Retrieval Strategies for a Carousel Conveyor[J].IIE Transactions,1986,18(2).

[9] Berg J P V D.Multiple Order Pick Sequencing in a Carousel System:A Solvable Case of the Rural Postman Problem[J].The Journal of the Operational Research Society,1996,47(12).

[10] Bozer Y A,White J A.Travel-Time Models for Automated Storage/Retrieval Systems[J].IIE Transactions,1984,16(4).

[11] Larson T N,March H, Kusiak A.A heuristic approach to warehouse layout with class-based storage[J].IIE Transactions,1997,29(4).