某企業倉庫Ι為樓層倉庫,其中一層常年存放15種貨物,倉儲方式全部實現整托存放。一層能夠容納存放托盤數量為3384個。
一層根據出庫門劃分為三個區域,倉庫Ι主要的倉儲搬運設備為叉車,一層現有叉車數量8個,一個月臺一個叉車,即每輛車只能由一臺叉車裝車,每次叉車運轉只能叉取一個托盤。
要求根據訂單貨物關聯性、出庫量、出庫頻率,在叉車運行速度不變的情況下,對一層儲位進行重新規劃,調整各貨物的儲位分布,能夠滿足訂單出庫量要求,并達到提高儲位的利用率,縮短出庫工作時間。由于庫房限制條件,現有貨堆位置不能更改。
(一)問題簡化為:
考慮訂單量情況下,每個區域每個貨堆到底放什么貨物,會使得叉車從貨區到月臺運行總時間最短?
(二)主要方法:
ABC分類法(綜合考慮出庫量和出庫頻率)
關聯性計算
AHP-ABC分類法
1879 年,意大利經濟學家帕累托提出:20% 的人擁有 80% 的社會財富,這種“關鍵的少數和次要的多數”的理論逐漸被應用到經濟學和社會學中,被稱為“帕累托原則”,習慣上稱“二八原理”或“80/20原則”。ABC 分類法(也稱重點管理法)是“帕累托原則”在物流管理中的應用,其核心思想是“抓住重點,分清主次”。
在庫存管理中,根據庫存物價值來分類,重點是加快 A 類庫存的周轉;在倉儲管理中,應按照貨物的出入庫頻率來分類,重點是對 A 類商品的儲位進行特殊安排,方便存取作業;在配送管理中,應根據配送商品價值及客戶對企業的重要度來分類,A 類商品準時配送,B 類商品批量正常配送,C 類商品配送外包或作配車之用。
其他的分類標準還有:產品銷量、訂貨周期、缺貨成本、現金流量等。在實際運作中,也可采用雙重標準乃至多重標準對庫存進行分類,此外需要將ABC分類法與關鍵因素分析法(CVA)結合起來使用。
(一)改進的ABC分類法:A+AA-B+BC分類法
對 A類物資依總價值排列次序進行編號,最后形成的連續編號稱為 A類排列號。假設 A類中排列號為 i(i= 1,2,3…)的物資與B 類中的m 種物資及C類中的n 種物資具有關聯性,則將原A類中的該種物資歸為A+大類,并記為Ai,0+稱為類標號;將原B 類中的 m 種物資歸為 A大類,并按其在類別中的價值排列大小分別記為Ai,l,l= 1,2…m ;將原C類中的n 種物資歸為A- 大類,并按其在類別中的價值排列大小分別記為Ai,k-,k= 1,2…n。
好處在于不但對每種物資進行歸類,而且還賦予每種物資一個類標號。通過類標號我們可以了解該種物資所屬的類別,快速定位與其相關聯的所有物資,獲得這些物資的價格、庫存量等詳細情況。如類標號 Ai,J-代表該種物資所屬的類別為 A-大類,它與所有類標號為Ai,k+ Ai,l Ai,m-(k、l、m 為可取的任意自然數)的物資相關聯。
(二)AHP法
1、構建指標模型
2、構建判斷矩陣
3、確定各層次相對權重
4、對各判斷矩陣進行一致性檢驗
5、計算合成權重
6、根據權重進行ABC分類
(三)判斷矩陣的構造,權重的確定采取德爾菲法
定義出庫頻率與出庫量權重比為0.6:0.4。賦權后貨物排序如下表(注意權重的計算方法):
分類層次模型 :
根據關聯度畫出貨物之間的關系圖:
對一層的儲位進行重新規劃后,各貨物的儲位分布如下圖所示:(思路:根據ABC確定絕對位置,根據關聯度確定相對位置)
優化之前的時間情況如下:(1H1:叉車從1號貨區H區到1號月的時間。2H4:叉車從2號貨區H區到4號月臺的時間)
貨物1:2A4 62s
貨物2:2B4 66s
貨物3:1C1 68s 2C4 68s
貨物4:1D1 70s 2D4 70s 3D8 70s
貨物5:1E1 72s 2E4 72s 3E8 72s
貨物6:1F1 62s 2F4 62s 3F8 62s
貨物7:1G1 66s 2G4 66s
貨物8:1H1 68s 2H4 68s 3G8 66s
貨物9:1I1 70s 2I4 70s 3H8 66s
貨物10:1J1 72s 2J4 72s 3I8 70s
貨物11:3A8 62s
貨物12:3B8 66s
貨物13:3C8 68s
貨物總時間和=18288s
貨物7總時間+貨物8總時間+貨物11總時間=396s
優化后時間
貨物1:1H1+2H4+3A8=68+68+62=198s
貨物5:1I1=70s
貨物6:1E1+3H8=72+68=140s
貨物7:1F1+2F4=62+62=124s
貨物8:2A4=62s
貨物9:3C8=68s
貨物11:1D1=70s
貨物12
1C1+2B4+2I4+3B8+3G8=68+70+70+66+66=340s
貨物13:3I8=70s
貨物14
1G1+2B4+2G4+3F8=66+66+66+62=260s
貨物15:1J1=72s
貨物總時間和=1474s
貨物7總時間+貨物8總時間+貨物11總時間=256s
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