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user: 3. A公司仓储优化措施 3.1. 拣货路径优化 1) 常见的仓储拣货路径 根据我们不断地进行归纳总结，仓储的拣货路径一般有下面的六种： ① 穿越式路径：拣货员从拣货口出发，进入巷道后开始对两侧货架进行拣货，一直走到巷道的尽头，再进入下一个巷道，从下一个巷道继续开始，直到穿越了所有需要拣货的巷道后，再返回拣货口。 ② 分拣式路径：是在实际的工作中，常见的一种拣货路径的规划策略。为了减少行走的距离，这种方法首先需要根据客户的订单排序出拣货的顺序，再利用启发式的算法进行路径优化，这是一种基于智能算法的较为科学的拣货路径。 ③ 中点回转路径：让巷道以中线为界线，划分为上下两个区域。拣货员从拣货口出发，进入巷道开始拣货，到达中线后原路返回，然后再进入下一个巷道，下一个巷道也是同样的到达中线后返回，都只在下区域拣货，直到走到最后一个需要拣货的巷道，然后在最后一个拣货的巷道走过中线，然后进入到上区域拣货，也是不经过中线，如同下区域拣货一样，直到回到最后一个需要拣货的巷道，然后返回拣货口。 ④ 最大间隙路径：将待拣货物到达两端过道的距离与待拣货物之间的距离进行对比，选择较短距离的路径进行拣选，当货物间的距离大于货物距两端过道的距离时，不需穿过中线，直接回转进入到下一个巷道。 ⑤ 分割回转路径：与中点回转路径类似，需要将巷道划分为前后两个部分，但是分割点不局限于中点。 ⑥ 回转路径：拣货员只进入有待选货物的巷道，从巷道的一端进入开始对其中一侧的货物进行拣选，之后原路返回拣选另一侧，然后从进入巷道的一端出去，进入到下一个巷道，也是和上一个巷道同样的拣选方式。 2) 模型的一般假设 A公司仓库布局不变，所有货架的大小一样，承受的重量相同，并且每个货架的货源充足。拣货车以安全稳定的速度匀速运行，每次以拣货口为起点，依次经过每一个货架，再回到拣货口。货品在拣取过程中所耗费的时间忽略不计，只考虑拣货车所走过路径用的时间。 3) 变量表示 仓库的布局及数据如图5所示：A公司仓库有两条过道A、C和五条巷道a、b、c、d、e。图中左下角为仓库拣货口，中线上方为区域一，中线下方为区域二，每一个小的方格代表着一个货架。 通过对A公司的考察和测量，获得了仓库的相关数据。巷道的宽度D1 = 2 m，货架的宽度D2 = 4 m，货架的长度为D3 = 1 m，过道的长度为D4 = 5 m。 图5. 仓库数据图 3.2. 构建模型 拣货路径优化模型 在满足上述假设后，拣选作业可能会遇到若干种情况，满足了货位优化以及拣货前对订单进行分类归纳排序的前提，建立拣货路径优化的路径最短模型： 1) 货物都在同一巷道内 如图6所示，拣货员由拣货口出发，由过道C向过道A方向开始拣选，拣选完毕后原路返回，回到拣货口。 图6. 货物都在同一巷道内 2) 货物在不同巷道内，但在同一区域内 如图7所示，拣货员由拣货口出发，先从a巷道到e巷道方向开始选择巷道拣货，然后再从过道C或者过道A方向向中线拣货，由远离中线的位置向中线的位置顺序拣货，拣货完成后，原路返回，再向下一个巷道开始拣货，直到全部的货物拣完后，再回到拣货口。 图7. 货物在不同巷道内，但在同一区域内 3) 货物在不同巷道内，且不在同一区域内 如图8所示，这种情况是假设拣货员从拣货口出发，从过道C端进入巷道，从简图中a巷道向e巷道的方向去拣选物品，分析所经过的所有货格的数量；货架中货格数的最大值用Z表示。假设小巷道所需拣选的货品所在的货格最大值L1与编号大的巷道所需拣选的货品所在货格最小值L2和最大值L3。 图8. 货物在不同巷道内，且不在同一区域内 构建比较模型如下： ( L 1 − 1 ) + L 2 ① ( Z − L 1 ) + ( Z − L 3 + 1 ) ② 比较①和②的大小 当① < ②时，则从过道进入巷道开始拣货，拣完该巷道的所有商品后不经过中线，原路返回，然后进入下一个巷道进行拣货； 当① > ②时，则从过道进入巷道开始拣货，拣完该巷道后经过中线，经过整个巷道，从另一个端口出去，然后进入下一巷道进行拣货。 3.3. 结果展示 3.3.1. 货位优化 在进行路径优化之前，根据实际情况，首先我们需要进行货位优化。根据上面的图2和表1可以看出，应该对仓储的货位进行优化，将一些出入库频繁的货物安排在距离拣货口的货位，这些距离拣货口最近的位置称为重点货位，其中包括的是1号、2号、3号、4号货架。距离拣货口稍远位置的一些货架称为次重点货位，其中包括的是5号、6号、7号、8号货架。距离拣货口最远的货架称为一般货位，其中包括的是9号、10号货架。 仓储中的货位优化之前，9号货架、4号货架和5号货架的订单数相对较多，应当安排为距离拣货口近的重点货位。8号货架和3号货架的订单数相对较少，应当安排为距离拣货口较远的一般货位。其他的货架按照日平均订单数的多少进行依次排列。优化后的排序结果如表2所示。 Table 2 Daily average order statistic 货架号 订单数 1 600 2 540 3 420 4 350 5 310 6 280 7 240 8 120 9 80 10 60 表2. 日平均订单数统计 资料来源：作者整理自制。 3.3.2. 路径优化 从拣货员在仓库的日常拣货习惯中可以观察到，拣货员在拣货的过程中大多数具有随机性，他们拣货仅仅按照订单上所显示的货物的顺序，可能会多次走过同一个巷道，这样的拣货路径会走许多多余的路。在2020年8月3日的一次实际的操作中，拣货员按订单上的物品顺序逐次捡取(A、B、C、D、E)，拣货路线如下图9所示： 图9. 拣货路线简图 如图10中所画的红色的为拣货员的拣货路线，拣货员从拣货口出发，进入了巷道a，走了10格，拣选了1号货架上的货品A。之后原路返回走了9格，拣选了2号货架上的货品B。然后走完巷道a后从过道C端出去，进入了巷道b，走了10格，拣选了4号货架上的货品C。走完该巷道后从过道A端出，经过过道A，进入了巷道c，走了6格，拣选了在5号货架上的物品D。走完该巷道后从过道C端出，经过过道C，进入了巷道e，走了3格，到达了E物品所在的位置，拣取了9号货架3格上的物品E。由此可得本次所经的货格数为10 + 9 + 10 + (2 + 7) + (5 + 3) = 46格。 D 4 + 10 D 3 + 9 D 3 + 0.5 D 4 + 0.5 D 1 + 2 D 2 + 0.5 D 1 + 0.5 D 4 + 12 D 3 + 0.5 D 1 + 0.5 D 4 + 2 D 2 + 0.5 D 1 + 0.5 D 4 + 12 D 3 + 0.5 D 4 + 0.5 D 1 + 2 D 2 + D 1 + 2 D 2 + 0.5 D 1 + 0.5 D 4 + 3 D 3 = 4 D 1 + 8 D 2 + 46 D 3 + 4 D 4 = 4 X 2 + 8 X 4 + 46 X 1 + 4 X 5 = 8 + 32 + 46 + 20 = 106   m 运用本文所构建的模型优化拣货路径，拣货前首先要对订单进行分类归纳排序，然后根据待拣货物的位置进行分析，对所有需要拣取的货品进行合理的路线规划，以节约拣货的时间。 图10. 拣货路线简图 如图10所示，首先拣货前对订单进行分类归纳排序。拣货员从拣货口出发，进入了巷道a，因为货品A和货品B都在巷道a内，先走1格拣选了货架2上的货品B，然后向中线方向走10格拣选货品A。因为巷道b的货品C与货品A都在区域一，所以属于同一区域，拣货员从巷道a过道A端出去，经过过道A，进入到巷道b，走3格拣选货品C。因为货品D与货品C在不同巷道内且不在同一区域内，那么需要运用构建的数学模型进行比较，其中①为(10 − 1) + 6 = 15，其中②为(12 − 10) + (12 – 6 + 1) = 9，因为15 > 9，所以原路返回到过道A端口出，经过过道A，进入到巷道c，走7格拣选货品D。之后因为货品D与货品E都在区域二，属于处在同一区域内，所以拣货员从过道C端出，经过过道C，进入到巷道e，走3格拣选货品E，拣选完成后返回拣货口。经过计算之后，拣货的顺序为B、A、C、D、E，拣货路径的总格数为1 + 9 + (2 + 3) + (2 + 7) + (5 + 3) = 32格。 D 4 + 12 D 3 + 0.5 D 4 + 0.5 D 1 + 2 D 2 + 0.5 D 1 + 0.5 D 4 + 3 D 3 + 2 D 3 + 0.5 D 4 + 0.5 D 1 + 2 D 2 + 0.5 D 1 + 0.5 D 4 + 12 D 3 + 0.5 D 4 + 0.5 D 1 + 2 D 2 + D 1 + 2 D 2 + 0.5 D 1 + 0.5 D 4 + 3 D 3 = 4 D 1 + 8 D 2 + 32 D 3 + 4 D 4 = 4 X 2 + 8 X 4 + 32 X 1 + 4 X 5 = 8 + 32 + 32 + 20 = 92   m 综上所述，在未经优化路径之前所经过的货格总数为46，总路程为106 m，优化路径之后所经过的货格总数为32，总路程为92 m，节约了14格，节约了14 m。节约了13%的路程，假设拣货员的速度是不变的情况下，经过路径优化的拣货路线比之前用时缩短了13%。 Table 3 Comparison before and after optimizatio 优化前 优化后 节约情况 格数 46格 32格 14格 路程 106 m 92 m 14 m 日耗电量 46度 40度 6度 日耗电费 23元 20元 3元 年耗电量 16，790度 14，600度 2190度 年耗电费 8395元 7300元 1095元 年节约标准煤 876 kg 年节约水 8760升 年降低粉尘排放量 595.68 kg 年降低二氧化碳排放量 2183.43 kg 年降低二氧化硫排放量 65.7 kg 年降低氮氧化物排放量 32.85 kg 表3. 优化前后对比 资料来源：作者整理自制。 根据表3和图11所示，优化之前所走路径长度为46格，106 m，优化之后所走路径长度为32格，92 m。节约路径长度14格，14 m。 以A公司仓库2020年8月3日一天的拣货情况为例，仓库内拣货车耗电0.15度/公里，速度为10 km/h，每日的订单数为3000单，电费为0.5元/度。 图11. 优化前后节约情况对比 1) 从企业的成本角度上分析：每次拣货路线节约14格，14 m，每辆车每天即可以节省电费3元，每年就可以节省1095元电费，每个仓库有5个拣货车，A公司有3个类似情况的仓库，倘若每天的每次订单都能够优化后进行拣选，那么一年将会为仓库减少一笔不小的开支。 2) 从客户的体验角度上分析：从速度上面讲，客户越早的接收到货物，体验感会越好。每单少走14 m，每辆车每天少走路程42 km，每天每辆车就可以节省时间4.2小时，每次拣货的时间都减少，后面的货物可以更早的进行拣选，使所有的订单都可以更快的完成。 3) 从环境的保护角度上分析：保护环境人人有责，这是每个公民的职责。根据专家测算，当我们每节约1度电的时候，相应的可节省大约400克的标准煤、4升水，减少约272克粉尘、997克二氧化碳、30克二氧化硫、15克氮氧化物等污染物的排放。 其中标准煤是一种标准能源的表示方式，我们的生活从衣食住行到文化娱乐都离不开能源，它能够为我们提供照明、交通、餐饮、供暖等等方面，同时煤燃烧会产生大量的二氧化碳和尘，对环境危害很大。其中水是生命之源，人的生命一刻也离不开水，同时工业、农业等各个方面也离不开水，水是我们人类生存和发展的重要资源。其中粉尘对人体有危害，而且大量的粉尘悬浮于空气中，能降低大气可见度，影响了人们的视线，降低了生产的效率。其中二氧化碳对环境的危害很大，二氧化碳会导致温室效应，二氧化碳具有保温作用，使地球的温度升高。同时二氧化碳过多还会导致海平面升高，这样对于动物的生存有很大的影响。其中二氧化硫的污染可能形成酸雨，给土壤、森林等带来了严重危害。其中氮氧化物会加重空气质量污染，可以造成酸沉降现象，导致形成酸雨现象。 路径优化之后一年可以节约876 kg标准煤，节约8760升水，降低595.68 kg的粉尘排放量，降低2183.43 kg的二氧化碳排放量，降低65.7 kg的二氧化硫排放量，降低32.85 kg的氮氧化物排放量。这只是考虑一辆拣货车的节约情况，那么让A公司的全部仓库进行优化，节约的数字将会更加客观。如果我们所有的企业都进行优化，从每一个小的细节做起，从节约一度电开始做起，这样就会积少成多，在所有人的共同努力下，会是一个非常可观的数字，逐渐的降低对环境的污染，我们的环境问题将会有所改善。 3.4. 本章小结 本章通过数据统计，利用订单数量的多少进行货位优化，然后在拣货前对订单进行分类归纳排序，在此基础上，构建比较模型进行比较，得到优化后的最短路径。 通过对比优化前和优化后的拣货路径，相同订单情况下，分别进行计算，然后对比整理成表格。分别从企业的成本、客户的体验和环境的保护这三个角度上分析，确定本次的优化是有意义的。