智慧仓库规划与设计：自动化拆零拣选系统配置优化

《智慧仓库规划与设计:自动化拆零拣选系统配置》在介绍国内外智慧仓库装备技术发展现状的基础上，对智慧拆零拣选技术的三种类型——人到货拣选、货到人拣选和自动化拣选的研究现状进行了详细介绍。重点针对一类新型阵列式自动拣选系统的配置优化方法进行深入阐述，介绍了综合运用聚类算法、贪婪算法、迭代算法等工具，通过对系统拣选品项的选择与通道配比、品项分配以及列品项货位分配的综合优化，有效提高系统的拣选效率，降低现场人员的劳动强度的方法。本书适合仓储物流部门的技术人员、物流企业的经营管理人员参考，也可供高校物流专业的师生参考。

李明，男，物流工程博士，毕业于山东大学现代物流研究中心，清华大学工业工程系访问学者，现在山东建筑大学任教，济南市5150项目引进人才、泉城特聘专家，任山东省人大财经专委会委员、中国仓储与配送协会专家、山东省物流与交通运输协会专家委员会委员、山东省商贸物流标准化技术委员会委员。现从事企业物流系统规划、高端物流技术装备设计等物流领域的理论与技术研究，主持或参与中国物流学会、省级及以上研究课题，在国内核心期刊以第1作者发表论文10余篇，曾连续两次获得中国物流学会学术论文奖一等奖，主持完成中国国药集团、南京医药股份有限公司区域配送中心物流系统集成项目方案规划与设计，中国烟草商业省级物流体系规划和地市级精益物流管理体系设计，山东省地市级物流园区规划等物流咨询规划与设计类项目20余项。

序1
序2
前言
第1章绪论
1.1智慧仓库
1.1.1智慧物流与智慧仓库
1.1.2智慧仓库装备技术
1.1.3智慧仓库规划与设计原则
1.2智慧拆零拣选系统简介
1.3智慧拆零拣选系统研究现状
1.3.1人到货拆零拣选系统
1.3.2货到人拆零拣选系统
1.3.3自动化拆零拣选系统
第2章阵列式自动拣选系统
2.1系统结构与布局
2.1.1阵列式自动拣选机结构
2.1.2阵列式自动拣选系统布局
2.2系统人工成本分析
2.2.1配送中心仓库内作业流程
2.2.2分拣区内人工成本分析

　　在全球产能过剩的大背景下，市场需求由低成本、标准化、大批量的产品，转向差异化、多元化、变化快的产品，导致物流服务面对的品项数量日趋庞大。在流通领域，电子商务的蓬勃发展减少了传统中间流通环节，为消费者提供了更优质的消费体验。但在物流过程中，以整托盘或整箱为单元的集中式作业逐渐被以产品基本包装为单元的碎片式作业所取代，增大了物流作业的复杂度。此外，随着新零售模式的兴起，即时化配送业务更是对订单的响应时间提出接近极限的要求。
　　 智慧仓库是智慧物流系统的核心节点。它通过信息技术、自动化技术与数据技术深度融合，调度入库、存储、拣选、出库等各作业环节智慧仓库装备，优化配置库内人、设备、货物资源，实现库内作业高效化、运营数字化和决策智能化。智慧仓库具有灵活性、柔性化的特点，可以有效应对产业和消费升级对仓库提出的挑战。
　　 订单拣选是指作业人员从库位上拣选货物来满足客户订单的作业过程，是仓库内劳动强度最大、投入成本最高的功能环节，同时也是决定客户最终体验的关键。随着电子商务及新零售的发展，配送中心的商品拣选日益呈现小批量、多品种、多批次、高时效的发展趋势，拆零拣选成为订单拣选中的主要作业内容。拆零拣选是指小于一箱数量货物的拣选，由于每个订单包含货物数量较少，但需要从成千上万种品项中快速拣选出货物的最小包装单位，且订单数量庞大，所以拆零拣选是影响配送中心作业成本和订单履行效率的重要因素。
　　 本书对智慧仓库装备技术最新发展进行了全面介绍，重点对智慧拆零拣选技术的应用和研究进行阐述，详细分析人到货、货到人和自动化三类拣选技术的特点及研究现状。在此基础上，介绍了以医药配送中心中广泛采用的人工与自动化双分拣区模式为应用背景，以一类新型阵列式自动拣选系统为研究对象，通过对历史订单的数据分析，挖掘各类品项的库内活动特征，分析系统的拣选工作流程和人工补货工作流程，建立系统总节省人工成本模型和系统订单处理总时间模型，以系统总节省人工成本最大、订单处理总时间最小为目标，综合运用聚类算法、贪婪算法、迭代算法等工具，对系统拣选品项的选择与通道配比、品项分配以及列品项货位分配进行综合优化，通过设备优化配置实现了拣选系统整体效益的提升的方法。
　　 当前，中国制造2025以及体验经济的发展为智慧物流提供了新的市场机遇，智慧物流领域应借助大数据、人工智能等数据技术的兴起与广泛应用，不断地寻求突破与创新，将数据技术与现有的自动化装备和信息技术有机融合，形成高效、准时、精益的智慧物流服务体系。
　　 在本书编写过程中，本人博士生期间导师山东大学吴耀华教授、国内访问学者期间指导老师清华大学蔡临宁副教授提出了许多修改建议，在此致以衷心的感谢！
　　 李明
　　 2018年8月于清华园