配送中心拣货问题研究综述

暨南大学管理学院 周璐璐

在物流网络中，配送中心作为现代物流系统的重要组成部分，有着举足轻重的作用。配送中心全部劳动和时间消耗的60%来源于配货作业的消耗[1]，物流成本的50%～75%主要是拣货成本[2]。因此，合理的配货作业运作方法可以提高配送中心的运作效率和降低消耗，对实际生产有较大的作用。

国内外关于配送中心拣货问题已经出现了大量的研究，成果比较丰富。按照人工是否介入，拣货系统分为人工拣 货系统和机器拣货系统。本文将对这两个领域的研究状况进行综述，希望能为今后的研究工作确定思路。

1 人工拣货系统

人工拣货系统分为人至物系统和物至人系统。人至物拣货系统是目前使用最多的系统，即人到储存区寻找并取出所需的货品。物至人拣货系统主要是应用旋转货架(carousel)。

1.1 人至物拣货系统

人至物拣货是最常见的拣货方式，有两种情况：低层拣货系统和高层拣货系统。早期的研究主要针对系统布置设计和储位分配问题。

如何确定仓库结构是由Bassan(1980)等[3]在“仓库的内部布置设计”一文中提出的，他们建立了几个确定性的模型，分别以搬运时间、空间利用和成本最小化等为目标。Rosenblatt and Roll(1984)[4]同时利用分析和仿真方法，研究了仓库内部存储策略的效果。Petersen(2002)通过模拟实验，研究随机存储和基于体积大小(volume-based)的存储策略下，巷道的长度及拣货区域的数量对总拣货时间的影响。

对低层人工拣货系统，Petersen(2004)等[5]利用仿真技术得出结论：在行走距离方面，基于周转率的存储优于分类存储。Graves(1977)等[6]认为分类存储比随机存储需要更多的货架空间。Le-Duc and De Koster (2005)[7]根据前人的研究，重点优化分类存储布置问题，得出其近似最优方法为跨巷道分布。

1.2 物至人拣货系统

旋转货架系统是自动化仓储技术的最新发展。

一次性挑选多个订单任务的作业调度优化问题最早由Bartholdi and Platzman(1986)[8]和Stern(1986)提出，他们将问题转换成为多并行机排序调度问题，在此基础上调整每个订单中的物品顺序和各个订单的执行顺序。van den Berg(1996)[9]先假设订单执行顺序已经确定，使用动态规划算法研究拣选优化问题，再进一步考虑订单顺序可变的情况，假设订单内部的每个物品都采用最小支持距离顺序拣选规则来执行拣货，这等同于经典的邮递员问题。最后，van den Berg利用该经典问题的已有研究成果，证明了多订单不定序多物品拣选作业问题存在最优算法，其算法最优解的最差情况是定序订单拣选作业问题最优解的1.5倍。

2 机器拣货系统

随着计算机技术的快速发展，低层人工拣货系统由机器拣货系统代替。机器拣货系统包括自动化仓库系统和机器人作业。关于机器人作业的文献不是很多，我们这里重点介绍自动化仓库系统(AS/RS )。

现有研究大多数以最小化堆垛机的行走距离为目标，建立行走距离模型，从而求解出最优的货架结构。在随机储存与先进先出(FCFO)的存取方法存取品项策略下，Graves,et al.(1977)[6]证明了双指令的系统环境的期望拣货旅行时间比单指令系统环境节省了32%。，Bozer and Whitel(1984)[10]的研究表明在随机存储和单命令周期或双命令周期情况下，呈时间正方形的货架是最优的。Larson(1997)等[11]以增加地面空间利用率和减少行走时间为目标，对单元货物仓库的结构进行了布置设计并对分类的产品进行了储位分配。

3 总结与展望

本文总结配送中心拣货问题的研究和成果，分别介绍了人工拣货系统和机器拣货系统。通过阅读文献和分析比较，对配送中心拣货问题的研究有了新的展望。

首先，我们可以看出，作为应用最广泛的人至物系统，其研究已经相当充分。但是随着科技的发展，自动化拣货系统必将成为主流，这部分的研究成果相对较少，所以未来配送中心拣货问题的研究将会趋向于自动化拣货系统。

同时，不管是人工系统还是机器系统，所有的研究模型都是假设配送中心不缺货，而且大部分假设需求是确实的，这显然和现实情况不相符，研究结果没有具体的实际意义。所以，未来的研究将更多地考虑缺货和随机需求情况。

[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).