《智慧倉儲管理》課程教案首頁授課教師班級學時2授課日期主題或任務庫位規劃課型理實授課地點多媒體教室教學目標知識目標：掌握庫位規劃準則和庫位規劃優化方法。技能目標：初步具備庫位規劃能力。素質：培育并踐行物流從業人員的誠實禮貌、周到服務的職業精神以及嚴謹細致、精益求精的工作作風及終身學習的能力。學習內容庫位規劃準則快速揀貨區庫位規劃優化方法重點難點庫位規劃準則庫位規劃優化方法教學方法●理論講授○小組討論○項目教學○任務驅動○參觀教學○模擬教學○實驗實訓●演示教學○其他素材資源●文本素材○實物展示●PPT幻燈片○音頻素材○視頻素材○動畫素材○圖形/圖像素材○網絡資源○其他教學設計1.結合學生認識實習、超市貨架貨位規劃講授庫位規劃。2.視頻演示快速揀貨區。3.線上線下相結合授課。學習評價●行為表現●課堂作業●測驗測試○制作作品○其他作業題目雙語教學SmartWarehousingPlanning系（部）：教研室：教研室主任簽字：2024年2月25日教學內容教學設計第一部分：導課教學回顧：物流動線。倉庫平面布局、庫位編號導入第二部分：授課項目二智慧倉儲規劃任務三庫位規劃倉庫庫位規劃，是倉儲規劃和作業的基礎工作。將貨品放置到合適的庫位，使倉內貨品庫位最優化，可以減少貨物搬運的成本，提升工人揀貨效率，降低貨物在存儲及搬運過程中的損耗，從而降低倉庫作業成本。一、庫位規劃準則（一）貨物庫存周轉率法則各項倉儲作業中，最耗時費力的是搬運貨物。因此確定貨位時首先要考慮減少行走路徑，把進出頻繁的物品靠近出入口放置，反之則遠離。零售型倉庫物品入庫時通常品少量大，而出庫多為拆零，所以這類倉庫首先要考慮將高周轉率貨物靠近出口放置。（二）產品相關性法則在庫存貨品中，有些品類常被同時訂購。這些具有高相關性的貨品應盡量存放在相鄰貨位，以縮短揀選路徑。我們可以通過分析歷史訂單數據來找出庫存貨品的相關性。需要注意的是相關性會隨著銷售季節變化。（三）產品同一性法則產品同一性是指同一種物品應存放在同一個貨位，因為若一種物品存放在多個貨位，其上架、揀選、盤點等作業工作量都會增加。現代倉庫由于貨物進出頻繁，在實際操作中要做到一貨一位是較難的。（四）產品類似性法則類似物品指主要屬性相似的物品，例如黃豆和綠豆。這個法則要求把類似物品相鄰存放，就是常用的分類存儲法。在倉儲管理信息系統功能較弱時，分類存儲可以大大降低人工管理難度，但這種存儲方式有時會降低空間利用率、增加揀選路徑，所以用這個法則時要酌情變通。（五）產品互補性法則這條法則要求可互補的物品靠近存放，以便一種貨物缺貨時可以用另一種代替。這條法則適用面比較窄，因為倉庫通常不能修改訂單。對長期供求合作者，在預先有約定的條件下才可以這樣做。（六）先進先出法則此法則要求先入庫的貨物先出庫，通常適用于保質期較短的貨物。若不認真規劃貨位和入庫出庫流程，一般很難做到先進先出，否則就要多占貨位和空間。例如，藥品要照GSP規定按生產批次存放和配送。（七）疊高法則疊高法則即為了提高倉庫空間利用率，應盡量將貨物疊高存放。簡單的一箱壓一箱疊放不利于選擇性取貨，也不能疊放很高，所以產生了多層高位貨架。多層高位貨架有很多類型，需要配用不同的裝卸機械。（八）重量特性法則庫位規劃需要依照貨物的重量來安排存放位置。通常重貨往下放，輕貨往上放。此外，還要考慮機械化搬運和人工搬運的不同，人工搬運的重物應存放在腰部以下位置，而機械化搬運的存放位置可以高些，具體高度由具體機械和貨架決定。結合生活常識提問：銷售量高的產品、相關性高的產品等放在什么地方？結合超市貨架貨位規劃講授。中間穿插提問，加深學生理解。教學內容教學設計（九）面對通道法則為了使貨物的存取方便快捷，貨物應面對通道擺放。貨物和貨位的編號標志、名稱等也應該布置在通道附近等容易看到的位置。同理，出貨頻率較高的貨物應靠近主通道存放。（十）產品尺寸法則貨物需按照外形大小的不同來設計對應的貨位空間大小。這個法則也是選用貨架類型的一個依據，我們可據此選擇托盤地堆、橫梁式貨架、層板式貨架、儲柜式貨架等。（十一）儲位表示法則儲位表示法則要求使用簡單規范、具有唯一性的方法來表示貨位，如圖3-1所示。目前多數倉庫都使用字母加數字編碼的方式，可表示貨區、通道、排列、層、格等信息。簡潔的貨位表示法可以大大簡化對貨物的倉儲管理。（十二）明示法則貨位信息是倉儲作業所需的基本信息，所以貨位信息必須標示得非常明顯，這對提高倉儲作業效率是非常有效的。可以使用大小標牌、看板、位置指示燈、電子顯示屏等顯示倉庫內的貨位信息。二、快速揀貨區倉庫的快速貨區被譽為“倉庫中的倉庫”。倉庫內銷量較高、出庫頻率較高的商品都以相對較少的數量存儲在這里，使得大多數揀貨可以在一個相對較小的范圍內完成。這意味著分揀工人的步行距離可大大降低，出庫效率顯著提升，同時工人的揀貨工作也更容易受到監管。同時，快速揀貨區還需要從倉庫其他區域為其存儲商品進行補充、儲備，因此快速揀貨區需要決策其內存放的商品種類，以及各商品存儲數量。快速揀貨區內的商品種類和商品數量決定了快速分揀區的價值。若存放商品的種類不當，增加揀貨成本；若是商品數量不當，補貨的成本可能會超出任何可節省的分揀成本。三、庫位規劃優化方法（一）優化準則優化庫位分配時，除需要考慮以上提到的12項準則外，還需具體到倉庫。首先考慮的是大部分產品按大類分類存儲，可保證同一性。對于出庫頻次特別高的產品可集中存儲。相關研究表明，產品的周轉率和相關性對產品的貨位分配影響最大，所以可以選擇這兩個準則作為推薦貨位的目標準則。同時，為了避免倉庫出現庫容不足、頻繁補貨現象，需將產品的尺寸準則作為推薦貨位的約束準則；同時將產品的重量也作為約束，將重量大的產品放置在貨架下部，確保貨架穩定。（二）兩階段優化方法階段1：確定每一大類的貨位區域。Step1.根據產品特性劃分出大類數，計算每一大類的產品種類數，并統計每一大類的平均出庫頻次與大類間的相關性。首先，根據倉庫貨物的具體特征與出庫頻次大小，將產品分為A、B兩類，A類產品為出庫頻次（用選定時間段內含有該產品的訂單數表示）前10%的暢銷品，單獨存放在靠近分揀區的貨位。其余為B類產品，適合采用按類存儲的方式，這樣可同時滿足同一性準則和相容性準則。然后，對于B類產品，由于其出庫頻次比較低且彼此差距不大，分開存放沒有明顯效果。提問：什么是折現距離？結合超市賣場布局提問：超市賣場分區分類的標準？如何確定貨位數量？引導學生。教學內容教學設計我們將B類產品按大類進行細分，將B類產品中的每一類產品都看為整體，統計每個整體的日均出庫量所占比重，與每個整體間的訂單相關性。根據實際數據，除去某些特殊商品（如優惠券等）大約有14個產品大類，加上A類產品，共有15個類別。最后，計算出15個類別的日均出庫量、訂單相關性數據與每一類別產品的日均出庫體積數據。Step2.根據大類數與倉庫物理特性，將倉庫揀貨區域分成與大類數相同的片區數，并計算每一片區到分揀區的平均距離。通過對倉庫的實地測量，計算出每個貨位距分揀區的距離，根據倉庫貨架大小、數量及在不同區域分布的具體情況，考慮到不同區域距離分揀區的距離不同，大體分為15個片區。并計算15個片區距分揀區的折線距離以及十五個片區相互之間的折線距離以及每個區域貨位的平均體積。Step3.根據數學模型計算，將產品大類與倉庫片區一一對應。并根據各大類產品種數調節各片區的面積與貨位數量。將15個類別的日均出庫量，訂單相關性數據、每一類別產品的日均出庫體積以及15個片區距離分揀區的折線距離，相互之間的折線距離以及每個區域貨位的平均體積代入數學模型進行計算，得出每一類別產品大體應該放置的片區。再根據每一類別產品種類上的不同，在臨近區域之間調節貨位數量，并根據每類產品的業務擴大速度，預留一定數量的貨位給新產品。階段2：為每一大類產品分配具體貨位。Step1.統計各大類貨位到分揀包裝線的折線距離，統計每種產品的日均出庫頻次與兩兩間的相關性。Step2.代入建立的數學模型進行計算，得出產品與貨位對應表。按這種思路進行貨位的推薦，可以保證出庫頻次越高的產品放在離分揀區越近的貨位，相關性強的兩個產品放在距離較近的貨位上，同時可以保證貨位的同一性、相容性（大類產品間相容性較好，按大類分配貨位后，相鄰產品不相容的現象會大大減少）。（三）模型假設與參數設置根據實際情況，我們做以下假設：（1）產品已存在銷售記錄；（2）揀貨區的貨位數已知；（3）產品SKU數已知；（4）選定時間內倉庫的產品出庫數據、訂單數據已知；（5）只考慮產品出庫；（6）只考慮產品兩兩之間的相關性；（7）兩點之間的距離按折線記。模型的目標為：出庫頻次越高的產品放在離分揀區越近的地方；相關性越強的兩個產品放在距離越近的兩個貨位上。參數及變量設置如下：i，j為產品種類，i，j=1，2，3，...，n；k，l為平面貨位，k，l=1，2，3，…，n；p為貨架層數，p=1，2，3，...，m；Ckp為kp貨位到分揀區的折線距離（對一個倉庫來說，貨架布局一旦確定，Ckp的值aidii為i產品到分揀區的折線距離dij,i提問：什么是折現距離？結合上面提問，總結計算庫位容積和數量的依據。提問SKU的含義？結合貨架圖和倉庫平面布置圖增加學生理解教學內容教學設計Ckplq(k≠l,且p≠vi為i產品的日均出庫體積Vjwkp為放置在kp位置產品的重量tixikp(x參數的計算方法如下:距離計算：設貨架共有m層，每層高度為h，一般最中間層最方便揀貨，故選擇第m2層為基礎層，垂直距離轉換為水平距離的轉換系數為ω，記位置k的p層貨位到分揀區的距離為ckp有如下重力約束，使得產品放置重心在貨架中位線以下。p=1m(wkp×p)gbij表示i產品與j產品相關系數（為避免不相關的產品之間因為偶然原因表現出相關性，當bStep1.對歷史數據進行采樣，取得一段時間的所有訂單，統計出包含產品i的訂單個數pi，組成數列Pn=(P1,PStep2.在含有產品i的訂單中，統計出含有j的訂單個數qijQn×n=q11Step3.得到頻率矩陣，當i=j時，bijBn×n=(bij)=q（四）庫位規劃整數規劃模型根據模型的目標，給出目標函數，如下所示：minz=i=1naidii+jdij=k=1nl=1ncminz=i=1naij≥因為產品與自己本身總是“同時出現在一個訂單中”，故bij=1，由此對目標函數進行化簡。產品之間的距離實際上就是產品所放置的貨位之間的距離，dij實際上是c目標函數中的中貨位采用平面位置與層數二位編碼，表達冗余且不利于計算機計算，可轉換成一位編碼采用如下方式：提問：為什么垂直距離要轉換為水平距離？教學內容教學設計ckp表示k位置的p層貨位，共有mxn貨位，令ce=ckp，其中e=(k-1)m+p，e∈(1，mxn)。則we表示e放置在貨位產品的重量。minz=i=1S.t.i=1ne=1nvie=m(k?1)+1m×在模型中，式（2-10）表示一個貨位上只能放一種產品，式（2-11）表示一種產品只能放在一個貨位上，式（2-12）表示i產品的日均出庫體積小于等于k貨位的體積與i產品的補貨次數之積。式（2-13）表示產品放置使得貨架重心在中位線以下。（五）模型求解由于倉庫內存放的貨品種類較多，很難通過一般的數學算法獲得模型的最優解，因此采用啟發式算法中的模擬退火算法求得次優解。模擬退火算法出發點是基于物理中固體物質的退火過程與一般組合優化問題之間的相似性。模擬退火算法的思想是：在某一初始溫度下，伴隨溫度參數的不斷下降，結合概率突跳特性在解空間中隨機尋找目標函數的全局最優解，即能從局部最優解中概率性地跳出并最終趨于全局最優的可行解。具體算法如下：x為模型的決策變量，其中xbest表示模型的最優解，x0為模型初始解，n為溫度的迭代次數；r為每次溫度迭代的乘數；T(n)為當前迭代時的溫度，Tmin為最低溫度，Tmax為最高溫度，j為當前溫度下運算的次數，k為每個溫度下最大運算次數；E(x)為當解為x時的目標