un

guest
1 / ?
back to lessons

Tối ưu hóa Kế hoạch Sàn nhà

Bố trí Kho: Địa lý của Lưu trữ & Di chuyển

Một kho là vấn đề tối ưu hóa địa lý. Mỗi foot vuông là hoặc lưu trữ (các kệ giữ hàng hóa) hoặc di chuyển (đường đi cho người và xe nâng). Sự cân nhắc cơ bản là như sau: đường đi rộng hơn có nghĩa là di chuyển dễ dàng hơn nhưng ít chỗ lưu trữ hơn. Đường đi hẹp hơn có nghĩa là nhiều chỗ lưu trữ hơn nhưng bạn cần thiết bị chuyên dụng (& đắt tiền).

Bố trí Kho

Chiều rộng đường đi tiêu chuẩn:

- Xe nâng thông thường: 11-13 feet (xe nâng cần không gian để quay với một pallet)

- Xe nâng cao: 8-10 feet (cánh tay giãn ra để đến các kệ)

- Đường đi hẹp rất (VNA): 5-6 feet (xe nâng turret chuyên dụng, đắt tiền nhưng tối đa hóa chỗ lưu trữ)

Các chiến lược đường đi lấy hàng: con đường địa lý mà một công nhân theo dõi để thu thập hàng hóa:

- S-pattern (con đường xoắn ốc): Vào mỗi đường đi, di chuyển toàn bộ chiều dài, ra khỏi đầu kia. Dễ dàng nhưng đến tất cả các đường đi ngay cả khi chỉ cần một mặt hàng ở đó.

- Lớn nhất khe hở: Chỉ vào đường đi nếu có hàng hóa để lấy. Bỏ qua đường đi không có hàng hóa để lấy. Trong một đường đi, quay lại ở khe hở lớn nhất giữa các hàng hóa cần lấy thay vì di chuyển toàn bộ chiều dài.

- Cross-dock: Đối với các mặt hàng đi thẳng từ nhận hàng đến gửi hàng: bỏ qua việc lưu trữ hoàn toàn. Một layout cross-dock đặt hai bãi gửi hàng đối diện nhau, với một con đường rõ ràng giữa chúng.

Tính toán Độ dày Lưu trữ

Kho có chiều rộng 200 feet & chiều dài 400 feet (80,000 foot vuông tổng thể). Layout hiện tại sử dụng xe nâng thông thường với 12-foot đường đi. Các kệ có độ sâu 4 feet (độ sâu pallet đơn) mỗi bên của mỗi đường đi. Layout thay đổi: kệ, đường đi, kệ, đường đi.

Mỗi đơn vị kệ-đường đi-kệ là: 4 (kệ) + 12 (đường đi) + 4 (kệ) = 20 feet rộng.

Số lượng đơn vị kệ-đường đi-kệ fit vào chiều rộng 200 feet? Tỷ lệ phần trăm diện tích sàn là lưu trữ (kệ) so với đường đi? Nếu kho chuyển sang xe nâng VNA với 6-foot đường đi, tỷ lệ lưu trữ sẽ thay đổi như thế nào?

Sử dụng không gian khối và đóng gói thùng

Xếp: Hình học 3D trong Mỗi Trailer

Một pallet tiêu chuẩn ở Bắc Mỹ là 48 inch x 40 inch (GMA pallet). Đây là đơn vị hình học logistics cơ bản.

Giải pháp xếp pallet hình học

Sử dụng không gian khối đo lường hiệu quả sử dụng không gian: thể tích sản phẩm thực tế chia cho thể tích có sẵn. Một trailer đầy về trọng lượng nhưng chỉ đầy 1/2 về thể tích có tỷ lệ sử dụng không gian khối thấp. Một trailer được đóng gói đến trần có tỷ lệ sử dụng không gian khối cao.

Xếp cột: mỗi lớp giống nhau, hộp trực tiếp trên top của nhau. Rất yếu về cấu trúc nhưng sử dụng không gian hiệu quả.

Xếp chéo (vặn 90 độ): mỗi lớp lặp lại được xoay 90 độ. Rất ổn định hơn nhưng tạo ra khoảng trống ở cạnh, lãng phí 5-15% diện tích pallet.

Đóng gói container là thách thức hình học thực sự: đặt các hộp có kích thước khác nhau vào container vận tải 40 feet (kích thước bên trong khoảng 39 '5 "x 7'8 "x 7'10 "). Đây là đóng gói 3D: một trong những vấn đề NP-hard cơ bản trong khoa học máy tính. Không có algorism có thể đảm bảo giải pháp tối ưu trong thời gian hợp lý cho các trường hợp lớn.

Trong thực tế, các công ty logistics sử dụng các phương pháp heuristics: các mục lớn nhất đầu tiên, lấp đầy diện tích sàn trước khi tăng cao, nhóm các mục theo điểm đến cho hiệu quả bốc dỡ.

Hiệu quả tải pallet

Bạn cần tải các hộp có kích thước 12 inch dài, 10 inch rộng và 8 inch cao vào một pallet tiêu chuẩn 48 "x 40". Chiều cao tối đa của chồng là 48 inch.

Bao nhiêu hộp fit trên một lớp pallet? (Cố gắng các hướng khác nhau của hộp trên mặt pallet.) Bao nhiêu lớp fit trong 48 inch chiều cao? Con số tổng thể bao nhiêu hộp trên pallet? Tỷ lệ sử dụng không gian khối là gì (thể tích hộp / thể tích pallet)?

Tại sao việc tối ưu hóa tuyến đường trở nên khó khăn

Vấn đề Nhân Viên Bán Hàng Đi Lại (TSP)

Giả sử bạn phải đến thăm 10 khách hàng và quay lại trạm đỗ. Tuyến đường ngắn nhất là gì? Đây là Vấn đề Nhân Viên Bán Hàng Đi Lại: một trong những vấn đề được nghiên cứu nhiều nhất trong toán học và khoa học máy tính.

Các tuyến đường TSP: Nearest-Neighbor vs 2-opt

Khó khăn là sự nở bùng nổ combinatorial. Đối với N điểm dừng, có (N-1)!/2 tuyến đường khác nhau (chia cho 2 vì vì chiều kim đồng hồ và ngược chiều kim đồng hồ có cùng độ dài).

- 5 điểm dừng: 12 tuyến đường: kiểm tra tất cả trong mili giây

- 10 điểm dừng: 181.440 tuyến đường: vẫn có thể xử lý được bằng máy tính

- 15 điểm dừng: 43.6 tỷ tuyến đường: mất nhiều giờ

- 20 điểm dừng: 60.8 quadrillion tuyến đường: mất hàng thế kỷ

- 50 điểm dừng: nhiều tuyến đường hơn nguyên tử trong vũ trụ quan sát được

TSP là NP-hard: không có algoritma nào có thể giải quyết trong thời gian đa thức. Khi N tăng lên, các giải pháp chính xác trở nên không thể và chúng ta phải sử dụng heuristics: các algoritma tìm ra các giải pháp tốt (nhưng không đảm bảo tối ưu) nhanh chóng.

Các heuristics thông dụng:

- Nearest neighbor: Từ vị trí hiện tại, luôn đi đến điểm dừng khách hàng gần nhất. Nhanh nhưng thường sản xuất ra các tuyến đường có các nút giao không đẹp.

- Convex hull insertion: Bắt đầu với các điểm dừng ngoài cùng (hình hộp convex: giới hạn hình học). Sau đó chèn các điểm dừng nội bộ một một lần một lúc ở nơi chúng thêm ít nhất độ dài.

- 2-opt improvement: Lấy một tuyến đường hoàn thành và thử đổi chỗ các cặp cạnh. Nếu loại bỏ hai cạnh và kết nối lại làm cho tuyến đường ngắn hơn, giữ lại sự thay đổi. Lặp lại cho đến khi không có cải thiện nào được tìm thấy.

Heuristics vs Exact Solutions

Một công ty giao hàng có 12 điểm dừng hôm nay. Người lái xe của họ sử dụng heuristics gần nhất: tại mỗi điểm, lái xe đến điểm dừng chưa đến thăm gần nhất.

Số đường có thể có cho 12 điểm dừng (sử dụng công thức (N-1)!/2)? Tại sao heuristics gần nhất có thể tạo ra một đường kém hiệu quả mặc dù nó có vẻ logic? Mô tả một trường hợp địa phương nơi luôn đi đến điểm dừng gần nhất dẫn đến một đường tổng thể dài hơn nhiều so với cần thiết.

Vùng, Độ Đầy Đủ và Bài Toán Giao Hàng

Giao hàng Mile cuối cùng: Địa lý gặp Kinh tế

Mile cuối cùng: từ trung tâm phân phối đến cổng khách hàng: chiếm 40-50% chi phí giao hàng tổng thể. Đây là phần có độ giới hạn địa lý cao nhất trong chuỗi cung ứng.

Thiết kế Vùng Giao Hàng

Các tuyến đường từ một kho hàng: Các xe giao hàng tỏa ra từ một trung tâm phân phối trung tâm. Mỗi tuyến đường của xe nên bao phủ một vùng địa lý hẹp: không nên có hai xe crisscross vương quốc lãnh thổ của nhau.

Độ đậm đặc giao hàng quyết định mọi thứ. Trong một khu vực đô thị, một xe có thể thực hiện 150 giao hàng trong một ca 8 giờ. Trong các khu vực nông thôn, xe cùng loại có thể quản lý 20-30. Lý do địa lý: các điểm dừng ở đô thị gần nhau (xe lái ngắn giữa các điểm) trong khi các điểm dừng ở nông thôn cách xa nhau.

Giao hàng dựa trên vùng chia khu vực phục vụ thành các cụm địa lý. Mỗi vùng được gán cho một xe. Các vùng tốt là compact (hình tròn hoặc vuông gần đúng) & liên tục (không có khe hở hoặc các khu vực biệt lập). Mục tiêu: giảm tổng độ dài đường đi trong khi giữ cho mỗi tuyến dưới giới hạn thời gian / dung lượng.

Vấn đề Giao hàng theo Tuyến đường (VRP) mở rộng TSP cho nhiều xe. Được một kho bãi, N khách hàng, & K xe tải (mỗi chiếc có dung tích & giới hạn thời gian), gán khách hàng cho xe & sắp xếp mỗi tuyến đường của xe để giảm tổng độ dài. VRP cũng là NP-hard.

Một bản đồ khu vực được thiết kế tốt tạo ra các tuyến đường nơi mỗi lái xe đi qua một hình dạng hình học kín kẽ: một vòng tròn hoặc lổn nhổn cơ bản từ kho bãi. Nếu bạn nhìn thấy một tuyến đường chéo lên nhau hoặc chồng chéo với một lái xe khác, thì việc định tuyến là không hiệu quả.

Thiết kế Khu vực

Một công ty giao hàng hoạt động từ một kho bãi ở trung tâm thành phố. Họ có 4 lái xe & 200 đơn hàng trải đều trên một khu vực phục vụ gần như là hình tròn với bán kính 10 dặm.

Bạn sẽ chia khu vực phục vụ thành bao nhiêu khu vực? Mô tả hình dạng của mỗi khu vực. Tại sao cách chia này tốt hơn việc gán mỗi lái xe 50 đơn hàng (theo thứ tự)? Đặc tính hình học nào của các khu vực của bạn làm cho chúng hiệu quả?