CN103914763A - 一种三库协同管理的卷烟物流系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种三库协同管理的卷烟物流系统，该系统由甲物流中心、乙生产基地、丙生产基地构成和中心控制模块构成，所述的中心控制模块由订单模块、库存模块、出库模块组成；其中：一、订单模块为以订单品规集中度、订单品规覆盖度、订单品规关联度、订单波动性为特性的订单特性分析模型，来反映订单的情况；二、所述的库存模块包括输入、匹配过程、输出三个程序；三、出库模块包括输入、订单处理、输出三个程序；本发明实现多仓库的对外直接出库，减少各库内部之间的调拨，节约成本，实现运营效率的提高，做到最高效的数据交换和物流运转。

Description

一种三库协同管理的卷烟物流系统

技术领域

本发明属于一种物流系统技术领域，具体是一种三库协同管理的卷烟物流系统。 

背景技术

目前，物流行业在我国发展迅速，它已经成为连接生产者与消费者必不可少的环节。我国的物流行业处于起步阶段，大多的物流系统其结构及其繁复，造成了物流过程的连续性不佳，不仅浪费了物流成本，同时也达不到提高物流效率的效果。 

按照中国烟草物联网发展规划的要求，实现卷烟物流资源（包括卷烟条、件、周转箱、托盘、车辆、叉车、仓储、货位）的全面感知、确保卷烟物流资源始终处于可知、可控、可信状态；实现对卷烟物流作业流程（包括：卷烟生产、出入库、分拣、配车、运输等业务流程）的全面优化，确保工作效率不断提高；实现卷烟物流基础管理（费用、成本、环境、安全、质量等）的精细化，确保卷烟物流的经济实用性和高效性。多措并举，最终达到卷烟成品物流作业可视化、流程最优化和管理智能化目标。 

对于卷烟生产销售行业，如何满足市场要求，做到供货不积压、不脱销；满足效率要求，快速发货，做到最快的数据交换和物流运转，如何进行物流库存结构的分配，减少移库作业量，缓解出库压力是生产和物流行业急需解决的一个问题。 

如何通过对订单特征的分析，以订单驱动为核心，以生产和物流为保障的运作体系中，对生产和物流保障运作体系的建立具有指导意义，可以提高销售与生产、物流之间在时间和空间上的匹配度，为建立生产、物流、销售协同的企业运作体系提供帮助。 

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的不足，本发明的目的提供一种三库协同管理的卷烟物流系统，该系统实现多仓库的对外直接出库，减少各库内部之间的调拨，节约成本，实现运营效率的提高，做到最高效的数据交换和物流运转。 

为了实现上述的目的，本发明采用了以下的技术方案： 

一种三库协同管理的卷烟物流系统，该系统由甲物流中心、乙生产基地、丙生产基地构成和中心控制模块构成，所述的中心控制模块由订单模块、库存模块、出库模块组成；其中：

一、订单模块为以订单品规集中度、订单品规覆盖度、订单品规关联度、订单波动性为特性的订单特性分析模型，来反映订单的情况；订单特性分析算法的输入信息为订单，针对输入系统的订单进行分析，输出订单的特性值，主要包括：订单品规集中度系数表、订单品规覆盖度系数表、订单品规关联度系数表、品规等级表、订单波动分析表；

在算法模型中，定义k表示订单，i表示订单号，则k1,k2…kj…km分别表示第1，2…，j，…n个订单；

a表示品规，a1,a2…aj…am分别表示第1，2…，j，…m个品规；

Y表示订单订购量，即 表示品规a在订单i中的订购量，单位：万个；

D表示出库日期；

采用二维的矩阵来表示订单属性表：

订单特性表：K= ；

二、所述的库存模块包括输入、匹配过程、输出三个程序；所述的输入包括订单属性表的输入、品规登记表的输入、各库属性表的输入；所述的输入、匹配和输出过程如下所述：

1）输入的订单的属性值，品规等级表以及甲物流中心、乙生产基地和丙生产基地三库属性表；

2）判断a1的优先级，a1的判断等级为1，转步骤3），不为1转步骤4）；

3）判断是否与乙生产基地的属性表的属性值相匹配，是，转步骤5），否，转步骤4）；

4）判断是否与丙生产基地的属性表的属性值相匹配，是，转步骤6），否，转步骤7）；

5）订单号与乙生产基地关联，更新乙生产基地的属性表；

6）订单号与丙生产基地关联，更新丙生产基地的属性表；

7）提前备货，移库至甲物流中心出库，生成移库作业表，订单号与甲物流中心关联，更新甲物流中心属性表；

8）甲物流中心、乙生产基地和丙生产基地分别生成各库品项分配表和品项存储表；

三、出库模块包括输入、订单处理、输出三个程序；输入包括订单属性表的输入、车辆属性表的输入、三库存储表的输入；订单处理过程对订单属性表的更新；输出包括生成移库作业表；所述的输入、订单处理和输出过程如下所述：

1）输入订单属性表、车辆属性表和三库存储表

所述的订单属性表如下：；

三库存储表： ；

车辆属性表： ；

2）输入订单，将订单属性表中各品规与三库存储表进行匹配，同时将匹配后与不同库重合的品规数量进行加和，根据车辆调配原则，将加和的数值与车辆属性表进行匹配，若满足车辆满载率的要求，则可将订单按照跟不同库匹配的结果进行订单切割；

3）匹配算法输出结果：订单的执行地，输出表格如下，

出库作业表： 

移库作业表： 。

本发明的技术方案在考虑库容资源以及出入库能力的基础上，平衡各库间的工作负荷；充分利用多仓库的库容资源，调配多仓库的出入库作业使得生产和物流运作体系得到保障，并保证高峰期的订单需求得到满足；实现多仓库的对外直接出库，减少各库内部之间的调拨，节约成本，实现运营效率的提高，做到最高效的数据交换和物流运转。 

附图说明

图1为本发明具体实施例的多库协同策略优化匹配结构示意图。 

图2为本发明具体实施例的多库协同库存结构示意图。 

图3为本发明具体实施例的多库协同出库结构示意图。 

具体实施方式

为使本发明的技术方案和特点更加清楚，下面结合实施例和附图，对本发明做进一步的详细说明。在此，以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。 

如图1所示，多库协同库存结构是根据某企业订单特性分析以及现状分析的基础上，在品规等级确定算法模型以及订单波动算法模型的基础上，建立的多库协同策略优化匹配结构示意图，包括：订单、库存结构、出库结构三者之间的关系。 

具体的，通过订单的特性分析算法计算出甲物流中心作业属性、乙生产基地作业属性、丙生产基地作业属性。在通过订单掌握库存结构与出库结构。 

具体的，在订单模块中，订单特性分析算法将建立以订单品规集中度、订单品规覆盖度分析算法、订单品规关联度算法、订单波动性算法为主要特征的订单特性分析模型，来反映订单的主要特点。该模型输入信息为订单，针对输入系统的订单进行分析，输出订单的特性值，主要包括：订单品规集中度系数表、订单品规覆盖度系数表、订单品规关联度系数表、品规等级表、订单波动分析表。 

在算法模型中，定义k表示订单，i表示订单号，则k1,k2…kj…km分别表示第1，2…，j，…n个订单； 

a表示品规，a1,a2…aj…am分别表示第1，2…，j，…m个品规；

Y表示订单订购量，即 表示品规a在订单i中的订购量（单位：万个）；

D表示出库日期。

那么，可以用一个二维的矩阵来表示订单属性表 

订单特性表：K=；

如图2所示为本发明具体实施例提出的多库协同库存结构示意图。包括，输入、匹配过程、输出三个程序。

具体的，输入包括订单属性表的输入、品规登记表的输入、三库属性表的输入；匹配过程如图2，具体是对输入的订单属性值的匹配；输出包括生成移库作业表、各库品项分配表、品项存储表。 

如图2所示，所述的输入、匹配和输出过程如下所述： 

1）输入的订单的属性值，品规等级表以及甲物流中心、乙生产基地和丙生产基地三库属性表；

2）判断a1的优先级，a1的判断等级为1，转步骤3），不为1转步骤4）；

3）判断是否与乙生产基地的属性表的属性值相匹配，是，转步骤5），否，转步骤4）；

4）判断是否与丙生产基地的属性表的属性值相匹配，是，转步骤6），否，转步骤7）；

5）订单号与乙生产基地关联，更新乙生产基地的属性表；

6）订单号与丙生产基地关联，更新丙生产基地的属性表；

7）提前备货，移库至甲物流中心出库，生成移库作业表，订单号与甲物流中心关联，更新甲物流中心属性表；

8）甲物流中心、乙生产基地和丙生产基地分别生成各库品项分配表和品项存储表；

具体的，根据三个库的日生产能力、存储能力出库能力以及入库能力，分别统计多库的生产和物流的最大能力，在一定周期内为该库分配订单的总订购量不得大于该周期内该库生产和物流的最大能力的最小值，并且，在这一周期内，单日总出库量的极大值也不能高于该库最大的出库能力。

例如，丁:外加工产量已定，出库能力65000（万个），存储能力550000（万个）； 

戊地生产基地：生产能力远大于销售能力，出库能力25000（万个）/日，额定存储能力30000（万个）；

己地生产基地：生产能力远大于销售能力，出库能力5000（万个）/日，额定存储能力40000-50000（万个）。

因此，戊地生产基地的作业能力为25000（万个）/日，己地生产基地作业5000（万个）/日，以此作为多库协同关系比例的依据，为戊地和己地分配的出库任务原则上不能超过其作业能力。 

如图3所示为本发明具体实施例提出的多库协同出库结构示意图。包括，输入、订单处理过程、输出三个程序。 

具体的，输入包括订单属性表的输入、车辆属性表的输入、三库存储表的输入；订单处理过程如图，具体是对订单属性表的更新；输出包括生成移库作业表。 

具体的，根据匹配算法，以及订单特性分析，多库功能定位、多库协同关系，可在数据库中建立订单特性表、多库特性表以及品规等级表，三表通过关键词相互关联。 

具体包括： 

所述的订单属性表如下：；

三库存储表： ；

车辆属性表： ；

随后，输入订单，将订单属性表中各品规与三库存储表进行匹配，同时将匹配后与不同库重合的品规数量进行加和，根据车辆调配原则，将加和的数值与车辆属性表进行匹配，若满足车辆满载率的要求，则可将订单按照跟不同库匹配的结果进行订单切割。

匹配算法输出结果 :订单的执行地，输出表格如下， 

出库作业表： 

移库作业表： 。

根据库存结构算法模型， 将订单日期在20110708-20110720的订单输入算法。根据计算，该阶段核心品规日平均出库量为15246（万个），关联品规平均日出库量为2624（万个），其余品规平均日出库量为3832（万个），核心品规和关联品规的平均出库量之和均为超出乙地生产基地30000（万个）的库容。 

再例如，将订单日期在20110808-20110820的订单输入算法，可知此阶段，核心品规核关联品规均应分配至乙地生产基地。根据计算，该阶段核心品规日平均出库量为12056（万个），关联品规平均日出库量为3229（万个），其余品规平均日出库量为4983（万个），核心品规和关联品规的平均出库量之和均为超出乙地生产基地30000（万个）的库容。 

Claims (1)

1.一种三库协同管理的卷烟物流系统，其特征在于该系统由甲物流中心、乙生产基地、丙生产基地构成和中心控制模块构成，所述的中心控制模块由订单模块、库存模块、出库模块组成；其中：

一、订单模块为以订单品规集中度、订单品规覆盖度、订单品规关联度、订单波动性为特性的订单特性分析模型，来反映订单的情况；订单特性分析算法的输入信息为订单，针对输入系统的订单进行分析，输出订单的特性值，主要包括：订单品规集中度系数表、订单品规覆盖度系数表、订单品规关联度系数表、品规等级表、订单波动分析表；

在订单特性分析模型中，定义k表示订单，i表示订单号，则k1,k2…kj…km分别表示第1，2…，j，…n个订单；

a表示品规，a1,a2…aj…am分别表示第1，2…，j，…m个品规；

Y表示订单订购量，即 表示品规a在订单i中的订购量，单位：万个；

D表示出库日期；

采用二维的矩阵来表示订单属性表：

订单特性表：K= ；

二、所述的库存模块包括输入、匹配过程、输出三个程序；所述的输入包括订单属性表的输入、品规登记表的输入、各库属性表的输入；所述的输入、匹配和输出过程如下所述：

1）输入的订单的属性值，品规等级表以及甲物流中心、乙生产基地和丙生产基地三库属性表；

2）判断a1的优先级，a1的判断等级为1，转步骤3），不为1转步骤4）；

3）判断是否与乙生产基地的属性表的属性值相匹配，是，转步骤5），否，转步骤4）；

4）判断是否与丙生产基地的属性表的属性值相匹配，是，转步骤6），否，转步骤7）；

5）订单号与乙生产基地关联，更新乙生产基地的属性表；

6）订单号与丙生产基地关联，更新丙生产基地的属性表；

7）提前备货，移库至甲物流中心出库，生成移库作业表，订单号与甲物流中心关联，更新甲物流中心属性表；

8）甲物流中心、乙生产基地和丙生产基地分别生成各库品项分配表和品项存储表；

三、出库模块包括输入、订单处理、输出三个程序；输入包括订单属性表的输入、车辆属性表的输入、三库存储表的输入；订单处理过程对订单属性表的更新；输出包括生成移库作业表；所述的输入、订单处理和输出过程如下所述：

1）输入订单属性表、车辆属性表和三库存储表

所述的订单属性表如下：；

三库存储表： ；

车辆属性表： ；

2）输入订单，将订单属性表中各品规与三库存储表进行匹配，同时将匹配后与不同库重合的品规数量进行加和，根据车辆调配原则，将加和的数值与车辆属性表进行匹配，若满足车辆满载率的要求，则可将订单按照跟不同库匹配的结果进行订单切割；

3）匹配算法输出结果：订单的执行地，输出表格如下，

出库作业表： 

移库作业表： 。