CN113935612B - 一种面向钢铁产业的紧急订单物流调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种面向钢铁产业的紧急订单物流调度方法。首先，针对紧急订单提货需求，钢铁企业根据仓库数量以及启用状态判断是否为急单分配闲置仓库，其次，针对无闲置仓库的情况，设计紧急订单插队取货策略，并构造以最小化取货位最大取货时长为目标的优化问题，保证急单优先取货的同时，尽可能降低常规订单调度时间。本发明的有益效果在于能够高效应对紧急订单突发情况，并及时做出合理的调度策略，提高了钢企物流作业风险抵御能力。

Description

一种面向钢铁产业的紧急订单物流调度方法

技术领域

本发明属于钢铁物流调度领域，具体涉及一种面向钢铁产业的紧急订单物流调度方法。

背景技术

钢铁产业的高质量发展是推动我国基建事业迅速崛起的重要基石，也是促进国民经济繁荣稳定的重要组成部分。然而，由于配套技术更新的滞后性，导致目前钢铁行业存在着创新驱动薄弱，风险抵御能力不足等短板。钢铁企业的升级改造要求其能够集仓储、物流、信息化于一体，在面对突发状况时，能充分保证生产调度的有序性。紧急订单是钢铁物流出库作业所面临的一种频发状况，该类订单区别于常规订单，是一种临时安排取货且取货优先级高于常规订单的订单类型。目前紧急订单的调度程序往往由人工制定，不仅效率低下，而且会严重打乱常规订单的调度计划，因此设计一种高效的紧急订单应对策略，保证其优先级的前提下，兼顾常规订单物流及时性极具应用价值。

中国专利申请号为：201911292688.4，名称为：一种基于工业互联网的订单配送方法。此方法综合考虑了订单配送时间和配送区域相同订单数量，并据此提出了订单附加配送价格评估机制。针对紧急订单，采用提高附加费用的方式来缩减配送时间，在一定程度上减少了客户等待时间，并提高了商家收益。然而此方法仅适用于小宗商品物流配送，而钢铁物流紧急订单出库作业需综合考虑厂区内车辆调度、库存数量、以及订单钢种存放位置等因素，因此该方法不适用于钢铁行业紧急订单出库调度。

中国专利申请号为：201410046000.5，名称为：一种基于实时信息的钢铁产品物流系统及其调度方法。该方法首先制定初始钢铁产品物流调度方案，进而利用车载终端实时反馈货物配送动态信息，并基于此信息进行效益评估，从而实现物流调度方案的实时更新。此方法以较低的成本对钢铁物流调度进行动态操控，然而该方法并未考虑紧急订单等突发情况下物流调度方式，无法及时响应紧急订单取货需求。

在钢铁物流调度领域中，保证物流的有序性能极大降低调度时间成本，增加客户满意度。然而，当面对取货优先级远高于常规订单的紧急订单车辆插队取货时，处于排队状态订单车辆的物流调度势必会受到阻碍。此时，依靠人力制定物流调度方案不仅效率低下，甚至会极大延长部分订单出库时间，增加调度成本。

发明内容

本发明的目的在于解决上述问题，提供一种面向钢铁产业的紧急订单物流调度方法，首先，针对紧急订单提货需求，钢铁企业根据仓库数量以及启用状态判断是否为急单分配闲置仓库(闲置仓库通常为库存充足且并未安排出库计划的仓库)；其次，针对无闲置仓库的情况，设计紧急订单插队取货策略，并构造以最小化取货位最大取货时长为目标的优化问题，保证急单优先取货的同时，尽可能降低常规订单调度时间。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种面向钢铁产业的紧急订单物流调度方法，首先，针对紧急订单提货需求，钢铁企业根据仓库数量以及启用状态判断是否为急单分配闲置仓库，闲置仓库为库存充足且并未安排出库计划的仓库；其次，针对无闲置仓库的情况，设计紧急订单插队取货策略，并构造以最小化取货位最大取货时长为目标的优化问题，保证急单优先取货的同时，尽可能降低常规订单调度时间。

在本发明一实施例中，该方法具体实现步骤如下：

步骤1、普通客户向钢铁企业发出提货请求，企业统计常规订单数量和订单信息，并根据当前可启用的仓库数量以及仓库库存为不同订单分配仓库，进而按订单顺序安排产品出库；其中订单信息包括钢铁产品种类，产品数量，以及产品规格；

步骤2、公司后台数据库监测是否接收到紧急订单，若是，则进一步确定紧急订单释放时间，即急单取货时间，并执行步骤3；否则按照步骤1调度计划进行有序的出库作业；

步骤3、根据紧急订单释放时间判断当前是否存在闲置仓库予以分配，若是，则分配闲置仓库安排急单取货，否则根据当前已启用仓库取货位工作状态制定紧急订单取货策略，执行步骤4；

步骤4、设定调度原则如下：1)单个订单只能于同一仓库取货；2)单个订单可根据订单钢种的不同，于不同取货位进行取货作业；3)取货位相互独立，分属产品垛位无交集；4)同一订单不同钢种取货顺序无优先级约束；5)同一时刻一个取货位仅能容纳一个订单；6)其他订单不得打断处于取货状态的订单调度过程；7)忽略订单车辆在仓库内移动时间；基于以上调度原则，构建最小化取货位最大取货时长的数学模型，旨在完成紧急订单快速取货的前提下，减少对常规订单的调度影响；模型建立如下：

符号说明：i，h：订单号；

紧急订单号；k：取货位号；n：仓库内订单总数；m：仓库内取货位总数；O_i，O_h：订单i和h包含钢铁种类集合；

紧急订单包含钢铁种类集合；Ω_i：订单i包含钢铁种类数量；t_ijk：订单i的钢种j选择取货位k所需取货时间；T_ijk：订单i的钢种j在取货位k取货开始时间；

紧急订单

释放时间；

紧急订单

最大交付时间；C_k：所有分配给取货位k的订单总完成时间；C_max：配载计划所有订单完成时间即最后一个订单完成时间；

决策变量：

P1:min f＝C_max (1)

目标函数(1)通过最小化仓库内所有订单调度时间来减少由紧急订单插队造成的其他订单取货延时问题；

约束条件(2)定义取货位k所有订单完成时间；

C_max≥C_k,k∈{1,2,…m} (3)

约束条件(3)表示所有取货位总完成时长不大于最后一个订单的完成时间；

T_ijk+t_ijk≤T_hjk,i,h∈{1,2,…n},k∈{1,2,…m},j∈O_i,j∈O_h (4)

约束条件(4)是调度完整性约束，表示相同取货位不能同时参与两个订单的物流调度，即前一订单完成取货后才可进行下一订单取货；

约束条件(5)表示同一订单调度顺序约束，即同一订单不同钢种不能同时取货；

约束条件(6)是紧急订单时间约束，规定了取货最长完成时间；

约束条件(7)表示每个订单的每一类钢种只能在一个取货位取货；

约束条件(8)表示每个订单的每一类钢种不可重复取货；问题P1是NP-hard问题，为求解此问题，执行步骤5；

步骤5、针对步骤4建立的优化问题P1，本步骤采用启发式算法寻找最优解，以此确定仓库内所有订单的最佳调度策略并安排取货，直到仓库内所有订单完成出库作业；

步骤6、重复执行步骤2-5，直至所有订单完成取货。

相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：

(1)讨论了钢铁企业紧急订单的调度问题，并通过构造以处于作业状态的所有订单总调度时间为目标的优化问题，在满足急单取货时间约束下，最大限度降低对常规订单的取货干扰。

(2)综合考虑了仓库取货位工作状态、订单钢种数量，以及不同取货位订单取货时间，制定了最优调度策略，避免了人工调度效率低下等问题。

(3)根据建立的优化问题，使用启发式算法可快速收敛到最优解，从而及时响应紧急订单调度过程，并做出正确策略，符合调度及时性需求。

附图说明

图1为本发明所述出库物流调度流程图。

图2为本发明所述实例禁忌搜索算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。

本发明一种面向钢铁产业的紧急订单物流调度方法，首先，针对紧急订单提货需求，钢铁企业根据仓库数量以及启用状态判断是否为急单分配闲置仓库，闲置仓库为库存充足且并未安排出库计划的仓库；其次，针对无闲置仓库的情况，设计紧急订单插队取货策略，并构造以最小化取货位最大取货时长为目标的优化问题，保证急单优先取货的同时，尽可能降低常规订单调度时间。

以下为本发明具体实施实例。

如图1所示，本发明一种面向钢铁产业的紧急订单物流调度方法，主要涵盖了以下步骤：

步骤1、普通客户向钢铁企业发出提货请求，钢铁企业统计常规订单数量和订单信息，并根据当前可启用的仓库数量及相应库存为不同订单分配仓库，依据订单顺序安排物流调度。本实例设定常规订单数量为3，且所有订单均包含两类钢种。

步骤2、公司后台数据库监测是否接收到紧急订单，若是，则进一步确定紧急订单释放时间，并执行步骤3；否则按照步骤1调度计划进行有序的出库作业。如表1所示，本实例设定总订单数量n＝4，取货位总数m＝6，其中订单号

为紧急订单，且0时刻为紧急订单释放时间，即

紧急订单最大交付时刻为40，即

表1

步骤3、假定紧急订单释放时刻无闲置仓库予以分配，因此将紧急订单并入常规订单参与物流调度。本实例设定钢种1位于取货位1-3，钢种2位于取货位4-6，且同一规格钢种在不同取货位出库时间各不相同，依据不同订单采购需求，表1给出了各订单在不同取货位的取货估计时间(单位：分钟)。

步骤4、针对步骤3紧急订单插队取货需求，以及不同取货位订单取货估计时间，本步骤构建最小化取货位最大取货时长的数学模型P1，保证在完成紧急订单取货时间约束条件下，减少对常规订单的调度影响。

步骤5、针对步骤4建立的优化问题P1，本步骤采用禁忌搜索算法寻找最优调度方案，并依据计算结果安排出库作业。图2即为本实例禁忌搜索算法流程。

步骤5.1、初始化。设置初始代数r＝0，最大迭代数为500；设置禁忌表为H，且禁忌表长度为10。采用整数编码规则随机生成所有取货位订单，例如生成初始解s＝[[-],[4,1,3,2],[-],[3],[1,4,2],[-]]，初始解s内部子数组下标代表取货位，子数组内部数字代表订单编号，“—”则代表该取货位未分配订单。

步骤5.2、计算初始解适应度。首先确定订单排列及取货顺序，即遍历初始解s，对订单数大于1的取货位进行订单号排列并统计所有排列方案。搜索所有方案下使总调度时间最小的取货顺序并进行统计，以此确定s最佳取货策略和最小调度时间f_s，令q＝s，即f_q＝f_s。例如步骤5.1初始解所对应的最佳订单排列为s＝[[-],[3,4,1,2],[-],[3],[2,4,1],[-]]；取货顺序为[-,1,-,0,1,-]，其中1，0分别代表不同取货位先后顺序，“—”表示订单为空；总调度时长为49分钟，即f_q＝49。

步骤5.3、构造解s邻域。针对解s取货位订单分布状态，生成解s的邻域表A＝{a₁,a₂,a₃…a_l}，并设其长度为25，即l＝25。邻域表构造规则为：将取货位分为1-3和4-6两部分，并在每一部分随机选择两个取货位，判断选定的取货订单是否为空，若均不为空，则在每一个取货位随机选定一个订单交换位置；若其中一个取货位订单为空，则在另一个取货位随机选择一个订单进行填补；若选定的两个取货位订单均为空，则视为无效操作。重复此操作直到邻域表长度达到25，且不同邻居互异(邻域中一个元素称为一个邻居)。

步骤5.4、计算解s邻域适应度。遍历邻域表A，对A中每个邻居按照步骤5.2计算规则搜索各取货位最佳取货顺序，并统计所有邻居最小调度时间记为

寻找F中调度时间最小的邻居a作为局部最优解，并令s＝a，更新禁忌表H。若f_a＜f_q，则令q＝s。

步骤5.5、r:＝r+1，返回步骤5.3，直到r＝500。

步骤5.6、返回最优解q，以及最小取货时间f_q。本实例中，最终各取货位订单排列为q＝[[1],[2],[3,0],[2,0],[3],[1]]，对应取货顺序为[0,0,0,1,1,1]，总调度时长为34分钟，即f_q＝34分钟。

步骤6、重复执行步骤2-5，直至所有订单完成取货。

本发明的优点如下：

与“一种基于工业互联网的订单配送方法”专利相比，本发明着眼于钢铁物流调度，综合考虑订单货物种类，存放位置，以及订单取货时间等因素，并基于此构造最小化取货位最大取货时长的数学模型，有效保证了钢铁产品物流调度的有序性。与“一种基于实时信息的钢铁产品物流系统及其调度方法”专利相比，本发明考虑了紧急订单物流调度突发场景，并通过构造优化问题，实现了紧急订单最优调度方案，不仅避免了人工处理产生的效率低下问题，兼顾了常规订单物流及时性，而且切实提高了钢铁企业物流作业风险抵御能力。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种面向钢铁产业的紧急订单物流调度方法，其特征在于，首先，针对紧急订单提货需求，钢铁企业根据仓库数量以及启用状态判断是否为急单分配闲置仓库，闲置仓库为库存充足且并未安排出库计划的仓库；其次，针对无闲置仓库的情况，设计紧急订单插队取货策略，并构造以最小化取货位最大取货时长为目标的优化问题，保证急单优先取货的同时，尽可能降低常规订单调度时间；该方法具体实现步骤如下：

步骤1、普通客户向钢铁企业发出提货请求，企业统计常规订单数量和订单信息，并根据当前可启用的仓库数量以及仓库库存为不同订单分配仓库，进而按订单顺序安排产品出库；其中订单信息包括钢铁产品种类，产品数量，以及产品规格；

步骤2、公司后台数据库监测是否接收到紧急订单，若是，则进一步确定紧急订单释放时间，即急单取货时间，并执行步骤3；否则按照步骤1调度计划进行有序的出库作业；

步骤3、根据紧急订单释放时间判断当前是否存在闲置仓库予以分配，若是，则分配闲置仓库安排急单取货，否则根据当前已启用仓库取货位工作状态制定紧急订单取货策略，执行步骤4；

步骤4、设定调度原则如下：1)单个订单只能于同一仓库取货；2)单个订单可根据订单钢种的不同，于不同取货位进行取货作业；3)取货位相互独立，分属产品垛位无交集；4)同一订单不同钢种取货顺序无优先级约束；5)同一时刻一个取货位仅能容纳一个订单；6)其他订单不得打断处于取货状态的订单调度过程；7)忽略订单车辆在仓库内移动时间；基于以上调度原则，构建最小化取货位最大取货时长的数学模型，旨在完成紧急订单快速取货的前提下，减少对常规订单的调度影响；模型建立如下：

符号说明：i，h：订单号；

紧急订单号；k：取货位号；n：仓库内订单总数；m：仓库内取货位总数；O_i，O_h：订单i和h包含钢铁种类集合；

紧急订单包含钢铁种类集合；Ω_i：订单i包含钢铁种类数量；t_ijk：订单i的钢种j选择取货位k所需取货时间；T_ijk：订单i的钢种j在取货位k取货开始时间；

紧急订单

释放时间；

紧急订单

最大交付时间；C_k：所有分配给取货位k的订单总完成时间；C_max：配载计划所有订单完成时间即最后一个订单完成时间；

决策变量：

P1:min f＝C_max (1)

目标函数(1)通过最小化仓库内所有订单调度时间来减少由紧急订单插队造成的其他订单取货延时问题；

约束条件(2)定义取货位k所有订单完成时间；

C_max≥C_{k,k∈{1,2,…m}} (3)

约束条件(3)表示所有取货位总完成时长不大于最后一个订单的完成时间；

T_ijk+t_ijk≤T_hjk,i,h∈{1,2,…n},k∈{1，2，…m},j∈O_i,j∈O_h (4)

约束条件(4)是调度完整性约束，表示相同取货位不能同时参与两个订单的物流调度，即前一订单完成取货后才可进行下一订单取货；

约束条件(5)表示同一订单调度顺序约束，即同一订单不同钢种不能同时取货；

约束条件(6)是紧急订单时间约束，规定了取货最长完成时间；

约束条件(7)表示每个订单的每一类钢种只能在一个取货位取货；

约束条件(8)表示每个订单的每一类钢种不可重复取货；问题P1是NP-hard问题，为求解此问题，执行步骤5；

步骤5、针对步骤4建立的优化问题P1，本步骤采用启发式算法寻找最优解，以此确定仓库内所有订单的最佳调度策略并安排取货，直到仓库内所有订单完成出库作业；

步骤6、重复执行步骤2-5，直至所有订单完成取货。

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