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毕业论文网 > 开题报告 > 物流管理与工程类 > 物流管理 > 正文

xx医药物流中心入库作业优化及仿真开题报告

 2020-02-10 23:09:05  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究背景



医药产业是关系到国计民生的战略性产业,是国民经济重要组成部分。拥有万家医药制造和流通企业的中国,已成为世界首屈一指的医药生产大国。有数据显示到2020年我国医药市场的估值将达到1200亿美元,届时我国将成为全球第一大医药消费国。医药市场虽然前景如此广阔,但在物流方面尤其是仓库管理上仍存在一系列问题,对这方面的改进迫在眉睫。而其中入库业务是医药配送中心业务流程的主要环节,它不仅是储配业务的起点,也是整个配送中心物流管理关键节点。

针对目前仓库资源有限的情况,药品成品种类多且数量大,入库管理会面临很多问题,比如产品堆放混乱、搬运产时品存在过多寻找和等待的浪费、空间利用率低下、仓库人工管理成本过高等。解决这些问题不仅需要先进的管理系统和智能硬件,更需要合理的入库作业流程和入库控制策略,这对医药产业企业发展起着至关重要的作用。合理有效的入库控制策略能降低医药配送中心的订单延迟率和平均仓储时间,从而降低企业仓储成本、加快药品周转,使得药品能够及时送达各个需求地,因此研究医药物流中心的入库作业的优化问题有着重要的实际意义。

1.2 研究目的及意义



由于药品本身性能上的原因,使其对储存、包装、运输有特殊的要求,对于医药物流中心的作业环节,其顺序、设备与人员组合作业合理与否,将直接影响着整个物流中心的运作效率与物流成本。仓库人员设备组合作业不合理,会导致作业时间与闲置时间产生较大波动。合理的入库作业流程以及入库规则是在仓库功能布局既定的情况下,降低订单的平均完成时间、提高设备利用率和避免发生货物拥堵的重要前提基础。因此,优化医药物流中心入库作业的意义如下:

降低医药物流运营成本。目前国内医药物流利润率仅为0.6%- 0.7%,费用率仍高达10%左右,就其原因就是因为传统的物流模式运营成本太高。而在仓库管理的各个环节中,入库业务是医药配送中心业务流程的主要环节,它不仅是储配业务的起点,也是整个配送中心物流管理关键节点。优化入库作业流程并且选择合理的入库规则对提高订单完成效率,避免货物拥堵与爆仓,提高设备利用率,从而降低物流运营成本有着积极影响。

弥补我国对实际医药物流中心入库作业研究的不足。医药行业是我国国民经济的重要组成部分,但是大部分研究集中在入库货位优化、拣选方式的改进、出库调度作业与配送路径优化上,而仅针对医药物流入库作业流程优化方向的研究仍旧不足。本文将以具体的例子,研究采用Petri 网技术结合入库规则的方式来对医药物流中心的入库作业流程进行优化,在此基础上运用Flexism仿真技术对其优化后的入库流程进行仿真研究,验证可行性与发现其中不足之处,通过改进来提高药品的入库效率,完善药品的入库管理。

1.3国内外研究现状

入库业务作为物流各个环节的关键节点,对于降低物流运营成本,提高物流运输效率起着重要作用。对于减低物流的运营成本,提高物流的运转效率,国内外许多学者也进行了方法的讲解与突破性的研究。

国外对于物流入库的优化偏向将入库与货位相结合再加以讨论,将合理的货位分配与入库作业衔接,从而缩短订单的处理时间。Yan和Long[1]等人就将目光放在货位分配上,基于遗传算法的理论,采用随机库存的动态货位分配策略,建立立体仓库的多目标货位分配模型,然后通过改变权重系数进行多目标优化,建立一个多目标的货物位置分配模型,有效地收敛到最优解。也有学者会将重点放在入库流程上,比如Chramcov和Jemelkar[2]认为应该将重点放在仓储作业流程的优化的实现上,通过改进工艺、降低总成本来实现流程优化;Iamsamai与 Wasusri[3]则利用ARENA进行离散事件模拟建模,通过资源的重新配置来提高入库效率。而Yafei,Qingming和 Peng[4]的研究则是将货位分配优化和物流配送二者同时优化,通过应用过程分析、精益物流思想分析、槽位优化分析等相关理论和原理来对仓储物流进行了深入分析。

国内学者也对物流入库环节的优化展开了相关研究,首先是对货物入库的控制,陈炳柱[5]提出了面向存在负荷波动现象的多货道平面型仓库,采用基于负荷控制的解决方法,并设计暂存区入库任务排序规则、入库任务投放规则和库位排布规则能够解决因生产波动而引起的仓储需求与能力不匹配的问题。张国辉,黄书健,刘星[6]用马基公式,计算最优码放方式,并引入权重入库模式,对货物仓储位置进行合理选择,通过改善原有仓库堆码方式及入库方式,以最小的资源投入提升现有仓库的出入库效率。在仓储作业流程上,张志超,李风华[7]提出Petri 网技术能够对流程中存在的瓶颈环节进行分析,并针对问题将流程中资源配置进行调整避免等待和浪费,删除关键流程中不必要环节,从而达到优化的效果。田世海,刘笑静[8]采用面向对象赋时 Petri 网的方法建立智能仓库出入库系统的 OOTPN模型,并对模型进行了死锁分析,同时也分析了模型有效性和可靠性。王熙[9]用供应链管理技术来实现对药品流通企业仓储物流的优化改进。在货位分配中,任荟颖,邹鲲和孙涛[10]利用遗传算法采用权重系数法对药品仓位分配进行了双目标优化。俞成功[11]利用ABC分析法进行药品货物的分类存储,并对药品库进行布局规划。在建立模型上,朱翠娟,郭淑清,霍俊爽[12]采用先进的 Arena 系统仿真软件对出入库作业系统进行仿真建模,张程,乐婉[13]提出仿真系统的驱动机制是任务序列规则,所以要将现实的运作情况建立模块相互之间的逻辑关系,陈影,孙虎[14]用Flexsim仿真软件对配送中心进行仿真建模,分析配送中心关键节点的运行结果,寻找瓶颈节点进行突破,并通过前后对比确定了最佳的模型参数。

在研究医药物流优化方向的现有文献中,多与后续货位分配和拣选方式相关,或是探讨仓库的选址与药品配送,仅研究医药物流入库作业优化的文献较少,少数针对医药物流入库作业进行优化研究的文献,却并未结合其入库作业的实际情况借助仿真软件加以定量分析,未考虑入库控制策略的改变对实际医药物流中心的运转会造成怎样的影响。本文将结合国内外的研究现状,将Petri 网技术用于医药物流中心的入库作业流程的优化,来建立全新优化的入库作业流程,并且引入不同的入库控制策略,再通过Flexsim仿真软件加以可行性分析与最优方案的选择。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究基本内容

第一部分:阐明研究背景及意义,介绍医药物流中心的入库作业现状,立体型仓库入库作业的发展现状,以及针对现状描述当入库作业已经存在的问题并对其进行综合分析。

第二部分:对相关研究文献进行分析,描述相关理论以及技术方法,着重介绍Petri网技术、相应的入库控制规则以及Flexsim仿真软件,为本论文的研究工作做好理论铺垫。

第三部分:以S医药物流配送中心为例,分析入库作业流程,采用Petri 网技术对流程中存在的瓶颈环节进行分析,然后针对问题将流程中资源进行重新配置,从而避免等待和浪费,达到优化的效果。

第四部分:针对S医药物流配送中心的实际情况利用Flexsim仿真软件建立模型,再根据采用Petri 网技术优化后的作业流程进行仿真建模,通过对比分析改动前后两种方案的仿真模型所得的评价指标来得出最优方案。

第五部分:在最优流程的基础上改变入库规则,通过Flexsim来模拟不同的入库规则,再通过对比不同入库规则对作业流程的影响,选择最优的入库规则。最后依旧通过Flexsim来验证优化方案的可行性,并且提出模型的优化建议。

2.2研究拟采用的技术方案及措施

(1)文献分析法

主要对医药物流中心入库作业和仿真优化相关的文献进行收集、鉴别和整理,归纳总结,对现有的医药物流中心的入库现状以及仿真模型的构建有了一个全面的认识;

(2)实地调查法

实地调查法,是应用客观的态度和科学的方法,在确定的范围内进行实地考察,并搜集大量资料以统计分析,探讨结论的方法,本文将采用实地调查法,对医药物流中心的入库作业进行实地考察,记录作业流程,以便分析与建模;

(3)基于 Petri 网的入库作业流程建模分析

Petri网是对离散并行系统的数学表示,本文将对当前整个医药物流中心入库作业流程了解及分析的基础上,建立入库作业流程的 Petri 网模型,寻找流程中的瓶颈环节,提出相应的优化措施以期提高入库效率;

(4)优化分析法

本文中会利用Flexsim软件来对原本仓库流程、基于Petri网模型的入库作业优化后的流程、以及改变入库规则后的流程分别进行仿真建模,通过根据订单完成的平均时间T、暂存区利用率U、以及设备利用率W的参数对比分析得出最优改进方案。


3. 研究计划与安排

周次

目标任务

1

文献查阅与资料阅读,翻译相关英文文献;

2

提交开题报告初稿;

3

提交开题报告,完成开题;

4-5

明确论文的写作思路,构思论文的框架,完成论文写作提纲;

6-11

系统撰写、完成毕业设计论文初稿;

12-14

对初稿进行修改和完善;

15

终稿完成、打印、装订,整理各项毕业设计材料并提交毕业论文;

16

准备答辩材料,完成毕业论文答辩。


4. 参考文献(12篇以上)

[1] Yan, B., Yan, C., Long, F., Tan, X.-C. Multi-objective optimization ofelectronic product goods location assignment in stereoscopic warehouse based onadaptive genetic algorithm(2018) Journal of Intelligent Manufacturing, 29 (6),pp. 1273-1285.

[2]Chramcov, B., Jemelka, M. Optimization of the logistics process inwarehouse of automotive company based on simulation study(2017) 16thInternational Conference on Modeling and Applied Simulation, MAS 2017, Held atthe International Multidisciplinary Modeling and Simulation Multiconference,I3M 2017, pp. 170-176.

[3]Iamsamai, K., Wasusri, T. The worker allocation planning of a medicaldevice distribution center using simulation modelling(2017) Proceedings - 31stEuropean Conference on Modelling and Simulation, ECMS 2017, pp. 176-182.

[4]Yafei, L., Qingming, W., Peng, G. Research on simulation and optimizationof warehouse logistics based on flexsim-take C company as an example(2018) 20187th International Conference on Industrial Technology and Management, ICITM2018, 2018-January, pp. 288-293.

[5]陈炳柱. 基于负荷控制的平面型仓库入库控制策略仿真研究[D].广东工业大学,2018.

[6]张国辉,黄书健,刘星.基于权重入库模式下的仓储模式优化分析[J].企业科技与发展,2018(01):93-95.

[7]张志超,李风华.基于Petri网的A企业仓储入库作业流程优化研究[J].物流科技,2017,40(09):141-145.

[8]田世海,刘笑静.智能仓库出入库系统优化研究[J].计算机应用研究,2015,32(05):1437-1440.

[9]王熙. 基于供应链管理的药品流通企业仓储物流优化研究[D].东南大学,2016.

[10]任荟颖,邹鲲,孙涛.基于遗传算法的自动医药冷库仓位分配[J].制造业自动化,2018,40(09):28-33.

[11]俞成功.医药物流仓储作业的计算机仿真与优化研究——以S物流企业为例[J].物流技术,2015,34(02):188-192.

[12]朱翠娟,郭淑清,霍俊爽.基于Arena物流园区出入库作业仿真研究[J].综合运输,2014(11):53-58.

[13]张程,乐婉.基于Flexsim的集装箱码头装卸仿真[J].水运管理,2018,40(08):15-18 25.

[14]陈影,孙虎.基于Flexsim的烟草物流配送中心规划仿真[J].物流技术,2018,37(07):105-110.

[15]高峻.基于Flexsim仿真的入库优化研究[J].现代商贸工业,2017(15):60-61.

[16] Bahrami, Behnam,Aghezzaf, El-Houssaine, Limere, Veronique. Using Simulation to Improve Performanceof a Real World Distribution Center[J]. IFAC-PapersOnLine,2016, 49(12):1874-1879.

[17]K#322;odawski Micha#322;,Jacyna, Marianna, Lewczuk, Konrad,etc al. The Issues of Selection WarehouseProcess Strategies[J]. Procedia Engineering,2017, 187:451-457.

[18] Bahrami Behnam,Aghezzaf, El-Houssaine, Limere, Veronique. Using Simulation to Analyze PickerBlocking in Manual Order Picking Systems[J]. Procedia Manufacturing, 2017,11(12): 1798-1808.


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