热文回顾 | 生鲜食品智能仓储储位动态优化研究

摘要：针对生鲜食品在智能仓储中质量安全、近效期管理等方面的考量，构建储位动态优化模型，运用多目标遗传算法求解，结合生鲜食品对储藏条件的要求，运用层次分析法赋予多目标函数权重转化为单目标问题，以W生鲜食品仓储物流中心为例，先对订单进行EIQ-ABC分析，用MATLAB验证生鲜食品储位动态优化的智能仓储作业效率，进一步保障生鲜食品在仓储环节中的质量安全，对智能仓储调度优化有一定启示作用。

关键词：智能仓储、储位、遗传算法、动态优化

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引言

随着生鲜食品的消费升级，人们对于生鲜食品的数量需求激增且对质量要求提高，但由于生鲜食品自身易腐坏、不易储存等特点，给供应链管理带来了许多挑战，尤其是在仓储过程中，国内许多自动化仓库不足以满足生鲜食品的需要，使生鲜食品在该过程中造成极大损耗，这是目前亟需解决的问题，因此针对生鲜食品的质量安全，在智能仓储作业过程中怎样有效化解生鲜食品在储存中出现的易腐烂，仓储作业效率低导致的成本过高等问题还需要深入的研究，以提出更加合理的优化策略。

一

储位优化模型建立

1.模型建立背景

W公司是我国一家大型生鲜食品物流仓储中心，采用自动化立体仓库设计，温控设有常温、阴凉及冷藏，由于每种生鲜食品的周转率差异较大，且摆放较为混乱，品类区域界线不清晰，致使有些出库频率较高的品类摆放在距出入库口较远的位置，有些周转率较低的则摆放在了就近的位置，大大降低了出库效率，浪费了人力物力资源。

其次，由于生鲜食品的种类较多，每种生鲜食品对于温度的需求也不同，在自动化冷藏仓库中，由于冷气的不均匀分布（冷气下沉）使得仓库底部温度低，上部温度高，若生鲜食品被放到不适宜的位置，则会加速腐坏，造成大量的浪费，提高了不必要的成本。

综上，我们需要综合考虑生鲜食品的实际周转率、出货量，以及不同生鲜食品的特性，按照温控传感器检测数据和生鲜食品SKU的存储温度要求，进行动态分配、调整和优化存储货位，实现精益化存储，降低出入库成本和温控成本，保障产品质量。

2.储位分配

（1）质量满意度

生鲜食品在仓储过程中，刚入库一段时间内，质量不会有变化，但超过一定时间，质量就会受到生鲜食品自身寿命、保存时间以及仓库内部环境影响，并且随着时间的延长，质量逐渐下降，当超过保质期，则需要进行过期处理，因此为了避免生鲜食品被长期积压，保证出库产品质量，定义产品质量满意度函数s(t) ，s(t)∈ [0,1] 。

可以表示为：

其中：

t：产品在仓库中储存的时间；

t0：产品最佳储存时间；

p：产品质量满意度从1开始下降到0的时间长度。

（2）出库效率高

仓库出库的货位分配不仅包括出库效率最优，生鲜食品更要考虑先进先出（保证质量满意度），这两个目标存在严格的优先级，先进先出原则要优于出库效率最优即出库时间短，因此我们在满足先进先出（质量的满意度）前提下，选择出库路径最短的进行优先出库。实际上，生鲜食品在入库时，系统就会自动记录入库时间，因此出库时只需要比较调出的这部分产品路径即可，设置出库时间最短的目标函数公式，并以质量满意度作为约束条件。

其中：

x: 立体货架行号；

Lu：货架之间的间距；

y：立体货架列号；

VX：堆垛机x方向的平均移动速度；

z：立体货架层号；

VY：堆垛机y方向的平均移动速度；

pi：第i中产品的周转率；

VZ：堆垛机z方向的平均移动速度；

L：货位单元格长度；

a、b、c：总的行列层数；

出库台位置为（3,0,0）。

3.生鲜食品相关性

由于生鲜食品的特性，仓库根据不同生鲜食品需要划分不同的区域，并且在自动化冷藏仓库中，冷气分布不均匀（冷气下沉），根据温控传感器检测数据和生鲜食品SKU的存储温度要求，动态分配、调整和优化存储货位，实现精益化存储，降低温控成本，保障产品质量。因此在不同的环境指标分配生鲜食品时，要根据某一具有代表性的货品作为中心坐标，设为(ai,bi,ci)，将类似需求的产品就近摆放，从而实现生鲜食品的分类存放。此时根据生鲜食品需求特性与该摆放位置的客观条件进行比较，坐标差异最小则为最优。

综上，我们根据上面的两个约束目标函数构建如下模型：

多目标求解相对比较复杂，且多存在背反效应，为简化计算，我们进行进一步处理，使多目标问题转化为单目标求解，并采用权重系数变换法来将单目标函数进行求解，该方法是对每个目标函数都分配权重，然后将加权目标组合成为单一的目标函数进行求解，在确定权重上，采取层次分析法来确定权重，将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权得总目标的最终权重，选取最终权重最大的作为最优方案。目标函数赋予的权重系数分别为a、b，各目标线性加权表达式为：

在评价相关要素时，我们给重要性程度做等级标度： 极端重要为5，一般重要为3，同等重要为1； 略次要为1/3； 很次要为1/5。 最后根据仓库空间、时间以及生鲜食品的特性作为评价要素，进行计算，最后得出a=0.4； b=0.6。

二

W生鲜食品仓储配送中心储位优化中的实际应用

1.EIQ-ABC分析

W生鲜食品仓储物流中心订单数量巨大，但是客户订单比较稳定，我们以15d为一个时间窗进行EIQ-ABC分析，为保证数据的有效性，已经对数据进行筛选，根据筛选后的数据分析得到分类表（见表1）。

结合EIQ分析法和ABC分类法，对不同类别的生鲜食品进行横向和纵向两方面的储位规划。

横向具体规划情况如图1所示，出入库口为（3,0,0），为提高出库效率，降低出库成本，我们将出货量大且频率高的A类生鲜食品放置在一区，出货量一般的B类生鲜食品放置在二区，出货量较低的放置在区域三。

纵向具体规划如图2所示，将低层（一、二、三层）设为1区——冷藏区，中层（四、五、六、七层）设为2区——阴凉区，高层（八、九、十层）设为3区——常温区。

根据日常对于生鲜食品管理经验得知不同品项的生鲜食品的需求温度，得到生鲜食品储位区域如表2所示。

2.货位的动态优化

实现储位的动态优化，现利用MATLAB遗传工具对上述模型进行仿真实验，将货物基本参数（见表3）和初始数据（见表4）录入MATLAB中。

经过MATLAB运算后，得到优化后的货位如表5所示。

经过优化计算，目标函数值由之前的141.8189 提升为31.5645，由目标数值的变化可以看出，经过货位排列位置的优化，智能仓储的出入库效率得到了显著提升，每个货品也都能快速匹配到适宜的环境需求，从而使生鲜食品在仓储环节中的质量安全得到进一步的保障。

三

总结

本文主要通过对生鲜食品在自动化立体仓库中的储存研究，构建储位动态优化模型，运用遗传算法进行优化，保障生鲜食品在作业过程中的效率，提高食品质量安全保证，这对生鲜食品具有较强的实践意义。但由于生鲜食品具有较强的季节性，因此不同季节的生鲜食品的市场周转率会有较大差异，未来，我们可以从季节性差异入手，去定期分析在不同季节生鲜食品的差异性，包括种类和市场占有率等所需要进行货位优化的更新，以更好地满足市场需求，对智能仓储调度优化有一定启示作用。

参考文献:

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本文作者：

王国莉 金桂根 余荣洋 李岱东 | 云南财经大学

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