一个流

一个流（精选4篇）

一个流 篇1

如今, 人们生活水平得到不断提高, 可喜可贺!但不固定的监护人使适龄儿童四处漂泊, 成为“流”守儿童, 其心在不停地滴血!

一、“流”守儿童现状令人担忧

(一) 学习行为习惯差

“流”守儿童认为“知识能改变一切是句空话”, 甚至产生了“知识无用论”, 使许多“流”守儿童的学习动机不明确, 进取心和求知欲不强。父母监督缺位, 监护人监管不力, 学习行为习惯差。

(二) 思想品德移位

多数父母长期在外, 为填补自己对孩子的愧疚常用“物质+放任”方式来补偿孩子, 尽量满足其物质需求, 使子女养成好逸恶劳、摆阔气的恶习, 而家境不好的孩子有的则通过撒谎或偷盗等方式骗钱去满足其欲望, 使其思想品德移位。

(三) 隐藏许多安全隐患

1.心里缺乏安全感

由于缺少交流, 家庭教育突然断裂或缺位, 使孩子长期得不到亲人的关爱和家人的细心呵护, 逐渐产生遗弃感。他们变得孤僻而生活在狭小的自我空间里, 对外界的一切漠不关心, 完全没有集体观念, 这一切都源于他们心里缺乏安全感。

2.身体令人担忧

节约是中华民族的传统美德, 我们应继承并发扬下去!但“流”守儿童的监护人多半都是老年人, 对卫生要求不高。他们常吃变质的饭菜, 使许多小孩肠胃出现各种疾病。

二、“流”守儿童问题的原因

近几年来, “流”守儿童的问题日益突出, 我认为主要存在以下原因。

(一) 家长不懂孩子的心理需求

7~14 岁年龄段的孩子, 正处于儿童成长过程中的第二关键期。而此年龄段的“流”守儿童居多, 他们心理上存在严重的“情感饥饿”。

(二) 学校忽略了对“流”守儿童的心理教育

偏远山区学校的硬件设施滞后, 师资力量缺乏, 教育管理制度不够完善, 加大了学校对“流”守儿童管教的难度。如今大多数学校及教师仍十分关心学优生, 这使学困生变得沉默寡言, 对人际关系十分敏感, 出现了不同程度的心理问题。

三、“流”守儿童问题的解决办法

为确保“流”守儿童不再心寒!必须得从以下三方面着手:

(一) 家长必须担起家庭教育的义务

1.给孩子一个完整的家, 建立良好的亲子关系

家是儿童健康成长的避风港。父母能陪同他们一起长大, 并分享其喜怒哀乐, 这胜过一切物质。即使不在孩子身边, 在他们生日或一些特殊日子里寄些特别而有意义的礼物, 从而打消他们心里的遗弃感。

2.家长义不容辞担起教子之责

教育子女是每位家长应尽的职责和义务, 家长自身文化水平的高低并不影响对子女的教育。即使在外地务工, 也应挑起这份重担, 与学校、社会形成合力, 教育好孩子。

3.采取多种方式与孩子沟通交流

家长常与孩子交流, 沟通的时间间隔越短越好, 以便及时了解其生活、教育情况以及情感变化, 沟通的内容力求全面、细致, 沟通中父母要明示你们对孩子的爱与厚望。

(二) 学校应重视“流”守儿童的教育

1.加强心理健康教育, 建立学生心理健康档案

教师应充分利用学校现有的资源, 对“流”守儿童加强心理健康教育, 把心理问题扼杀在摇篮中。有条件的学校应建立心理咨询室, 培养一支业务素质过硬的心理健康教师队伍, 开设心理咨询信箱, 建立“流”守儿童档案。班主任应主动联系家长, 使其及时了解孩子在校表现并亲自参与、解决重要问题;无条件的学校应尽力创造条件对其进行心理辅导。

2.尊重每一个孩子的人格, 平等对待每一个孩子, 逐个与“流”守儿童沟通情感

由于“流”守儿童是一个特殊的社会群体, 学校和教师应一视同仁地对待。关心孩子成绩的同时, 更要多帮助其解决生活困难, 解决其情感困惑。还要深入了解“问题孩子”的内心情感变化, 及时准确地了解其生活和心理上的问题, 从情感上关心他们。

3.教师应适度地表扬并时常鼓励“流”守儿童。

一位教育家曾提到:“孩子离不开鼓励, 就好比人离不开空气。没有鼓励, 孩子将无法健康成长。”肩负教育重任的教师更应适度表扬并积极鼓励“流”守儿童。

4.重视非“流”守儿童与“流”守儿童之间的互助

学校要常开展多种形式的课外活动, 让孩子在活动中学会人际交往, 尽快融入班集体。

5.加强家校联系

(1) 加强教师与代理监护人的联系, 帮助他正确分析寄居学生存在的问题, 提出具体教育措施。 (2) 班主任要常与父母保持联系, 使父母了解孩子状况, 更容易沟通。 (3) 家长更应主动联系教师, 及时掌握其学业及品行, 共同商讨教育孩子的策略和方法。

(三) 社会应加大对“流”守儿童的关注力度

首先, 国家加大基础教育资金的投入, 配齐学校硬件设施, 配足师资力量。其次, 政府加大投资, 大力发展乡村企业, 兴建打工子女学校并消除打工子女就近入学的各种限制, 使其与城市儿童享有同等教育待遇。最后, 完善社会制度, 充分发挥社会教育职能并加强娱乐场所管理。

技术流！时尚流！科技流！ 篇2

站在智能穿戴大幕将启的今天，

站在深圳这个书写传奇的地方，

传统钟表业如何选择，

技术、时尚、科技，

从展会看未来……

罗西尼二期规划发展引领钟表行业技术发展

今年5月29日，罗西尼成功竞拍了珠海国家高新区近25000平方米二期发展建设用地及厂房。未来，在二期建设用地基础上，罗西尼将规划建成行业最大、功能最全、科研能力最强的国家级钟表技术中心，博士后科研工作站、国家级钟表实验室及企业技术中心，完善电子商务、科技研发和智能手表研发生产三大基地的建设，创造“互联网+高新技术”的产业优势。进一步增强罗西尼的国际竞争力与创新研发能力，巩固核心优势，引领钟表行业技术发展。

天王表挑战2000米潜水深度

天王表自主研发的限量版深海潜水表首次震撼亮相，这款深海潜水表具有国家发明专利的潜水表结构，采用国内最先进的旋入式表冠等高防水结构设计，具备2000米的潜水深度，并能承受来自深海的巨大水压。潜水表的推出不但实现了品牌技术上的突破，也让天王表在专项手表市场上能够满足越来越多个性化消费者的消费需求，丰富了产品线。

海鸥升级版陀飞轮腕表超薄又长动力

2015年是“中国第一只手表”诞生60周年，海鸥推出搭载薄型长动力陀飞轮机心的618.663男装腕表，此为品牌升级版ST8030薄型陀飞轮机心的首度公开，振频28800次/小时、专利设计的“砝码式可调节摆轮”无卡度摆轮游丝系统，串联式双倍动力系统可使满弦走时超过72小时，9.1毫米超薄设计。

陀飞轮深圳天洲制造

在展会上记者惊喜的发现深圳市天洲计时科技有限公司成功的研发出陀飞轮机心，并且该陀飞轮机心具有双发条盒72小时动力存贮，走时日差在-10秒/天～+15秒/天，达到标准优等品技术指标。并且该家公司还开发出自动机械机心、超薄机械机心等产品，有如此实力的机心生产厂家实为难得。据悉公司斥资2.8亿元，用于各类研发、试验和检测设备，其高精的精密加工设备可以让零件的加工精度更高，从而确保了机心的品质。

【科普一下，现今国内也有不少陀飞轮机心制造企业，但是产品走时性能可以达到国家标准优等品实属罕见，特别是记者将样表从腕上脱下直接掷地，如此反复了两次，机心正常运走毫发无损，这样的工艺水准也是其他陀飞轮机心不能比拟的。】

林更新、马旭署宝时捷表的杀手锏

在宝时捷2015“型动随新”酷朗系列新品发布会上，当红影视明星林更新空降现场，酷朗系列的青春活力与林更新的人气爆棚，让现场气氛异常火热。随后中国大陆唯一一位瑞士独立制表人协会成员——马旭曙先生，受邀成为宝时捷表“全球技术创意顾问”，正式与宝时捷表达成战略合作关系。这是国内首次钟表企业与独立制表人达成合作。

古尊蛟龙系列 国人的潜水表

作为国内最具创生力的腕表品牌，古尊现场展示我国首枚自主集成的深海载人潜航器——“蛟龙号”高仿真模型，还携手“国宝”级国家潜航英雄付文韬、唐嘉陵发布今夏新品，较之2014年推出的几款专业潜水表，本次展会上推出的新款GN.6120M.设计灵感源自蛟龙号的操控仪表盘，外观设计更加多元化。

Time2U色彩的魔法

作为第1家进驻巴塞尔国际钟表展1号馆的中国时尚手表品牌。从绚丽缤纷的跳跃糖果色，到融合了波点、条纹等几何元素的玩趣图案，Time2U用炫目的大胆用色成为时间和色彩的魔法师。

我希望未来智能表是中国人的专长

“机械表是瑞士人的专长、石英表是日本人的专长，那我希望未来智能表是中国人的专长。”，深圳钟表行业协会会长朱舜华对于未来智能手表的前景充满了信心。（来源：深圳晚报美尚周刊）

今年国家发布《中国制造2025》计划，鼓励智能制造，这为整个精密制造的钟表产业提供了指导意见、发展目标和转型商机。本届深圳钟表展积极拥抱互联网，推动“+互联网”成为钟表产业转型升级新方向。展会上，大量智能穿戴生产企业可以在钟表业寻找配件制造商，钟表品牌也尝试新的跨界创意和新的合作伙伴。

一个流 篇3

世界先进企业为了从根本上解决供过于求时代的批量生产方式的问题, 开展了大量积极的探索和尝试, 制定了几种对策方法:一是脱离生产线进行生产;二是小组作业计件到组;三是按产品类别不同进行独立生产线设计, 使生产更加流水化, 减少停滞和搬运。这三种典型的带有明显精益思维理念的方法最终帮助企业解决了部分效率问题, 但未从根本上改善市场服务及经营效率。

直到代表准时化柔性制造最高标准的精益生产全面推广后, 针对性对策才最终形成:一是制造当前市场需要的产量和批量, 以拉动式生产完成订单;二是精益标准作业基准下设定生产能力和生产人员配置, 在此基础上进行多能工培训和目视管理, 实现现场自律的生产运营体系;三是U形生产线布局, 以灵活可移动的小型专用简易自动化工装设备, 进行小型产品专线设置。

至此多品种、小批量生产的革新型生产方式“一个流”单元生产方式才最终形成。这一生产方式大幅压缩了生产周期, 及时准确应对客户的需求, 生产灵活性和柔性得到明显提高, 同时还使产品品质和生产效率得到明显改进, 库存周转、物流转运等也得到了很好改善。

1“一个流”单元生产概述

1.1 一个流单元生产定义

精益生产要求创造价值的各个活动流动起来, 强调的是不间断地流动, 生产过程象河流中流水一样完全畅通地流动。传统生产方式的部门分工、批量生产等人为地阻断了本应流动起来的价值流。精益生产将所有停滞看作是一种浪费, 号召所有的员工与部门分工、批量生产进行斗争, 斗争的工具就是“一个流”单元生产[1]。

何谓一个流 (One—Piece Flow) ?是指产品在生产时, 每个工序只有一个半成品。“一个流”是一个物流概念, 很多厂都存在“批量加工”和“批量转移”的现象, 批量有大有小, 最小的单位就是“一个”了。

单元生产则是一种生产线设置方法。指生产线按照流程布局成一个完整的作业单元, 作业员在单元内进行目标为“一个流”的作业。一个流是减少在制品数量的最好方法, 是消除生产线浪费的良策。它的基础是要使加工生产线像流水装配线一样流水化, 但要牺牲非瓶颈工序设备的利用率, 因此要尽量平衡生产线, 以减少设备的产能损失, 提高生产效率[2]。

1.2“一个流”的内涵与文化

在一个流的生产情况下, 是根据订货数量来确定生产量的, 因此只需计算出各工序的累计加工时间即可, 这个时间就是一个单元的生产计划周期。“一个流”就意味着禁止大批量流水线作业, 而要进行以“一”为单位的灵活机动的流水化作业。“一”是最小的物流单位, 被视为量产的标准手段, 能有效降低成本。在此基础上, 再加上拉动 (Pull) 物流系统和多能工管理内容, “一个流”就成为了追求完美与高水平的精益生产技术之一[2]。

“一个流”就是精益生产改革, 它代表了精益生产技术改善及现场管理改善的理论和方法, 其核心内容全部来自于成功“实践”。要实现“一个流”就得去现场, 立足于现场查找问题并着手改善。

1.3“一个流”单元生产方式的特点与优点

一个流单元生产的方式缩小了生产组织的最小单位, 是经历大批量生产作业后的生产组织回归, 过类似于一个个细胞, 通过多个细胞的分工组合完成了某个器官所应该具有的功能。U字形生产线布局如图1所示。

一个流单元生产主要具有以下特点:

(1) 单元生产其产品不固定、工位专业化程度较低, 可以灵活转换生产其他产品, 因此其灵活性相对较大。

(2) 单元内工艺过程相对封闭, 一个单元内可以按工艺顺序安排为流水形式, 也可以一个工位独立完成所有工序。

(3) 因为个单元生产的相对分开, 其生产没有明显的节奏性, 根据生产需要可以间断, 可以连续。

(4) 由于单元生产可以独立完成产品, 因而单元之间的生产能力是不平衡的, 相互之间没有牵制, 大大提高了适应多品种小批量的能力。

2 机加工生产线IE分析与改善

2.1 现状分析

2.1.1 生产线概况

某车间一条机加工生产线, 共有6道加工工序, 10道工序内容, 6人操作11台机床, 因第二道工序内容加工时间较长, 所以采用两台机床 (机床编号为2和3) , 其余工序均为一台机床。此生产线生产节拍为152.5秒, 日生产能力为180台, 随着市场销量的扩大, 此生产线难以满足生产需求。随着市场竞争的加剧, 该车间存在的上述问题对公司的困扰日益加剧, 如何通过引入新的管理模式, 摆脱目前的困境, 抢先对手抓住市场机遇, 成为该公司管理者关注的重点[3]。

具体人员分工与工作内容见表1人员分工明细表。

2.1.2 生产工艺布局

此机加工生产线采用“一字型”布局, 原材料与成品分别置于生产线首尾位置, 前后跨度约30M, 在制品采用轨道流转小车进行流转, 每道工序在制品40件。具体布局如图2所示。

2.1.3 各工序时间测定

为保证测量数据准确, 所有工序时间测定采取测5次取平均值的方法。同时考虑到此生产线多采用数控机床, 为此将每道工序时间分为人员手动上料并夹紧、机床自动加工和人员手动下料等三个时间分组, 以下分别简称为上料、加工和下料, 具体时间测定见表2。

2.1.4 人员利用率计算

(1) 工序内人员利用率。在一道加工工序时间内, 员工创造价值的动作时间为上料和下料时间, 在机床自动加工时间内多为等待, 为此工序内人员利用率即员工在一个完整的操作周期内有效工作时间即上下料时间以及必要的身体移动时间所占工序周期的比例, 则依托表格进行时间模拟如图3。

以第一人为例, 此工序生产节拍为165.6S, 在此工序节拍内操作者加工完成第一道工序内容两件和第二道工序内容一件, 加上两次机床间身体移动时间 (一般按4S/次) , 所以:

工序间人员利用率=[2 (第1道工序上料时间7.2S+下料时间3.4S) + (第2道工序上料时间14S+下料时间9.5S) +2次身体移动时间8S]/本工序周期165.6S=31.8%

(2) 综合人员利用率。决定一条生产线生产节拍的为最长的一道工序时间, 所以综合人员利用率即员工平均加工1件产品的有效工作时间即上下料时间以及必要的身体移动时间所占生产线生产节拍的比例, 则

综合人员利用率=平均加工1件的有效工作时间/生产线生产节拍

以第一人为例, 此生产线生产节拍为152.5S, 在此工序节拍内操作者加工完成第一道工序内容两件和第二道工序内容一件, 加上两次机床间身体移动 (4S/次) , 所以

工序间人员利用率=1/2【2 (第1道工序上料时间7.2S+下料时间3.4S) + (第2道工序上料时间+下料时间) 】/生产线节拍152.5S=17.28%

根据上述工序内人员利用率和综合人员利用率的计算方法, 计算出此生产线的人员利用率见表3所示。

2.1.5 现状小结

此生产线生产节拍为152.5秒, 人员综合利用率很低, 多在40%以下, 生产现状与生产目标之间存在很大的差距, 其原因在于生产过程中存在很多的浪费现象。主要表现在: (1) 生产线工序之间不平衡, 生产节奏不一致, 从30多秒一台到200多秒一台。 (2) 机床利用率、人员利用率普遍较低, 相当一部分仅有20%左右, 大量时间处于等待和闲置。 (3) 现有线上库存量很大, 制造周期长, 一般保持在500件左右, 通过计算制造周期约为3天。 (4) 机床故障发生较高, 部分机床故障频发, 为保证生产刺激各工序保留大量库存。 (5) 物流距离很远, 从车间大门送料至毛坯区达100米, 而且毛坯与成品分别置于生产线首尾位置, 存在严重的搬运浪费。

3 现场分析与一个流改造

根据现场调查数据分析得知, J车间横、直拉杆臂生产线为轨道式流水生产, 人员分工、工序设置不合理, 为了弥补瓶颈工序的不足, 各工序存在大量在制品。据此本着怀疑和改进的态度去发现问题, 从全局性、有效性和可行性等角度, 确定针对该生产线进行单元生产改造优化是可行的, 通过工序划分优化、设备布局调整和人员重组可以解决其当前面临的主要问题[4]。

(1) 改善生产线平衡和人员利用率。因为此生产线第6人操作两道工序内容时间为152.5S, 成为此生产线的生产节拍, 为消除生产瓶颈, 提高生产产能, 必须降低生产线节拍, 同时通过提高操作人员利用率。采取措施有: (1) 在钻扩铰1:10锥孔工序增加一台钻床 (机床编号12) ; (2) 经计算和现场模拟决定此生产线可减少1个人, 通过重新分配调整各操作人员工作内容。 (3) 制定计划培养多能工, 实现一人多机操作。有鉴于此, 结合该生产线实际问题, 确定改变该生产线管理模式, 实施拉动式单元生产[5]。

(2) 改善物流模式。为改善物流模式, 减少在制品数量同时减少搬运浪费, 采取以下措施: (1) 为降低在制品库存规模, 同时方便于毛坯与成品搬运, 取消各工序之间轨道式的物流小车, 采用“一个流”的形式, 如图4所示。 (2) 实行U型布局的单元布置形式, 将毛坯与成品物料置于生产线一端, 将少搬运浪费。

(3) 实行U型布局优化单元布置。改变原先“一字型”布局方式为“U型”布局, 如图5所示。由于这种生产线的流程是U字形, 所以半成品的出口和入口之间距离变短, 半成品都是面向通道放置的[6]。

4 IE改进效果验证

(1) 生产线趋于平衡, 人员利用率提高。重新调整后实行单元生产方式, 通过工序内容重新分配和培养多能工的方式, 生产节拍降为106S, 经测定人员利用率得到很大提高, 但都在人员疲劳上限75%以内, 见表6。

(2) 物流模式得到改善。经过现场IE改善, 物流效率提高明显。主要表现在:改善前采用轨道式流转, 在制品数量达到500台, 且流转不方便;改善后取消固定轨道小车, 工序间应用滑轨式“一个流”模式, 在制品数量减少到200台, 且流转方便。

(3) 布局更加优化。改变“一字型”的生产布局为U型布局的单元生产后, 设备之间安排紧凑, 占用生产空间减少, 而且流转效率提高。应用IE手法改进前后生产效率提高, 制造周期缩短, 见表7。

5 结论

IE是完成精益生产方式的最佳手段与管理基础, 从系统的IE来看, 精益生产是现代IE发展的最高表现。在当今这个技术飞速发展的时代, 维持现状就意味着倒退。精益求精, 制造出让客户更满意的物美价廉的产品和使工作更加舒适、高效是极为重要。除此调动员工积极性和创造性, 基于原有设备进行自动化改造也是设备工作重要的环节[7]。

此次立足生产现场, 收集生产现场、生产节拍有关的资料, 从而发现生产作业时存在不经济、不均衡和不合理的现象, 通过IE手法改变了这些现象, 提高机加工线生产能力, 达到了预定的效果。通过此次一个流改善同时也证实了丰田生产方式中现场IE改善的巨大作用, 使得我们发现问题的眼光更加锐利, 认识到现场改善是永无止境的[8]。

参考文献

[1]黄永刚.精益生产管理实战八项修炼北京大学出版社, 2006.

[2]刘胜军.精益一个流单元生产.海天出版社, 2010.

[3]朱先春.企业成长问题诊断.北京.中国工商联合出版社, 2008.

[4]周三多, 蒋俊, 邹一峰.生产管理.南京.南京大学出版社, 2000.

[5]范中志、张树武、孙义敏.基础工业工程.机械工业出版社, 1993.

[6]张伟, 吴迪.准时生产环境下工厂物流能力需求分析[J].工业工程, 2012, 15 (2) :100-104.

[7]王派荣.丰田生产方式运作之研究研究[D].台湾中原大学大学硕士论文, 2002.

一个流 篇4

关键词：企业供需网,整合优化,启发式算法

引 言

多功能开放型企业供需网 (Supply and Demand Network with multi-function and opening characteristics for enterprises——SDN) 是指以全球资源获取、全球制造、全球销售为目标, 相关企业之间由于“供需流”的交互作用而形成的一种多功能的开放式的供需动态网络结构[1]。因其具有网络性、多功能性、开放性和动态稳定性等特性[1,2], 近些年来日益受到学术界和企业界的关注。供需网理论符合了当今环境对企业的要求, 也符合当今企业发展的需要。因此, 积极推动我国传统企业向供需网企业的转变对于企业成长与发展、提高企业质量及推动我国市场经济的健康发展都具有十分重要的实现意义。

推动我国传统企业向供需网企业的转变其前提条件要求供需网系统本身具有一定的稳定性[3];Baker barrie M和Ayechew M提出的求解车辆线路问题的遗传算法[4]等。而在车辆装载问题方面, 学术界一般将其视为三维装箱问题, 它在理论上属于NP—完全问题, 在有限时间内难以找到问题的最优解, 具体应用时一般也可以采用遗传算法或启发式算法等来求解。当前, 国内在这方面研究相对较少, 主要有:汤岩、贾红雨等提出的BF近似算法和遗传算法相结合的混合遗传算法, 并在实现上加以了改进[5];Abdou G和El Masry M提出的混装并带稳定性要求的三维货板装载算法[6]等。

传统研究物流配送优化问题主要基于对VSP或VFP问题的单方面展开, 而将VSP与VFP统一起来考虑的研究很少。显然对于企业供需网而言, 作为供需网中的一个供需流, VSP和VFP问题是同等重要的两个命题, 二者相互相成, 缺一不可, 一个环节出问题势必会影响另一个环节最终导致整个供需流的波动;同时这也与供需网的理念相违背, 供需网强调的是整个系统的协同优化。因此, 将VSP与VFP问题统一起来, 对供需网的进一步研究就显得尤为重要。

2 基于供需网的物流配送系统整合优化模型

2.1 模型的假设

为便于研究, 本文基于对木地板企业的实际操作程序, 作出以下描述:

①一个配送中心拥有不同车型的车辆K, 车辆k的有效装载容量是qk, 其中k=1, 2, …, K。

②有n件待装货物;

③非满载、集送货一体化的配送模式;

④配送中有L个上、下货点, 其中第i个上货点的货物运送总量为gi (i=1, 2, …, L) , 满足max (gi) ≤max (qk) ;

⑤车辆完成其对应任务的时间 (装、卸货) 为Ti, 规定Ti∈[ETi, LTi][3]。

目标函数:在满足不超过配送车辆载重限量等的约束条件下, 安排配送车辆在合适的时间、最优线路使其货物配送任务的总成本最小;同时, 尽可能的提高车辆装载率。

2.2 数学建模

依前所述, 建模如下:

$\{\begin{array}{l}\min \text{z}{}_1={\displaystyle \sum _{\text{i}=0}^{\text{L}}{\displaystyle \sum _{\text{j}=0}^{\text{L}}{\displaystyle \sum _{\text{k}=1}^{\text{Κ}}\text{C}}}}{}_{\text{i}\text{j}}\text{x}{}_{\text{i}\text{j}\text{k}}+\text{p}{}_{\text{E}}{\displaystyle \sum _{\text{i}=1}^{\text{L}}\text{m}}\text{a}\text{x}(\text{E}\text{Τ}{}_{\text{i}}-\text{s}{}_{\text{i}}‚0)+\text{p}{}_{\text{L}}{\displaystyle \sum _{\text{i}=1}^{\text{L}}\text{m}}\text{a}\text{x}(\text{s}{}_{\text{i}}-\text{L}\text{Τ}{}_{\text{i}}‚0)(1)\\ \min \text{z}{}_2={\displaystyle \sum _{\text{j}=1}^{\text{L}}{\displaystyle \sum _{\text{Κ}=1}^{\text{Κ}}\text{C}}}{}_{\text{k}}\text{x}{}_{\text{i}\text{j}\text{k}}\text{i}=0(2)\\ \min \text{z}{}_3=-\left({\displaystyle \sum _{\text{i}=1}^{\text{n}}\text{V}}\text{c}{}_{\text{i}}\text{δ}{}_{\text{i}}/\text{V}{}_{\text{k}}\right)(3)\\ \min \text{z}{}_4=-\left({\displaystyle \sum _{\text{i}=1}^{\text{n}}{\displaystyle \sum _{\text{j}=1}^{\text{m}}(}}l{}_{\text{i}}\text{w}{}_{\text{i}}\text{h}{}_{\text{i}})\text{x}{}_{\text{i}\text{j}}/\text{V}\text{s}{}_{\text{j}}\right)\forall \text{s}{}_{\text{j}}\in \text{S}(4)\\ \text{s}.\text{t}.{\displaystyle \sum _{\text{i}=0}^{\text{L}}\text{g}}{}_{\text{i}}\text{y}{}_{\text{k}\text{i}}\le \text{q}{}_{\text{k}}\forall \text{k}(5)\\ {\displaystyle \sum _{\text{k}=1}^{\text{Κ}}\text{y}}{}_{\text{k}\text{i}}=1\text{i}=1‚2‚\cdots ‚\text{L}(6)\\ {\displaystyle \sum _{\text{i}=1}^{\text{L}}\text{x}}{}_{\text{i}\text{j}\text{k}}=\text{y}{}_{\text{k}\text{j}}\text{j}=1‚2‚\cdots ‚\text{L}；\forall \text{k}(7)\\ {\displaystyle \sum _{\text{j}=1}^{\text{L}}\text{x}}{}_{\text{i}\text{j}\text{k}}=\text{y}{}_{\text{k}\text{i}}\text{i}=1‚2‚\cdots ‚\text{L}；\forall \text{k}(8)\\ {\displaystyle \sum _{\text{j}=1}^{\text{L}}\text{x}}{}_{\text{j}\text{i}\text{k}}={\displaystyle \sum _{\text{j}=1}^{\text{L}}\text{x}}{}_{\text{i}\text{j}\text{k}}\le 1\text{i}=0；\forall \text{k}(9)\\ {\displaystyle \sum _{\text{i}=1}^{\text{n}}\text{x}}{}_{\text{i}\text{k}}\text{W}\text{c}{}_{\text{i}}\le \text{W}{}_{\text{k}}\text{k}=1‚2‚\cdots ‚\text{Κ}(10)\\ {\displaystyle \sum _{\text{i}=1}^{\text{n}}\text{x}}{}_{\text{i}\text{j}}(\text{α}{}_{\text{i}\text{j}}‚\text{β}{}_{\text{i}\text{j}}‚\text{λ}{}_{\text{i}\text{j}})\le (\text{μ}{}_{\text{j}}‚\text{ω}{}_{\text{j}}‚\text{φ}{}_{\text{j}})\text{j}=1‚2‚\cdots ‚\text{m}；\forall \text{s}{}_{\text{j}}\in \text{S}(11)\end{array}$

$\begin{array}{l}\text{y}{}_{\text{k}\text{i}}=\{\begin{array}{l}1\text{点}\text{i}\text{的}\text{任}\text{务}\text{由}\text{车}\text{辆}\text{k}\text{完}\text{成}；\\ 0\text{否}\text{则}；\end{array}\\ \text{y}{}_{\text{i}\text{j}\text{k}}=\{\begin{array}{l}1\text{车}\text{辆}\text{k}\text{从}\text{点}\text{i}\text{行}\text{驶}\text{到}\text{点}\text{j}；\\ 0\text{否}\text{则}；\end{array}\\ \text{δ}{}_{\text{i}}=\{\begin{array}{l}1\text{货}\text{物}\text{i}\text{装}\text{载}\text{在}\text{车}\text{辆}\text{k}\text{上}；\\ 0\text{否}\text{则}；\end{array}\\ \text{x}{}_{\text{i}\text{j}}=\{\begin{array}{l}1\text{货}\text{物}\text{i}\text{装}\text{入}\text{有}\text{效}\text{空}\text{间}\text{j}\text{中}；\\ 0\text{否}\text{则}；\end{array}\end{array}$

其中:

①配送中心和各可能的集货点为0, 1, 2, …, L, 对应的货运任务为i, i=0, 1, 2, …, L;

②Cij表示点i到点j之间的综合运输成本, 包括车辆运行成本、路桥通行费用, 以及工时成本等;

③Si表示车辆到达任务点i的时间, pE表示在ETi之前到达任务点i等待的单位时间成本, pL表示在LTi之后到达任务点i的单位时间所得到的罚金成本;

④若车辆在ETi之前到达任务点i则增加机会成本pE× (Si-ETi) ;

⑤若车辆在LTi之后到达任务点i则增加罚金成本pL× (LTi-Si) ;

⑥车辆k的固定出车成本Ck[1];VCi表示货物i的体积;

⑦Vk表示车辆k的整体有效载货容积, 其中k=1, 2, …, K;

⑧li, wi, hi分别为货物i实际外包装尺寸的长、宽、高;VSj表示有效空间体积j (j=1, 2, …, m) ;WCi表示货物i的实际重量, Wk表示车辆k的整体有效载货重量;

⑨向量 (αij, βij, λij) 代表货物i装入有效空间j时所允许采用的某种放置方式下, 其对应的一组长、宽、高数据的排列, 而向量 (μj, ωj, φj) 则表示有效空间j相应的空间几何尺寸;

⑩S表示有效空间集。

通过目标函数 (1) 、 (2) 式保证车辆配送货运成本、车辆固定出车成本最小; (3) 式保证车辆的有效装载率最大; (4) 式则要求货物与其所占据 (装入) 的有效空间最匹配 (占据率最大) 。

在约束条件中, (5) 式是对任务量的限制, 要求其总量不能超过车辆的有效容量; (6) 式则要求一个点的任务只能由一辆车完成, 即都装载到同一辆车上; (7) 、 (8) 式反映了两个变量之间的约束关系; (9) 式要求车辆从配送中心出发, 执行完所有任务后回到配送中心; (10) 式体现了对有关车辆最大载重限制的约束; (11) 式表示为空间几何约束。

其中 (3) 、 (11) 式涉及到有效空间的内容 (可参见参考文献[7,8]) , 但为了进一步提高装载率, 文章作出以下改进:按装入货物外包装与厢体的几何关系, 延着矩形边沿棱柱的轴向延伸而把余下的空间部分部分划分为0~7个剩余的、相对独立的子空间, 即子空间变为7个。其他空间定义, 空间、货物的空间坐标表示均不变。

此外, 关于相容性、配重平衡、重叠层数限制、相邻放置以及“先下后装”原则等诸多约束条件将在模型的算法中考虑, 且可以通过人工调控做取舍。

3 算法的基本思想及设计

求解问题的关键, 在完成首次的货物装载计算的同时, 还能够随时正确和完全的反映出装载空间的变化情况 (包括在各货点因不断进行上货或下货而引起的空间动态变化情况) , 且能得出新的配送装载方案。因此, 本文在基于有效空间的基础上给出以下思路:优先考虑VSP, 在得出一个VSP的局部解之后, 即进行相应的VFP求解, 当验证其满足相应的约束并可行后, 再回到VSP上进一步扩展已有的局部解, 尔后再进行VFP求解、验证, 如此反复, 直到所有问题的解完。

在算法设计上, 文章采用基于VSP&VFP整合优化的启发式算法实现④, 该算法的主体结构虽还是分为VFP和VSP两大部分, 但相互间联系上密切, 且互相影响。算法流程⑤如图1所示。

4 程序设计

主程序主要基于Delphi 7.0配合桌面数据库Paradox来编制, 程序的数据结构采用表结构, 如:待装货物结构表、已装货物结构表、空间结构表等。其主程序流程如图2所示。

5 应用实例

基于本思想在我国某一木地板生产企业进行测试, 结果表明程序不仅能完成首次货物装载计算, 而且能够动态地反映出在各货点因不断上、下货引起的装载空间结构变化, 并在此基础上生成新的配送装载方案。通过对装载率的计算, 发现有效装载率从以前的最低不到60%, 平均不超过70%, 提高到现在的84.545%。

6 结束语

作为供需网的一个供需流, 物流系统中的多车场、多车型、非满载、集送货一体化配送模式广泛的出现是当前影响我国传统企业向供需网企业转变的一个重要因素, 特别是对于像木地板生产这类企业而言, 对物流系统的整合优化对企业的成功转化及转化后的稳定性显得尤为重要。因此, 在物流系统中, 建立一个有效的整合优化模型并设计出相应的算法有着十分重要的意义。

本文引入一种全新的思想——有效空间方法建立模型, 并结合实际情况提出了引入人工调控口的算法。应用实践表明模型、算法能按“先下后装”的原则生成具体的装载方案, 准确反映在各个货点因上、下货引起的空间结构变化, 并在此基础上求解出新的配送装载方案, 使装载率得到提高。这对于有效整合供需网企业中的节点企业 (如, 木地板企业合理整合二级分销商等) 、提高整个供需网的稳定性等都具有重要意义。

参考文献

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