零部件循环取货越库物流系统关键因子研究——仿真实验设计与分析方法
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施 文(1981—) ,男,湖北武汉人,博士生. Email: shi3wen@163.com

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国家自然科学基金资助项目(71072034; 71003042)


Key factors of parts logistics for milk-run and cross-docking system: Design and analysis of simulation experiments method
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    摘要:

    汽车和物流产业是国家重点扶持的两大振兴产业. 在众多汽车制造企业产能扩大的背景下,以零部件平均物流时间(cycle time,CT) 为绩效评价指标,深入研究了基于第三方物流的零部件循环取货越库物流模式( 简称 3PL-MRCD) 的优化设计问题. 建立了符合企业实际运作的离散系统随机仿真模型,即零部件循环取货与越库内部运作的集成模型. 与现有供应链仿真模型相比,由于存在较多的仿真因子,提出首先运用序贯分支法( sequential bifurcation, SB) 筛选 3PL-MRCD 系统关键因子,再应用响应面法(response surface methodology,RSM) 找到关键因子最优运作水平的方法步骤( SB-RSM) ,解决了大型仿真系统的优化设计问题. 基于调研的数据进行仿真实验,结果表明 SB-RSM 可准确找出影响CT的关键因子最优取值, 该值使CT达到较为理想的水平. 对大型仿真系统的优化而言,SB - RSM 比传统 RSM 更具实 验效率与效力,SB-RSM 为产能扩大3PL 物流决策的制定提供了可靠的解决方案,具有良好的应用价值.

    Abstract:

    Automobile and logistics are the two critical restructuring and invigorating industries in China. In the context of assembly plant capacity expansion,with the purpose of improving the system performance,this paper elaborates on the optimal design of key operations in the logistics mode of auto parts milk run and cross dock dealt with by a 3PL company. We build a simulation model which integrated the operations of milk run and cross-docking based on practical research data. Further,we propose an optimization algorithm that uses sequential bifurcation and Response surface methodology (SB-RSM) of the design and analysis of simulation experiments theory. The results of specified simulation design and runs indicate that the logistics performances are greatly improved if the 3PL simply optimizes the key operations,which helps to reduce the workload of the 3PL. The proposed SB-RSM shows higher efficiency and efficacy than classical RSM. This study contributes to decision making concerning supporting automobile parts 3PL Company when the automobile assembly plant capacity expands,and guides to solve the optimization issue of complex simulated system.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

SHI Wen, LIU Zhi-xue, LIU Dan.零部件循环取货越库物流系统关键因子研究——仿真实验设计与分析方法[J].管理科学学报,2013,16(6):22~34

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  • 在线发布日期: 2018-04-14
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