物流管理论文哪里有？本文围绕R企业J仓库展开研究。先梳理国内外相关研究现状以及R企业J仓库实际情况，而后基于该仓库当下拣选作业现状，精准找出存在的问题。以Fishbone型仓储布局为依托，对存储区货区及货架货位重新规划。
第一章 绪论
1.2 国内外研究综述
1.2.1 非传统仓储布局的研究现状
（1）Fishbone型仓储布局的设计与优化方面
Letitia M. Pohl等（2008）研究传统仓储布局中双指令操作（拣货+补货）的效率，通过对比不同布局设计，发现双指令模式可显著缩短作业时间，并提出仓储布局与作业模式的协同优化潜力，为后续非传统仓储布局研究奠定基础[1]。Kevin R. Gue等（2009）提出非对称通道设计的Fishbone型仓储布局理论，验证其较传统直线通道减少拣货移动距离20%-30%，特别适用于高周转率仓库，为仓储空间结构创新提供了理论支持[2]。Letitia M. Pohl等（2009）构建Fishbone型仓储布局的双指令操作数学模型，通过调整通道倾角与货位分区策略，降低AGV路径冲突概率与作业能耗，量化了通道形态对作业效率的影响[3]。Letitia M. Pohl等（2011）对比不同仓库规模下的Fishbone型仓储布局与传统仓储布局的优化性能，发现无论是在单命令的前提下还是双命令的前提下前者表现的效率皆更高，当Fishbone型布局为仓库的长和宽比为2:1，且主通道与左右主通道的夹角呈45度时，此时为最优的Fishbone型仓储布局[4]。Kirby A. Clark等（2013）首次将垂直运输成本纳入多层Fishbone型仓储布局设计，建立水平与垂直移动协同优化模型，使综合物流成本降低12%-18%，拓展了立体仓储布局的理论框架[5]。Luis F. Cardona等（2015）设计带垂直升降机的Fishbone型立体仓库，通过仿真验证其存储密度可达传统布局的1.8倍，且路径规划复杂度随层数增加呈线性而非指数增长[6]。Zhou Li等（2022）打破直线通道的限制，提出抛物线型通道设计的新型仓储布局，优化了货架排列与路径平滑性，为高密度仓库提供了创新性结构解决方案[7]。
第三章 基于传统仓储布局的R企业J仓库现状分析
3.1 R企业简介
R企业位于山东青岛，在广州、福建、安徽等多省份设立分公司，是我国某集团旗下的综合服务品牌。2011年作为独立品牌运营，致力于提供供应链一体化解决方案的服务。经过多年发展，已经完成从企业物流到物流企业再到平台企业的转型蜕变。R企业专注于为各行业提供物流方案，针对不同行业的特点制定了不同行业的解决方案包括：家电、健身、家居等行业，并向生鲜、电子等行业做复制延伸。依托前沿理念，该平台整合全球优质网络资源，打造专业化、标准化与智能化兼具的物流服务体系。通过仓储网络、配送网络、服务网络与信息网络的深度融合，形成了独一无二的核心竞争优势。此外，R企业结合线上线下业务相融合的发展趋势与国际贸易业务拓展等需求，制定相关解决方案。截至目前，R企业仓库超过900个、连接了超过15000条干线运输路线，拥有超过10万辆运输车和5300个服务网点[63]。
依托从原材料采购、工厂制造到终端消费的全链条服务能力，可提供涵盖采购供应链、生产供应链及消费供应链的集成化管理服务。在物流体系运作方面，创新实施“双网融合”配送模式：规划超3000条班车循环专线，并配备10万辆小微车辆，实现及时配送响应；为客户和用户提供“门到门”“村到户”的送装一体化服务，目前已在全国2800个区县实现“按约送达，送装同步”的服务标准。如此密集的配送网络，确保了货物能够高效地送达客户手中，尤其是在大件商品配送方面，解决了行业内“最后一公里”的难题。在经营内容方面，经营的产品及服务丰富多元，横跨多个领域，契合不同消费群体的多样需求。
本文所研究的J仓库位于山东青岛，是R企业的多家服务网点仓库之一，该仓库主要为R企业提供货物的存储以及拣选配送等服务，根据R企业平台的线上订单由系统直接分配到该仓库，该仓库根据订单情况进行拣选出库作业。
第五章 R企业J仓库拣选路径优化仿真分析
5.1 R企业J仓库仓储布局优化方案
为了提高J仓库的拣选作业效率，实现更合理的品类区规划，缩短订单拣选作业距离，优化作业环境，现对J仓库的仓储布局及货位分配进行优化。
5.1.1 Fishbone型仓储布局优化
由前人研究可知，Fishbone型仓储布局在缩短待拣选货位点到P&D点的距离、提升拣选效率方面优势显著，与J仓库提升作业效率的优化目标高度适配。因此，针对R企业J仓库的原有仓储布局，本研究以Fishbone型仓储布局为基础，对J仓库进行布局优化，重新规划存储区域，进一步强化仓储布局的高效性与合理性。由前人研究所得，当θ为45°时，为最优布局，因此在本文中将优化后的主通道与货架边缘的夹角为45°。
根据J仓库的实际情况可知，仓库内的货架尺寸为长1.2米，宽1米，主通道宽度2米，拣选通道1.5米。优化后的仓储布局如图5.1所示。
5.2 拣选路径优化仿真实验环境与参数设置
5.2.1 拣选路径优化仿真实验参数设置
根据前文该仓储布局的详细数据，其具体参数如下所示：
（1）斜主通道和P&D点平面的夹角𝜃=45°； （2）单个货位的长度与宽度𝑎=1.2𝑚，𝑏=1𝑚； （3）前后左右通道以及拣选通道的长度为𝑐=1.5𝑚； （4）相邻拣选通道的长度为𝐸=3.5； （5）相邻的拣选通道在斜主通道上的距离𝐸𝑐𝑜𝑠𝜃； 根据仓库的布局特征，采用矩阵形式表示每个货位的位置信息，P&D点的货位编码信息为𝐹𝑖(𝑝0,𝑧0,𝑥0,𝑦0)=(0,0,0,0)。
第六章 研究结论与展望
6.1 研究结论
本文围绕R企业J仓库展开研究。先梳理国内外相关研究现状以及R企业J仓库实际情况，而后基于该仓库当下拣选作业现状，精准找出存在的问题。以Fishbone型仓储布局为依托，对存储区货区及货架货位重新规划。着重针对Fishbone型仓储布局下的出库作业拣选路径进行优化，最终形成R企业J仓库的拣选路径优化方案，具体研究成果如下。
（1）通过实地调研及专家访谈法得到R企业J仓库的现状和相关数据并进行分析，发现J仓库目前存在仓储布局形式落后、货位分配不合理、拣选路径不科学等问题。针对以上问题，有针对性设置提升仓储布局优化和拣选作业效率优化的目标，得到了J仓库仓储布局优化、货位分配优化和拣选路径优化的整体优化方案。
（2）基于以上拣选作业优化方案，对J仓库仓储布局进行Fishbone型布局优化改进，根据J仓库的实际相关数据，设定布局设计中的相关参数，在合理必要的假设下，设置总拣选距离最短的目标函数，确定了任意拣选点到P&D点以及任意两个拣选点间的距离公式，得到了各个拣选点之间的距离矩阵，建立拣选路径优化模型。对求解算法进行了研究和改进。定义自适应交叉、变异函数、引入精英保留策略结合2-opt算子对算法进行改进。
（3）以R企业J仓库的具体订单信息进行实例研究，首先通过按照J仓库传统仓储布局下的拣选策略进行初始拣选作业研究，然后使用Memetic算法对优化后的非传统Fishbone型仓储布局进行案例求解，得到拣选路径优化模型的最优解，最后将得到的拣选路径优化结果与未优化前拣选路径结果进行对比分析，较大程度的减少了拣选路径优化距离。从而得出对R企业J仓库拣选路径优化具有一定实践意义。
参考文献（略）
