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如果订单货品有特定批次要求, 但又需要和其它同承运商、配送路线或门店的订单一起配送,这样的订单就不适合先组播再分配了(影响组播效率),可以采用先分配后组播。 这种方式产生副作用就是,会生成多个补货任务,增加补货的工作量。 其它情况下尽量先组播再分配, 好处是集中生成补货任务,提高整包装拣货的概率;如果有跨区域的,可以按区域生成拣货任务。
对于启用多个分区拣货的B2C订单场景,由于拣货后还要进行集货,对批次的跨区多少会非常敏感,一旦跨区过多会导致作业不平衡,在集货环节出现瓶颈。
如果采用先跑波次再分配,假设我们根据时间节点、承运商等条件,筛选出来2000个订单,这些订单哪些组成一个批次,同时分配哪个库位的库存更优(多个拣货位)不可能拿运筹学算法来求解,时间上不允许,只能按照一个最小区域满足的原则来获得一个可行解。如果订单导入系统后即进行分配,那么是可以得到哪些工作区的组合下含多少订单的,例如A 120单 A+B 300单 B 200单 A+C 30单。组批算法在已知每个订单的区域覆盖情况和具体库位的前提下,可以按照最小区域满足原则进行组合,同时尽量减少一个批次内订单的跨区数。如果不考虑订单所占库存位置按订单的其他属性进行筛选,会丧失拣货员行走路径上其他不满足查询条件的订单的优化机会。
罗总的观点:
首先要分析整个订单池,不能简单的定义 先分配还是先建波次。一般要把同SKU,最短路径的订单创建为一个波次。如果区分了拆零拣货位和整箱拣货位,要优先满足整箱分配到整箱拣货位,零箱到拆零拣货位,再拣货。如果先按订单分配了,(如果不开放存储位拣货)补货就会很多。
江总的观点:
我们不一样,有分拆零和整箱拣货位,但是我们先补货 先进先出。
先建波次,再占库存。
如波次里订单满足率够了,下发拣货任务。
做波次比较朴素的想法,把订单需求进行统一处理,比如看看库存的满足率,比如看路线集载率,比如看任务平衡性。所以一把是先把订单需求归类,进行批量处理。有异常或不符合需求,立即调整,比如满足率,A订单呗组进波次,库存不足,就移出A,组进BC。