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机械工程学报 2024年第6期60卷 58-68页

作者：赵阔王皂琦潘臻信潘扬华张中飞屈挺暨南大学智能科学与工程学院珠海519070 暨南大学信息科学技术学院广州510000 暨南大学物联网与物流工程研究院珠海519070 暨南大学管理学院广州510000

随着我国的快消品消费市场快速增长,快消品公司的终端拜访成本显著增加,同时终端拜访场景面临着终端信息的实时获取、动态的决策与客户需求动态响应的问题。提出针对快消品终端拜访问题的“云边联动信息架构”,设计“动态云边联动机制”... 详细信息

随着我国的快消品消费市场快速增长,快消品公司的终端拜访成本显著增加,同时终端拜访场景面临着终端信息的实时获取、动态的决策与客户需求动态响应的问题。提出针对快消品终端拜访问题的“云边联动信息架构”,设计“动态云边联动机制”,同时结合深度强化学习算法优化系统决策。经试验仿真结果表明,有效地减少终端拜访人员的在途里程数。针对快消品终端拜访场景,能有效地提高公司终端拜访人员的服务水平,维系客情关系,从而达到提高销量、提升订单转化率等目的。

关键词：终端拜访联动决策强化学习

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基于数字孪生的高动态生产系统联动决策方法

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工业工程 2021年第2期24卷 57-67页

作者：蒋红飞屈挺张凯黄国全暨南大学管理学院广东广州510632 暨南大学智能科学与工程学院广东珠海519070 暨南大学物联网研究院广东珠海519070 香港大学工业与制造系统工程系中国香港999077

个性化需求引发的随机高动态干扰加大了生产系统高效运作的难度。如何面向随机高动态干扰,构建在线联动决策方法,实现对生产系统的精准决策以支持各生产单元的高效协同成为关键挑战。以模块化生产的多单元联动运作为研究对象,基于数字... 详细信息

个性化需求引发的随机高动态干扰加大了生产系统高效运作的难度。如何面向随机高动态干扰,构建在线联动决策方法,实现对生产系统的精准决策以支持各生产单元的高效协同成为关键挑战。以模块化生产的多单元联动运作为研究对象,基于数字孪生构建多单元联动决策架构、机制和模型。通过实时精准映像与动态虚拟仿真,实现高动态生产系统的在线协同运作和自主联动决策。最后以某大型化工企业的多单元联动运作为例,验证所提方法可以显著降低系统运作总成本,实现复杂多单元生产系统在高动态干扰下的最优化运作。

关键词：数字孪生协同优化联动决策定制化生产

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面向粤澳跨境电商订单的“拣选-配送”联动决策方法研究

面向粤澳跨境电商订单的“拣选-配送”联动决策方法研究

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作者：唐亮如暨南大学

学位级别：硕士

随着粤港澳大湾区一体化发展,湾区内市场上各种有形和无形的壁垒和障碍正在逐步消除,粤港澳三地间的贸易往来变得更便捷和高效,跨境电商也成一个重点发展的领域。然而,在跨境电商订单履行过程中,跨境前后的运作涉及多个具有不同决策目... 详细信息

随着粤港澳大湾区一体化发展,湾区内市场上各种有形和无形的壁垒和障碍正在逐步消除,粤港澳三地间的贸易往来变得更便捷和高效,跨境电商也成一个重点发展的领域。然而,在跨境电商订单履行过程中,跨境前后的运作涉及多个具有不同决策目标的执行主体,并且跨境电商环境下消费者的需求呈现出多品种、小批量的特征以及对订单的物流时效性越来越高的要求,同时在运作过程中不可避免地受到来自订单、服务、资源等方面的动态性干扰,使跨境电商物流系统的运行控制面临更高的挑战。因此,如何面向随机动态性干扰,对跨境电商物流运作中各环节的执行状态进行实时精准映射与建模,并通过多环节的联动决策实现对系统的适时精细化管控以支持各环节高效协同运作是跨境电商物流系统过程控制中亟待解决的问题。本文以粤澳跨境电商物流中跨境前(珠海)的订单拣选环节和跨境后(澳门)的订单配送环节为研究对象,通过拣选和配送的动态优化和协同决策高效满足客户订单需求。首先,本文分析了粤澳跨境电商订单“拣选—配送”运作流程,并在此基础上进一步阐述了在动态性干扰下进行“拣选—配送”联动运作的必要性和所面临的难点。其次,针对动态性干扰下的“拣选—配送”联动运作的难点,构建基于数字孪生的联动决策信息架构,对运作全流程执行状态进行实时精准映像和动态虚拟仿真,为“拣选—配送”的联动决策作提供基础信息支撑。然后,设计了针对运作过程动态性干扰的“拣选—配送”联动控制机制,对跨境电商物流系统的运作进行动态在线决策调整以有效应对动态性干扰。随后,针对“拣选—配送”运作特点,基于协同优化方法的思想,建立“拣选—配送”联动决策优化模型。最后,基于企业实际运作数据,采用MATLAB进行模拟仿真和对比分析,验证了本文所提的联动决策方法的优越性,为企业管理者提供一种新的运作策略。

关键词：粤澳跨境电商物流订单拣选路径优化联动决策

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面向工业园区协同生产的“运输—存储”联动决策方法研究

面向工业园区协同生产的“运输—存储”联动决策方法研究

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作者：林源新暨南大学

学位级别：硕士

对于由生产、运输和存储运作阶段构成的复杂大型系统而言,日趋精益且智能化的生产过程逐渐能应对来自于订单、物料、质量等方面的动态性干扰。虽然运输和存储模式也在积极地向循环取货或者越库配送等模式转变,但是单个阶段的局部优化难... 详细信息

对于由生产、运输和存储运作阶段构成的复杂大型系统而言,日趋精益且智能化的生产过程逐渐能应对来自于订单、物料、质量等方面的动态性干扰。虽然运输和存储模式也在积极地向循环取货或者越库配送等模式转变,但是单个阶段的局部优化难以使系统整体高效地应对动态性干扰。本文聚焦在由于运输和存储计划的不一致造成无法有效地匹配生产节拍,所导致的系统成本的上升、客户订单延期发货等问题。研究如何在动态性干扰下调控运输和仓库过程的计划使得两者在时间耦合参数上保持一致,从而在产品发货时间满足客户要求的前提下使系统总成本最小化。本文面向由“生产-运输-存储”运作阶段构成的工业园区成品入库运作流程,以“运输-存储”联动决策作为研究对象。首先,本文分析了在动态性干扰下“运输-存储”联动运作的局部决策和协同决策难题,并总结了需要解决的若干挑战。其次,针对获取多维动态数据的挑战,构建了基于数字孪生的联动决策信息架构以对运作流程执行状态进行实时精准映像和动态虚拟仿真,为“运输-存储”联动决策提供基础数据支撑。再次,针对设计联动控制机制的挑战,设计了“运输-存储”联动控制机制以对工业园区系统的组成和协调方式进行在线调整,从而有效地应动态性干扰。从次,针对构建联动优化模型的挑战,结合文本研究问题的建模特点,建立基于协同优化方法的“运输-存储”联动优化模型。最后,基于实际运作数据,采用Matlab软件对本文所提出的“运输-存储”联动决策方法进行仿真及敏感性分析,同时为企业管理者提供具备一定参考价值的管理学启示。

关键词：联动决策循环取货库位分配协同优化方法

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基于数字孪生的生产-配送联动决策方法研究

基于数字孪生的生产-配送联动决策方法研究

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作者：蒋红飞暨南大学

学位级别：硕士

为满足由人们生活水平日益提高引发的大量个性化需求,制造企业的生产模式逐渐转向小批量、多品种的定制化生产模式。面向定制化生产,单个制造企业各个环节的独立运作已经很难快速地应对高频变动的个性化需求,整合各个环节的资源进行协... 详细信息

为满足由人们生活水平日益提高引发的大量个性化需求,制造企业的生产模式逐渐转向小批量、多品种的定制化生产模式。面向定制化生产,单个制造企业各个环节的独立运作已经很难快速地应对高频变动的个性化需求,整合各个环节的资源进行协同运作已经成为必然选择。同时,由于个性化需求的高不确定性使得生产运作过程中不可避免地受到来自于订单、资源、质量等多方面的动态干扰。因此,在定制化生产方式下,如何面向随机动态干扰通过各关联环节的协同运作实现生产运作的整体最优化成为关键挑战。本文以生产环节和配送环节作为研究对象,通过生产和配送的动态优化和协同决策有效满足个性化需求。首先,本文分析了由随机高动态干扰导致的“生产-配送”运作问题,并在此基础上进一步阐述了在动态干扰下进行“生产-配送”联动运作的必要性和所面临的难点。接下来,针对动态干扰下的“生产-配送”联动运作难点,基于数字孪生构建联动决策信息架构,对“生产-配送”的执行状态进行实时精准映像和动态虚拟仿真,为生产和配送的联动决策和协同运作提供基础信息支撑。然后,设计数字孪生驱动下的“生产-配送”联动决策机制,对生产单元和配送单元的组成、运作和协调方式进行动态在线决策调整,以有效应对生产配送执行过程出现的动态干扰。随后,针对“生产-配送”运作特点,结合能够有效解决复杂系统分布式决策的协同优化方法,建立“生产-配送”联动决策优化模型,定量的将“生产-配送”全过程适时的维持在动态性作用下的可行最优运作状态。最后以某大型化工生产企业的“生产-配送”联动运作为例,基于智能遗传算法采用Matlab仿真软件进行模拟仿真和对比分析,验证了本文提出的“生产-配送”联动决策方法能够有效应对动态干扰,并通过对动态性大小和动态性发生时间进行敏感性分析,为企业管理者提供具备一定参考价值的管理学启示。

关键词：生产配送数字孪生联动决策协同优化

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