对工业园区集配中心(Supply Hub in Industrial Park,SHIP)的运作流程进行简单描述的基础上,结合园区内不同企业实体利益及工业园区供应商物流服务需求,提出一种多车型小批量、高频率、定线、闭环运输并带硬时间窗等多重约束的循环取货路径组合优化数学模型。采用最大装载率的车型分配原则,设计用于求解该模型的改进遗传算法。最后,通过算例分析对模型和算法的有效性进行验证并得到了相关管理学启示。
对园区企业的生产物料进行统一存储是工业园区公共仓库(SHIP,Supply Hub in Industrial Park)的基本功能;而采用Milk-run公共物流模式为多企业提供循环式JIT集中物料配送,则是SHIP服务的高级阶段。这种由分布式产线实时需求驱动的协同式精益化物流运作对物流资源的有效性、配送路径的经济性、交接数据的精确性等提出了较高的实时性管理要求。本文综合运用RFID等物联网技术及先进的智能终端、地理信息及优化统计技术,开发一套以SHIP为核心的工业园区公共物流智能化管理服务系统,辅助园区多制造企业进行集成化、协同化和智能化的动态仓储管理和实时物流管理。
