订单分拣系统的研究综述与展望

朱苗绘 （江苏理工学院 商学院，江苏 常州213001）

ZHU Miaohui(School of Business, Jiangsu University of Technology, Changzhou 213001, China)

0 引 言

近年来，电子商务在我国呈高速发展的态势，使我国成为全球最大的网络零售市场。仓储与物流成为电商时代发展的关键，一方面，许多企业加紧布局仓储基础设施建设，如京东已在全国拥有7 大物流中心、700 多个大型中转仓库；顺丰在中国拥有5 大分拨中心、近200 个大型中转仓库；其它的如“四通一达”正加速布局其分拨中心以及物流配送网点。另一方面，我国物流业的发展水平满足不了电子商务快速增长的需求，据中国电子商务研究中心的统计，网络零售投诉十大热点中，“货到迟缓”和“物流快递”两项占比较高。由此可见，订单分拣的效率十分关键。据调查，仓储活动贡献了企业20%的物流成本，订单分拣大约占仓库运作总开销的55%。基于这些原因，订单分拣系统被仓库从业者认为是仓库绩效改进最紧迫的领域。

自Hausman et al（1976） 对订单分拣系统的开创性研究以来，大量学者主要从货位分配、排序和分批、分区、路由等策略角度，研究如何提高订单分拣系统的效率。从拣货角度看，货位分配策略直接影响拣货员的行走距离，将小的订单集中在一起拣货（即排序和分批） 可减少行走距离，拣货员固定在一区域拣货（即分区） 可提高拣货效率，拣货员的行走策略（即路由） 直接决定其行走距离。本文对订单分拣系统运作策略的研究现状进行总结，并分析目前研究中存在的不足，以及未来的研究方向。

1 订单分拣系统概述

仓库运作主要指仓库流程中的到货、仓储、拣货、运输等4 个核心环节的计划与调度问题。需特别指出的是，仓库运作效率受仓库设计阶段相关决策的影响，并且一旦仓库被建立，改变设计决策是非常昂贵或不可能的。到货与运输分别是SKUs 到达与离开仓库的接口，其主要运作包括车辆在各到货或卸货平台的分配，卸货或装载活动的调度等。由于仓储、拣货是仓库系统运营的核心问题，下面围绕仓储与拣货的相关策略进行综述。

1.1 货位分配策略

SKUs 被卸货后，其首要决策就是给其分配存储位置（即货位），也称货位分配策略。De Koster et al（2007） 描述了5 类常用的货位分配方法：随机分配、最近空位分配、固定分配、吞吐量分配、基于类的分配。随机分配等概率的随机选择一个空位分配给SKU；最近空位分配选择最近的一个空位分配给SKU；若某种SKU 被固定的存储在一个货位上，则称为固定分配；将SKUs 的吞吐量进行排序，吞吐量越大的其货位越靠近仓库的I/O 点，则称为吞吐量分配；基于类的分配将SKUs 划分为多个子集，每个子集属于一个类，同时将存储区域划分成同等数量的子区域，吞吐量越大的其子区域越靠近仓库I/O 点，每种SKU在其对应的子区域随机分配一个货位。常用的吞吐量准则如COI、LOS、拣货量等。COI 指SKU 的存储空间与其存储/拣货次数的比值，COI 越小，其货位越靠近仓库I/O 点。LOS 指SKU 在仓库的停留时间，LOS 越小，其货位越靠近仓库I/O 点。

1.2 拣货策略

拣货是指客户订单到达时，为履行客户订单，需将SKUs 从其货位上取出。拣货中不同的组织变量决定了不同的拣货方法，主要包括是否批量拣货、是否同时进行分类、存储区域是否分区等。根据是否批量拣货，将拣货方法分为单订单拣货与批量拣货。前者指一个订单由一位拣货员一次拣货完毕，后者则指多个订单被组成一批后被同时拣货。在拣货过程中，若拣货的同时将SKUs 按订单进行分类，则称为边拣货边分类；若拣货完成后再分类，则称拣货后再分类。

分区指将存储区域划分为多个区域，每个拣货员仅在其拣货区域工作。分区能使拣货员的移动范围变小、对拣货产品的位置更熟悉，减少拣货中的阻塞等。若存储区域进行了分区，拣货又分为逐渐装配与并行拣货，前者指同一批订单在不同分区依次拣货，后者则是在不同分区同时拣货。

1.3 路由策略

拣货过程中拣货员的基本决策是路径选择问题，即路由问题。De Koster et al（2007） 将路由策略分为6 类：横穿型、返回型、中点型、最大间距型、组合型与最优型。所谓横穿型，对于至少包含一个拣货点通道，拣货员将穿过整条通道（图1（a））；对于返回型，拣货员进入和离开通道在相同的交叉通道口（图1（b））；中点型以存储区域中间为界，对于前半部分的分拣点，拣货员从前交叉通道进入或离开，反之则从后交叉通道进入或离开（图1（c））；最大间距型类似于中点型，当一个通道存在3 个及以上分拣点即存在最大间距时，拣货员行走至最大间距点再返回（图1（d））；对于组合型，拣货员要么穿过整条通道，要么返回，即S-型与返回型的组合（图1（e））；最优型则指行走距离最短的行走策略。

2 订单分拣系统的研究现状

2.1 货位分配策略的相关研究

货位分配策略对分货与拣货效率产生较大影响（Yu and De Koster，2013），是订单分拣系统的焦点之一。现有文献一般以最小化行走时间或行走距离为决策目标，基于完全信息、每个SKU 拥有货位来研究位置分配策略问题。所谓完全信息，是指SKUs 到达或离开的数量与时间、仓储区域的布局与数量等都是已知的。从拣货绩效上看，普遍的结论是固定分配最优，基于类的分配次之，而随机分配最差（李诗珍，2011）。但随机分配具有更大的灵活性，且可获得较高的空间利用率。由于拣货时间最短，吞吐量分配被研究者加以广泛讨论。然而，需求的变化性、产品组合的改变等因素使得吞吐量分配在实践中难以实施。而基于类的分配相对容易实施，因此，其被认为是提高订单分拣系统绩效的可行解决方案。并且，由于各类别的SKUs 在其存储子区域采取随机分配获取货位，也能获得灵活性与高空间利用率的优势（Chan and Chan 2011）。

基于类的分配主要决策包括子区域在存储区域的配置、划分类的准则、类的边界与类的数量等。关于子区域在存储区域的配置，在AS/RS 系统中L-型（见图1（f）） 子区域配置被广泛加以讨论（戴韬和郑欣，2012）；在手工订单分拣系统中，子区域的配置有同一类在同一通道内与同一类跨越不同通道内两种方式。划分类的准则一般采用COI、LOS、拣货量等单准则。Manzini et al（2015） 提出基于产品生命周期划分SKUs 类别的方法。很少有文献讨论多准则划分问题，Muppani and Adil（2008） 以最小化存储空间成本与订单拣货成本为目标，并用这两个指标来划分类与位置分配，由于目标函数非线性且整形变量的纳入，分别用模拟退火算法、分支定界算法来求解该整数规划问题，模拟的结果显示上述两个算法均优于动态规划算法。类的边界是如何切分类的问题，Hausman et al（1976） 最早求解了L-型仓库中两个类的边界；类的数量指SKUs 子集的数量，对于手工订单系统，Petersen et al（2004） 通过模拟发现，吞吐量分配与基于类的分配在行走距离的差距主要依赖于分类策略与路由方法，在实践中类的数量为2～4 时最易实施；对于AS/RS 系统，Yu et al（2015） 对类的数量和类的边界进行了研究。

需指出的是，大多数文献主要关注货位分配策略对拣货效率的影响。很少有文献研究部分信息或无信息时的货位分配问题。Gu et al（2007） 认为无信息时仅能使用一些简单的货位分配策略，如最近空位分配、随机分配等。很少有文献讨论货位分配策略的组合问题，如基于类的分配与固定分配的组合。

2.2 分区策略的相关研究

分区策略的首要决策是确定分区数量、分区大小及形状等。Petersen（2002） 通过模拟发现分区形状、拣货项数量、存储策略对分区内的行走距离具有较大影响。分区问题的另一个决策是如何在各分区间分配SKUs。采用逐渐装配方法时，其关键是SKUs 在各分区间的分配要使各拣货员的工作量均衡，该问题类似于流水线平衡。魏庆琦和陈金迪（2020） 基于NSGA-Ⅱ算法，最优化分区工作量平衡度，并分析分区数量、订单总数和订单分批对拣选系统效率的影响。对于自动化并行拣货系统，卢少平等（2010） 以总拣选时间最小为目标，决策最佳分区数量。李明等（2016） 提出一种启发式聚类算法，依据品项间的相关性，决策各分区内的品项分配问题。其它的相关研究还包括分区与分批的结合能显著提高拣货效率等。

2.3 分批策略的相关研究

分批策略的核心是如何将众多订单组成多个批。常见的分批方法有订单相似度分批与时间窗分批。订单相似度分批根据拣货位置的临近性将订单分成批，批中的所有订单行走路径相同，该问题属经典的车辆线路问题的一个变体，因此是NP-hard 问题。在时间窗分批下，所有在相同时间间隔内到达的订单被组成一个批。黄敏芳等（2020） 基于JIT 装配流水线思想，建立大型网上超市订单批次分拣的优化模型。运用两阶段启发式优化方法求解，较大幅度提高订单分拣的效率。王晨等（2020） 提出滚动时窗调度策略和高维稀疏动态聚类算法优化订单分批策略。基于某大型电商的数据研究发现，与固定时间窗分批相比，分拣时间下降23.9%。

2.4 路由策略的相关研究

一般地，路由问题在多项式时间上是不可解的。然而，当计算机运行时间与通道数、拣货位置线性相关时，Ratliff and Rosenthal（1983） 给出多项式时间动态规划算法，最优化该问题。随后，其他研究者放松一些假设，提出各种算法求解该问题。实践中一些简单的启发式算法由于更易理解且行走线路更一致，从而被广泛使用，如横穿型、返回型、最大间距型。刘进平（2015） 对最大间隙路径策略进行改进，可以在不同订单规模和需求下提升效率。有些学者运用启发式算法构建最优路径，如蚁群算法（杨鹏等，2015）、禁忌搜索算法、混合遗传算法等。

3 未来研究展望

电子商务在我国高速发展，为快速满足客户需求，提高客户服务水平，订单分拣系统的效率成为学术界和产业界关注的焦点。现有文献指出订单分拣系统的效率与仓储策略、拣货策略和路由策略密切相关。结合现有的研究成果，未来仍有以下工作有待开展：第一，不同的货位分配策略各有其优缺点。研究货位分配策略的改进，或者不同的货位分配策略的组合，将充分发挥各货位分配策略的优点，规避缺点，提高订单分拣系统的绩效。第二，仓储、拣货和路由的组合决策问题。第三，建立基于类的分配策略下行走距离或时间的解析模型，求解类的划分准则、类的边界和类的数量问题，优化分拣系统的效率。第四，订单分货系统的应用越来越普遍，如亚马逊的仓库、花卉拍卖。不确定性情形下订单分货系统的绩效提升将是未来值得关注的研究问题。