运作管理inventorycontrol(编辑修改稿)

运作管理inventorycontrol(编辑修改稿)内容摘要：

 搬运时间 有连续装卸时间和间歇装卸时间两类。 前面提到的 unit处理法和单位积载货物处理系统就属于间歇装卸的一类。  搬运手段 方面虽说还有人力装卸，但现在主要还是利用机械来进行装卸，目前使用的最多的机械大体为传送带，叉车和起重机三大类。 运输 的概念 运输的主要目的就是使商品随着搬运而离开原产地，来提高商品的价值。 商社的利益就是来自于这种非原产地的商品所带来的价值。 运输和配送的区别在于，运输是指商品在各个物流中心间的往来，而配送则是指把商品从各个物流中心运往各零售商店以及消费者的过程。 运输 的种类 运输的主要方式有四类 ∶ 铁路货运，公路货运(汽车 )，船运和空运。 在日本，运输量的 90％以上使用的是公路货运，船运占了 8％以上，而铁路运输则不到 2％。 但是从平均搬运距离来看，国内航运排在第一位 (400公里以上 )，铁路为第二位 (约为 300公里 )，汽车则是第三位 (约为 50公里 )。 若是从吨公里数来看的 话 ∶汽 车约 占了一半，船运占了四成，剩下的一成未满 是 铁 路， 虽说 近年来空运有所增加，但是 总 体来看，量 还 是比 较 少。 配送 配送是连接生产和消费的最终阶段的物流活动。 为了提高配送的效率，在有效地利用规模经济的同时，采用最短的时间来巡回送货。 因此，根据物流的规模以及送货地点的分布等情况在适当的地点设置配送中心对整个物流活动来说是非常重要的。 各个物流据点亦即配送中心之间，用集装箱或大型汽车来进行货物的运输调配，再由小型卡车把货物由配送中心运往各个顾客手中。 由于制造 业 物流是有方向性的 ,别说是不定期送货，就是定期送货的时候也无法保证每次卡车送完货回来的时候不是空车，这种回途车的利用对于提高送货效率，具有重大的意义。 现代配送 近年，几个公司共同送货来提高送货效率的 模式 越来越多，利用网络来把归途沿线的货物捎带回来的系统也被开发了出来。 随着装载效率的提高，逐渐发生了互相争抢货物的竞争。 另外，利用手提电话来确定离自己最近的货物的方位从而在最短的时间内提取货物的系统也被开发了出来。 更进一步，利用ＧＰＳ和ＧＩＳ技术，管理现时车辆的系统也被开发了出来。 一台汽车向多个地点送货的时候，存在着最合适的巡回路线的选择问题 ,送货中心通过引进包括装卸业务在内的车辆管理系统进行最合适巡回线路的选择，对大幅度削减送货成本起到关键的作用。 配送优化问题 货郎担问题又称为巡回销售员问题(TSP∶ Traveling Salesman Problem)，这是为了求 得 商人在几个城市间巡回销售时，所走行的总距离最小的 路线的 问题。 它的 约束 条件是 ∶ 商人在巡回销货时，必须到达每个城市，而且每个城市只能去一次。 A B C D 组合爆炸 一台汽车每天要给 2030个不同的自动售货机(AVM: automatic vending machine)补充饮料，这个时候，巡回路线要访问 20台机器的时候，就有 20。 ＝ 2432902020176640000条巡回路线可供选择，若是访问 30台，就有 30。 ＝265252859812191058636308480000000条巡回路线可供选择，利用计算机，若是一秒钟可以计算 100亿条路线的距离的话， 20台 AVM的计算需要花费 7年的时间， 30台 AVM则需要花费 8411兆年的时间，这种现象称为 “ 组合爆炸 ” 分枝限定法 分枝 定界 法就是把所有的组合分阶段展开 ， 把有希望得到最佳解的分枝进一步展开的同时 ， 把没有希望的分枝剪去 ，通过这样的修剪 ， 来缩短计算的时间。 下面我们通过非对称 TSP来考虑分枝 定界法 (非对称是指两个发货地点之间 ,往返距离不相同。 单向通行的道路会面临这类问题 )的解法。 作 业 时 间 ５ ３ ２ １ ２配 送 地 代 号 ０ １ ２ ３ ４０ ０ ４ １ ２ １ ２ １ ６１ ２ ０ ３ ６ ２２ ８ ４ ０ ２ ３３ ９ ４ ４ ０ ７４ １ ２ １ ６ ４ ０ Njkjjji ccLB ｍM}k|.{mi n)( ,1 23 18 23 26 30 13 20 28 20 12 ０ １１１ ４ 2 ３三 ２ ４ ３ ４ ３ 26 30 13 20 28 20 12 ０ １１１ ４ 2 ３三 ２ ３ ４ ３ 123 , 6 , 2, i n41 ４＝｝｛＋ LB2044 , 2 , 3,8m i n .122 ＝｝｛＋ LB2844 , 4 , 7,9m i n .123 ＝｝｛＋ LB2041 , 6 , 4,12m i n .164  ｝｛＋LB作 业 时 间 ５ ３ ２ １ ２配 送 地 代 号 ０ １ ２ ３ ４０ ０ ４ １ ２ １ ２ １ ６１ ２ ０ ３ ６ ２２ ８ ４ ０ ２ ３３ ９ ４ ４ ０ ７４。