汽车零部件入厂物流循环取货路径优化与算法

"汽车制造厂零部件入厂物流的循环取货路径规划 (2009年)" 在汽车制造业中，零部件的高效物流管理是确保生产流程顺畅的关键环节。循环取货是一种旨在减少库存、提高物流效率的策略，尤其适用于精益生产环境。文章"汽车制造厂零部件入厂物流的循环取货路径规划"由汪金莲和蒋祖华在2009年发表于《上海交通大学学报》，深入探讨了这一主题，并提出了一种优化方法。 循环取货系统（Milk-Run）是指运输车辆按照预定路线定时、定量地从多个供应商处收集零部件，然后统一运送到工厂，以减少单次运输量和空载率，降低库存成本。在本文中，作者研究了循环取货在国内汽车零部件入厂物流中的实际应用，针对此问题建立了数学模型。 模型的核心在于平衡运输成本与库存成本。通过对每个供应商设定线边最大库存限制，以防止过度存储导致的空间浪费，同时最小化总的运输和库存成本。为了优化这个模型，作者采用了禁忌搜索算法（Tabu Search），这是一种启发式搜索策略，能有效地处理复杂优化问题，尤其适合解决车辆路径规划这类具有大量可能解的问题。 在实际案例分析中，通过应用禁忌搜索算法，模型成功排定了最优的取货路径和运行频次，验证了算法的有效性。这一研究对于汽车制造厂优化供应链管理，提升物流效率，实现精益生产和零库存目标具有重要的实践指导意义。 关键词：零部件入厂物流，循环取货，车辆路径规划，禁忌搜索 此研究的贡献在于提供了一种理论与实践相结合的解决方案，不仅有助于汽车制造商降低成本，提高运营效率，还为物流领域的其他类似问题提供了参考。通过将循环取货路径规划与先进的算法相结合，企业能够更有效地管理复杂的零部件供应链，进一步推动汽车产业的精益化进程。