"基于Arena的汽车备件仓库资源配置优化研究 (2014年),作者: 陈思云,秦艳超,来源: 武汉理工大学学报(信息与管理工程版),Vol.36 No.3,2014年6月" 本文详细探讨了如何运用Arena软件对汽车备件仓库的资源配置进行优化。研究者以特定的汽车备件仓库为实际场景,旨在提升资源利用率,控制排队时间,并降低运营成本。他们构建了一个具有高可靠性的仿真模型,采用禁忌搜索法寻找最佳的资源配置策略。 首先,作者指出,虽然已有许多关于仓库系统仿真的研究,但大多数案例针对的是一般性仓库,缺乏对汽车备件仓库特性的具体考虑。因此,建立一个针对汽车备件仓库的仿真模型具有更高的实用价值。在模型建立过程中, Arena软件被用来模拟仓库作业流程,包括入库、存储、拣选和出库等环节,以反映真实环境中的动态变化。 在目标设定上,研究者力求最大化资源利用率,同时确保排队时间在可接受范围内。通过禁忌搜索法,该方法能够避免陷入局部最优解,从而找到全局最优的资源配置方案。经过仿真对比,优化后的资源配置方案显示出了显著的优势:不仅提升了资源利用率,减少了资源总量,还提高了工作效率和服务质量,进一步降低了运营成本。 文献回顾部分提到了其他研究者的工作,例如北京交通大学纪涛文利用Flexsim软件优化牛奶仓库,以及吉林大学冯淑贞使用Arena软件改进仓库进出货流程。这些例子展示了不同软件在仓库仿真和资源配置优化中的应用,为本文的研究提供了理论基础。 汽车备件仓库的特殊性在于备件种类繁多,市场需求大,需要快速响应。因此,高效合理的资源配置对于保证售后服务质量和稳定性至关重要。国外如通用、丰田等汽车厂商的先进经验也表明,优化的仓库管理对于汽车备件供应链的高效运作有着决定性影响。 本文的研究为汽车备件仓库的资源配置优化提供了科学的方法论支持,其成果对于提升中国汽车备件仓储行业的运营效率和服务水平具有重要的参考价值。通过使用 Arena软件进行仿真和优化,企业可以更加精准地调整资源,实现成本节约和性能提升。
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