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1. 引言
制造业对全球国内生产总值贡献显著，制造物流是确保生产效率与响应能力的关键。本文聚焦于制造环境中的物料流管理与产品路径分配，提出混合整数规划 (MIP) 模型，旨在降低运输与物料搬运成本，并评估功能区空间分配对总成本的影响。
2. 文献综述
本文对制造物流领域既有研究进行了系统梳理。早期研究主要运用数学规划模型解决入厂物流问题。随着工业4.0兴起，物联网、机器学习等方法日益受到关注，绿色和可持续解决方案也成为研究热点。
文献揭示了重要研究空白：多数研究集中在发达经济体和汽车行业，对新兴市场关注不足；同时，现有研究多采用标准化模型，未能充分满足大规模定制需求。针对上述空白，本研究聚焦家电制造业，提出定制化的MIP模型。
3. 实验研究
研究对象为土耳其一家冰箱制造设施，聚焦内门搁板从制造模块1到模块2的物料转移。决策者识别出四种物料路径：跨站式直接转移、经工厂存储单元暂存、分批经两级存储、小批量直接转入模块2存储单元。
图1. 冰箱内门搁架板在托盘上的排列
图2. 制造环境中物料流的框架
3.1 数学建模
模型目标函数为最小化年搬运成本与年存储成本之和，约束包括空间分配上下限、设备容量等。假设基本经济订货批量模型适用。
3.2 结果与敏感性分析
模型在Python中使用Pyomo和CBC求解器求解。19种产品中，路径3使用最多 (7种)。空间分配：缓冲 Zone占91.41%，工厂存储单元占4.00%，模块2存储单元占4.59%。年总成本约为124.37亿。敏感性分析表明，缓冲 Zone比例较高时成本最低。
图3. 制造环境中最优物料流框架
4. 结论与管理启示
本研究通过MIP模型优化了冰箱内门搁板的物料路径和设备分配，以及三大功能区的空间配置。结论强调：应保持缓冲区较高比例，避免极端空间分配，以降低成本。
管理启示：管理者应定期开展敏感性分析，根据生产需求和市场变化动态调整空间分配方案，并考虑集成自动导引车、机器人和实时数据分析等工业4.0技术。
研究局限与未来方向：当前模型未纳入多制造单元、需求波动、设备故障等因素。未来可采用多目标优化，兼顾交付周期、能源效率；也可纳入可持续性考量，如减少二氧化碳排放和废弃物管理。对于更复杂的大规模问题，可考虑采用启发式或仿真方法。
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投稿截止日期: 2027年1月15日
客座编辑：Dr. Sandeep Jagtap, Dr. Rashmi Ranjan Panigrahi, Dr. Subhodeep Mukherjee and Dr. Harshad Sonar
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