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本文为11月13日，物流规划在线工具直播第二期的内容，由AI整理生成（可联系作者可申请查看直播回放）：
开场前，介绍了一个培训项目的报名流程和培训内容。培训将在23号开始，连续五周进行，目前报名人数为30人。报名流程包括在腾讯会议上预报名、填写信息、完成三个题目（网络规划、内部仓库规划和3D可视化）。培训内容将包括基础框架、网络规划、仓库内部、3D可视化操作等。每次培训间隔一周，期间可以提问和交流。此外，还提到了两个群组，一个是教学群，主要分享教学相关内容和案例；另一个是行业群，主要分享行业相关内容。
1. 平台入口与物流网络选址仿真
回顾了上周的内容，包括平台入口、首页以及物流网络手动选址仿真等。本周将从物流网络手动选址仿真开始讲解，同时会穿插上周的内容。在讲解过程中，会介绍地图背景、需求端热力图、输入参数等。接着讲解模型，包括需求订单、交付周、供应商情况等。物流网络规划的核心包括运输成本、仓库建设成本、库存持有成本和仓储操作成本等。目标是选择合适的城市和仓库面积，以降低物流费率。最后决策的是选择多少个城市以及各个仓库的面积。
2. 供应链运输与库存管理优化
主要介绍了运输方式的模拟和决策。首先，可以选择供调用供应商的运输端调用销售端的运输。在供应商个数输入后，可以看到供应商所在的城市。模型中考虑了运算速度问题，没有加入缺货约束，假设不缺货的情况。库存持有天数适用于计算库存持有成本。需求端的订单量按平均每天计算，不考虑缺货情况。应用场景包括模拟一定量级的订单情况，如信息系统。输入界面包括企业规模、平均每单体积等信息。运输成本参数包括速度和单位体积费率，未来会扩展重量费率判断。
3. 物流费率与仓网结构优化策略
主要介绍了一个物流系统，该系统可以根据开放更多参数进行扩展，并实时查看交付及时率和总费率。系统还可以根据商品体积和重量计算物流费率，模拟不同行业的物流成本。此外，系统还可以自动计算仓网结构，帮助用户选址和优化运输成本。同时，系统还在优化供应运输成本功能，可以根据仓库半径选择运输成本。最后，系统可以自动计算库存持有成本，根据销售总额和商品毛利率计算资金占用。
4. 仓库选址与数据导入的优化方案
这个工程的成本相对较高，但可以作为颗粒度的模拟来代表实际情况。目前存在的问题是没有考虑库存持有天数，只考虑了订单总销售额和商品毛利。另外，地图上的辐射线条是通过点击城市来显示或隐藏的。仓库面积的决策是根据仓库面积、库存持有天数和每天作业量来计算的。最近增加了导入功能，可以导入城市数据，如订单数量、总体积、订单金额和承诺交付周期等。导入的数据可以在地图上显示为热力图。后续可能会增加配送模型，如城市到门店的数据。
5. 多级仓选址与自动选址操作演示
本段内容主要讲述了多级仓库的构造和选址决策。首先，通过浏览器进行运算，速度很快，但不能刷新。然后，以重庆为例，构建多级仓库结构，北京作为RDC，重庆作为CDC，实现辐射全国的功能。多级仓库的选址和单级仓库相同，需要考虑企业的约束。此外，仓库可以隐藏，可以不隐藏，支持可视化操作。最后，介绍了自动选址和手动选址的区别，自动选址采用遗传算法，操作方式与手动选址不同。
6. 遗传算法在物流选址中的应用
主要讲述了遗传算法在物流领域的应用，如选址、网络规划等。通过调用遗传算法接口，可以实现自动化选址，满足每个仓交付及时率达到90%的约束。同时，网络规划背后也是数学模型，通过将业务语言转换为数学符号，将信息系统中的数据与符号关联，构造算法进行计算。但在实际应用中，往往需要人为干预，将一些约束放入算法中，以确保算法出来的结果是可行的。
7. 仓库选址与成本优化模型构建
本段主要讲述了决策变量的概念及其在模型中的应用。决策变量是我们需要输出的变量，例如选择仓库的位置。模型中的目标函数包括运输成本、销售运输成本、供应运输成本、仓库租金和库存持有成本等。在迭代过程中，我们会加总这些成本来计算一组仓库组合是否最优。此外，还提到了网络规划、仓库内部规划和生产物流规划等方面的内容。最后，强调了理解模型的结构，包括变量、决策变量、约束条件和目标函数等，对于使用工具非常重要。
8. 仓库操作仿真与基本原理讲解
主要讲解了仓储模块的基本操作，包括仓库布局、手动选址、智能选址和仓库操作等。同时，还介绍了拣选单的构造和仿真结果，以及仓库内部规划的三维可视化工具。在讲解过程中，强调了仓库内部规划时需要精确的尺寸和布局，以及如何理解和适应平面和立面图。最后，通过实例演示了一个标准的高价仓库货位托盘库的存储区。
9. 物料布局与ABC分类的应用
主要介绍了物料布局、物料表导入、ABC分类以及拣选策略等内容。物料布局采用六列显示，不同颜色代表占用率。物料表可以导入，包括ID、名字、类别、库存数量等信息。ABC分类是根据需求订单生成的帕累托图，将物料按订购频次或数量划分。不同的ABC分类方式会影响拣选策略和物料放置策略。例如，A类物料的阈值可以是80%或50%，对应的决策物料数量和种类数也会有所不同。
10. 物料放置策略与优化分析
主要介绍了物料放置策略，包括随机放置和顺序放置，以及如何根据物料的ABC分类进行放置。首先将A类物料高频物料放到离拣选点最近的地方，然后依次放置B类和C类物料。这种策略可以应用于企业真实情况，也可以用于个人应用。通过对比不同放置策略，可以发现优化物料放置策略可以缩短拣选距离，提高人工利用率。此外，这种策略还可以应用于教学，帮助学生更好地理解物料的ABC分类和货位优化。
11. 仿真拣选策略与算法开发应用
主要介绍了模拟拣选策略和商品关联度因素在存储货品摆放中的应用，强调了需要根据不同企业、行业和销售渠道进行算法逻辑的个性化开发。同时，会议还提到了即将举行的培训活动，包括基于平台的工具使用方法和现实业务结合的培训内容。培训将不收取费用，为期五周，参与者可以自行设定主题，如网络、仓库或生产等，并在第五周进行案例讨论。
（图：培训详情与报名）↑
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