研究背景：
线上零售的持续快速增长驱动着物流业的蓬勃发展，企业物流订单内容日益多样化且批量波动频繁，消费者对物流服务时效性要求与日俱增，传统物流体系将难以适应，制约了物流产业持续降本增效。因此，发展智慧物流是适应国家现代化经济建设的需要，也是行业革新的必经之路。物联网驱动的智能机器人克服了传统物流机器人导航与控制模式的瓶颈，成为物流产业智慧化升级的新动力。如何超越传统机器人物流系统的运行策略管理体系，在物联网环境下构建智能机器人物流系统的运行策略优化理论框架，成为影响物流系统智慧化升级的重要科学问题。
研究内容与方法：
为解决以上问题，本研究分别以智能机器人存取系统、智能机器人订单拣选系统和智能机器人分拣系统为研究对象，综合运用随机排队模型、物流仿真技术和整数规划模型，对相关运行策略进行了科学分析与优化。具体开展如下工作：
1. 为智能机器人存取系统构建了绩效评估模型，并分析了共享式存储策略(shared storage policy)和专享式(dedicated storage policy)。研究结果表明，虽然专享式存储策略可保证更高服务能力，但共享式存储策略可减少约45%的运行成本。
2. 从运行效率和运行成本的角度分析和优化了智能机器人订单拣选系统的能源管理策略，包括有线充电策略、无线充电策略和电池更换策略。研究结果表明，虽然无线充电策略可保证最好的运行效率，但高昂的设备投入限制了它的使用。随着电池成本的不断降低，电池更换策略将成为最优方案。
3. 为智能机器人分拣系统构建了绩效评估模型和成本优化模型，分别对系统布局、路径规划和指派策略开展了研究。研究结果表明，单层系统更适合吞吐能力要求较低的场景，多车道行走路径虽然成本略高，但运行效率更有保障，同时，动态指派机器人到分拣站台将更有利于系统绩效的提升。
成果来源：
[1].Zou Bipan, De Koster René, Yeming Gong, Xianhao Xu, Guwen Shen. Robotic sorting systems: Performance estimation and operating policies analysis. Transportation Science, 2021, In press.
[2].Zou Bipan, Xu Xianhao, Gong Yeming (Yale)*, De Koster René. Evaluating battery charging and swapping strategies in a robotic mobile fulfillment system. European Journal of Operational Research, 2018, 267(2): 733-753.
[3].Zou Bipan, De Koster René, Xu Xianhao. Operating policies in robotic compact storage and retrieval system. Transportation Science, 2018, 52 (4): 788-811.
作者简介：
邹碧攀，华中科技大学管理科学与工程专业博士，现任中南财经政法大学工商管理学院物流与管理科学系副教授。研究方向为：智能仓储系统的运营管理与优化，研究成果发表在Transportation Science, European Journal of Operational Research, International Journal of Production Research等期刊上，获得2018年管理科学与工程学会优秀博士学位论文。
附：“师说经管”栏目简介
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