物流是供應鏈的一部份，然而倉儲是物流的一部份，環環相扣的結果，對公司的成本有舉足輕重的影響，有鑑於此，以最少的投資成本得到最大的效益則是我們的目標。以往對於物流中心揀貨作業效率化問題，大多是從揀貨路徑規畫或儲位規畫方面切入問題，很少從最初的倉儲儲區交叉走道數量問題去做探討，若能從最初的倉儲儲區交叉走道數量，配合儲位指派、揀貨路徑規畫、揀貨密度及訂單合併的問題，勢必能提高揀貨作業效率、空間利用率及降低成本。根據文獻探討與對實務界的深入瞭解，儲位指派法則的妥善運用，可利用最少的儲存空間以達到最小化行走距離之目的，對於提昇揀貨作業亦有直接之影響；此外，適當的揀貨路徑規畫可使總揀貨成本最小化，進而達到單位時間內揀貨績效的提昇。

因此，本論文考量倉儲儲區交叉走道數量佈置方式、儲位指派、揀貨路徑、走道內平均揀貨密度、及訂單組合方式等因素對倉儲揀貨系統績效之影響，並以 eM-plant 軟體進行模擬分析，並發展一套以總揀貨距離最小為最佳績效指標之倉儲設計的資料庫，研究結果發現雖各因子間存在有交互作用，並將倉儲交叉走道數量佈置、儲位指派、路徑規畫、揀貨密度及訂單組合方式做最佳的整合規畫，最後，提供資料庫給業界將來在作倉儲規畫或改善倉儲設計時之參考。

關鍵詞：供應鏈、交叉走道、揀貨績效

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Abstract

Logistic is a part of supply chain, and warehouse also plays a role for distribution. Such a close correlation holds the balance of costs in a company. Seeing this, we know that the least investment in return for the maximum effect will be our objective. In the past, the issue of the effectiveness of a order picking system in a distribution center usually started with order picking routing or storage locations design, instead of the number of cross aisles of a warehouse. However, if we coordinate the number of cross aisles a warehouse, storage assignment, average density of order picking and order picking routing, not only the efficiency of order picking and space utilization will be increased, but also the cost will be reduced. Based on literature reviews and an in-depth understanding of practical situations, it is believed that the minimum storage space for the minimum total traveling distance can be achieved through the proper application of the storage assignment, which also imposes direct impact upon order picking. In addition, appropriate order picking routing results in the minimum total order picking cost and the performance of order picking will be promoted.

Therefore, an attempt of utilizing the number of cross aisle layout of the warehouse along with storage assignment, order picking route, the average density of order picking within each aisle

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and portfolio orders will be made in this research program to plan for the warehousing system. Besides, the software eM-plant will be used for simulation analysis. Finally, a database of warehousing design will be developed to conduct the optimum integration and planning of the number of cross aisles a warehouse, storage assignment, order picking routing, and order combinations.

Key word：supply chain、cross aisle、performance of order picking.

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致謝

本論文能如期完成，首先要感謝我的恩師謝玲芬博士在兩年研究過程中的悉心指導，源源不絕地給我新的研究方向與啟發，

培養我正確的研究態度與解決問題的能力，也謝謝我的口試委員、田效文所長、林於杏博士，在我論文審查與口試中，給予我許多寶貴的建議，使本論文的內容更具學術性與實務性並得以順利完成。

而要感謝在我身邊所有陪伴著我，完成兩年學業的酒肉朋友特別是珮瑜、瓊雲及同窗好友中的妙娜、在學長姐弟妹要尤其要感謝是仕明學長、慶忠學長、尚育學長、宇正學長、莉萍學姐、

家祥學長、阿輝學長、嘉慶、育盈，謝謝您們在我研究生涯中，

帶給我生活上的照顧與學業上的鼓勵與協助。

最後，更要感謝十多年來一直陪伴著我的摯友維哲，謝謝您這一路來的鼓勵與支持。當然，最最 … ..要感謝是我的家人，有他們各方面的支持才讓我無後顧之憂來完成碩士學位。僅以此論文獻給我最親愛的家人與摯友，衷心感謝您們的細心栽培與付出，感謝您們給予我的一切。

蔡麗蕙于新竹中華科管所 2003/6/13

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圖目錄

圖 1.1 研究流程圖 ... 6

圖 2.1 揀貨路徑圖 ... 13

圖 3.1 直線型佈置圖 ... 18

圖 3.2 交叉走道佈置圖... 19

圖 3.3 加入過多交叉走道佈置圖 ... 20

圖 3.4 倉儲佈置圖 ... 21

圖 3.5 依 ABC 存取頻率分類之倉儲佈置圖 ... 23

圖 3.7 儲位架距離放大圖 ... 27

圖 3.8 距離計算 (a)直角距離 (b) 直線距離... 28

圖 3.9 揀貨區佈置圖座標表示法 ... 28

圖 3.10 來回法揀貨路徑... 29

圖 3.11 Z 型法揀貨路徑 ... 31

圖 3.12 Z 型法揀貨距離計算 ... 32

圖 3.13 修正 Z 型法揀貨路徑 ... 33

圖 3.14 修正 Z 型法揀貨路徑建構流程 ... 34

圖 3.15 修正 Z 型法揀貨路徑 (a)初始解 (b)改善解 ... 35

圖 3.16 加入交叉走道之分區 ... 36

圖 3.18 模式組合關係示意圖 ... 39

圖 4.1 模擬實驗的揀貨環境佈置輸入設計之對話窗 ... 44

圖 4.2 1 個交叉走道下來回（Return）揀貨法則模擬情況 ... 46

(8)

圖 4.3 1 個交叉走道下修正 Z-pick 揀貨法則模擬情況 ... 47

圖 4.4 密度 10%之平均總揀貨距離比較 ... 50

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表目錄

表 3.1 ABC 分類存取頻率其儲存百分比 ... 22

表 3.2 品項指派前的位置 ... 24

表 3.3 品項指派後的位置 ... 24

表 4.1 產品之儲位數對應表 ... 45

表 4.2 密度 10%時之平均總揀貨距離 (單位：公尺 )... 48

表 4.5 五個因子在平均總揀貨距離的變異數分析摘要表 ... 56

表 4.6 交叉走道數的平均總揀貨距離的比較 ... 57

表 4.7 訂單組合的平均總揀貨距離的比較 ... 58

表 4.8 揀貨密度的平均總揀貨距離的比較 ... 58

表 4.9 揀貨路徑的平均總揀貨距離的比較 ... 58

表 4.10 儲位指派的平均總揀貨距離的比較 ... 59

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第一章緒論

1.1 研究背景

物流倉儲中心，在配銷體系中扮演集中分配的角色，除了具備傳統倉儲功能外，尚包括訂單處理、揀貨、倉儲管理、流通加工、配送，甚至擴大至兼具尋找客源、擁有最終通路、採購、產品設計及開發自有品牌等之功能，藉此以滿足實體配銷體系中多樣多變的需求，傳統多層複雜的水平行銷通路已無法滿足消費者少量多樣的需求特性，而在產銷垂直整合方面，物流中心具有縮短上、下游產業流通過程，減少產銷差距之仲介機能，亦可進行水平關係之同業、異業交流整合支援，以合理降低成本。對企業而言，可協助市場之開拓與資訊收集，充分達到市場與通路之掌握，並可有效掌握商品流通與庫存，進而達到產銷之平衡。為了提升經營效率暨合理的降低物流成本，使得物流中心的設立與需求，將成為必然的發展趨勢。

物流中心的內部作業中，揀貨作業是一項重要的繁雜工作，以往的訂單配送方式中顧客需求為少樣少量，現今已改變成多樣少量的方式；能否在合理的時間內完成此項作業，將直接影響物流中心的經營成本與服務水準。另外，從人工需求的角度來看，

目前絕大多數的物流中心仍屬於勞力密集的產業，其中揀貨作業直接相關的人工更佔 50％以上【 1】，商品多而複雜，內部之作

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業調整可改善公司之成本，也是目前急需關切的課題。依張添盛等人【 3】之數據顯示，物料搬運成本約佔工廠營運成本的 30-75%，有效的物流規畫可降低 15-30%的總成本。由此數據可知，揀貨作業對公司成本有舉足輕重的影響。有鑑於此，倉儲設計配合儲位指派及揀貨路徑規畫，勢必會提高生產效率及空間利用率、降低成本。

1.2 研究動機

對於物流中心揀貨作業效率化，雖然國內許多學者亦有不少研究，但可發現大多圍繞在揀貨路徑、儲位規畫或訂單揀取方法範疇內，很少考慮到交叉走道（cross aisles）的設施佈置、以揀貨量為基礎的儲存規畫、揀貨路徑規畫及訂單合併與否… 等因素合併設計，將所有影響揀貨績效之因素合併考量是本論文的主要動機之一。

而 Vaughan and Petersen 【23】針對倉儲系統內之交叉走道數、主走道長度、主走道寬度及走道內之揀貨密度四大因素，每一因素設定多個水準加以組合，並以模擬方式驗證四大因素間之最佳組合。本論文的另一動機是擬以 Vaughan and Petersen 之模式為基礎，加入儲位規畫、揀貨法則及訂單組合方式三因素。由於此三因素皆會影響揀貨效率，因此在模式中融入此三因素，增加考慮不同的儲位規畫方式、不同的揀貨密度、不同的揀貨法則及依個別訂單揀取和合併類似訂單揀取再合併等訂單組合方

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式，藉由各種組合之模擬分析，期望能對倉儲系統作最佳設計，

以提高揀貨作業之效率。

1.3 研究目的

倉儲之交叉走道的目的，是為了驗證訂單揀貨環境下的影響，例如：或許進出入任一個走道的末端或交叉點時，交叉走道之倉儲可以提供很大地彈性來解決最短路徑問題，如此可提供最短旅行距離，就距離而言，是指它們本身要橫越交叉走道的距離。然而，增加交叉走道同時也會增加“成本”，此成本包含儲存空間的設施大小、體積、儲存空間利用的損失情形；因此，不見得一定要不斷增加交叉走道，而是要求最適當的交叉走道數，因為適度的增加交叉走道在揀貨時間、揀貨距離上，可以獲得更有效的助益，但過多的交叉走道反而會降低訂單揀貨的效率。

一個良好的倉儲系統應要確保物品適時且有效率地存取，並適當的利用儲位，找到最短的路徑，並且在合理的時間內送達。

本論文主要探討的問題是物流中心揀貨作業之儲區交叉走道數量、儲位規畫、揀取路徑、走道內揀取密度及訂單組合方式等問題做一有系統的分析研究，以求取最短揀取商品品項的行走距離。

最後，經由模擬驗證分析，發展一倉儲系統之設計，提供業界規畫倉儲系統時的參考。良好的揀貨作業可望提高生產效率，配合佈置完善的倉儲系統規畫，決定揀貨策略，將有助於企業有

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效的降低成本。而此設計不但可提供業界能夠適當地決定系統內之交叉走道數、儲位指派、揀貨路徑以及如何組合訂單合併揀取，更進一步對揀貨作業縮短揀貨行走距離以達到提高揀貨作業的效率的目標。

1.4 研究方法與步驟

本論文將倉儲系統中之倉儲佈置、儲位規畫、揀貨路徑及訂單揀貨組合等因素合併考量，以模擬方式進行分析，並以 em-plant 模擬軟體撰寫相關應用程式，模擬結果經過統計分析，再彙製成資料庫，主要之研究方法流程圖如圖 1.1 所示，茲將流程分別說明如下：

1. 文獻探討

蒐集整理並探討國內外與倉儲系統相關之文獻，及加入倉儲佈置的型態、揀貨路徑、儲位指派法則、訂單揀貨組合問題之相關文獻，並加以彙整。

2. 問題定義以及分析

本論文主要是建立倉儲系統規畫模式，主要目的是估計影響倉儲系統中之揀貨績效的因子，依此可考慮各因子之不同水準，選擇一個較符合業者需求的組合。

3. 倉儲系統規畫

因應業界之實務狀況，訂定規劃倉儲系統因子：包括交叉走道數量、儲存策略、揀貨路徑、揀貨密度及訂單別的組合等

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之各個水準，嘗試尋求各因子及各水準之最佳組合。

4. 模擬模式構建與程式撰寫

本論文以模擬驗證分析法進行研究，並以 em-plant 模擬軟體撰寫相關應用程式，對倉儲系統的交叉走道數量配置並進行模擬結果評估。

5. 模擬結果分析

主要分析模擬結果，找出各因子間的交互作用，並依照不同需求尋找最適的交叉走道數量、儲位規畫、揀取路徑、走道內揀取密度及訂單組合方式等問題做一有系統組合。

6. 論文撰寫

對本論文之進行撰寫，將研究結果做一歸納，並探討未來所研究之方向。

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1.交叉走道數量 2.儲存策略 3.揀貨路徑 4.揀貨密度

5.訂單別的組合文獻探討

問題定義及分析

倉儲系統規劃

模式模式構建與程式撰寫

模擬結果分析

論文撰寫

1.倉儲佈置設計 2.儲位規劃 3.揀貨路徑規劃 4.訂單組合

圖 1.1 研究流程圖

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1.5 研究範圍與限制

本論文主要探討一整合資訊技術與系統之物流中心揀貨作業系統中揀貨績效之問題，本文將針對儲位規畫、交叉走道數量、揀貨路徑、揀貨密度及訂單組合問題等五個因素加以探討，

本文做以下研究範圍限制，茲將詳細整理如下：

1. 考慮倉儲空間利用率之問題下，加入交叉走道後，總儲位數保持不變。

2. 所有揀取的儲位都假設在同一倉儲平面上。

3. 所有儲位之尺寸為均一大小，每一個儲位只存放單一商品。

4. 儲區出入口的位置假設在倉儲區的右下角及左下角。

5. 不考慮貨品缺貨的情形。

6. 品項儲位依其歷史需求指派其儲位。因此，有兩種儲位儲存策略，分別考慮儲存率的 ABC 分類儲存法儲存 (本文以 SS1 為其代號)及考慮儲存率及品項相關性儲存法儲存(本文以 SS2 為其代號)。

7. 所有揀貨車之車速皆以等速行駛。

8. 所有揀貨車卸貨完後仍需回起始點。

9. 揀貨車沒有載重限制。

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第二章文獻探討

本文主要探討物流中心之相關揀貨問題，倉儲系統中影響平均旅行時間之因子，包括倉儲佈置型態、倉儲大小、走道的數目、

場站的位置、訂單揀取設備、揀貨清單大小及儲位指派法則...

等。本文針對倉儲揀貨系統大致區分成「倉儲佈置」、「儲存指派策略」、「揀貨路徑規畫」與「訂單組合」四大方向來研究。此四大方向其目的不外乎都與減少揀貨距離、降低揀貨時間、提昇空間利用率有關。每個方面都有多位學者提出不同看法，採用不同之模擬驗證或演算法證明之。

倉儲系統在時間成本的前提之下，將每個揀取環節緊緊銜接串連，充份掌握時效，不浪費任何一分一秒，以提昇揀貨作業效率。因為在倉儲出入口位置( I/O 位置 )的時間與每個揀取儲位的處理時間是可以假定為一個常數，因此適當安排揀取儲位之順序以降低揀貨時間，有助於明顯的改善揀取效率。由此可知下述四因素將會影響揀貨系統之績效，包括：

1. 倉儲佈置的設計：包括儲位佈置、交叉走道數目、交叉走道數量。

2. 儲存指派策略。

3. 揀貨路徑規畫。

4. 訂單組合：考慮包括單一訂單揀取、組合多個訂單一同揀取，或以儲位佈置為依據再合併來分區揀取。

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2.1 倉儲佈置設計

影響揀貨作業系統中非常重要因素，不外乎是儲區規畫良窳。如何在有效的使用空間下，使得揀貨作業空間發揮最大的效益應是著重的重點。Ashayeri【 6】提出倉儲佈置問題時，以最小化建構成本或搬運成本為追求的目標。一般來說，倉儲配置的型態大部分以矩形為主，Caron et.al.【 7】提出倉儲之儲位配置可分成三種類型，第一種為平行走道 (I/O 站位於中央 )，第二、三種為垂直走道(I/O 站位於中央、左下 )。根據 Roodbergen and Koster

【 21】研究平行走道之料架間，考慮設置有交叉走道 (Cross aisle)，並比較在沒有交叉走道的情況下，其平均揀貨距離有顯著差異，其證明有中間走道確實會降低揀貨時間，但並未探討適當的走道數。一般直覺的想法，有交叉走道時，在路徑上可以提供很大彈性，所以會縮短旅行距離；但事實上，當交叉走道數目超過某範圍時，旅行距離不會減少反而會增加，因此必須找到最適當的範圍。

Ratliff 和 Rosenthal【 19】探討僅走道兩端具有通道之長方形倉儲的訂單揀取問題，他們運用圖論(Graph Theory)求解最短的揀貨時間，研究結果發現求解時間與品項數無關而與通道數目呈線性關係。Vaughan and Petersen【 23】提出訂單合併於交叉走道佈置對於揀貨距離的影響，結果顯示當交叉走道呈現最佳化時即會產生最大效益。Roodbergen and Koster【 20】則利用多個交

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叉走道與揀貨路徑做最佳配適。在倉儲系統之揀貨作業，若要有效的改善揀貨時間必須對揀取走道作規畫，分析最佳走道的數目應是多少？最佳走道長度該為若干？走道內揀貨密度高低？走道被揀取的次數？都是儲位佈置設計的範疇。

Caron et.al.【 8】期望揀貨旅行距離對於揀貨區域佈置是有顯著的影響，其證明佈置設計的影響差異大於 60％，因此證明了佈置確實會對揀貨距離有關。同樣地，走道的最佳數目應為多少？此將考慮到長期策略與短期作業之決策，都是重要關鍵。

Vaughan and Petersen【 23】利用啟發式解法，得到最佳化交叉走道的數目，產生最大效益；Roodbergen and Koster【 21】以演算法證明，比較一般的佈置與有交叉走道佈置之平均旅行時間；實際上有交叉走道的倉儲，其平均旅行時間會較短，因此構建一個最佳倉儲系統走道的設計也是重點之一。陳莉萍【 5】利用交叉走道的設計，合併儲位規畫，使得交叉走道的設計如同一條捷徑般的設計，不同於以往儲位架很長，必須走完所有的儲位架才能到下一個次走道，因此證明合併交叉走道的設計及儲位佈置規畫，對倉儲系統確實有改善揀貨效率之益。沈武賢【 4】利用在不同的隨機儲存及 ABC 分類儲存策略並增加交叉走道來提高揀貨作業效率。

2.2 儲存指派策略

物流中心之儲位規畫所需考慮的因素有儲位空間、物品、人

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員、搬運設備、儲放與資金等。在不同型態的物流中心，所重視的因素亦不同。儲存指派是考慮品項至儲存位置的問題，並且把揀貨頻率高的產品，盡量放置靠近 I/O 位置，且假設每個產品有屬於該固定的儲存位置，以及管理人有能力指派任何一個產品至任何位置並且追蹤目前儲存產品狀況。儲存策略主要在訂定儲位的指派原則。良好的儲存策略可以減少出入庫移動的距離、縮短作業時間，甚至能夠充分利用儲存空間。一般常見儲存策略如下：隨機式儲存、分級式儲存、固定式儲存、連續式儲存【 2】。

Rosenblatt 和 Eynan【 22】提出分類儲放法的指派基礎是以週轉率為主，結論顯示隨著分類數增加，期望行走時間減少，且分類數在 10 以下可以得到較大的改善。

Jarvis 和 McDowell【 14】針對長方形倉庫，含交叉通道於尾端的位置，假設各品項揀取時間相同且揀貨時間和揀貨距離成正比，利用定位儲存法，計算期望揀貨時間。Rosenblatt and Eynan

【22】將倉儲細分成幾個小區域，利用分級儲存改善揀貨時間，

然後決定自動倉儲系統最佳範圍。Guenov and Raeside【 12】採取區域外形 (Band heuristic)與自動存取系統（ AS/RS）有最佳的範圍寬度，利用 ABC 儲存法則將有效的增加自動存取機台的容量。分類儲存的優點是便於暢銷品的存取，但也有與固定儲存同樣的缺點。分類隨機儲存(Random Within Class Storage)即每一類貨品有固定儲存位置，但在各類的儲區內，每個儲位的指派是隨機的。分類隨機儲存放之優點為可收分類儲放的部份優點，又可

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節省儲位數量提高儲區利用率。缺點是貨品出入庫管理及盤點工作的進行困難度較高。Jeroen et.al.【 16】說明分級式儲存是基於顧客需求比率，將儲存區域及產品作有效的分類，進入及裝載的產品是儲存在它所屬的等級裡。沈武賢【 4】利用在隨機儲存策略下及 ABC 分類儲存策略分別有以下的結論，一般皆可藉由增加交叉走道來提高揀貨作業效率，當訂單平均揀取品項數少或儲區為寬扁型之儲區型式時，才需藉由增加交叉走道來提高揀貨作業效率。而在訂單揀取品項數多或儲區為狹長型之儲區型式時，以傳統之佈置方式較佳。

儲存策略是儲區規畫的大原則，因而還必須配合儲位指派法則才能決定儲存作業實際運作的模式。 Petersen 和 Schmenner

【 18】對啟發式揀貨途徑以及揀貨量為基礎的儲存策略進行評估。該研究指出揀貨量為基礎的儲存法中，通道間法儲存策略較其他的儲存法節省約 10~20%的揀貨路徑。 Jarvis 和 McDowell

【14】他們所發展的隨機模型在穿越法（ Traversal Policy）策略下，該指派能獲得最小平均存取時間。將商品按存取頻率的高低，依次將頻率最低者指派至離出入口最遠的通道，直到頻率最高者指派到最近的通道為止。產品相關性法則是指：品相關性大者在訂購時經常被同時訂購，所以應儲可能存放在相鄰位置。考慮物品相關性儲存的優點有縮短揀取距離、減少工作人員疲勞、簡化清點工作，產品相關性大小可以利用歷史訂單數據做分析。陳莉萍【 5】則利用交叉走道的設計，再加上揀貨頻率及品項相

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關性的儲存策略，證明有交叉走道的設計是有效率的。

2.3 揀貨路徑規畫

路徑規畫之目的，在於減少不必要的揀貨距離，達到最短而且最有效率的揀貨。Ratliff 和 Rosentha1【 19】對於揀貨路徑問題提出一種新的求解方法，先個別求出每個走道的揀取距離，再算出連接下一走道的距離，如此重覆進行直到揀取完所有商品品項。走道內的揀取法則一般分成四類：橫越法則（Transversal）、

分割橫越法則（split return）、來回法則（ return）及分割來回（split return），如圖 2.1 【11】【12】。

圖 2.1 揀貨路徑圖

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基本上，1B 為橫越法則，即進入走道的一端而從另一端離開，當走道寬度為 2.1 公尺以下之超窄道式時，揀貨人員可同時揀取兩邊商品，反之，若為寬通道，則揀貨人員必須經常橫跨通道，其經過路徑類似「 Z」字型，亦稱為「 Z 型橫越法則」； 2A 為來回法則，即揀貨員至需揀取品項的通道前端進入，至該通道內需揀取品項揀取完畢後自通道的前端離開，4A、 3B 分別為分割橫越及分割來回法則。

Goetschalckx and Ratliff【 11】證明揀貨法則的適用性與走道內之揀貨密度有關，當走道內揀貨密度小於 50％時，有效的揀貨法則是在走道內的兩邊橫越；但當揀貨密度大於 50％時，則是在走道內先揀取一邊後再揀取另一邊。Jeroen et. al. 【 15】在自動倉儲系統中有固定的儲位而考慮區塊的順序，當存取時能夠產生最短旅行時間。Goetschalckx and Ratliff【 11】證明當走道內揀貨密度小於 50％時，Z 字型法則優於來回法；除非揀貨密度大於 50％才適用來回法。Caron et. al. 【 7】比較不同的走道形式對於旅行距離與走道的數目之影響有何相關？證明交叉走道揀貨之旅行距離與走道的數目成正比；在中線內走道之揀貨旅行距離與較少走道的數目成漸進線形式，而且快速成長；而 Z 字型走道之揀貨旅行距離與走道的數目則不影響。

Hall【 13】探討在矩形倉儲中三種不同的人工揀貨旅行路徑策略：橫越、中點來回、最大間隔來回。利用模擬方法來作旅行距離之比較，相較之下最大間隔來回表現較佳。比較有中間走道

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與沒有中間走道的績效，這不僅對平均旅行時間造成影響，而且倉儲型態、倉儲大小、走道的數目、場站的位置、訂單揀取設備、

儲存指派法則及中間走道的位置也都是考量因素之一。 Vaughan and Petersen 【 23】探討具有交叉走道的倉儲佈置，找出一條最短訂單揀取距離，作者以四個因子作實驗組合設計並利用動態規畫求算揀貨距離，其結果顯示主走道長度相對於寬度增加時，有最佳交叉走道數目出現。Roodbergen and Koster【 20】利用動態規畫演算法決定倉儲大小與不同揀貨清單之平均旅行時間，若佈置上採中間走道（三個交叉走道）則平均旅行時間明顯較低。介紹七種訂單揀貨路徑方法，其中以結合法 (combined)有最好的績效；最大間隔法（ largest gap heuristic）用於二個交叉走道與揀取密度低時較佳。

2.4 訂單組合

目前一些先進的資訊技術已應用於倉儲中心，電腦輔助揀貨系統利用燈號進行揀貨，揀貨人員不再需要揀貨清單檢查產品的數量或決定走向那個儲位，在這方面它可以增加揀貨的準確性、減少錯誤率及縮短揀貨時間。然而，有些問題仍是電腦輔助揀貨系統無法解決的，之前的研究證明是選擇適當的訂單揀貨策略是揀貨效率的關鍵。因此，如何決定訂單的型態並配合適當的策略為實務上重點工作。單一訂單揀貨（single order picking）意思為揀貨人員依一筆訂單揀貨；批量及區域揀貨（batching and zoning）

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即結合一些訂單，然後分別在不同揀貨區中揀取之。

訂單揀貨在物流中心是最重要的任務，揀取的準確性取決於適當的採用訂單揀取策略。儲存策略與揀貨方式相互配合之下，少量之訂單適合批量揀貨方式較佳，多量則採用單一訂單揀貨的方式產生較佳的執行效果。Lin and Lu【 17】提出五種訂單分類及兩種策略之搭配，經由模擬驗證，發現各種訂單類型都有其適合的策略，尤其在最短化揀貨時間與提昇人員利用率上都可得到一致的結果－多樣多量與少樣少量是適合單一訂單揀貨及批量區域揀貨策略。Gademann et.al.【 10】採平行走道倉儲之變動的揀貨作業，探討同時揀取（Wave Picking）的訂單批量化方法，

把多個批量由一組揀貨員同時揀取，利用分支界限法

（Branch-and-Bound）解訂單批量的問題，其演算法顯示改善的主要目的是可以得到簡單卻又以非常有效的步驟程序以改善批量下限。Chiang【 9】提出當訂單分派成本並不低時，在切割訂單至多交期（Multiple-Delivery）與雙交期（Two-Delivery）模式下，研究在定期檢視系統（Periodic Review System）下的訂單切割法，可以找到訂單於週期時間內的最佳交期數，並有效降低存貨總成本。

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第三章研究方法與模式設定

本章將對於物流中心倉儲系統設計之揀貨績效因子：交叉走道數、儲位規畫、揀貨路徑、揀貨密度及訂單組合等問題作一較具體描述。並以最短揀貨距離為基礎，發展一倉儲系統設計，並在不同的倉儲環境下作最佳揀貨績效組合。在 3.1 節中將針對欲研究問題作一描述。在 3.2 節中將針對文獻所提出的不同的交叉走道數量的問題、二種儲位指派策略、二種揀貨路徑政策、三種揀貨密度及二種訂單組合進一步作更詳細的說明，並對倉儲系統架構加以設定，且建構一倉儲系統組合之執行步驟。3.3 節中將已建構的倉儲系統設計組合模式之系統作業流程作說明。

3.1 倉儲系統設計之問題描述

本文主要目的就是針對最短揀貨路徑之績效指標下，找出物流中心揀貨作業之最短揀貨距離與倉儲佈置之交叉走道數量、儲位指派、揀貨路徑政策、平均揀貨密度及訂單組合之搭配關係。

當訂單少時交貨迅速而正確，然而當訂單逐漸成長或訂單數量過多時，累積未能立即處理的揀貨訂單愈多，交期可能會被拉長，導致服務水準降低在所難免，有效應用倉儲系統及揀貨方式縮短作業時間具有決定性之影響，所以能在最短的時間內得到最大之效益，是所有企業樂見其成的。因此，改善揀貨效率可藉由儲位佈置的設計以及揀貨法則的妥善應用以減少在揀貨時之旅

(27)

行時間。

傳統的儲位佈置如圖 3.1 所示，並沒有交叉走道之設計，所以即使第一個次走道（sub-aisles）只需繞行至其中某一個儲位揀取某項物品時，必須從第一個儲位走到最後一個儲位或是繞回第一個儲位再走到第二個次走道，如此一來，來回間多走了許多不必要的繞行距離。

前端走道

O I

後端走道

圖 3.1 直線型佈置圖

為了改善上述問題，Vaughan and Petersen【 23】提出交叉走道之構想如圖 3.2 所示，加入交叉走道後，總儲位數不變，因此

(28)

空間利用率下降，且主走道之長度增加。但加入交叉走道可以增加揀貨繞行的彈性，使得揀貨效率可以提升，這對降低總揀貨距離是有助益的；當加入過多的交叉走道時如圖 3.3 所示，反而會因儲區面積的過度增加造成訂單揀取距離的增加，而且造成空間利用率下降。

交叉走道

前端走道

O I

後端走道

圖 3.2 交叉走道佈置圖

(29)

前端走道

O I

後端走道

圖 3.3 加入過多交叉走道佈置圖

3.2 倉儲系統模擬架構設定

3.2.1 倉儲佈置考量與分類假設

本論文假設倉儲系統所有儲位之尺寸為均一大小，每一個儲位只能存放一種商品，揀貨通道為 2.1 公尺以上的寬度可雙向通行。為了改善空間利用率的問題及倉儲交叉走道數的佈置，本文主要以 Vaughan and Petersen 提出交叉走道數（1~9 個）之構想為基礎，再進一步擴充範圍，共假設十一種交叉走道數，分別為 0 個、1 個、 2 個、 3 個、 4 個、 5 個、 6 個、 7 個、 8 個、 9 個、 10

(30)

個。

揀貨時考慮實際行走距離，但為了避免揀貨品項較少時且揀貨點位於進入點之最遠端所必須行走往返距離，因此，本文僅考慮出入口點（I/O 點）位於左下及右下方兩處；每一次揀貨，揀貨人員自入口點出發，揀貨完畢回到出口點表示完成一張訂單

（若以合併訂單方式揀取，則是完成兩張訂單）。假設倉儲佈置為已知如圖 3.4 所示：

前端走道

出口O 入口I

後端走道

主走道

主走道主走道

主走道

圖 3.4 倉儲佈置圖

(31)

3.2.2 儲位規畫

在倉儲系統的儲位規畫策略方面，分別有二種儲位規畫：一是依品項存取頻率，另一則是依品項存取頻率加上品項相關性。各品項依其歷史資料的存取頻率指派儲位，其品項存取頻率之歷史資料，以揀貨存取率的基礎是將商品按存取頻率的高低，依次將頻率最低者指派至離 I/O 點最遠的通道，直到頻率最高者指派到最近的通道為止。因此存取率高的品項會被置於離 I/O 點較近的儲位，可減少揀貨人員的揀貨距離，反之則遠。若同時考慮品項間相關性及存取率的儲位指派模式，依陳莉萍【 5】研究指出倉儲系統確實有改善揀貨效率之益能。本論文假設兩種儲位規畫：第一種儲位規畫(SS1)依品項 ABC 存取頻率分類如圖 3.5，

其 ABC 分類存取頻率其儲存百分比如表 3.1。

表 3.1 ABC 分類存取頻率其儲存百分比

分類空間比例(%) 存取頻率(%)

A 10 70

B 20 20

C 70 10

(32)

前端走道

O I

後端走道

C 類：依儲存率 10%進行儲位指 派，至空間比率 70%的位置。

B 類儲存

A 類儲存

圖 3.5 依 ABC 存取頻率分類之倉儲佈置圖

其品項 ABC 分類儲存取率的原則如下：本儲存政策是將揀貨量較高的 A 類儲放空間比例設定為 10%，將揀貨量次高 B 類儲放空間比例設定為 20%，而作業量少的 C 類則存放空間比例為其餘的 70%。以 1 到 10 個品項位置為例：表 3.2 為品項指派前的位置，表 3.3 為品項指派後的位置。

(33)

表 3.2 品項指派前的位置

品項位置存取頻率(%) 儲位指派前 ABC 分類

1 11 B

2 23 B

3 45 A

4 8 C

5 5 C

6 38 A

7 90 A

8 65 A

9 78 A

10 24 B

表 3.3 品項指派後的位置

品項位置存取率(%) 儲位指派後 ABC 分類

6 38 A

3 45 A

8 65 A

9 78 A

7 90 A

1 11 B

2 23 B

10 24 B

5 5 C

4 8 C

第二種儲位規畫(SS2)是以 ABC 存取頻率分類佈置中加入品項相關性佈置如圖 3.6。在 ABC 存取頻率分類儲位規畫中加入品項相關性指派主要分為兩個步驟：

(34)

步驟一：仿照第一種儲位規畫，根據歷史資料的品項存取率分類為 ABC( 存取率分別 A： 10%、 B：

20%、C：30%)。

步驟二：以 ABC 分類為基礎，並在 A、 B、 C 類的品項中尋找相關性高者，再將其重新指派在同一主走道佈置。以 1 到 10 個品項位置為例，上述表 3.3 為品項指派後的位置，且已分類為 A、 B、

C，此時加入品項相關性的原則是：儲位指派後 A 分類品項位置為 6、 3、8、9、7； B 分類品項 位置為 1、2、10；C 分類品項位置為 5、4，依 品項相關性表得到 9、 8、 2、 5 的相關性高時，然後再重新進行 A、B、C 分類品項相關位置指 派為：A 分類品項位置為 8、9、 6、 3、 7； B 分 類品項位置為 2、1、10；C 分類品項位置為 5、

4。而 8、9、2、5 指派後的位置皆在同一個主 走道上，如表 3.6 所示。

(35)

前端走道

O I

後端走道

C 類儲存佈置 再依品項相關

性佈置

B 類儲存

A 類儲存

步驟一：根據歷史資料的存取率分為 ABC類。

步驟二：ABC分類下，依品項相關性表，再進行儲位指派。

5

2 8 9

圖 3.6 依 ABC 存取頻率分類加入品項相關性之倉儲佈置

3.2.3 揀貨路徑計算

本節主要探討揀貨路徑規畫與距離的計算，雖然本論文將出入口（I/O 點）在揀貨區右下角及左下角，若視為同一點，揀貨員從入口（I 點）出發，當揀完所有點再回到出口（O 點），這是屬於旅行銷售員的問題（Traveling Salesman Problem, TSP）。

因此吾人將在揀貨路徑規畫部分考量修正 Goetschalckx and Ratliff 所提的 Z 型（ modified Z-pick）法及來回（ return）法二

(36)

種揀貨策略。以揀貨距離為衡量倉儲系統之績效指標，本論文採用實際行走距離（Traveling Distance）的測量法。為方便說明揀貨距離計算，將儲存格寬度、儲存格深度及走道寬度放大如下圖，使用代號及揀貨距離計算公式如下：

Wx：儲存格深度 Wy：儲存格寬度 Wm：走道寬度

Mw : 通道內的行走距離 N：主要走道數

M_i：第 i 個通道

圖 3.7 儲位架距離放大圖

一般來說，在距離的定義上可以分成二種：

1﹒直角距離 (Rectilinear Distance)：如圖 3.8(a)【 12】。 2﹒直線距離(Euclidean Distance)：圖 3.8(b)【 12】任兩

點間的距離平方根。

Wx Wm

Wy

(37)

(a) (b)

圖 3.8 距離計算 (a)直角距離 (b) 直線距離

本文為表示來回法及修正 Z 型法揀貨路徑政策實務上真實情況，來回法的路徑計算主要是以直角距離來計算，並由揀貨區佈置圖得到各儲位之間的相對距離座標表示法如圖 3.9，揀貨開始與結束位置為（0 , 0），（ Xj , Y_j）表示訂單 i 任一品項 j 儲位座標。例如儲區有 M 走道，訂單在 m 揀貨走道內兩相鄰品項 i 與 j 之間行走距離為：

[ ]

∑∑ ⁻ ⁺ ⁻

=

i j

i j i j

mij

X X Y Y

Dist

; for m=1,2,… M; i=0,1,2,… ,l; j=i+1

(0,0)

(Xj,Yj)

(Xi,Yi)

圖 3.9 揀貨區佈置圖座標表示法

(38)

來回法主要揀貨路徑的形成如圖 3.10：灰色的部分為揀貨點，自 I 點起始點行進至第一個儲存有揀貨品項的通道，進入揀取後由前端通道退出，再行進至下一個儲存有揀貨品項的通道進入揀取，全部品項揀取完畢後，回到 O 點卸貨點。

I

1 2 3 4

O

圖 3.10 來回法揀貨路徑

u 來回法揀貨距離計算：

1. 自第 i 個通道口到第 m 個通道口的水平距離

Wm

i m Wx i m m

i

M ( , ) = 2 × − × + − ×

; for i , m=1,2,… ,N 2. 通道內的行走距離

×

= Wy

Mw

實際通過儲存格數

(39)

u Z 型法揀貨路徑的形成：

Goetschalckx and Ratliff 所提 Z 型法揀貨路徑的基本原理，主要是揀貨員從前端走道進入，從另一端離開。使用該走道的寬度必須大於 2.1 公尺，揀貨時，揀貨人員必須經常橫跨通道，所經過的路徑的軌跡似「 Z」字型，亦稱為 Z 型揀貨法則。此法則的優點主要可以揀取通道兩側的品項；但 Z 型揀貨法則必須固定往返通道兩側，也因此增加揀貨的距離，使致揀貨效率的降低。

Z 型揀貨路徑的形成如圖 3.11：灰色的部分為揀貨點，

自 I 點起始點行進至第一個儲存有揀貨品項的通道，進入第一個通道揀取右邊第 5 個儲位上品項，再至左邊揀取品項位於第 10 個儲位，再到對面揀取品項位於第 13 個儲位後，由後端通道退出，再由第二個通道的後端進入揀取品項位於左邊第 12 個儲位後再到對面揀取品項位於第 2 個儲位，再到對面揀取品項位於第 7 個儲位後由前端通道退出。其他之第三通道及第四通道上的要揀取品項時，當進入通道中，必須符合揀取品項位於通道左邊儲位，下一個揀貨品項的儲位必須至通道對方揀取，全部品項揀取完畢後，回到 O 點出口點，

即為 Z 型法主要揀貨法則。

(40)

I O

10

7

2 7

4

8

4

第一個通道口

第二個通道口

第三個通道口

第四個通道口

13

14

12

17

5 12

圖 3.11 Z 型法揀貨路徑 u Z 型法揀貨距離計算：

Z 型法路徑計算是以直線距離 (Euclidean Distance)加上任兩點間的距離平方根如圖 3.12。

例如：儲位 l、儲位 i、儲位 j、儲位 k 之距離為下述五 部份距離之總和，圖 3.12 中，x 的距離為格子數之總和。

1. 自 o 點至 o’點的兩點間的距離平方根

( ) ( ) (

'

)

²

2

'

, o x

_o

x

_o

y

_o

y

_o

o

Dist = − + −

2. 自 o’點至 i 點的兩點間的直線距離＝ax 3. 自 i 點至 j 點的兩點間的距離平方根

( ) ⁱ ^, ^j ( ^x

ⁱ

^x

^j

) (

²

^y

ⁱ

^y

^j

)

²

Dist = − + −

4. 自 j 點至 k 點的兩點間的直線距離＝2(x-1)a+ a

(41)

5. 自 k 點至 l 點的兩點間的距離平方根

( ) ( k ^, l x

k

x

l

) (

²

y

k

y

l

)

²

Dist = − + −

i

k

j

a w

ax

a x

l

(x -1 )a a

'

圖 3.12 Z 型法揀貨距離計算

本論文提出了修正 Z 型法揀貨路徑政策，主要是摒除 Z 型揀貨法則必須固定往返通道兩側的限制， Z 型揀貨法則加入往返通道兩側的限制後，一定增加揀貨距離。因此提出了修正 Z 型法揀貨路徑政策，主要希望對揀貨績效有所幫助。

u 修正 Z 型法揀貨路徑：

修正 Z 型揀貨路徑的形成如圖 3.13：灰色的部分為揀貨點，該揀貨法則主要是依據 Z 型揀貨法則基本原理進行揀

(42)

取。自 I 點起始點行進至第一個儲存有揀貨品項的通道，進入第一個通道揀取右邊第 5 個儲位上品項，再至左邊揀取品項位於第 10 個儲位，再到對面揀取品項位於第 13 個儲位後，

由後端通道退出，再由第二個通道的後端進入揀取品項位於左邊第 12 個儲位後，進一步判斷該通道中距離第 12 個儲位最近的儲位即是第 7 個儲位進行揀取品項，再到對面揀取品項位於第 2 個儲位後，最後由前端通道退出。其他之第三通道及第四通道上的要揀取品項時，當進入通道中，儲位與儲位間的距離必須是最近，才能進行揀取。全部品項揀取完畢後，回到 O 點出口點，即為修正 Z 型法主要揀貨法則。

I O

10

7

2 7

4

8

4

第一個通道口

第二個通道口

第三個通道口

第四個通道口

13

14

12

17

5 12

圖 3.13 修正 Z 型法揀貨路徑

(43)

修正 Z 型法路徑距離的計算公式同 Z 型法揀貨距離計算一樣，主要是直線距離加上兩點間的平方根，其求算過程步驟如下，演算流程如圖 3.14 所示。

步驟一：從入口處開始，m(走道數)=1 步驟二：判斷第 m 個走道之揀貨順序。

步驟三：判斷第 m 個走道內是否揀取完畢，若揀取完畢，則 換走道（m=m+1），並執行步驟四；若未揀取完畢則揀取下一個物件再重新執行步驟三。

步驟四：判斷所有走道是否已繞行完成，若是則執行步驟五；

若不是，則再執行步驟二。

步驟五：利用路線內 2-opt 交換法，改善揀貨途程。

步驟六：評估交換值是否優於現有解，若是，則更新現有解；

反之則略。

繼續交換改善。

開始

利用2-opt改善揀貨途程

結束

利用Z型法基本原理及最鄰近法決定揀貨途程

圖 3.14 修正 Z 型法揀貨路徑建構流程

(44)

對於修正 Z 型法揀貨路徑建構流程的改善，舉例如下：由 I 點開始選取從入口處開始，第 1 走道內。判斷第 1 個走道內之揀貨順序點 2、 3、 4 及 1 否揀取完畢，直到所有點皆揀取完畢，再換第 2 個走道，並判斷所有走道是否已繞行完成。如圖 3.15(a) 初始解所示。再利用路線內交換法，改善揀貨途程，將原先點 2、

點 3、點 4 及點 1 揀貨途程，進行 2-opt 交換改善成為點 3、點 2、

點 1 及點 4

，

如圖 3.15(b)改善解所示。並評估交換值是否優於現有解，若是，則更新現有解；反之則略。繼

(a) (b)

1

4 3 2

1

4 3 2

圖 3.15 修正 Z 型法揀貨路徑 (a)初始解 (b)改善解

因本文中加入交叉走道之設計如圖 3.16，在此將佈置圖分成二區，下方的揀貨區為佈置的區塊前半部，而上方則稱之為區塊後半部。上區、下區各表示不同一群組。 I 為起始點、 O 為卸貨點，將每一儲位構建儲位間之距離矩陣表，並以修正 Z 型法及來

(45)

回法揀貨距離計算方式，將兩區距離算出後，須增加交叉走道寬度的距離；若是屬於不同走道也須增加交叉走道長度的距離。

本論文所設計的儲位是固定的，儲位之尺寸為 1*5 公尺，產品可在任一個儲位中變換，交叉走道寬為 2 公尺，第一次走道到第二次走道之間的距離為 10 公尺，儲位間距離的計算為，例：

儲位 1 與儲位 9 的距離為 14，儲位 1 與儲位 2 的距離為 0，儲位 1 與儲位 3 的距離為 1，儲位 1 與儲位 5 的距離為 3，表示次走道一至次走道二之間的距離為 10，依此類推。如圖 3.17 加入交叉走道之距離所示。加入交叉走道之捷徑，主要是進入下一個次走道，能達到旅行距離最短之目的。

O I

1 2

3

圖 3.16 加入交叉走道之分區

上區

下區

交叉走道距離

(46)

3.2.4 揀貨密度計算

Goetschalckx and Ratliff【 11】【 12】提出四種揀貨法則；橫越法則、分割橫越法則、來回法則及分割來回並在不同的揀貨法則下比較揀貨作業問題。證明揀貨法則的適用性與走道內之揀貨密度有關，並提出走道內揀貨密度小於 50％時，有效的揀貨法則是橫越法則，即在走道內的兩邊橫越；但當揀貨密度大於 50％

時，則是在走道內先揀取一邊後再揀取另一邊的來回法則較好。

因此本文在設定此揀貨密度時，主要是依據 Goetschalckx and Ratliff 之實驗結果，取 50%範圍內的 10％、 20％及 30％三種揀貨密度為實驗水準。其揀貨密度的計算如下，以 30％揀貨密度為例：

假設有總儲位數目為 240，每張訂單揀取品項數為 72，因此走道內之平均揀貨密度為 30％(72/240=0.3)。

3.2.5 訂單組合

在訂單組合方面，是以減少揀貨距離為目標，主要考量兩種因素分別為個別的訂單揀取、類似訂單合併揀取等組合方式，分別說明如下：

1. 個別的訂單揀取：即單一訂單揀取方式。

2. 類似訂單合併揀取：訂單的合併數是以兩張為主，而達到合併訂單的條件，主要考慮訂單間相似度，所謂相似度是

(47)

指兩張訂單間有相同揀貨項目，在相同之存放位置上，讓揀貨員一次揀取兩張訂單相同品項。例如：假設相似程度達到 30%便進行訂單合併揀取。以下兩張訂單中， A 訂 單中品項分別為： 3、 24、 9、42、 6、13、 78、90、 24、

11 及 B 訂單中品項分別為：3、14、19、42、5、13、48、

90、4、31，其相同的品項數為 3 個。一張訂單中有 10 個 品項數需要進行揀取，其中有 3 的相同，其相似程度為 3/10=30% 。若訂單間相似程度達到 30%就進行訂單合併揀取。

本文對於物流中心倉儲設計問題構建一綜合交叉走道數量、儲位指派、揀貨路徑、揀貨密度及訂單組合等模式，得其組合關係示意圖如下圖 3.18 所示。此模式是由十一種不同的交叉走道數量、二種儲位指派策略、二種揀貨路徑、三種揀貨密度及二種訂單組合所構成的，主要研究這五個因子對倉儲揀貨系統的影響，並以 eM-plant 軟體進行模擬分析。

(48)

圖 3.18 模式組合關係示意圖

訂單組合方式 儲位規畫

依存取頻率、品項相關性決定

儲位

依存取頻率決定儲位

個別訂單揀取 (

即單一訂單)

類似訂單合併揀取 (

相似度達 30%便進行合併)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 _{交叉走道數}

結果分析模擬結果分析

來回法（Return）修正 Z 型法

（modified Z-pick）

揀貨路徑

走道內平均 揀貨密度

10％ 20％ 30％

(49)

3.3 倉儲設計模式之系統作業流程

倉儲設計系統模式的作業系統由開始輸入固定的環境條件主要包括：交叉走道個數的設定、揀貨密度的設定、訂單 30%相似度的設定，並固定主要走道個數、固定各行儲位格數、樣本數

（即訂單數）的設定、固定儲位架之儲存格寬度及深度、走道寬度、防火巷寬度及揀貨時距儲位架的距離。當環境參數設定完成後，再進行儲位規畫的設定，本文主要有兩種倉儲儲位規畫，分別是依照存取率 ABC 分類與依存取率 ABC 及品項相關性決定倉儲儲位規畫。

而倉儲設計系統模式的作業系統主要設定兩種不同的訂單組合其設定組合如下：

1. 設定單一訂單時，主要設定三種揀貨密度，在三種不同的揀貨密度下；再依不同的法則將兩種儲位規畫完成後，並固定儲位格數後；分別設定十一種不同的交叉走道數目，使總儲位格數不變，因此，導致不同的空間利用率。揀貨密度、儲位規畫及交叉走道數這三種因子的組合會產生 66 種不同的組合。在 66 種組合下，依照不同儲位規畫產生揀取點，再設定兩種不同的揀貨路徑策略，直到所有揀貨策略均執行完畢、所有品項均揀取完畢及所有儲位規畫均執行完畢，最後，計算實際最佳距離。上述三種因子再加上揀貨路徑策略該因子，得其組

(50)

合共有 132 種不同的組合。

2. 設定合併訂單時，首要先設定必須有兩張訂單時，且必須達到相似度 30%以上之限制，才能進行合併。其他主要設定完全與單一訂單設定一樣，所以合併訂單的組合共有 132 種不同的組合。

綜合上述的組合共有 264 種不同的組合。最後，在 264 種不同的組合下，必須記錄檔案資料包括：各交叉走道個數搭配各揀貨密度之二種揀貨策略的行走距離、各訂單揀貨時間及倉儲空間使用面積，完成檔案資料的紀錄後，結束此模擬作業系統。模擬系統作業流程圖如下圖 3.19 所示。

(51)

否否

所有揀貨策略均執行完畢

所有品項均揀取完畢是

是

記錄檔案

結束

Ÿ 紀錄在不同的訂單組合下搭配各揀貨密度、不同的儲位規劃、不同的交叉走道個數及兩種揀貨策略的行走距離。

Ÿ 輸入交叉走道個數。

Ÿ 輸入揀貨密度。

Ÿ 設定主要走道個數、各行儲位格數、樣本數、相似度、儲存格寬度及深度、走道寬度、防火巷寬度、揀貨時距儲位架的距離。

Ÿ 依存取率ABC分類決定倉儲儲位規劃。

Ÿ 依存取率及品項相關性決定倉儲儲位規劃。

Ÿ 儲位轉換，將歷史資料依存取率及存取率加上品項相關性之揀貨品項依各儲存配置樣式轉換至其位置。

Ÿ 交叉走道個數限制在 0到10個。

Ÿ 揀貨密度的限制為10%、20%及 30%。

開始

輸入資料

產生倉儲儲位規劃

儲位指派交叉走道個數及揀貨密度的限制

揀取品項資料檔

揀貨路徑設定

Ÿ 依據來回(Return)法計算實際距離。

Ÿ 依據修正Z型(modified Z -Pick)法計算實際最佳距離。

Ÿ 揀取品項的揀取點是根據亂數產生的。

設定不同訂單組合

圖 3.19 系統作業流程圖

(52)

第四章模式構建與模擬分析

本章將探討第三章所提及之各種交叉走道數量、儲位指派、

揀貨路徑政策、平均揀貨密度及訂單組合間的整體效益，吾人利用模擬軟體作分析，以 em-plant 模擬系統軟體工具構建物流中心的最佳揀貨績效之倉儲設計。本物流中心的現有儲位共計 240 個，產品 240 種，每種產品都有各自的儲位數，當搬運車在起始點的位置時，由電腦以亂數隨機產生揀貨清單，然後由來回與修正 Z 型兩種揀貨法則進行揀貨作業，最後將搬運車上的產品至出貨區下載，搬運車回到起始點的位置。

本文主要評估在不同倉儲設計的情況下，對揀貨系統的影響及探討倉儲系統中訂單揀貨路徑問題，主要是為了解決揀取走道而省略不須被揀取的走道，進而達到旅行距離最小及提昇空間利用率。因此，本模擬實驗的揀貨環境佈置輸入設計如圖 4.1 所示，

分別構建十一種交叉走道，分別為 0 個、1 個、2 個、3 個、4 個、

5 個、6 個、7 個、8 個、9 個、10 個；兩種儲位指派規畫，一是依品項存取頻率，另一則是依品項存取頻率加上品項相關性；兩種揀貨策略分別考量修正 Z 型法及來回法；兩種訂單組合包括單一訂單及合併訂單組合；及 10%、 20%及 30%之三種揀貨密度的組合。探討在各因子之不同水準下之揀貨績效。表 4.1 為物流中心對於產品所需的儲位數一覽表。對於模擬結果的統計分析則採用 SAS 統計軟體為資料分析工具。

(53)

圖 4.1 模擬實驗的揀貨環境佈置輸入設計之對話窗

此對話框可任意輸入參數

儲位規畫 (SS1、

SS2) 與揀貨路徑 (來回、修正 Z 型 ) 之模擬選擇

(54)

表 4.1 產品之儲位數對應表

儲位產品儲位產品

. . .

儲位產品儲位產品

1 P 1 13 P 13 . . . 219 P 219 231 P 231 2 P 2 14 P 14 . . . 220 P 220 230 P 230 3 P 3 15 P 15 . . . 221 P 221 231 P 231 4 P 4 16 P 16 . . . 222 P 222 232 P 232 5 P 5 17 P 17 . . . 223 P 223 233 P 233 6 P 6 18 P 18 . . . 224 P 224 234 P 234 7 P 7 19 P 19 . . . 225 P 225 235 P 235 8 P 8 20 P 20 . . . 226 P 226 236 P 236 9 P 9 21 P 21 . . . 227 P 227 237 P 237 10 P 10 22 P 22 . . . 228 P 228 238 P 238 11 P 11 23 P 23 . . . 229 P 229 239 P 239 12 P 12 24 P 24 . . . 230 P 230 240 P 240

4.1 模擬環境設定

本模擬實驗的揀貨環境佈置為一個矩形物流中心，如圖 4.2 所示共有 10 排主要走道，走道左右各有 12 儲位，共有 240 個儲位，設定每個儲位格寬度及深度分別是 5 公尺/1 公尺，揀貨員的 I/O 點在揀貨區的左下角及右下角，每次完成決定訂單揀取內容之後，便開始在此模擬環境進行揀貨規畫作業，揀貨員由 I 點出發至揀取點揀貨，完成所有揀取點回到 O 點，再開始下一次揀貨。在 1 個交叉走道下，其兩種揀貨路徑實際模擬情況，其中之一為來回

（ Return）揀貨法則模擬情況如圖 4.2，另一是揀貨路徑是修正 Z-pick 揀貨法則實際模擬情況如圖 4.3，而以 eM-plant 模擬軟體建構的細節如下。

1. 走道寬度為 3 公尺。

2. 相鄰之儲位間距為 1 公尺。

(55)

3. 每個儲位架皆有產品。

4. 儲位架共 240 個。

5. 搬運車平均速行駛率為 30 公尺/分鐘。

6. 假設搬運車及倉儲系統無當機狀況或缺料情況發生。

圖 4.2 1 個交叉走道下來回（Return）揀貨法則模擬情況

(56)

圖 4.3 1 個交叉走道下修正 Z-pick 揀貨法則模擬情況

模式的構建除了交叉走道、揀貨密度、揀貨策略之儲位佈置及揀貨路徑外，其他固定條件如下，240 個儲位架，240 種產品及三種不同揀貨密度下由電腦隨機抽取之 100 筆訂單資料及訂單揀取商品存取率及品項相關性資料，而 ABC 存取頻率分類之品項數以 em-plant 內建亂數產生器產生。每一種測試組合均以品項資料轉換至相對應的相同儲位格再進行距離計算。

並在十一種交叉走道、二種儲位指派策略(SS1、SS2)、二種揀貨路徑政策、二種訂單組合及三種揀貨密度的組合模式下分別執行 10 次。本模擬系統蒐集相關評估指標的資料主要是以人員生產力

(57)

指標類的平均總揀貨距離為績效評估準則。

4.2 模擬實驗結果

吾人在三種揀貨密度下分別有 100 筆初始訂單進行不同交叉走道、儲位指派、揀貨路徑、揀貨密度及訂單組合的批次實驗，共進行 11×2×2×3×2=264 組實驗，分別重覆作 10 次實驗。

吾人將此實驗數據的結果以 SAS 統計軟體進行資料分析，以下針對不同揀貨路徑規畫，經實驗產生出實驗數據，分別以表 4.2、

表 4.3、表 4.4 列出密度 10%、密度 20%及密度 30%之揀貨距離，

表中，顏色較深的部分，表是在各不同組合下，總揀貨距離較短。

u 平均總揀貨距離績效

表 4.2 密度 10%時之平均總揀貨距離 (單位：公尺)

交叉走道數目 訂單組合＋儲位指派

+揀貨法則

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 單一 SS1_Return 23968 19762 18812 18777 19054 19066 19250 19701 20315 20980 21602

單一 SS2_Return 24105 19630 18247 18221 18432 18760 18925 19350 19955 20704 21338

單一 SS1_修正 Z- pick 22420 17107 16136 16211 16469 16676 16874 17324 17899 18525 19210

單一 SS2_修正 Z- pick 21529 16863 15754 15983 16105 16401 16581 16985 17569 18258 18883

合併 SS1_Return 23544 19436 18532 18588 18874 18925 19102 19550 20167 20838 21457

合併 SS2_Return 23386 19217 17980 17833 18082 18413 18577 19000 19599 20317 20940

合併 SS1_修正 Z- pick 21128 16764 15793 15835 16069 16262 16452 16889 17453 18065 18722

合併 SS2_修正 Z- pick 21055 16485 15409 15662 15784 16025 16205 16609 17174 17846 18455

(58)

+揀貨法則 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 單一 SS1_Return 29959 27915 27342 27276 27957 28047 28417 29178 30097 31115 32227

單一 SS2_Return 30402 27987 27117 26885 27476 27483 27866 28631 29538 30612 31701

單一 SS1_修正 Z- pick 28684 24949 23873 23918 24403 24981 25254 25882 26672 27584 28602

單一 SS2_修正 Z- pick 31040 25005 23829 24036 24473 24999 25331 25939 26768 27732 28697

合併 SS1_Return 18988 18576 18654 18747 19323 19792 20110 20729 21382 22138 22908

合併 SS2_Return 19292 18725 18931 19126 19640 19697 20023 20650 21274 21949 22730

合併 SS1_修正 Z- pick 21684 17535 16673 16796 17195 17704 17984 18452 19023 19632 20322

合併 SS2_修正 Z- pick 21525 17695 16836 17065 17549 18094 18375 18877 19388 20006 20651

+揀貨法則 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 單一 SS1_Return 32123 32809 33110 33194 34112 34338 34835 36008 37250 38595 39862

單一 SS2_Return 32662 33216 33070 33406 34335 34879 35476 36636 37967 39197 40390

單一 SS1_修正 Z-pick 36618 30562 28879 29192 29598 30745 31171 32108 33074 34098 35277

單一 SS2_修正 Z-pick 38230 31224 29465 29977 30664 31591 32144 33064 34182 35249 36445

合併 SS1_Return 11815 12415 13009 13597 14161 14606 14995 15570 16151 16751 17345

合併 SS2_Return 11941 12541 13092 13570 14140 14602 15030 15611 16211 16757 17293

合併 SS1_修正 Z-pick 15603 13419 12779 13019 13500 13981 14349 14798 15312 15773 16226

合併 SS2_修正 Z-pick 16539 14132 13280 13555 13954 14359 14727 15240 15763 16202 16793

吾人由表 4.2、表 4.3、表 4.4 可得知單一訂單組合及合併訂單組合，在 SS1 及 SS2 不同儲位指派下、分別在不同密度 10%、20%、

30%下，針對來回（Return）與修正 Z 型揀貨法則在不同交叉走道

(59)

數下的平均總揀貨距離對整體實驗績效表現趨勢。吾人並繪圖以瞭解因子對整體實驗表現績效，密度 10%平均總揀貨距離比較如圖 4.4、密度 20%平均總揀貨距離比較如圖 4.5、密度 30%平均總揀貨距離比較如圖 4.6 所示。

14000 16000 18000 20000 22000 24000 26000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

交叉走道數距離

單一SS1_Return 單一SS1_修正Z-pick 單一SS2_Return 單一SS2_修正Z-pick 合併SS1_Return 合併SS1_修正Z-pick 合併SS2_Return 合併SS2_修正Z-pick

圖 4.4 密度 10%之平均總揀貨距離比較

目錄

摘要

Abstract

致謝

目錄

圖目錄

表目錄

第一章 緒論

第二章 文獻探討

第三章 研究方法與模式設定

O I

O I

O I

出口O 入口I

Wx Wm

Wy

[ ]

∑∑ − + −

=

X X Y Y

Dist

I

1 2 3 4

O

Wm

i m Wx i m m

i

M ( , ) = 2 × − × + − ×

×

= Wy

Mw

I O

第 一 個 通 道 口

第 二 個 通 道 口

第 三 個 通 道 口

第 四 個 通 道 口

( ) ( ) (

)

'

, o x

x

y

y

o

Dist = − + −

( ) i , j ( x

x

) (

y

y

)

Dist = − + −

( ) ( k , l x

x

) (

y

y

)

Dist = − + −

i

k

j

a w

ax

a x

l

(x -1 )a a

'

I O

第 一 個 通 道 口

第 二 個 通 道 口

第 三 個 通 道 口

第 四 個 通 道 口

，

(a) (b)

1

4

3 2

1

4

第一章緒論

第二章文獻探討

第三章研究方法與模式設定

∑∑ ⁻ ⁺ ⁻

第一個通道口

第二個通道口

第三個通道口

第四個通道口

( ) ⁱ ^, ^j ( ^x

^x

^y

^y

( ) ( k ^, l x

第一個通道口

第二個通道口

第三個通道口

第四個通道口

依存取頻率、品項相關性決定

結果分析模擬結果分析

來回法（Return）修正 Z 型法

第四章模式構建與模擬分析