数据驱动的不确定性订单分货系统的货位分配策略研究

　　分拨中心越来越倾向于在严格时间窗内接受更迟的订单，同时进行快速分货运作以及时转运，进而提升供应链的绩效。由于交易、运输等不确定，此时的订单分货系统具有明显的不确定性：客户是否到达及其到达的SKUs数量在分货开始前都未知。多数文献认为该情形下仅能采取最近空位分配等简单策略。本研究拟基于数据驱动的方法，主要研究该特征下的分货区和再分区货位分配策略两个关键问题。第一，沿着最近空位分配改进、实施基于类的分配、探索类似吞吐量分配策略的思路，不断改进分货区货位分配策略的绩效。第二，再分货运作是由于已到达客户SKUs数量未知而产生的迭代问题。提出直接分配和配对分配的货位分配策略。本研究对解决不确定性订单分货系统的货位分配问题，探索数据驱动的方法在更接近现实实践下货位分配策略的具体应用，具有重要的理论价值与实践意义。

　　朱苗绘，女，管理学博士，江苏科技大学经济管理学院讲师，硕士生导师。博士毕业于昆明理工大学，攻读博士学位期间，曾在香港城市大学商学院担任研究助理一年。研究领域为拍卖物流、拍卖交易机制设计。主持国家自然科学基金1项，江苏省社会科学基金项目1项，市厅级项目4项。近年来在《International Journal of Production Research》《现代经济探讨》《学习与实践》等学术期刊发表论文十余篇。