仓储运作

仓储运作仿真案例研究

• 沃尔玛Alphabot系统：物料搬运系统设计仿真

  沃尔玛（Walmart）是全球营收最大的零售商，该公司正在寻找一种自动化技术，以帮助该公司快速发展的在线食品杂货业务更快地以更低的成本完成订单。他们想评估Alert Innovation的Goods-to-Person（GTP）概念Alphabot（一种基于AGV或机器人的系统），该系统可以通过使用能够在多层存储结构的三维空间中自主移动的推车，实现货物自动化拣货过程。

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• 电商仓库运营优化

  全球电商部门在五年内增长了 320%，同时随着 COVID-19 大流行，需求也一直在增加。为了降低成本并保持竞争力，DHL 供应链启动了一个仓库运营优化项目。该项目需要开发一种智能且强大的仓库仿真工具，用于测试波动拣货策略。

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• 药品分销公司仓库作业优化

  Cardinal Health是一家市值10亿美元的药品分销和物流公司，管理着从品牌药和非专利药到非处方药、保健和美容品以及自己的自有品牌等多种产品。他们面临着许多典型的配送仓库挑战，而这些挑战又因药品的性质而变得更加复杂，因为药品的尺寸较小且是消耗品，价格昂贵，并且可能对生命至关重要。 Cardinal Health高级分析总监，AnyLogic软件的资深用户Brian Heath选择使用基于智能体的建模来解决各种业务问题，每年为Cardinal Health节省超过300万美元。

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• 通过仓库仿真选择最佳拣货算法

  全球领先的物流解决方案提供商Kuehne + Nagel应客户要求参与规划一个新仓库。 仓库每天将处理13000个订单行或750个拣货箱。该项目包括开发用于多订单同时拣选的最佳算法。 按计划，仓库中的订单将由带有手推车（或厢式货车）的工人操作。工人带手推车进行拣货，然后按订单将货物放在货箱中。对此， Kuehne + Nagel的专家使用AnyLogic仿真来选择正确的算法以构建最佳的拣选路径。

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