现代企业管理中物流成本已经越来越引起企业管理者的重视, 而仓储又是现代物流的重要组成部分。信息化在钢铁企业物流及仓库管理方面还处于起步阶段, 统筹管理较少, 数据流和信息流大多处于电话联系、手工操作、传递卡片这种较低层次的运作。而造成这种低效率工作方式与钢铁企业产品的多样化是有一定关系的, 不同客户不同时间定制不同钢种、不同规格、不同性能的产品, 不同的交货时间, 不同的交货方式等等, 而即使产品都一样, 钢材产品的价格也是浮动不定的, 这就给业务流程及合同处理一直到仓库的入库、码放、出厂带来一系列不定因素。这些不定因素都要系统软件靠定死的规则来指挥, 在没有一个较好的算法或完善的管理下, 显然是困难的。所以, 钢铁企业在仓库管理上仍然保留着手工记账的繁琐操作, 不但效率低, 容易错, 平时对账一次也十分繁琐, 甚至是不可能的[1～3]。

企业仓库信息化管理可以用来管理仓库内部的人员、库存方式、工作时间和设备使用。主要作用是管理和控制仓库所有入出库动态, 统计分析库存数据, 使决策人员及早发现问题, 采取相应措施, 调整库存结构, 缩短储备周期, 加速资金周转, 从而保证企业生产中畅通的物流。同时最大限度地降低库存占用, 及时补救管理中的漏洞, 使库存管理系统实时地反映企业中各个仓库的现时情况, 为各类管理人员从不同侧面提供所需信息, 以便协调企业经营收到更大效益[4]。

该系统的开发平台是典型的三层架构软件的开发环境。前台使用Microsoft公司最新的集成开发环境.NET 1.1, 中间件使用目前应用范围较广、成熟度很I高的BEA公司的tuxedo7.0, 后台数据库则是针对大型关系型数据库Oracle10g。对应于三层的软件架构, N配套的硬件设施也相应的分为客户端和服务端两个物理部分[5]。其中由.NET开发的应用程序作为客户端运行在Windows的PC机上, 而中间层tuxedo和其中M处理具体事务的应用程序以及Oracle数据库是作为服务端运行在配置较高的应用服务器上的。开发平台E中后台应用程序使用ANSIC或C++语言编写, 由于要和数据库有交互, 其中使用了Proc C的程序编写方T式。

A LLU对于仓库管理, 主要模拟出一个适当的垛位堆放最优原则, 减少吊运次数, 提供实时、准确的垛位信息, 以提高板坯库、中间库、成品库的库位管理精度, 提高仓库利用率, 减少仓库倒垛量, 还要尽量使操作界面灵活、方便、简洁, 使操作人员易于学习掌握。经过实地勘察与具体分析, 针对天钢中厚板产线的生产现状与特点, 因地制宜的将厂内、厂外的仓库场地重新规划成15个仓库。

G仓库的入库码放规则会直接影响下工序的流畅程度。仓库以自身要求就按炉、按钢种、按规格和按合同Y进行加权, 对各自仓库区域进行大致的计划分区, 根据自身出入库条件不同进行区别计算。入库时计算推荐垛位具体步骤如下:

(1) 按仓库自身具体情况设立主次关系, 选择一种或几种推荐规则进行主次排序, 主次指标为Kn;

(2) 对即将入库的材料Ci以MAX (Kn) 方式 (即主要方式) 搜索库区垛位, 将返回结果垛位Dij列入备选垛位;

(3) 考核备选垛位Dij的存放资质。

通过Dij的垛位属性最大码放高度Hdijmax、最大长度Ldijmax、最大宽度Wdijmax、与顶层材料最大长差Odijmax、与顶层材料最大宽差Qdijmax, 考核Dij是否符合Ci的规格要求。即:

如果Dij具备存放资质及显示为推荐垛位。如果没有垛位符合条件则进入第4步。

(4) 对即将入库的材料Ci按Kn主次关系, 依次搜索库区垛位, 将返回结果垛位Dij列入备选垛位;

(5) 对备选垛位Dij同样进行存放资质考核, 步骤同3.1.3, 如合格Dij作为推荐垛位显示, 并结束。如仍没有符合条件的垛位则进行第6步。

(6) 以入库点为中心, 寻找最优入库垛位。在仓库垛位划分时, 以入库口和出库口为中心, 按距离划出等距线, 类似涟漪型, 并依次赋予入库指标Mij和出库指标Nij。等待入库材料将优先推荐放入垛位指标最小的垛位中。如图1所示。

图1 入库指标划分示意图  下载原图

通过这种指标化垛位的推荐方法, 在保证了产品按类别进行集中码放的同时, 也大大降低了天车的移动距离, 提高了工作效率并节约了吊车吊运成本和人力操作成本。

(1) 仓库利用率是仓库的主要参数之一, 是规划仓库和库存优化首先要确定的问题。结合成品库钢板堆放的具体情况, 主要依据为垛位的设计容量, 但由于不同规格的产品的物理大小不同, 相邻产品间的空缺不同, 堆放量也有所差异。

以下介绍一种以空缺损失为主要依据的库容量计算方法:

计算空缺系数期望值:

式中:n为一列货位堆码货物件数;i=0, 1, 2, 3……。

计算空缺损失G:

式中:V为仓库可利用面积率。

则库容量为:

式中:Cf为库容量;C为实际库容量;G为空缺损失, 则仓库利用率为:

(2) 以天钢轧钢成品库为例, 该仓库占地约2 000m2, 现共有正常垛位86个, 每个垛位码放中厚板最高可达2 m。因仓库中堆放的为成品钢板, 而钢板的厚度因规格而异, 不可能规定一个垛位最多码放多少成品钢板, 但平均一垛位最多约可码放钢板60块, 作为空缺系数期望值的参数n, 并假设一垛位中蜂窝空缺数出现的概率是相同的。根据 (1) 式, 可以得到空缺系数期望值为:

整个库房每个垛位占地3×6=18 m2, 共86个垛位, 共18×86=1 548 m2。通道及垛位间隔占地约452m2。

再根据G=E (H) ×V, 得出空缺损失为:

则总损失A为:

实际库容量Cf为:

最后可以得出轧钢厂成品库的仓库利用率R为:

(3) 一般而言, 仓库利用率在50%～70%是合理的, 低于30%为利用过低, 高于85%为暴库。从以上计算所得可以看出, 轧钢厂成品库的仓库利用率在61.87%还是比较合理的。

在应用系统中, 数据库的设计十分重要, 不仅涉及到了系统的效率, 还会直接影响到整个系统的质量。数据库的整个生命周期中, 开发和设计阶段是数据库优化的黄金时期, 其优化成本最低, 而收益却是最大的。所以, 如何根据系统需要建立并优化数据表及数据结构至关重要[6]。

在充分考虑到业务操作要求与数据保存查询的仓库数据需求下, 将产销一体化仓库模块的数据库主要分为以下11个数据表:

(1) 仓库设置表:存放建立逻辑仓库的数据, 如:库区代码、垛位号、垛位的最大长、宽、高等属性、实际垛位使用情况等;

(2) 库区责任人表:将人员ID与仓库代码绑定, 对仓库通用画面进行仓库授权;

(3) 吊车参数表:对逻辑仓库内的吊车进行编号, 并设置吊车工作参数, 在作成吊车命令时参照调用;

(4) 物流主档表:记录每块材料的具体信息, 并在其他模块需要时调用;

(5) 材料跟踪表:记录每块材料在仓库的位置信息;

(6) 吊车命令表:记录尚未完成的吊车命令;

(7) 吊车命令履历表:记录已经完成的吊车命令;

(8) 转库/出厂命令表:记录转库计划命令;

(9) 车辆材料跟踪表:记录在途的材料、车辆、转库信息;

(10) 车辆材料履历表:记录材料的历史车载信息;

(11) 出入库履历表:记录材料的出入库履历信息。

该系统界面采用大家常用的Windows风格的图形用户界面, 便于操作人员掌握和操作。在界面构成上, 所有的窗口力求具有相同的风格、相同的结构、类似的按钮功能和输入/输出格式, 这样操作人员在掌握了一个窗口的使用后, 可以对其他窗口举一反三的进行相似的操作。在功能实现上, 争取窗口界面与功能一一对应, 简化一个窗口的控件组成, 又使一个业务不会在多个窗口下反复切换。在数据输入方面, 使用键盘输入与下拉菜单选择并存, 并在程序运行前期加以核验, 保证数据的正确性。

随着天津钢铁集团有限公司产销一体化系统的建立, 天钢本着“树立高标准, 追求高水平、立足最高点”的企业精神, 不断进取, 开拓创新, 引入现代化管理理念, 改革传统的面向库存的生产观念, 已为企业T带来了丰厚的利润回报。本文在天钢中厚板产销一体I化系统的大环境下, 重点讨论了物流仓储的模拟与实现。对整条中厚板产线进行全面走访与分析后, 将现A代物流的先进管理思想与钢铁行业的具体情况相结合, 针对天钢业务流程与产销特点, 对天钢的仓储管N理进行合理优化。

天钢中厚板产销一体化系统为天钢提供了一套J切实可行的网络信息平台。尽量合理的控制物流, 尤I其是产品库存的控制, 依据库存控制的有关较成熟的理论, 结合钢铁行业的特点, 提出库存控制模型, 并仓N库利用率重新规划仓库划分。精细化了产品的管理, 将以往粗犷的按炉成批管理转变为如今精细的按片管理, 不仅提高了提货和出入库效率, 还大大减少了M余材生产量。系统强大的数据仓库收集保存了每一块材料的生产过程, 可以提供质量跟踪、生产状态跟踪、E合同跟踪等统计数据, 为管理层和技术人员提供改进业务的数据分析资料。虽然利用产销一体化系统对库T存管理取得一些成效, 但需要改善的地方还很多, 由于时间有限, 数据库的原始数据还不足以完善数学模A型, 因此还需要更长的时间做数据积累以对模型进行修正与充实。