基于线性规划的片烟仓储物流数字化拆拼包应用研究∗

（红塔烟草（集团）有限责任公司 玉溪 653100）

1 引言

现代物流技术的应用使烟草企业抛弃传统的手工加机械的作业方式，全面改善了烟草行业的管理和效率，降低了成本，具有十分广阔的应用前景［1］。当前片烟物流中，每一包烟箱都会贴着具有行业唯一身份标识的RFID标签［2］，RFID标签是片烟的“身份证”，包含了物料代码、等级、净重、加工方式、种植方式、产地、生产年份及日期、理化指标等信息。RFID标签具有多标签识读、非可视识读、识读距离长等特点，方便物流出入的标签数据读取［3～4］。通过RFID、GPS/GIS/GPRS等技术［5］为依托的电子标签和打扫码等手段，可以对片烟的入库、存放、出库、移库、盘点、查询等环节进行标记、识别、追踪与监管，进而实现片烟全生命周期的物流跟踪和质量追溯［6］。

然而，片烟物流要料需按配方单按批次进行出库，当某一物料要料不足标准值（200kg）时，需对烟包进行拆拼包操作，根据配方和要料批数在备料工段进行拆拼包，并打印出自定义的标签贴于拆包后的烟箱上。拆拼包改变了一箱一码制，导致不能正常使用打扫码，难以实现片烟物流的追溯和全生命周期的实时监控［7］。另外根据业务需求，一箱烟不止会遇到一次拆包，还有进行两次、三次等多种拆包。拆烟包的次数不同和拆包重量不同，导致拆包情况多样化，目前烟草行业主要依赖人工进行拆拼包操作规划，缺乏周密考虑，导致拆拼包效率低下，无法找出最优拆包方案，造成仓库尾料剩余多及原料的浪费［8］。针对上述问题，本文对片烟仓储物流的拆拼包方案进行了设计，同时将线性规划算法引入到片烟的拆拼包操作中，实现了有效的拆包规划求解方案，提高了烟叶原料的利用率。

2 数据化拆拼包方案设计

2.1 拆拼包操作流程

在配方库要料出库作业过程中，对于拆拼包情况需用PDA对原烟箱进行扫码拆包，并上传到后台系统，实现片烟仓储管理数据化和片烟物流追溯过程中的实时监控；通过蓝牙和PDA进行连接和数据交互，获取新的拆拼包打印信息，在拆包片烟现场进行打码贴标，并与原标签关联，满足拆包片烟的跟踪和管理。图1为拆拼包作业流程图。

图1 拆拼包作业流程图

2.2 拆拼包标签定义

2.2.1 拆拼包电子标签编码规则

每箱片烟都贴有封装了物料、生产、质量信息的RFID标签，编码规则采取32位编码（见图2），32位编码主要包含了应用标识、复烤企业代码、产地、班次、委托企业代码、生产日期、箱号等信息，可以实现片烟物流的信息化追溯管理［9］。拆包处理时需生成新条码，本文在原编码后增加两位拆包标识位，如01，02，用于企业内部沟通和管理［10］。拆包编码规则如图2所示。

仓库现场进行拆包后，如果在备料处需要再次按批数进行二次拆包时，需按原标签进行子标签的生成，如果原标签为XXXX，一次拆包后为XXXX01，二次拆包时为XXXX01，XXXX02，因XXXX01标签重量发生改变，需重新打印进行贴标，即无论怎么复杂的拆包要求，都必须拆一包对应一个新标签，贴在新的烟箱上，从而给新烟包一个新的身份标识，满足拆包片烟的跟踪和管理。

2.2.2 拼包多标签处理

拆包处理时每个烟包都必须有新标签，在拼包过程中，参与拼包的烟箱统一把新标签贴在拼包后的烟箱上，进行扫码识别时需要两个标签同时扫到，系统将自动累加两个标签重量之和。本文考虑在PDA上进行标签的关联，后一箱拆包信息生成后需关联前一包的拆包信息，由PDA产生新的拆拼包信息，并及时将拆拼包信息反馈到系统品台，实现实物追溯、片烟仓储管理数据化、片烟物流全生命周期的实时监控。

2.3 基于线性规划的拆拼包优化设计

库存烟包的标准值为200kg，配方原料要料出库时需按技术中心下发的配方单按批次进行出库，如原料仓储科备料工段要供料1200kg，分10批出库，此时需要在备料工段将6箱烟拆成10箱；此外，当其它片烟原料要料不足标准值（200kg）时，也需对烟包进行拆拼包操作。针对不同的供料要求，本文采用线性规划方法实现了仓储库存原料的优化。

图2 拆包编码规则表

2.3.1 线性规划算法

线性规划是统筹学中研究早、发展快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，是辅助人们进行科学管理的一种数学计算方法，一般通过分析数据来建立线性规划模型，以此求解有限资源的最优化问题。即在一组线性约束条件的限制下，求一线性目标函数极值的问题［11］。线性规划有很多典型的应用，如原料配料优化、产品下料、运输问题、用工安排等［12～15］。

线性规划的数学模型的一般形式如下：

上式中，式（1）为目标函数，这里以目标函数最大化为标准，式（2）为约束条件。上式的矩阵形式为

式（4）的图形为n维空间Rn中的一个凸边形，式（3）为Rn中的线性函数，其解集为凸边形的一段边［16］。

2.3.2 拆拼包数学模型的建立

拆拼包数学模型包括目标函数和约束条件，本文以各要料需求所拆标准烟包数量最少为目标进行拆包优化方案的求解。例如某仓储物料在不同生产线有如下业务需求（表1），因要料单包重量不足标准值200kg，需建立拆拼包问题的数学模型，从而找出最佳拆包方案，使库存的尾料最小化。

设有n种要料需求，定义各要料需求所需的标准烟包拆包数量为xi（i=1,2,...,n），以库存标准包拆包数量最少为目标，定义拆拼包数学模型的目标函数为

约束条件设置如下：

上式中，ai，bi分别为第i个要料号所需的单位烟包重量和数量，yi为第一次拆包后各物料需求剩余包重新组成要料i的烟包数量。

表1 物料需求数据表

模型约束条件中，式（6）限定第i次烟叶要料数量不超过库存量；式（7）保证总的烟叶要料数量不超过库存烟叶数量；式（8）是将标准烟包拆出第i种要料的单位样包重量之后，把剩下的烟包通过不同组合得出该物料所需的单位样包重量，以达到使用最少的标准烟包得到最优的拆拼包组合；式（9）限定各物料剩余包与拆包数量一致。

2.3.3 模型求解与应用

模型的求解利用LINGO实现，单位烟包的要料重量和数量作为已知条件使用。表2为利用该模型对表1所列的4种物料需求的最优拆包和拼包组合方案，y1,y2,y3,y4分别为4种物料需求一次拆包后剩余包重新拼包成不同要料i的烟包数量。

表2 最优拼拆包方案

通过建立上述烟叶原料库存拼拆包优化模型，可精确快速地给出库存原料的最优化拆拼包方案和配置优化，较传统人工规划方式工作效率显著提高。使用该方法可使库存原料的利用率达到98%，极大地减少了库存尾料的剩余和原料的浪费。该方法结果可靠，有较强的实用性，实际应用中可以根据库存现状等具体情况加入其它限定条件，满足不同业务需求。

3 结语

本文将电子标签编码规则和拆拼包作业方法结合，通过蓝牙和PDA进行连接和数据交互，实现了片烟全生命周期的信息采集、质量追溯和精细化管理。利用线性规划方法的片烟仓储供料拆拼包作业方法实现了仓储烟包的最优化求解方案以及仓库管理的数字化和智能化，该方法能有效控制成本，提高原料的使用率，为企业烟叶结构调整与优化提供及时准确的数据支撑，进而为计划管理者提供决策支持和指导。