基于物流网络分拣中心的货物量预测与人员安排研究

在当今竞争日益激烈的电子商务物流行业中，物流链上各级分拣中心作为物流网络的核心节点和毛细血管，承载着日益繁重的分拣和运输功能。因此，利用分拣中心的货物量进行统计预测未来货物量，并基于此规划各站的人员安排。这显著提高了各站的运营效率和经济效益，从而更合理地分配资源，提高服务质量，减少劳动浪费，提高员工的工作满意度，实现物流行业的优化与可持续发展。本文利用一个物流网络中57个分拣中心的货物量统计数据，分析不同日期和同一天不同时间段的各站货物量的时序变化。从网络内部货物流动出发，考虑站点间货物量的相互影响，采用机器学习提取各分拣中心的内在变化。基于时间序列的回归算法用于预测一定时期内的未来货物量。然后，基于各站预测的货物量，考虑正式工和临时工的约束建立线性优化，以解决排班问题，达到不同班次人员数量的相对平衡，最小化总工人数和劳动力成本。