针对汽车制造企业入厂物流取货周期长、取货成本高等问题,提出一种"多层级循环取货模型"。首先,通过系统聚类法对所有供应商进行区域划分;其次,运用Topsis法将同一区域的供应商分为一、二两个层级;最后,将第一层级供应商作为该区域的集货点,并运用蚁群算法规划各集货点的最优取货路径。结合某汽车制造企业实例,建立入厂物流成本和取货周期最优的数学模型,通过对比多层级循环取货和milk-run两种取货方案,验证了多层级循环取货模型的先进性和可行性。
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