工厂选址论文参考文献

选址问题是组合优化中一类有着重要理论意义和广泛实际背景的问题，其实质是寻求对需求完成分配任务的合理安排以得到某种意义下的最优结果。工厂如何选址?以下是我为大家整理的关于工厂选址案例，欢迎大家前来阅读!

“2007年11月26日下午，在京举行的“赛诺菲—安万特在深圳建立流感疫苗生产工厂”的新闻发布会上，深圳市政府与赛诺菲—安万特共同宣布：在中法两国领导人的见证下，赛诺菲—安万特与深圳市政府签署了在深圳建立流感疫苗生产工厂的协议。这是迄今为止中国最大的外商投资生物制药项目，一期投资达7亿元人民币。

对于选择在深圳建立工厂，赛诺菲-安万特首席执行官雷福杰表示，‘这是公司的战略选择。深圳是中国最具活力的城市之一，公司与深圳已有十年的良好合作历史，获得了深圳的大力支持，特别是深圳市熟练的技术工人，良好的生产环境和深圳市政府对项目也十分感兴趣，鼓励这样的高新技术项目在深圳落户等因素最终促成了公司在深圳投资。

赛诺菲巴斯德(赛诺菲巴斯德是赛诺菲—安万特集团的疫苗事业部)——深圳流感疫苗项目的谈判历时3年，投资方曾对选址进行过3轮评估。2007年7月19日，双方最终签订了项目投资协议准备书，确定这家新的疫苗生产厂落户深圳国家生物产业基地。”

琴姐与先生共同创业，三年间由一间小服装店至今天上万人的服装厂，真可谓“夫妻同心，其利断金”，近日他们想进一步扩大经营，相中原厂区附近的一块地准备兴建大型厂区，但为了谨慎起见，夫妻俩特邀笔者去现场勘测一番。

到了预约的日子，由琴姐驾车带路来到了一块大面积的空地上，只见此地绿草如茵，一面有大型工厂区形成靠山，一面靠近清澈小溪，“依山傍水”的观感乍看不错，但细看一下溪水的形状及整块地的地形后顿觉不妙，因为整个小溪形成“反弓”形状，依堪舆学观点，阳宅前的河成反弓之状，就如一把张开的弓对着，为大凶之象，且作为商业用地附近的“水”是直接影响到经营状况的，“反弓水”向商业用地的外侧“泄”走，是一个名副其实的“败财”之地……琴姐听完我这一分析，面露难色地说：“听您这样说来，这块地是完全不能用来经营了，但之前我先生与负责出租此地的‘村委’们已经有租赁的口头承诺，如果现在因为‘风水’而出尔反尔有点说不过去，您看能不能我们在这里只建一、二线生产的厂房及工人的生活区，而原来的厂区保留作办公室和成品包装间，这样一来洽谈生意及出品都不在此地了?”琴姐这一言完全体现出生意人特有的一份八面玲珑，于情于理好像这是最合理的做法，但可惜从风水上看这地还有一个“弊端”，就是由于旁边其他工厂已建厂房的局限及小溪的形状而变成一块“三角地”(注：指整块地形像一个不完全规则的三角形)，这类的“三角地”在风水上未必有很严重的“破财”之忧，但却由于气场不平稳而令常在此地活动的人容易有伤病、灾祸。琴姐被我否定了所设想的“建设方案”后，连连追问有无“化解”的 方法 ，从她的口气中笔者听出她不舍放弃此地。笔者便提出对三角地的“三个角”分别用栏杆围成“绿化区”的化解方法。

爱索尔(广州)包装有限公司是爱索尔包装集团在华独家投资企业，目前在中国，爱索尔拥有坐落于广州经济技术开发区与永和区、合肥经济技术开发区、天津津南区等地4家工厂。每一家在生产领域都各有侧重，广州开发区分公司和合肥分公司分别为宝洁和联合利华服务，主要定向供应两大品牌。广州公司和天津分公司则是对所有客户开放的供应生产基地。今年年底，爱索尔将成立第五家工厂——爱索尔包装(江苏)有限公司，作为爱索尔又一个面向全国的生产基地。

苏州新工厂选址苏州常熟，建筑面积约5000平方米，工厂第一期年产能预计达亿元支。在爱索尔看来，华东地区聚集着众多的国内外一线日化生产企业，如葛兰素史克、隆力奇、联合利华、欧莱雅、拜尔斯道夫、强生、百雀羚、上海家化、相宜本草、韩束、珀莱雅等，苏州新工厂的建成将有助于爱索尔更好地服务华东客户。

近几年全球化妆品使用复合软管的趋势非常明显，复合软管以其多样的片材、精美的印刷、良好的阻隔性能、全方位的防伪技术、全自动一体化生产所带来的快速响应，以及可持续性发展方面的优势受到跨国化妆品客户和中国民族领导品牌的青睐。全球范围内，爱索尔已经和欧莱雅、宝洁、联合利华、拜尔斯道夫、强生和汉高等众多品牌在复合管化妆品运用上开始合作，而对于已经成为全球第二大化妆品市场的中国市场，爱索尔更充满期待。苏州新工厂的成立，让爱索尔完成中国化妆品市场最重要的战略布局。

一、工厂选址考虑的因素

1、厂房选址选择在市区:此类工厂适合技术、资金密集型，用地面积小，无噪音、空气、水质污染的高新技术行业。优点是;交通非常便利，信息灵通，引进人才容易，运输费用底等。缺点是：用地成本、劳动力成本较高，限制条件较多，且易因城市规划等原因而迁。

2、工厂选址选择在郊区:此类厂址适用性最强，具有闹市区厂址的各种优势，还适合劳动密集型企业，且用地成本、劳动力成本也较低，限制条件相对较少，是一种理想的工厂选址。

3、厂房选址选择在乡下:此类厂址有多种情况，有离城市、码头、火车站，也有公路、供水、供电好坏，应区别分析。此类工厂适合劳动密集型、有污染的行业。优点是：用地成本很低，劳动力成本也较低，离原材料产近，工人素质要求不高，容易招工。缺点也较多：销售运输成本大、信息量小，交通条件跟不上，经常停水停电等。

二、工业厂房选址技巧

1、厂址选择在市区

此类工厂适合技术、资金密集型,用地面积小,无噪音、空气、水质污染的高新技术行业。优点是;交通非常便利,信息灵通,引进人才容易,运输费用底等。缺点是:用地成本、劳动力成本较高,限制条件较多,且易因城市规划等原因而迁。

2、厂址选择在郊区

此类厂址适用性最强,具有闹市区厂址的各种优势,还适合劳动密集型企业,且用地成本、劳动力成本也较低,限制条件相对较少,是一种理想的工厂选址。

3、厂址选择在乡下

此类厂址有多种情况,有离城市、码头、火车站,也有公路、供水、供电好坏,应区别分析。此类工厂适合劳动密集型、有污染的行业。优点是:用地成本很低,劳动力成本也较低,离原材料产近,工人素质要求不高,容易招工。缺点也较多:销售运输成本大、信息量小,交通条件跟不上,经常停水停电等。

上述分析的优缺点,是就地理位置而言,并非缺点较多的位置就不适合工厂选址,这要根据工厂性质来确定。如市中心的选址有很多优点,但如你的工厂是劳动密集型企业,就不适合,安排在效外或乡下更合适。要考虑原材料、劳动力供应、 市场营销 、用地成本以及投资环境等情况。原材料供应是否有保障、运价高低、能否招到生产所需要的技术工人或重体力劳动者、市场销售是否有利等,都是工厂选址应考虑的因素。同时,适合你工厂的地方能否买或租到合适的土地厂房,地价、房价是否合理,都是选址必须考虑的重要条件。还有一个很重要的前提,就是厂址所在地的投资环境(包括硬环境和软环境)。硬环境主要指交通运输是否方便、用电需求是否有保障,供水、水源、排污是否能满足要求。软环境主要指政府是否重视,是否提供宽松的环境。如税收有无优惠,行政性收费是否取消或减轻,有无乱收费、乱摊派,政府机关办事效率高低,是否有“吃、拿、卡、要”的衙门恶习,当然还包括当地民风是否强悍、治安状况好坏等。

三、工厂选址的标准因素

一、产品的销售地区及销售量。

二、原材料的来源地。

三、劳动力有男、女及不同学历、工资水准的差别等。

四、工业用地有面积、地形、地质、地基、地价、地目(土地种类)。

五、工业用水有水量、水质、地下水、河水、工业用水管道、上下水道。

六、运输有货物托运站、高速公路出入口的距离、主要公路、港口、机场。

七、相关企业、转包的企业、技术水准等。

八、灾害有洪水、地震、地基下沉、灾害预防体系。

九、气象有台风、雨量、湿度、风向、风速。

十、地区社会的发展程度，如其他工业、经济规划、地区规

十一、地方公共团体、行政、法规、税收制度。

十二、劳动问题。

十三、公共服务、公益事业。

以下是年产1000吨浓缩苹果汁工厂设计开题报告的写作建议如下。1、选题背景，介绍选题的背景，当前市场对苹果汁的需求情况，国内外苹果汁生产的现状，苹果汁生产的丰富营养价值等。2、研究目的，阐述选题的研究目的，即建立一套年产1000吨浓缩苹果汁工厂的设计方案，并对其进行可行性分析，确保生产效益，产品质量和安全性3、研究内容，详细介绍研究内容，包括工厂的选址，布局，设备选型，工艺流程，生产管理等方面。4、研究方法，阐述研究方法，包括文献调查，市场调研，实地考察，数据分析等方法。5、预期成果，介绍预期的研究成果，包括设计方案，可行性分析报告，工艺流程图，工厂布局图，生产管理规划等。6、研究进度安排，说明研究的时间进度安排，包括各个研究阶段的开始和结束时间，研究任务的完成情况等。7、参考文献，列出本研究所依据的参考文献，包括书籍，论文，报告，期刊等。

物流配送中心选址方法研究综述 内容摘要：物流配送中心的选址决策在物流运作中有着重要的地位。本文对近年来国内外有关配送中心选址方法的文献进行梳理和研究。研究结果发现：各种选址方法有着各自的优缺点和一定的适用范围，各种方法的组合是未来该领域研究的趋势。关键词：物流配送中心 选址 文献综述 在物流系统的运作中，配送中心的选址决策发挥着重要的影响。配送中心是连接工厂与客户的中间桥梁，其选址方式往往决定着物流的配送距离和配送模式，进而影响着物流系统的运作效率。因此，研究物流配送中心的选址具有重要的理论和现实应用意义。 本文对近年来国内外有关物流配送中心选址方法的文献进行了梳理和研究，并对各种方法进行了比较。选址方法主要有定性和定量的两种方法。定性方法有专家打分法、Delphi法等，定量方法有重心法、P中值法、数学规划方法、多准则决策方法、解决NP hard问题（多项式复杂程度的非确定性问题）的各种启发式算法、仿真法以及这几种方法相结合的方法等。由于定性研究方法及重心法、P中值法相对比较成熟，因此，本文将主要分析定量方法中的数学规划、多准则决策、解决NP hard问题的各种启发式算法、仿真在配送中心选址中应用的研究状况。 数学规划方法 数学规划算法包括线性规划、非线性规划、整数规划、混合整数规划和动态规划、网络规划算法等。在近年来的研究中，规划论中常常引入了不确定性的概念，由此进一步产生了模糊规划、随机规划、模糊随机规划、随机模糊规划等等。不确定性规划主要是在规划中的C(价值向量)、A(资源消耗向量)、b(资源约束向量)和决策变量中引入不确定性，从而使得不确定规划更加贴近于实际情况，得到广泛地实际应用。 国内外学者对于数学规划方法应用于配送中心的选址问题进行了比较深入的研究。姜大元(2005)应用Baumol-wolf模型，对多物流节点的选址问题进行研究，并通过举例对模型的应用进行了说明，该模型属于整数规划和非参数规划结合的模型。各种规划的方法在具体的现实使用中，常常出现NP hard问题。因此，目前的进一步研究趋势是各种规划方法和启发式算法的结合，对配送中心的选址进行一个综合的规划与计算。 多准则决策方法 在物流系统的研究中，人们常常会遇到大量多准则决策问题，如配送中心的选址、运输方式及路线选择、供应商选择等等。这些问题的典型特征是涉及到多个选择方案(对象)，每个方案都有若干个不同的准则，要通过多个准则对于方案(对象)做出综合性的选择。对于物流配送中心的选址问题，人们常常以运输成本及配送中心建设、运作成本的总成本最小化，满足顾客需求，以及满足社会、环境要求等为准则进行决策。多准则决策的方法包括多指标决策方法与多属性决策方法两种，比较常用的有层次分析法(AHP)、模糊综合评判、数据包络分析(DEA),TOPSIS、优序法等等。 多准则决策提供了一套良好的决策方法体系，对于配送中心的选址不管在实务界还是理论方面的研究均有广泛的应用与研究。关志民等(2005)提出了基于模糊多指标评价方法的配送中心选址优化决策。从供应链管理的实际需要分析了影响配送中心选址的主要因素，并建立相应的评价指标体系，由此给出了一种使定性和定量的方法有机结合的模糊多指标评价方法。Chen-Tung Chen(2001)运用了基于三角模糊数的模糊多准则决策对物流配送中心的选址问题进行了研究。文章以投资成本、扩展的可能性、获取原材料的便利性、人力资源、顾客市场的接近性为决策准则，并对各个准则采用语义模糊判定的方式进行了权重上的集结。 有关多准则决策方法，特别是层次分析法和模糊综合评判的方法，在配送中心的选址研究中有着广泛的应用。但是，这两种方法都是基于线性的决策思想，在当今复杂多变的环境下，线性的决策思想逐渐地暴露出其固有的局限性，非线性的决策方法是今后进一步的研究的重点和趋势。 启发式算法 启发式算法是寻求解决问题的一种方法和策略，是建立在经验和判断的基础上，体现人的主观能动作用和创造力。启发式算法常常能够比较有效地处理NP hard问题，因此，启发式算法经常与其它优化算法结合在一起使用，使两者的优点进一步得到发挥。目前，比较常用的启发式算法包括：遗传算法；神经网络算法；模拟退火算法。 （一）遗传算法 遗传算法（genetic algorithm, GA）是在 20 世纪 60 年代提出来的，是受遗传学中自然选择和遗传机制启发而发展起来的一种搜索算法。它的基本思想是使用模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题，因而也称为模拟进化优化算法。遗传算法主要有三个算子：选择；交叉；变异。通过这三个算子，问题得到了逐步的优化，最终达到满意的优化解。 对于物流配送中心的选址研究，国内外有不少学者将遗传算法同一般的规划方法结合起来对其进行了研究。蒋忠中等（2005）在考虑各种成本(包括运输成本等)的基础上，结合具体的应用背景，建立的数学规划模型(混合整数规划或是一般的线性规划)。由于该模型是一个组合优化问题，具有NP hard问题，因此，结合了遗传算法对模型进行求解。通过选择恰当的编码方法和遗传算子，求得了模型的最优解。 遗传算法作为一种随机搜索的、启发式的算法，具有较强的全局搜索能力，但是，往往比较容易陷入局部最优情况。因此，在研究和应用中，为避免这一缺点，遗传算法常常和其它算法结合应用，使得这一算法更具有应用价值。 （二）人工神经网络 人工神经网络(artificial neural- network, ANN)是由大量处理单元(神经元)广泛互连而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反应人脑的基本特征。可以通过对样本训练数据的学习，形成一定的网络参数结构，从而可以对复杂的系统进行有效的模型识别。经过大量样本学习和训练的神经网络在分类和评价中，往往要比一般的分类评价方法有效。 对于神经网络如何应用于物流配送中心的选址，国内外不少学者进行了各种有益的尝试。韩庆兰等（2004）用BP网络对物流配送中心的选址问题进行了尝试性地研究，显示出神经网络对于解决配送中心选址问题具有一定的可行性和可操作性。 这一研究的不足是神经网络的训练需要大量的数据，在对数据的获取有一定的困难的情况下，用神经网络来研究是不恰当的。在应用ANN时，我们应当注意网络的学习速度、是否陷入局部最优解、数据的前期准备、网络的结构解释等问题，这样才能有效及可靠地应用ANN解决实际存在的问题。 （三）模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)又称模拟冷却法、概率爬山法等，于1982年由Kirpatrick提出的另一种启发式的、随机优化算法。模拟退火算法的基本思想由一个初始的解出发，不断重复产生迭代解，逐步判定、舍弃，最终取得满意解的过程。模拟退火算法不但可以往好的方向发展,也可以往差的方向发展,从而使算法跳出局部最优解,达到全局最优解。 对于模拟退火算法应用于物流配送中心选址的研究，大量的文献结合其它方法（如多准则决策、数学规划等）进行了研究。任春玉(2006)提出了定量化的模拟退火遗传算法与层次分析法相结合来确定配送中心地址的方法。该方法确保总体中个体多样性以及防止遗传算法的提前收敛，运用层次分析法确定 物流配送中心选址评价指标权重，并与专家评分相结合进行了综合评价。该算法对于解决物流配送中心的选址具有较好的有效性和可靠性。 除以上三种比较常用的方法之外，启发式算法还包括蚁群算法、禁忌搜索算法、进化算法等。各种算法在全局搜索能力、优缺点、参数、解情况存在着一定的差异。各种启发式算法基本上带有随机搜索的特点，已广泛地应用于解决NP hard问题，同时也为物流配送中心选址的智能化处理提供了可能。用解析的方法(包括线性规划等)建立数学模型，然后运用启发式算法进行求解是目前以及未来研究物流配送中心选址的一种较为可行和可操作的研究方法。 仿真方法 仿真是利用计算机来运行仿真模型，模拟时间系统的运行状态及其随时间变化的过程，并通过对仿真运行过程的观察和统计，得到被仿真系统的仿真输出参数和基本特征，以此来估计和推断实际系统的真实参数和真实性能。国内外已经不少文献将仿真的方法运用于物流配送中心选址或是一般的设施选址的研究，研究结果相对解析方法更接近于实际的情况。 张云凤等(2005)对汽车集团企业的配送中心选址运用了仿真的方法进行了研究。先确定了配送中心选址的几种方案，应用了Flexim软件对各方案建立了仿真模型，根据仿真结果进行了分析和方案的选择。该方法为集团企业配送中心选址问题提供了一种较为理想的解决方法。薛永吉等(2005)通过建立数学模型对物流中心的最优站台数问题进行研究，在一定假设和一系列限制条件下，求解最优站台数量，并针对数学模型的复杂性和求解的种种不足，以ARENA仿真软件为平台，建立仿真模型确定了最优化方案。Kazuyoshi Hidaka等(97)运用仿真对大规模的仓库选址进行了研究。该研究对仓库的固定成本、运输成本，和同时满足6800名顾客进行了仿真，以求得临近的最优解(near-optimal solution)。在求解的过程中，结合了贪婪－互换启发式算法(Greedy-Interchange heuristics)和气球搜索算法(Balloon Search)两种启发式算法进行求解。该算法能比较有效地避免陷入局部最优解和得到比较满意的选址方案。但是，研究的结果容易受到运输车辆的平均速度变化的影响。 仿真方法相对解析的方法在实际应用中具有一定的优点，但是，也存在一定的局限性。如仿真需要进行相对比较严格的模型的可信性和有效性的检验。有些仿真系统对初始偏差比较敏感，往往使得仿真结果与实际结果有较大的偏差。同时，仿真对人和机器要求往往比较高，要求设计人员必须具备丰富的经验和较高的分析能力，而相对复杂的仿真系统，对计算机硬件的相应要求是比较高的。关于未来的研究，各种解析方法、启发式算法、多准则决策方法与仿真方法的结合，是一种必然的趋势。各种方法的结合可以弥补各自的不足，而充分发挥各自的优点，从而提高选址的准确性和可靠性。 物流配送中心的选址决策对于整个物流系统运作和客户满意情况有着重要的影响。本文在对国内外有关物流配送中心选址方法文献研究的基础上，对比分析了数学规划方法、多准则决策、启发式算法、仿真方法在配送中心选址中的应用。研究发现数学规划方法、多属性决策方法、启发式算法、仿真方法各自有自己的优缺点和一定的适用范围，各种方法的组合研究是未来研究的一种趋势。同时，由于选址问题本身具有的动态性、复杂性、不确定性等特性，因此，开发和研究新的模型与方法也是进一步解决配送中心选址问题的必需途径。 参考文献： 1.蒋忠中，汪定伟.B2C电子商务中配送中心选址优化的模型与算法(J).控制与决策，2005 2.韩庆兰，梅运先.基于BP人工神经网络的物流配送中心选址决策(J).中国软科学，2004