随着注塑机市场多种小量接单式生产的兴起,注塑机生产企业在零件仓储,机器生产和销售等方面遇到了前所未有的挑战。在零件仓储管理上,拉动式生产导致零件种类多样,库存数量波动明显,造成仓储现场管理混乱,库存成本上涨,出入库效率低下,延误生产进度。注塑机企业亟待寻求一种先进、科学的精益仓储管理方法,针对主要的仓储管理环节着重优化,推动零件仓储的精益化管理。本文以注塑机企业仓储管理为研究对象,构建了零件仓储精益管理体系,针对零件出入库环节中的储位分配问题、零件订单分批拣选问题和仓储管理的信息化问题进行了分析研究、实例验证和系统实现,为注塑机企业应对多种小量的市场需求,提升零件仓储管理水平和效率提供了理论依据和实际参考。首先,阐述了仓储管理和仓储作业的相关理论,介绍了仓储管理的主要作业环节,分析了零件仓储的主要特点和问题,并针对储位分配、订单分批和零件拣选三个最重要的环节阐述了相关的优化理论和方法。结合多种小量生产模式下零件仓储管理的特点,通过仓储管理方法、精益管理技术、现代分析方法、流程与系统优化理念、优化模型及算法、信息化等方法,构建面向多种少量注塑机生产的零件仓储精益管理体系。其次,针对零件储位分配对仓储管理及拣选效率的影响,提出基于COI(Cube-Per-Order Index)系数及相关性系数的储位分配模型。针对多种少量生产模式下零件种类多样,库存数量波动明显,零件装配工艺复杂的特点,引入COI系数和相关性系数,前者考虑零件的周转频次和存储空间,后者衡量两种零件间的相关程度,并以此作为零件储位分配的依据。对储位分配问题的优化,是寻求基于COI系数及相关性系数的目标函数最小值,即为最优解。再者,针对零件订单分批拣选问题,提出基于改进遗传聚类算法的零件订单分批拣选优化方法。针对传统聚类算法中K值和初始聚类中心随机确定影响聚类结果,陷入局部最优的缺陷,引入遗传算法和初始聚类中心优化方法,获得较优初始值的方式,提高聚类算法的稳定性和精准度。考虑订单分批聚类情况下零件分布集中的特点,采用穿越式路径策略进行零件拣选,并对改进聚类算法和传统聚类算法对比。结果表明,改进遗传聚类算法下的拣选路径更短,拣选效率更高,且算法迭代次数较多,不易陷入局部最优。最后,设计了注塑机零件仓储精益管理系统,该系统主要功能包括仓储管理中的零件资料、储位信息、采购单、生产计划等数据单据的整合,以及对零件储位的动态优化管理,零件订单的分批处理和路径规划,实现仓储的智能化管理,加强与生产、计划、采购等部门的信息同步,实现与企业资源计划、运输管理系统等系统联动,提高仓储管理信息化水平。