一、前言
物流超市，顾名思义是具备超市一般特点的物流产品与服务的自选商场。汽车生产物流超市是生产所需物资的缓存区，具备零部件卸货、缓存、分拣、换装、排序等功能。传统的物流配送由供应商仓库直接将物料配送至生产线，运输距离长，而汽车生产所涉及的零部件数量和种类繁多，为了避免物料供应不及时，通常配送的批量较大，有些零部件还需要进行包装转换、排序等处理，导致原本空间有限的生产车间秩序混乱。物流超市的应用实质上是在仓库和生产线之间设置了中间存储区，将物料换装、排序等作业与生产线分离，它的数量可以是一个或者多个，只在需求产生的时候向生产线配送相应需求量的物料，具有小批量、多频率的配送特点。
目前，国外对物流超市物流配送的研究主要集中在装配企业的运作决策方面，如运输车数量、运输路线、包装箱大小等。以最小化存储成本和处理成本为目标，探讨在包装容器容量有限条件下，零部件配送上线时所需包装容器的数量。以成本最小化为目标，对批量供应和成套供应进行权衡。通过实证研究表明运输能力、供应策略与运输车数量之间存在高度相关性，运输能力受到零件尺寸的约束。国内对物流超市的研究则起步较晚，以理论研究为主，在混流生产物流配送方面，通常围绕库存成本、运输成本、运输时间和服务相应水平展开，规划物流配送的频率、配送量和运输线路等。 建立汽车物流超市的最终目的是为了服务于生产，将零部件高效率、低成本地运送至生产线旁。因此，首先必须通过分析汽车生产物流超市到装配线的物流配送流程，考虑牵引车运输能力和车间空间等约束，建立成本优化模型，才能得到汽车零部件的最佳配送循环周期。
二、国内外研究现状
仓库对生产线主动配送的物料即为配送物料（Make to order parts），简称MTO，也就是传统的根据产线的生产计划，结合成品的物料清单（Bill of Material，BOM）计算出产线需求的原材料零件的需求数量，并按照每条产线的需求，对产线通过循环取货模式将配好的物料从仓库运送到产线的上线模式。在企业实际操作中，生产是否均衡是选择物料上线模式的一个重要影响因素，随着制造业服务化转型，客户的需求趋于定制化，多品种小批量生产模式应运而生，需求不确定性风险大大增加。一部分产品并不需要周期性重复生产或批量极小，物理体积过大等都会导致超市物流配送模式失效，需要配送物料上线模式，此时就需对选择何种上线模式进行详细的计算和规划。
随着精益生产理念在制造业中的普及，准时制（Just In Time, JIT）物流供应方式已经广泛应用到生产制造企业，在物流配送和库存控制中发挥着重要作用。当前，零部件生产需求呈现个性化、多样化的态势，产线换模频次增加给生产物流配送带来极大挑战，为实现及时供应，物流超市应运而生。在实际运用中发现，由于产品特性、生产计划均衡性、配送策略等因素影响，并非所有的物流都适合JIT方式下的拉动上线模式，并且有限的线边库存面积也不足以支持所有物流建立线边物流超市进行拉动生产。
1.国外研究现状
国外学者对物流超市的研究较早，理论与应用已经较为成熟。Golz研究了物流超市操作人员的数量和每个操作员负责装配线的数量，以及在超市中的活动路径[1]。Maurizio Faccio认为超市是分散存储的区域，通常是装配线在生产系统所需部件的中间仓库，提供了一个专用于复杂的多个混合模型装配线的超市和补给系统，并提出了一个长期（静态分析模型）和短期（动态模拟）问题的全面解决方法[2]。Boysen N针对线边物流超市的配送调度问题进行了研究，基于准时化的顺序供应（Just In Sequence,JIS）的配送模式，运用启发式算法进行求解[3]。Mohammed Alnahhal为尽量减少系统的运输和库存固定成本，首次考虑了车间内的超市位置和超市容量，并使用整数规划模型和实数遗传算法（Real-coded genetic algorithm，RGA）研究了混流生产线中线边物流超市的具体数量和位置分布问题，结果表明RGA在此类问题的解决上性能非常好[4]。
2.国内研究现状
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