计及多目标约束的成品卷烟销售订单配送调度优化

针对制造业供应链中的跨地域多运输中心大数据订单物流调度问题,对涉及多约束条件和多目标的异构运输车辆调度问题展开研究。根据烟草制造工业的实际运输任务需求,考虑制造订单安排、车辆准运证限制、运输车辆物理限制、运输时间窗、排产出库时间等实际约束,搭建了以包括车辆等待卷烟出库的最短运输时间,最低运输费用及最高车辆利用率为优化目标的成品烟物流车辆跨地域调度优化模型。设计了基于差分进化的混合多元宇宙算法(DE-MVO)用以解决该模型。最后基于某烟草工业企业的实际生产订单数据进行实验,将所设计的算法分别与粒子群(PSO)算法、差分进化(DE)算法、鲸鱼优化(WOA)算法、遗传优化(GA)算法、乌鸦搜索(CSA)算法、天鹰座优化器(AO)、多元宇宙(MVO)等前沿算法进行横向对比,对比结果表明所设计的算法在全局搜索能力、寻优精度等方面更优于其他算法,进一步表明所建立的模型在求解制造业供应链运输车辆调度问题中具有可行性。

面向物流仓储的基于边缘计算的高价值工业制品外包装表面破损识别研究

高价值工业制品具有重要的经济和战略价值,其物流仓储过程中的破损和损失不仅会带来高昂的直接和间接成本,还会对生产和供应链产生严重的影响。其中,及时发现和处理高价值工业制品外包装表面的破损可以避免货物继续损坏。边缘计算可以通过利用物联网、图像处理、人工智能等先进技术,对货物外包装表面破损情况进行实时监测和预警,从而大幅提高物流仓储的安全性和效率。文章面向物流仓储,基于边缘计算对高价值工业制品外包装表面破损识别展开研究,以期为构建现代化物流和仓储体系、提高高价值工业制品的物流运输质量提供一定参考。

基于机器视觉的物流包装条码特征快速提取与识别方法研究

随着技术的进步,特别是机器视觉技术的迅猛发展,条码的读取与识别已经不再依赖于传统的条码扫描器。机器视觉为条码的快速、准确和自动化读取提供了新的技术路径。然而,复杂的物流环境、不同的包装材料以及各种环境因素(如光线、遮挡)会影响机器视觉系统的性能。文章对基于机器视觉的物流包装条码特征快速提取与识别方法展开深入研究,以期为实际物流场景中的条码识别提供一种更为高效和准确的技术手段。

工业制品仓储出库动态外观检测硬件装置样机质量提升研究

在工业制品仓储出库的过程中,动态外观检测是确保产品质量的重要环节。而传统的人工检测方法存在着效率低、准确性不高的问题。为了提高仓储出库动态外观检测的质量和效率,研究人员应关注并致力于开发新的硬件装置样机。因此,本文针对工业制品仓储出库动态外观检测硬件装置样机质量提升展开研究,以期提高仓储出库动态外观检测的准确性和效率,减少次品出货的风险。

供应链系统下的成品卷烟物流调度研究规划

为降低成品卷烟物流调度成本,顺应全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作改革对物流工作提出的更高要求,综合考虑实际运输调度中如时间窗、点位费、异构车辆配载等真实情况下的性能约束以及行驶速度、道路状况、实际载重等对配送车辆碳排放的影响,在确保服务和成本优势的前提下建立面向低碳的多起讫点物流调度模型。以物流调度总成本以及物流运输活动中碳排放量的最小值为目标构造目标函数,并将多目标函数问题转化为单目标函数问题建立了相应的物流调度规划数学模型。最后,基于某烟草企业的成品物流业务历史数据,通过食肉植物智能优化算法进行仿真实验求解,得到的车辆路径规划方案可以有效地减少企业物流成本以及物流活动中的碳排放量,推动烟草物流产业绿色化,塑造企业竞争新优势。

卷烟辅料智能化配盘系统的规划与设计

卷烟辅料添加是整个卷烟生产线上的重要生产工序。目前,该工序在运行过程中存在较多的影响因素,如果不能很好地处理各项因素之间的关系,将会影响生产线效率。文章以卷烟辅料智能化配盘系统规划设计为研究方向,结合系统设计要求,做好系统设计过程中的各项设计元素处理,提高系统设计质量。总体而言,本次系统规划设计可以在一定程度上提高生产过程的运行效率,降低人工成本,对提高生产效率具有重要意义。

智能调度大数据的可视化技术探究

科学技术水平的不断提升,互联网的逐渐深入,带动了电网智能化发展,电力行业进入大数据时代。在智能电网建设中,为保障电网安全、稳定运行,电力调度是关键,承担着监视并控制电网运行、管理各种电力业务的重任。随着电网智能化水平不断提升,电力数据逐渐增多,原有可视化技术已经无法满足需求,电力调度的困难度增大,电网运行可靠性受到影响,阻碍了智能电网发展步伐。对此,文章探讨了智能调度大数据的可视化技术,以便及时识别智能电网运行风险并控制,增强电网运行可靠性。

基于计算机视觉的卷烟辅料智能配盘系统设计

为了提高卷烟辅料配盘效率,设计了基于计算机视觉的卷烟辅料智能配盘系统。首先,在设置视觉采集装置和主控装置的基础上,分析计算卷包机台辅料的需求量。其次,将识别的目标辅料图像信息发送至主控装置,校验无误后将对应的需求数据信息发送至操作端,执行配盘动作,直至需求的辅料均完成配盘。最后,在配盘过程中,视觉采集装置采集当前卷包机台辅料的存储量,当达到最大值后停止配盘。测试结果表明,该系统可以大大提高配盘效率,缩短配盘执行时间。

3D视觉引导的多品规物料机器人拆垛系统设计

在工业制造和物流领域,通过机器人实现物料的拆垛是常见的应用之一,物料拆垛时存在将不同品规的货物(即不同尺寸、重量或纹理的商品)装在托盘上进行交付的场景。早期的机器人拆垛只适用于单一货物的卸载,且要求货物按照固定顺序排列,机器人并不具备感知能力;本文所述基于视觉引导的机器人拆垛系统,具备实时的环境感知能力以引导抓取动作,从而解决多品规物料拆垛系统的待卸载物体尺寸多变、码放不规整等问题。

物联网多目标运输路径调度系统的设计与实现分析

近年来,我国物流产业取得了日益迅猛的发展。在物流产业成本中,车辆运输、配送耗费的成本占据的比重较大。为降低运输和配送耗费的成本,有必要基于物联网设计多目标运输路径调度系统。本文简述了物联网在物流领域中的应用,浅析了物联网多目标运输路径调度系统的设计思路,探究了物联网多目标运输路径系统的模块配置,以期为相关研究提供借鉴。

基于射频识别的卷烟工厂物流PLC控制系统的设计

针对目前中国烟草工业面临的一些问题,提出了一种基于RFID的卷烟工厂物流PLC控制系统的设计,为卷烟制造工厂建设现代的工业物流系统提供了重要的技术支撑,为今后构建中国烟草行业物联网做出了有益探索。

基于嵌入式工控机的卷烟条码检测系统

文章在简要说明一号工程扫码系统设备组成及其系统局限的基础上,介绍了一种基于嵌入式工控机研制的在线卷烟条码测控终端系统,实现超期卷烟的在线检测。

基于机器学习的成品卷烟销售订单配送调度 优化算法研究与应用

为解决卷烟工业企业成品卷烟销售订单配送调度过程中存在的工作效率低、管理不科学、人工作业量大等问题,基于机器学习设计了一种智能配送调度算法。首先将待调度的成品卷烟销售订单进行凝聚聚类,然后利用专家策略函数和机器策略函数构建搜索树,再通过构造调度优化评价函数进行配送调度决策。以红云红河烟草(集团)有限责任公司2020年4月部分成品卷烟销售订单为例,对精确算法、遗传算法以及机器学习算法进行对比测试。结果表明:与精确算法和遗传算法相比较,机器学习算法具有更好决策性能及全局收敛性,在相同待调度订单数据前提下,使用车辆数分别减少13.28%和10.14%,运输里程减少5%和7.2%,时间成本减少68%和45%,多点组合车次数分别增加11.75和8.07百分点。该方法可为提高成品卷烟销售订单配送调度效率提供支持。

烟草行业物流设备的精细化管理探讨

现代社会发展日新月异,各行各业都在快速发展,不论是技术方面还是设施方面,都有了全新面貌,因为只有紧跟时代步伐,才不会被社会淘汰掉。烟草行业也是如此,必须及时对公司内部的人员、设备、技术等问题不断作出完善,才能够有好的犮展前景。但是,就目前来看,烟草行业的物流设备比较老化,经常出现故障,这就在很大程度上限制着烟草行业的发展。本文主要针对烟草行业物流设备管理的现状做出简要分析,并给出一些对物流设备精细化管理的具体措施。

基于贪心算法的卷烟成品多仓库联合装货方案研究

国内烟草企业在物流技术、管理等方面均已取得长足的发展,随着烟草物流的向前发展,新的问题也不断出现。多仓库联合装货是烟草工业企业进行发货作业中发货成本控制面临的主要问题之一。本文对多库联合装货作业成本计算方法进行了探讨,提出了一种基于贪心算法的联合装货方案,拟定了一种切实可行的算法,有效解决了卷烟成品多库联合装货作业问题。