机器人人工拣选环境下混流装配线齐套物料配送优化

为了提高汽车制造企业配送的智能化水平、解决混流装配线齐套物料人工拣选效率低、成本高的问题,引入基于齐套物料配送策略的机器人人工拣选模式,通过优化自动拣选机器人、工人的配置数量及配送周期,使包含机器人使用成本、劳动力成本和在制品库存成本在内的总成本最小。为求解该配送优化问题,提出了改进量子蚁群算法,利用量子比特的叠加性增加种群多样性,避免算法陷入局部最优,同时设计了改进量子旋转门更新机制和基于差分进化操作的非最优个体优化策略,提高了算法收敛速度和寻优质量。最后,通过算例分析验证了模型的正确性与算法的有效性,并分析了拣选批量对总成本的影响。

分类存储人工拣选随机服务系统效率研究

可以把订单服从泊松输入、单个拣选人员提供服务的人工拣选作业系统看作M/G/1随机服务系统,研究此随机服务系统的效率优化问题.分析订单到达的物品种类与件数随机特性,建立分类存储返回型与S型拣选距离随机模型,分别推导相应的拣选时间分布.仿真结果表明,两个模型的结果能在误差允许条件下较好地与仿真逼近.比较5种物品订购频率和货位分配情况下的返回型和S型拣选方式,得出两种拣选方式各自适用的情况.研究结论可以为传统矩形配送中心的订单拣选时间、等待时间估计提供参考,可为拣选路径方式选择提供依据.

考虑疲劳和工作负荷的人工拣选货品排程研究

针对仓储配送系统中的拣选货品操作,建立人工拣选货品的排程模型.在综合考虑工人的疲劳程度、工作负荷以及货品的最大拣选时间的基础上,为最小化工人的最大完工时间和拣选错误率,引入了人因失误率和能量阈值.求解模型得到了拣选货品的最优序列和休息位置.采用遗传算法求得模型的近似最优解,并通过算例分析验证模型的有效性.模型的可行解并不唯一,最终提供五组可行解,即五种可行方案供决策者根据实际情况进行选择.

基于遗传算法的人工订单拣选路径优化研究

以人工订单系统为对象,考虑ABC存储策略下,在客户随机到达的订单中,当物品的类别和数目随机时,运用基本遗传算法来解决双区型仓库布局的拣选路径优化问题,建立了人工订单拣选系统的路径优化模型,采用遗传算法对建立的模型进行求解,得出了优化的拣选距离和拣选路径,缩短了拣选的时间和作业时间。

人工拣选作业中订单分批处理研究综述

对人工拣选作业中订单分批处理问题的国内外研究现状进行了综述,并概述了现有研究存在的主要问题,最后得出结论:对订单的随机性尚需进行针对性的专题研究,同时,结合订单随机性研究订单分批处理,具有一定的理论意义和现实意义。

电子商务人工并行分区拣选系统服务效率优化研究

人工并行分区拣选策略是电子商务环境下常用的订单拣选策略,但分区工作量不均衡会从多方面降低拣选效率。本文综合考虑总服务时间和各分区工作量均衡两个因素,研究如何合理进行订单合并优化,以提高服务效率。首先构建以总服务时间最短和分区均衡度最优的双目标订单合并优化模型;采用双目标遗传算法以求解此模型:基于双目标函数的表现矩阵,将染色体对不同目标函数值的优劣进行综合排序,得到染色体适应值。针对三种不同订单环境进行数值实验,研究表明:总服务时间和分区均衡度是两个矛盾的目标;相较不考虑工作量均衡的单目标模型,双目标模型总服务时间有所增加,但增加的幅度远没有平衡度的改善幅度大;考虑分区工作量均衡的并行分区订单合并模型能从总体上提高系统服务效率;并行分区订单合并策略对小批量订单的分区均衡度提高幅度更大。

医药物流中心人工拣选作业流程优化及仿真

费用高、利润低已经成为制约我国医药物流行业发展的主要瓶颈。因此,研究降低医药物流中心人工拣选占有成本的方法对企业赢利具有重要价值。在对物流中心拣选作业流程及其影响因素分析的基础上,建立了基础模型,分别对巷道数不同拣选条目数相同及巷道数不同拣选条目数不同两种情形采用MATLAB进行了仿真,探讨了分区数与拣选条数之间的关系,并对拣选路径进行了分析,发现:1)分区优于不分区,一般情况下,分区以2个为宜;2)当分区超过2个后,拣选时间会逐渐增加;3)在巷道数和拣选条目一定的情况下,分区越多越好;4)在巷道超过96时,可以考虑分成3个拆零区。

配送中心人工拣选方式效率测评与选择

拣选作业的效率对客户订单的配送执行效率有重要影响。运用主成分分析法分析影响人工拣选效率指标的相关性,并根据实例数据建立以时间为测算标准的两种不同拣选方式—播种式和摘果式人工拣选效率的测算方法,得出配送中心播种式和摘果式拣选的适用范围。

配送中心人工订单拣选路径优化与决策研究综述

对配送中心人工订单拣选路径优化与决策问题的国内外研究现状进行了综述,并对现有研究存在的不足和问题进行了归纳总结,最后提出通过对订单拣货点在仓储区的不同分布的研究,进而对拣选路径进行优化和决策,对于提高拣货效率具有一定的理论及现实意义。

基于猫群算法的人工拣选作业路径优化研究

本文以人工拣选作业路径优化问题为研究对象,完成了四区型仓库中人工拣选作业路径优化问题模型的构建,同时将改进后的猫群算法应用在实际问题之中进行检验,并与粒子群算法在同一问题的应用中进行对比分析,发现改进后的猫群算法具有比粒子群算法更好的效果,验证了改进猫群算法的有效性。

XZQ-1620浅槽重介分选机在华丰矿选煤厂的应用

为解决华丰矿选煤厂人工选矸效果差的问题，采用XZQ-1620浅槽重介分选机对原排矸工艺进行改造，并介绍了该浅槽重介分选机的结构及工作原理、技术参数及特点。生产实践表明：采用XZQ-1620浅槽重介分选机分选200～50mm粒级原煤，有效排除了原煤中的大块矸石，降低了块煤产品灰分，提高了选煤厂经济效益。

平煤股份十矿智能化干选技术的研究与应用

“大精煤”战略是煤炭行业近年来的发展方向,也是煤矿向高质量发展的契机。煤矿传统主要依靠人工手选进行煤、矸分选。随着社会的发展、人民生活水平的提高,人口锐减,各类煤炭院校出现招生困难,大多人宁愿从事快递、外卖、滴滴等第三产业,也不愿意从事险、苦、累的煤炭行业。煤矿的专业人才越来越难以补充,现从事井生产工作的工人基本是40岁以上人员,队伍老龄化严重,随着煤矿职工年龄的增长,体力随之下降严重,导致介效率低下、选矸精度不高等。随着科技和普及和发展,煤炭行业经历了从“机械化换人到自动化减人”的阶段,现阶段地面原煤运输已实现自动化作业。伴随着大数据、云计算、Ai智能技术的普及,国家提出《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》等重要性文件,“智能化无人”已成为煤炭行业的发展方向。

观测卫星选择对GPS基线解算质量的影响

研究了观测卫星的选择对基线解算质量的影响,介绍了提高基线解算质量的人工选星的基线处理方法,通过人工干预选择卫星,解算结果得到明显改善。

TDS智能干选机在艾维尔沟选煤厂的改造实践

概述了艾维尔沟选煤厂原准备手选工艺及设备,分析了原手选工艺存在的主要问题;采用TDS智能干选机替代人工手选后,减少了矸石带煤损失,提高了产品回收率,减少了矸石入水量,降低了洗选成本和工人劳动强度;并具有显著的经济效益。

基于GDOP贡献值递推的自动天文选星算法

传统天文测量依赖人工选星,自动化程度不高,难以快速选出具有最优几何分布的恒星观测组合,因而存在测量效率低、定位精度易受作业员影响等突出问题。为此,提出一种基于GDOP贡献值递推的自动天文选星算法。首先,构建GDOP贡献值的数学模型,确定递推选星策略,实现自动化选星;其次,利用GDOP值定量评估恒星观测组合的几何分布特性,经可测性分析后编制出具有最优几何分布的观测星表。相比于人工选星,恒星观测组合的GDOP值减小0.025,优化了恒星观测组合的几何分布;每个观测时段测量耗时由29 min减少到12 min,测量效率提高58.6%。所设计的算法性能良好,且可实现自动化,具有较好的应用前景。

应用不同选色方法对临床烤瓷修复效果的影响

[目的]初探应用不同比色方法对临床烤瓷修复效果的影响.[方法]A组选择诊室日光灯下进行人工和电脑选色,部位在修复体对称牙或邻牙的颈1/3、中1/3和切1/3分别比色;B组在不同光源下,多次进行人工和电脑选色.首先在日光灯下选色,然后在窗前选色,最后在中午时分北向的日光下终选色,选色部位如A组.[结果]临床成功病例结果经卡方分析表明:A组电脑和人工选色之间有显著性差异P<0.05;A组和B组之间应用人工选色有显著性差异P<0.05,而应用电脑选色无显著性差异P>0.05;B组应用电脑与人工选色之间无显著性差异.P>0.05.[结论]应用电脑选色不受外界环境因素的影响,比人工选色要客观;人工选色应尽量在多种光源下多次选色.

TDS智能干选机在选煤厂块煤分选系统中的改造实践分析

在对选煤厂原有块煤矸石分选工艺以及存在的问题进行分析的基础上,为了提升选煤厂块煤矸石分选能力、改善作业人员劳动环境,提出采用TDS智能干选机对块煤矸石分选系统进行改造,并对TDS智能干选机结构组成、运行原理、改造技术方案以及应用效果进行详细研究分析。结果表明:(1)TDS智能干选机具有分选效率高、入料粒级宽、自动化程度高等优点,采用TDS智能干选机代替传统的人工选矸工艺可显著提升块煤、矸石分选能力,并减轻后续主选系统负载;(2)TDS智能干选机现场应用后,分选得到的块煤中矸石含量在3%以内、矸石中精煤含量均值为1.51%,相对于人工选矸工艺年可多回收块煤约1.1万t。研究成果可为其他选煤厂技术改造提供经验借鉴。

一种基于航行区域分级的海图自动抽选算法

针对当前海图抽选过程由于缺乏有效的海图抽选算法,而造成抽选效率不高甚至有可能漏选海图的问题,按照海图抽选原则并利用海图比例尺及海图覆盖区域信息,对船舶航行区域进行分级处理,提出了一种基于航行区域分级的海图自动抽选算法,阐述了该算法的基本思路和实现步骤,并通过实验验证了该算法的可行性。

粒子群算法在拣选路径中的应用研究

文章通过运用模拟仿生学中的粒子群算法,探讨当前物流企业如何有效的提高拣选效率。首先探讨了配送中心运作过程花费的时间构成,然后对粒子群算法进行对应的结构改造,最后通过对具体数据进行仿真计算,得到最终优化结果。

TDS智能干选机在黄陵一号煤矿选煤厂的应用

分析了黄陵一号煤矿选煤厂块煤手选系统存在智能化程度低、工人劳动强度大、矸石拣出率低等问题;通过半工业试验验证,采用TDS智能干选机替代人工手选排矸效果明显;实际应用表明,大于50 mm大块原煤经过TDS智能干选机分选后,矸石排除率为95.31%,平均矸中带煤率为2.4%,达到了改造的预期目标,同时降低了洗选加工费,提高了选煤厂的经济效益和社会效益。