动态并行分区拣选系统下订单分批问题研究

针对B2C电商环境下需求不均衡问题,基于并行分区拣选系统特征,以最小化订单总服务时间为目标,建立了动态并行分区拣选系统下订单分批模型。通过拣选时间、等待时间反映订单履行效率,设计包含订单分批、批次分配与批次分拣的启发式算法求解该问题。通过算例分析得出了综合相似度中拣选截止时间相似度和拣选通道相似度最优参数分别取值为0.6和0.4,通过与其他算法进行对比分析证明了提出的批次分配算法和分拣算法可以缩短订单的等待时间和订单的履行时间,可以有效提高订单履行效率,为B2C电子商务企业的订单履行提供决策支持。

自动分拣系统并行分区拣选优化策略

分析自动拣选系统的拣货区数量、缓冲区容量和品项分配与并行分区拣选策略下系统效率的关系,研究各拣货区挡板动作时序对订单拣选总时间的影响,提出一个对并行分区拣选策略的综合优化方法.该方法以总拣选时间最小为目标,确定最佳拣货区数量和缓冲区容量,引入并改进相似系数,建立基于相似系数的品项分配聚类模型,提出一种启发式聚类算法.经对某自动分拣系统进行实例仿真分析,结果表明,该综合优化方法有效.

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。

并行拣选策略下的自动拣选系统品项分配优化

基于自动拣选系统中并行拣选策略,提出货物品项分配优化问题,以平衡各拣货区工作量,提高系统拣选效率。该问题可归结为分类数已知的聚类问题。为解决此问题,借鉴了人工拣选系统中解决该问题的动态聚类方法,并针对自动拣选系统的特点做两方面改进:在品项间相似系数表达中考虑了各品项拣选数量的影响;在聚类过程中结合了最大最小蚁群算法(MAX-MINAnt System,MMAS)。最后对两种聚类方法进行仿真分析,结果证明了改进的聚类方法可更大幅度地提高系统拣选效率。

基于并行拣选策略的自动拣选系统品项分配

为提高自动拣选系统工作效率,建立了基于并行拣选策略的品项分配问题数学模型。该模型的优化目标是将需求相关性大的货物品项分配到不同拣货区,使得各订单拣选量均衡分布在各拣货区。模型中引入了相似系数表示任意两品项间的相关性,并根据自动拣选系统的特点加入拣选量因子,按照是否体现拣选量差异性设计了两种改进相似系数。为求解该模型,提出了一种启发式聚类算法。仿真分析表明,使用该算法求解后,采用改进相似系数的模型可得到更好的结果,且体现拣选量差异性的相似系数最优。

并行自动拣选系统品项拣选量拆分优化

分析并行自动分拣系统的作业模式,发现各分拣机的分拣延迟时间是影响分拣效率的关键因素之一,建立基于虚拟视窗的拣选时间模型;分析品项拣选量拆分对并行分拣系统分拣延迟时间模型的影响,建立大批量分拣时总分拣延迟时间最短为目标的拣选量拆分优化模型;提出并证明拣选量拆分优化的必要条件,降低模型求解的复杂度,并设计启发式自适应遗传算法对拣选量拆分优化模型进行求解,仿真结果显示与常用的拣选量平均拆分法相比拣选作业时间缩短9%左右。

基于并行拣选的自动拣选系统订单拆分优化

为减少等待时间,进一步减少整个订单的拣选时间,将原有订单拆分为多个子订单,并建立基于并行拣选的订单拆分数学模型,该模型的优化目标是通过对订单进行拆分来减少等待时间。为求解模型,提出订单拆分必要条件。在此基础上设计了启发式禁忌订单拆分算法。仿真结果显示,采用启发式算法可使拣选时间缩短14.39%～15.62%。

基于并行拣选的自动拣选系统品项拆分优化

为提高自动拣选系统的工作效率,建立了基于并行拣选的品项拆分模型。该模型的优化目标是使每个拣选机可在订单合流前完成对货物的缓存。模型采用延迟因子表示订单合流时间与货物缓存时间的差值,并通过证明得出通道延迟因子与延迟时间具有相同变化趋势的结论。为求解模型,设计了基于延迟因子的启发式拆分算法。仿真结果显示,采用启发式算法可使拣选时间缩短8.55%～11.7%。

基于电子标签的订单分区拣选系统设计与实现

电子标签技术能有效地提升订单拣选作业的效率,在配送中心中得到广泛的应用。针对多人多分区的订单拣选作业,研究设计了电子标签拣选系统的软硬件结构,提出了系统整体业务运作模型,构建"分区—储位"两级数据库模型实现系统多分区配置功能,利用订单分区状态矩阵实现3种分区拣选策略的在线配置和作业过程的逻辑控制。实践证明,该拣选系统具有可扩展性强和灵活性高的优点,能根据仓储作业的实际需求,将电子标签拣选区域划分为多个不同大小的分区,可在线选择配置串行、独立并行和关联并行3种分区拣选策略,进行不同批次批量的订单拣选作业。

配送中心多区并行拣货系统投产顺序优化研究

随着电商行业的快速发展,配送中心拣选作业系统与工艺越来越复杂,当批次订单下达后,如何在减少排队的前提下尽量缩短完工时间,已经成为企业提高拣选效率、降低物流成本的重点问题。考虑到当前大型配送中心拣货系统多数采取多区并行拣选策略,且不同结构的订单工艺流程各不相同,以最小化完工时间及最小化集合单排队等待时间为双层优化目标,针对拣货系统从拣选到打包出库的全工艺流程,建立了基于多区并行拣选的拣货系统集合单投产顺序优化模型;围绕求解多目标问题,设计了基于快速非支配排序遗传算法的多目标求解方法,并引入数字仿真方法进行适应度值的计算;最后通过实证分析,证明了算法的有效性。结果表明,该集合单投产顺序优化方法对于提高配送中心拣货系统作业效率具备良好的实用价值。

动态拣选系统下订单分批问题研究

对分区拣选系统研究在线订单分批策略。基于排队论角度,采用随机过程、随机服务系统的基本理论与方法,构建串行分区下订单不分批与订单固定时间窗分批拣选的随机服务系统模型,确定要研究对比的系统效率指标。在MATLAB R2019a软件环境下模拟在线订单到达情况,分析系统效率指标并找出分区拣选系统的最优分批策略。仿真验证结果表明,采用固定时间窗订单分批操作的服务系统强度优于不分批操作服务系统,大约能降低30%左右,可以进一步提高拣选效率,同时通过与其它模型的比较,所提出的串行分区订单拣选系统下的分批方式更适用于现有的电商仓库,有效避免通道拥挤的情况。

“压缩动态虚拟视窗算法”在自动拣选系统中的应用

对自动拣选系统工作模式及工作步骤进行分析,给出压缩动态虚拟视窗算法数学模型,在此基础上,设计应用算法,使压缩动态虚拟视窗算法的使用方法明确化。

基于移动机器人的拣选系统货架动态储位分配研究

为了提高基于移动机器人的拣选系统拣货效率,更好地满足客户动态需求和订单时效要求,提出了考虑货架后续需求频次、需求紧迫程度以及拥堵因素的货架动态储位分配策略,构建了最小化货架搬运距离的动态储位分配模型,并设计了启发式算法进行模型求解.首先,基于货架需求紧迫程度,构造贪婪算法生成动态货架储位分配的初始解;然后,基于货架在后续批次订单的需求频次及通道间负载均衡,采用邻域搜索算法进行动态货架储位优化.最后,通过与其他静态和动态储位分配方法对比,验证文章提出的模型和算法的有效性.

基于动态规划的拣选作业路线建模分析

货物拣选作业是自动仓储作业中一个重要环节。为了缩短拣选路程以减少自动叉车运行时间,建立了拣选路线优化问题的图模型,该模型属于一类特殊的TSP问题—Steiner TSP问题;通过将Steiner TSP转化成为经典的TSP问题,并采用动态规划算法对该模型进行求解,得出了该模型的最优解。

基于NSGA-Ⅱ算法的分区拣选优化

电商背景下的客户订单呈现出多品种、小批量、高频次等特点,给仓库拣选工作带来很大的挑战。为提高拣选效率,在订单完全拆分的分批策略和组合优化的行走策略下,设计了以总服务时间最小、分区工作量平衡度最优和二次分拣效率最高的多目标分区拣选模型。由于3个目标函数之间存在矛盾,设计了NSGA-Ⅱ算法对多目标优化模型进行求解。通过数值实验,与传统的不拆分订单的分区拣选系统对比,发现在订单批量环境为[1,4]时,分别使总服务时间减少了43.88%,平衡度改善了84.61%,并分析了区域个数、订单总数和订单批量环境对系统效率的影响。

SPS单台物料动态拣配管理模式在工程机械行业的研究及应用

针对工程机械行业企业装配制造业务找取料效率低、BOM与工位数据差异、错漏装、装配线边物料多等现况,结合工程机械行业装配物料批量小品种多的特点,研究出适合工程机械装配制造的SPS单台物料动态拣配管理模式。在装载机装配过程中采用SPS单台物料动态拣配管理模式后,不但对装配过程起到防错作用,达到在线控制质量的目标;还能满足多品种单线生产的柔性化要求,节约线边物料占地面积;降低装配物料定位的难度,使缺件得到及时发现;提高装配效率,将装错风险显著降低,避免重大装配质量事故的发生。SPS单台物料动态拣配管理模式为今后在工程机械行业企业逐步构建精益物流体系提供重要参考。

基于串并行混合拣选策略的自动拣选系统品项分配优化

面向配送中心自动拣选系统的效率需求,提出了一种新型的串并行混合拣选策略,并设计了品项货位分配的优化方法。针对订单拣选作业,结合串、并行拣选策略的优点设计混合拣选策略:首先选择非干涉品项进行并行拣选,而后针对并行拣选后产生的间隙选择合适品项进行插空拣选,最后对剩余品项进行串行拣选。针对该拣选策略受品项货位分配影响较大的特点,设计了改进的小生境遗传算法对拣选系统的品项货位分配进行优化。仿真试验结果证明了串并行混合拣选策略和品项货位分配优化方法对提高自动拣选系统效率的有效性和可行性。

考虑冲突避免的多AGV路径规划研究

目的提高物流企业“货到人”拣选系统在实际生产中的工作效率,避免自动导引小车(AGV)间的冲突死锁,研究大规模多AGV的无冲突路径规划和协同避障问题。方法首先考虑AGV空载、负载情况和路径扩展成本,改进A*算法,动态调整代价函数,优化路径扩展方式。其次,提出冲突检测及避免算法,对可能产生局部冲突的路径交叉点进行避障调度,通过预约锁格,实现局部冲突的检测,制定优先级避障策略,解决AGV动态行驶路径上产生的局部冲突和死锁,进而实现全局无冲突路径规划。结果对多组不同任务量和不同AGV规模的场景进行仿真,实验结果表明,考虑冲突避免的改进A*算法能有效实现100个任务、90个货架单位和7个拣选站场景下的多AGV动态路径规划,相较于传统A*算法,其平均拣选时长缩短了52.61%。结论该方法可实现大规模场景下的多AGV动态路径规划,在付出较小转弯代价的同时有效避免局部动态冲突,该方法可为相关企业实现多AGV协同调度提供新的思路和理论依据。

物流配送中心基本构成及技术

自动化物流配送系统在我国的应用已逐渐广泛。以实际的物流配送中心为例子,全面介绍物流配送系统中的自动化立体库技术、RF无线射频技术、电子标签技术、分区拣选技术、ERP接口技术等的系统集成技术。这些技术具有普遍的适应性和广泛的应用前景。

旷视发布智能圆形播种机MegSorter

近期,旷视利用领先的AI技术,推出智能圆形播种机MegSorter。该产品具有三大创新颠覆传统模式,实现播种自动化,引领作业模式变革,降本增效。三大创新分别是:(1)拣选创新:动态分区,提总拣选,行走距离降至90~110m,拣选效率提升至1110 pcs/h;(2)播种创新:自动播种,产能4000+件/小时,设备换箱产能1500箱/小时。