适用于B2B业务的“货到人”密集存储布局研究

近些年来,电子商务高速发展,人们的消费模式逐渐向多品种、小批量、多频次转变,对仓储物流的拣选提出了更高的要求。在此背景下,以亚马逊Kiva机器人为代表的AGV"货到人"拣选系统横空出世,成为当前最为流行的自动化仓储解决方案之一。但是对于许多传统的B2B业务,其仍然维持着少品种、大批量的出货模式,更加看重对库容的要求。以重庆某仓库为背景,研究将密集存储方式融入Kiva模式的"货到人"拣选系统,提出3种方案,采用AHP(层次分析法)选出较优者,使该模式能够更好地契合B2B业务,满足业务库容要求的同时,提高其拣选效率,降低人工成本。     

改进自适应遗传算法求解“货到人”拣选系统订单分批问题

“货到人”拣选系统采用自动导引运输车(Automated guided vehicle,AGV)实现自动拣选作业,由AGV搬运货架到拣选站台,再由拣选人员从货架上拣取商品。订单分批作为拣选作业的准备工作,是影响AGV搬运次数和人工拣货次数的关键因素,优化订单分批策略对提高“货到人”拣选系统效率至关重要。在电商智能仓库背景下,综合考虑订单需求多种商品、商品多货架分布存储、订单与货架供需匹配关系未知等实际因素,以人工拣选成本和AGV搬运成本之和最小为目标构建数学模型,并设计改进自适应遗传算法求解。该算法采用启发式策略生成初始种群,引入具有自适应变换概率的交叉和变异算子,并加入局部搜索过程以增强寻优能力。最后通过试验测试验证模型和算法的有效性,证明种群初始化方法的优势,并采用灵敏度分析给出合理的周转箱数量配置建议。研究可为电商企业通过订单分批优化提高拣选效率、降低拣选成本提供实践指导,为“货到人”拣选系统的实际应用提供科学依据。     

面向高端装备制造企业的物流中心拣选系统设计CSCD

针对高端装备制造企业多品种、小批量、定制化的生产制造模式,设计了物流中心拣选系统及关键组成结构。系统集成了自动化立体仓库、仓储信息管理系统WMS和仓库监控系统WCS,并结合了当前最主流的"货到人"拣选技术。该系统能满足高端装备制造企业个性化物流需求,并有效提升物流中心拣选作业和整体运行效率。同时,该系统在高端装备制造行业内具有较好的示范效应和推广价值。     

面向高端装备制造企业的物流中心拣选系统设计

针对高端装备制造企业多品种、小批量、定制化的生产制造模式,设计了物流中心拣选系统及关键组成结构。系统集成了自动化立体仓库、仓储信息管理系统WMS和仓库监控系统WCS,并结合了当前最主流的"货到人"拣选技术。该系统能满足高端装备制造企业个性化物流需求,并有效提升物流中心拣选作业和整体运行效率。同时,该系统在高端装备制造行业内具有较好的示范效应和推广价值。     

“货到人”拣选系统订单排序优化

"货到人"拣选系统采用"出库-拣选-回库"的拣选模式,货箱出入库频率高成为制约拣选效率的关键。为降低货箱出入库频率,进而提高系统拣选效率,提出订单排序优化模型。定义订单耦合因子表示两个订单之间可放置于拣选缓存中的共用货箱数量,并以此作为模型参数,将优化目标由提高拣选效率转化为降低货箱出入库频率。模型中,每个拣选台内的订单排序优化问题可归结为旅行商(Tranvelling salesman problem,TSP)问题。为求解模型,提出改进的K-Means聚类算法。计算每个订单与其他订单间的耦合因子,并对其进行排序;以单拣选台所有订单的耦合因子之和最大为目标,为每个拣选台分配订单并对订单进行排序。仿真结果显示,优化后系统拣选效率提高15.9%。     

快速箱输送系统的设计

以物流配送中心货到人拣选系统的快速箱输送系统为研究对象,通过对箱输送线系统的任务要求进行分析,确定快速箱输送系统的布局方案和作业流程,并根据系统布局和拣选需求,对多台输送设备合理选配,搭建出专业、可靠的输送线系统,辅以控制与检测装置,规划出料箱最优行走路径,保证输送环线快速、有序、准确地完成对料箱、订单箱的输送、缓存、排队和补货作业,达到系统的拣选效率要求。     

一种两类“货到人”订单拣选系统的适用性选择方法

提出一种能在两类"货到人"订单拣选系统(即自动存储及取货系统(Automated storage and retrieval system,AS/RS)和Carousel系统)之间依据不同订单类型进行系统适用性选择的系统优化方法。订单拣选系统最常用的两种作业策略分区策略和分批策略本质上都是对订单的聚类,因此订单可以被分为很多一维单元化网格;根据各系统的逻辑运动关系,得到单元化网格的拣选时间表达式;利用作业时间模型和空间填充线,对单元化网格进行聚类,得到二维系统的总订单拣选时间,采用遗传算法计算各系统的最优值;比较各系统的时间选择适用性,即选择总订单拣选时间更小的系统。通过对四类不同类型的订单进行试验研究,初步得出两类系统对四类订单的适用性分析和系统参数敏感性分析。     

建设自动化智能仓库——瑞仕格即将携机器人拣选的前沿技术亮相CeMAT 2019

<正>2019年10月23～26日CeMAT亚洲国际物流技术与运输系统展览会即将在上海举行,瑞仕格将向参观者展示其前沿的自动化物流解决方案——将机器人与仓库拣选流程相结合的创新技术。在瑞仕格展台您不仅可以看到集密集存储与拆零拣选为一体的AutoStore系统和使用自动导引车实现货到人拣选的CarryPick系统,还将进一步体验未来可以与人协同作业的Item PiQ机器人     

多层“货到人”自动化拣选系统设计

近年来,电商行业不断壮大,仓储物流也随之高速发展,新型自动化设备被不断引入。其中,智能仓储物流机器人成为应用最为广泛的技术之一。以智能仓储物流机器人为基础,设计一种具有多层存储结构的自动化货到人拣选系统,并详细阐述系统的总体框架以及各环节的具体设计规划,实现提高仓容利用率与拣选效率、减少人工成本的最终目标。     

基于遗传算法的订单分批策略研究

选择合理且有效的订单分批策略,在优化分拣作业流程、减少作业处理时间方面起着关键的作用。基于遗传算法,对"货到人"工作场景下的订单分批问题构造了相应的数学模型进行求解。通过设定初始种群、选择、交叉、变异等遗传操作设计得到了有效的分批结果,验证了采用基于遗传算法的订单分批策略能够有效提升物流中心的拣选效率。     

基于遗传算法的“货到人”拣选系统订单分批优化

针对物流仓库“货到人”拣选系统中的拣货员拣选次数过多和拣货效率低的问题,提出一种基于遗传算法的订单分批优化策略,使大量多元化和零散化的订单得到高效分批并减少物料箱出库频率和拣货次数。首先建立以所有订单拣货总次数最小为目标的订单分批优化模型。其次,以标准遗传算法为基础改进遗传算法的交叉策略,验证相比于不使用遗传算法的情况下,使用本文的遗传算法优化策略的高效性。最后,为了找出更优异的优化策略,对改进的三种交叉策略进行对比实验,发现随着物料种类增多时,文中改进的第一种交叉策略拣选次数比其他两种少。仿真实验结果表明,该订单分批优化策略提高了系统的拣选效率,证明了此遗传算法解决订单分批问题的有效性。     

穿梭车存取准确度影响因素研究

穿梭车作为仓库中货到人拣选系统的智能存储搬运设备被大量应用于自动化立体仓库中,提高了仓库面积的利用率。穿梭车存取准确度直接影响自动化立体仓库的存储密度和存取效率,研究表明穿梭车行走定位精度、货叉定位精度、货架结构是影响穿梭车存取准确度的3个主要因素,文中通过对3个主要因素进行分析,提出了提高穿梭车存取准确度度的可行措施,为后续穿梭车的结构设计提供新的方案选择。     

货到人自动拣选系统研发及其工程应用

"货到人"系统的工作原理为:上位计算机WMS系统对存储物位的分配及管理优化,下达出库或入库指令,通过WCS系统下达出入库任务给主控PLC,PLC通过无线通讯指令控制协调穿梭车、换层提升机、载货提升机以及出入库输送机系统等按指令作业,实现出入库功能,从而实现高效大流量的出入库作业。计算机管理信息系统下达订单分拣任务后,出入库作业以及快速输送系统的高效率、大流量的作业,满足了"货到人"系统分拣补货的及时性,拣货人员在拣货台上根据计算机信息系统的提示即可完成订单的分拣。     

货到人系统中分拣策略的设计与应用

随着仓储业务的发展,货到人系统已经成为构建自动化仓储配送中心的首选方案。通过使用开环排队网络对某海外食品配送中心案例的货到人分拣系统进行建模分析,提出了针对两种业务场景下的两种不同分拣策略。实践证明,这两种策略大幅提升了货到人系统的分拣效率,缩短了订单的处理时间。     

基于聚类算法的订单分批策略研究

订单分批是物流中心提高作业分拣效率的一个有效方法。主要针对“货到人”模式下的订单分批问题,构造了基于聚类算法的数学模型,并以最小化货物搬运次数为目标函数进行求解。通过在不同规模的订单数据下,比较基于聚类算法的分批策略与采用先到先分批策略、不分批策略在拣选作业中的实际效果,表明该算法能有效提高分拣任务的作业效率。     

穿梭车用伸缩货叉的设计研究

基于穿梭车的货到人拣选系统中,伸缩货叉是穿梭车上物料搬运的执行机构,它的合理设计是保证穿梭车轻巧、快速、精准的关键。文中进行伸缩货叉的研发设计,通过总体规划设计,确定伸缩货叉的性能参数;通过分析常用结构形式的弊端,合理设计伸缩货叉各部件结构,使伸缩货叉具有较大行程、足够强度的同时,结构先进合理,简单紧凑,外形尺寸小,方便选材,成本低,传动平稳,定位精确,易于操作,更加具有市场竞争力。     

考虑客户收货顺序的“货到人”分拣系统的订单排序和客户分批优化

可以并行分拣多个客户订单的"货到人"分拣系统中,每个客户包含多个订单,客户要求按订单排序依次收货。为提高该系统的分拣效率,以最小化料箱出入库数量为目标,从订单排序和客户分批两方面进行优化。分别建立两个0-1整数规划模型解决多客户同时拣选时的订单排序优化和客户分批优化问题;针对客户分批问题,又提出种子算法和遗传算法来解决。设计试验检验了不同客户数量、客户订单数量、总品项数量时订单排序模型和客户分批算法的优化效果。试验结果表明,0-1整数规划模型优化订单排序,可提高效率约15%,具有有效性;客户分批优化方面,0-1整数规划模型、遗传算法和种子算法都可以不同程度地提高系统效率,分别适合不同问题规模和时间要求的场景。     

双拣货区自动分拣系统品项分配优化

提前拣选、压缩合流的分拣策略使双拣货区自动分拣系统的拣选效率明显高于单拣货区自动分拣系统,基于此提出该策略下品项分配优化问题。介绍压缩合流的工作原理,确定双拣货区的品项分配对订单的压缩程度及提前拣选时间的影响。以负的各订单提前拣选时间之和最小为目标函数建立数学模型,该模型可归结为0-1规划问题并应用最大最小蚂蚁系统算法求解。实例仿真与分析证明了该算法的有效性。     

日本蔬菜和水果拣选机器人的发展状况

本文介绍了日本机器人在蔬菜，水果拣选方面的应用和发展状况，并以具体实例，概述了日本在实现全自动无人拣选蔬菜和水果的系统中引入机器人以及机器人技术的最新动向，讨论了机器人在蔬菜，水果拣选应用中亟待攻克的技术难题。     

[配送]模块化配送中心灵活高效

一家经过扩建的配送中心由模块化仓库组成,还采用了人机工学动态拣选系统作为其按订单拣选的解决方案,为芬兰肉类生产商提供了一种全新的货物拣选方法。