引言

通过文献研究发现在整个仓储配送作业过程中, 拣货所占的成本达60%以上[1,2,3,4,5], 拣货时间占整个物流作业时间的30%~40%[6], 其主要由搜索货物行走时间、定位货物位置和拣取货物所需时间等组成。其中拣货行走在整个仓储拣货中花费时间最长, 因此要想提高仓储拣选的效率, 首要是降低拣货行走距离。白寅等基于偏离度的路径优化方法对单区型仓库 (single-block warehouse) 的拣货路径进行优化, 在一定程度上缩短了拣货路径, 提高了仓库的拣选效率[7]。李栋栋等针对车载能力有限的双区仓库, 通过贪心算法和遗传算法, 对拣货路径进行优化, 缩短车辆行走距离, 提高作业效率[8]。陈凯等将RFID技术运用于家电企业仓库物料的到货、出库和入库等环节的管理中, 缩短了仓库物料的接收时间, 提高了供应链物流的效率[9]。刘鹤将射频技术应用于冷藏食品的仓库管理系统中, 提高了冷藏食品仓储的管理效率[10]。王亚青等针对传统仓储中存在的管理问题, 应用RFID技术代替条形码, 提高了盘点作业的质量和整个仓储的效率[11]。本文通过对相关文献研究, 尝试将偏离度路径优化方法运用于双区型仓库拣选路径的优化。同时为实现整个仓储各环节的快速、准确和及时, 将RFID技术引入到仓库拣货作业中, 希望能够缩短搜索货物的时间, 降低拣货行走时间和人工搜索货物误差, 提高整个拣选过程的质量和效率。

一、RFID在仓库配送过程的应用描述

根据现代仓储作业的要求, 本文将RFID技术运用于双区仓库的入库、定位、拣选和出库等作业中, 假设仓库布局如图1所示。为了方便阐述, 本文规定离工作区近的横向通道称为前通道, 离工作区最远的横向通道称为后通道, 处于中间位置的横向通道为中通道。

在仓储货物配送的过程中, 货物出厂时贴上带有货物信息的电子标签, 将货物运输到仓库时, 标签与工作区入口的阅读器通过电磁感应产生的能量, 将标签中货物的信息由RFID中间件传输到系统数据库中, 更新数据库信息, 完成信息的录入;将货物放入贴有标签的托盘上, 仓库入库阅读器读取托盘信息, 用拣选设备将装有货物的托盘放入货架中对应的储位;仓库的每个货架上装有阅读器, 可以实时盘点仓库库存。当货物出库时, 仓库中的RFID阅读器定位到要拣选货物所在的货架, 实现仓库的可视化管理, 对整个拣选过程快速、准确的定位、检索, 这在一定程度上能提高仓库配送作业的效率。RFID技术在仓库中的应用如图2所示。

二、基于偏离度拣选路径的优化原理

传统的穿越策略只要拣货巷道中含有拣货点, 就穿越整个巷道。S型启发式算法是在传统拣货策略的基础上进行的优化, 其穿越巷道或是返回, 是根据拣货设备与巷道中最远拣货点之间的距离来判断的, 当拣货点与拣货设备之间的距离大于拣货巷道长度的一半时, 穿越巷道;否则返回。S型启发式算法在一定程度上减少了传统策略的鲁棒性, 但S型启发式算法和传统拣选策略都存在一个缺陷:拣货设备必须先拣选完一个巷道中的全部拣货点, 才能拣选下一个巷道。为取得路径的较优解, 本文基于偏离度对路径优化。

图1 仓库布局图  

偏离度是指实际数据与目标数据相差的绝对值所占目标数据的比重。本文在双区仓库的拣选路径优化中引用偏离度的概念来说明拣货点偏离三条通道的程度。本文假设仓库长为2 L、宽为2 L, 每个储位长为h, 宽为2 h, 令L=20 h。在巷道拣选货物时, 由于每个巷道宽度相对于整个仓库的长度很小, 拣货人员可以双侧取货, 故拣货人员左右移动的距离可以忽略。

图2 仓库RFID流程   

在仓库拣选过程中, 是穿越巷道还是返回, 以及拣选设备所处的位置是前通道、后通道还是中通道, 决定了仓库拣选路径。本文根据仓库巷道中拣货点的分布情况和拣选设备所处的位置, 运用偏离度的路径优化方法来确定最优拣选路径。仓库拣货通道的偏离度如图3所示。

图3 偏离度示意图   

本文对所涉及的变量定义:将离出入口近的仓库称为下仓库, 另一个为上仓库, 上下仓库每排货架上的储位数为偶数, 上下仓库分别以上下仓库的中间为分界线, 中间以下是前端, 中间以上为后端。

R为拣货巷道的总数量;

cR为下仓库前端含拣货点的数量;

XR为下仓库后端含拣货点的数量;

aRs为下仓库前端部分从中间开始第s拣货点与前通道的距离, 0<s≤cR;

bRk为下仓库后端部分从中间开始第k拣货点与中通道的距离, 0<k≤XR;

AR为第R巷道下仓库前端与前通道的最小偏离度,  ;

A′R为第R巷道下仓库前端与前通道的最大偏离度,  ;

BR为第R巷道下仓库后端与中通道的最小偏离度,  ;

B′R为第R巷道下仓库后端与中通道的最大偏离度,  ;

当下仓库前端不含拣货点, AR=A′R=0;下仓库后端不含拣货点BR=B′R=0;

PR为上仓库前端含拣货点的数量;

qR为上仓库后端含拣货点的数量;

dRt为上仓库前端部分从上仓库中间开始第t个拣货点与中通道的距离, 0<t≤pR;

fRm为上仓库后端部分从上仓库中间开始第m个拣货点与后通道的距离, 0<m≤qR;

DR为第R巷道上仓库前端与中通道的最小偏离度,  ;

D′R为第R巷道上仓库前端与中通道的最大偏离度,  ;

FR为第R巷道上仓库后端与后通道的最小偏离度,  ;

F′R为第R巷道上仓库后端与后通道的最大偏离度,  ;

当上仓库前端不含拣货点, DR=D′R=0;上仓库后端不含拣货点FR=F′R=0。

拣货设备所处的位置以及巷道中拣货点的位置对于拣选路径的选择起决定性作用。对于拣货设备所处的位置, 分为前通道、中通道和后通道3种情况来进行考虑。

(一) 拣货设备在前通道

当拣货设备在前通道, 对于巷道中所含拣货点的情况进行详细分类, 图4给出了前通道整体分类情况, 图5和图6对图4的分类情况进一步细分。

图4 前通道整体分类 

图5 R巷道只有下仓库前端含拣货点  

图6 R只有下仓库含有拣货点的分类图  

1.R巷道只有下仓库前端含有拣货点, 若R巷道之后含有拣货点, 则最近含拣货点的巷道为P。 (1) R巷道是最后一个含拣货点的巷道, 返回到前通道, 并沿前通道到达出发点, LR=LA′R; (2) R巷道之前的巷道含有拣货点, RFID拣货设备拣选完R巷道中的货物返回到前通道, 并沿前通道到达下一个最近含拣货点巷道的前通道, LR=LA′R; (3) A′R≤B′p+A′p, RFID拣货设备拣选完R巷道中的货物, 返回到前通道, 并沿前通道到达P巷道前端, 令P=R, LR=LA′R;A′R≤B′p+A′p, 穿越R巷道到达中通道, 并沿中通道到达P巷道, LR=L, 令P=R; (4) 穿越R巷道到达中间巷道, 并沿中间巷道到达P巷道, LR=L, 令P=R; (5) A′R≤A′p, RFID拣货设备拣选完R巷道中的货物返回到前通道, 到达P巷道前, 令P=R, LR=LA′R;A′R>A′p, 穿越到中通道, 并沿中通道到达P巷道, 令P=R, LR=L; (6) RFID拣货设备拣选完R巷道中的货物, 返回到前通道, 并沿前通道到达P巷道前端, 令P=R, LR=LA′R; (7) 穿越R巷道到达中通道, 并沿中通道到达P巷道, 令P=R, LR=L。

2.R巷道下仓库后端含有拣货点, 若R巷道不是最后一个含有拣货点的巷道, 则假设下一个离R巷道最近含拣货点的巷道为P巷道。

(1) RFID拣货设备拣选完R巷道中的货物, 返回到前通道, 并沿前通道到达出发点, LR=LA′R; (2) 穿越R巷道到中通道, 并沿中通道到P巷道, 令P=R, LR=L; (3) 穿越R巷道到达中通道, 并沿中通道到达下一个下仓库后端或上仓库含拣货点的巷道M (R<M≤P) , 令M=R, LR=L; (4) 找到下仓库前偏离度最大的巷道M, 若BR≤A′M, 穿越到中通道, 并沿中通道到达M巷道, 令M=R, LR=L, R与M之间下仓库前端含拣货点的巷道在返回时拣选;BR>A′M, RFID拣货设备拣选完R巷道中的货物, 返回到前通道, 令M=R, LR=2L-LBR; (5) 穿越R巷道到达中通道, 并沿中通道到达后端含拣货点的巷道, LR=L; (6) 穿越R巷道到达中通道, 并沿中通道到达P巷道, 令P=R, LR=L; (7) R之前最近的含拣货点的巷道P, A′p≤BR, RFID拣货设备拣选完R巷道中的货物, 返回到前通道, 并沿前通道到达P巷道, 令P=R, LR=2L-LBR;A′p>BR, 穿越到中通道, 并沿中通道到达P巷道, 令P=R, LR=L;

3.R上仓库含有拣货点, 穿越R巷道到达中间巷道, 令P=R, LR=L。

(二) 拣货设备在中通道

当拣货设备在中通道时, 当上仓库存在含有拣货点的巷道时, 巷道中含有拣货点实际上不考虑下仓库前端是否含有拣货点, 图7给出了中通道的整体分类情况, 图8和图9对图7的分类情况进一步细分。

图7 中通道整体分类图   

图8 R巷道之后上仓库含拣货点 

图9 R是最后一个上仓库含拣货点的巷道   

1.R巷道之后存在上仓库含有拣货点的巷道, 假设最近含有拣货点的巷道为P。

(1) 当R上仓库不含拣货点时, 其判断规则如f, g, h; (2) 穿越R巷道到达后通道, 并沿后通道到达P巷道, 令P=R, LR=L+LB′R; (3) 若FR<D′P, 则沿R巷道到后通道, 并沿后通道到达P巷道, 令P=R, LR=L+LB′R;若FR≥D′P, RFID拣货设备拣选完R巷道上仓库中的货物, 返回到中通道, 并沿中通道到达P巷道, 令P=R, LR=2L-LFR+LB′R; (4) RFID拣货设备拣选完R巷道上仓库中的货物返回到中通道, 并沿中通道到达P巷道, 令P=R, LR=2L-LFR+LB′R; (5) 穿越R巷道到达后通道, 并沿R巷道到达P巷道, 令P=R, LR=L+LB′R; (6) 拣选完上仓库的货物, 沿中通道到达下一个含有拣货点的巷道, LR=LD′R; (7) A′R+B′R≤1, 通过装有RFID的拣货设备快速定位拣选货物, 并返回到中间通道, R巷道无拣货点, 则沿中通道到达P巷道, 令P=R, LR=LD′R+LB′R; (8) A′R+B′R>1, 与P巷道联合求最优解。若A′R+B′R+A′P+B′P>2, 则穿越R巷道到前通道, 并沿前通道到达P巷道, 令P=R, LR=LD′R+L;若A′R+B′R+A′P+B′P≤2, 则通过带有RFID的拣货设备准确定位拣选R巷道下仓库后端的货物, 返回到中通道, 并沿中通道到达下一个含拣货点的巷道LR=LD′R+LB′R。

2.R是最后一个上仓库含拣货点的巷道, RFID拣货设备拣选完R巷道上仓库中的货物, 返回到中通道, 若R不是最后一个含拣货点的巷道, 则R巷道最近含拣货点的巷道为P。

(1) 沿中通道到达离R最近的含拣货点的巷道P, 穿越P巷道到达前通道, 令P=R, LR=L; (2) 穿越R巷道到达前通道, 并沿前通道到达出发点, LR=L; (3) 穿越R巷道到达前通道, 并沿前通道到达出发点, LR=L; (4) R之前含有拣货点的巷道P, A′P>B′R, RFID拣货设备拣选完R巷道上仓库中的货物, 返回到中通道, 并沿中通道到达P巷道, 令P=R, LR=LB′R;A′P≤B′R, 穿越R巷道到达前通道, 并沿前通道到达P巷道, 令P=R, LR=L; (5) 穿越R巷道到达前通道, 并沿前通道到达下一个前端含拣货点的巷道P, 令P=R, LR=L; (6) A′R+B′R<1, RFID拣货设备拣选完R巷道下仓库后端的货物, 返回到中通道, 并沿中通道到达巷道P, 令P=R, LR=LB′R, 对于R与P之间下仓库前端含有拣货点的巷道在返回时拣选; (7) A′R+B′R≥1, 下一个最近的下仓库后端含拣货点的巷道P, 若A′R+B′R+A′P+B′P≤2, RFID拣货设备拣选完R巷道下仓库后端的货物, 返回到中通道, 并沿中通道到达P巷道, 令P=R, LR=LB′R;A′R+B′R+A′P+B′P>2则穿越R巷道到达前通道, 并沿前通道到达P巷道, 令P=R, LR=L; (8) 找到下仓库R巷道之后前偏离度最大的巷道P, 记为A′P, A′R+B′R<A′P, RFID拣货设备拣选完R巷道下仓库后端的货物, 返回到中通道, 并沿中通道到达P巷道, 令P=R, LR=LB′R, 对于R与P之间下仓库前端含有拣货点的巷道在返回时拣选;A′R+B′R≥A′P, 则穿越R巷道到达前通道, 并沿前通道到达下一个含拣货点的巷道, LR=L; (9) R巷道之后存在下仓库后端含有拣货点的巷道P, 则沿中通道到达P巷道; (10) R巷道之后下仓库后端不含拣货点, 则找到偏离度最大的巷道P (P≥R) , 沿中通道到达P巷道。

(三) 拣货设备在后通道

当拣货设备在后通道, 上仓库存在含有拣货点的巷道时, 巷道中含有拣货点 (不考虑下仓库前端是否含有拣货点) , R巷道之后若存在含拣货点的巷道, 则假设最近含拣货点的巷道P, 如图10所示后通道的整体分类图。

图1 0 后通道整体分类图   下载原图

(1) 穿越R巷道到中通道, 并沿中通道到达下一个含有拣货点的巷道, LR=L; (2) 穿越R巷道到达中通道, 并沿中通道到达P巷道, 令P=R, LR=L; (3) 若F′R<D′P, RFID拣货设备拣选完R巷道上仓库的货物, 返回到后通道, 并沿后通道到达P巷道, 令P=R, LR=LF′R;若F′R≥D′P, 则穿越R巷道到达中通道, 并沿中通道到达P巷道, 令P=R, LR=L; (4) RFID拣货设备拣选完R巷道上仓库中的货物, 回到后通道, 并沿后通道到达P巷道, 令P=R, LR=LF′R。

根据偏离度路径优化方法的流程和判断规则, 将整个仓库中所有拣货点都拣选完所行走的路径为L=ΣRR=1LR+4L, 其中4L为拣选过程中在横向通道上行走的路径之和。

三、仿真结果统计分析

运用偏离度路径优化方法对仓库拣选路径进行优化, 通过仿真来验证该方法的优越性。在进行仿真的过程中, 本文所选的仓库布局为:拣货巷道10条、拣货巷道长度为2L, 宽2L, 每个储位长为h, 宽为2h。通过C语言编程随机产生12组不同数量的拣货点, 分别对每组拣货点通过传统拣选策略、S型启发式算法和偏离度路径优化方法进行6次路径仿真, 求出平均值。并与传统穿越策略进行对比, 分析采用不同的方法对路径的优化程度, 其结果如表1所示。利用表1的数据绘制折线图, 其连续变化效果如图11、12所示。

表1 两种方法优化后路径与传统穿越策略拣货路径比较  下载原图

    下载原表

从表1可知, 不论随机拣货点的数量如何变化, S型启发式算法和偏离度路径优化方法求解双区仓库的拣货路径始终优于传统穿越策略, 而偏离度对路径优化方法始终优于S型启发式算法, 从图11中a图中可以发现基于偏离度的路径优化方法明显缩短拣货距离, 提高了仓储作业的效率。图a中, 随着拣货点的递增, S型启发式算法和偏离度路径优化方法逐渐趋于传统拣货策略所行走的路径。图b中, 可以发现偏离度路径优化方法对路径的优化有一个上升和下降的阶段, 其改善率在4.17%到40%之间, 说明拣货点为20时, 可以使拣货路径达到较佳状态。

传统拣货策略和S型启发式算法在拣选货物时必须将一个巷道中的拣货点一次性拣选完成后, 才能拣选下一个巷道中的拣货点。这一拣选规则限制了拣货路径的最优, 只追求局部拣货路径较优, 没能考虑整个拣选过程整体的最优, 从而使得其偏离实际中的最优解。基于偏离度的路径优化方法在拣选过程中释放掉了这一约束条件, 在整个拣选过程中将正在拣选的巷道与下一个含拣货点的巷道联合求最优, 当拣货设备进入中通道后, 对于下仓库前端的拣货点采用返回时拣选, 这样就减少了拣货所行走的距离, 使得其能在整个过程中找到满意解。

图1 1 三种方法对比图   下载原图

结语

本文尝试运用偏离度的路径优化方法对双区仓库拣货路径进行优化。在仓储拣选作业中结合RFID技术的应用, 降低了搜索货物耗费的时间, 缩短拣货行走的距离, 实现了快速、准确的定位货物。通过仿真与传统拣货策略和S型启发式算法对比, 发现基于偏离度的路径优化方法, 在较复杂的双区仓库货物拣选中的优化程度比较显著, 能有效提高整个仓储作业的质量和效率。