1)数字化仓储的决策操作层。 数字化仓储必须满足实时监控,科学高效管理的要求,实现仓储过程可视化管理,实时监控仓库整体运行,指导物流中心各环节运作,落实公司管控措施。
2)数字化仓储的作业层。 对入库产品的货位、入库时间、货物详细信息等处理,并实时与数据库的进行交换和存储。 确保准确、及时地完成仓库作业任务、货物调度、终端调度,此过程主要涉及RFID技术运用到出入库管理上, 充分体现了现代化仓储的优势。 并且严格按照管理制度要求、 物流服务与安全建设要求,达到精细化、专业化、智能化、自动化管理模式。
3)数字化仓储的决策执行层。 接受决策层发来的作业指令,基于RFID技术、WSN技术、 车载终端实现出入库货位优化分配、贴码等工作。 通过提高业务处理效率、夯实物流中心基础建设,实现业务一体化运作。
4)数字化仓储的整体框架。 数字化仓储是基于RFID技术、WSN技术、车载终端技术的实现,系统由硬件部分和软件部分组成,与传统仓库相比运转效率更好。 如图1 所示。
RFID技术的运用主要集中在系统的硬件部分,由地埋式货位标签、托盘电子标签、移动式读写装置、地埋式读写器、叉车数据采集终端系统、电梯门禁系统、管理系统服务器、管理终端机组成。
1)地埋式货位标签。 该货位标签为国内烟草行业首创,由无源RFID电子标签、铜片、结构件组成,用于对平库内的托盘货位进行管理,库内每一托盘位上安装了唯一对应的地埋式货位标签。
2)托盘电子标签。 安装于塑料托盘上的无源RFID电子标签,用于采集托盘上的卷烟信息,同时对该托盘进行标记。
3)移动式读写装置。 该装置为国内烟草行业首创,由扫描枪、固定式RFID读写器及天线、PC机、移动式小车组成,用于对托盘上的件烟进行调整。
4)地埋式读写设备。 埋于月台装卸口的固定式RFID读写器和大屏幕显示器, 用于对销售出库的托盘卷烟进行出库扫码及库存信息的。
5)叉车数据采集终端系统。 该系统为国内烟草行业首创,由固定式RFID读写器及天线、移动数据终端、防撞块组成,根据作业状态固定于叉车上,用于采集出入库的托盘卷烟信息,并可对托盘卷烟信息进行调整。
一个最基本的RFID系统是由读写器、电子标签、天线和相关的数据库管理系统组成。 其工作原理是:货物商品进入仓库读写工作区内, 读写器会自动读取货物上贴的唯一标识的RFID电子标签,获取相关的货物详细信息,随后装有RFID读写器的叉车将指定托盘上的物品送到优化之后分得入库货位进行存储同时读取地埋式货位标签, 最后读写器将所读取的货位信息结合货物详细信息发送至数据管理系统进行处理。
系统的仓库平面示意图如图2 所示。
最大限度提高仓库的利用率和周转效率, 最关键的是解决货物入库货位的优化分配。 良好的货位优化策略能够极大提高仓库利用率和出库效率。 传统货位分配优化的研究往往考虑货物出库频率基本不变的情况下进行的。 但市场是变化的,货物的需求频率等特性不是一成不变的, 基于这种固定频率假设的货位分配会造成仓储成本的增加,达不到理想的效果。 企业的发展和市场的变化导致货物出库频率是一个动态变化的过程, 因而货位需要根据货品的出入库情况进行动态变化。 仓库中货物存取频率发生较大变化时,就要对货品的货位重新进行分配,提高货品出入库作业的效率。
以往对于仓库货物入库货位分配的策略通常分为固定存储,分类存储,随机存储等。
1)固定存储。 每一种入库的货物都存储时存储的货位都是固定不变的,货物之间的储位不能交叉使用,这就要求货物的固定存储货位容量必须满足库量最大值。 这种策略的优点是每种货物都有固定存放位置, 操作人员可以很容易的在固定货位找到相应的货物,一定程度上提高了货物出库率;其缺点是储位必须按各项货物的最大在库量设计,所以必然导致储区空间的使用效率较低。
2)分类存储。 同固定存储相似的地方是每类货物都有自己固定的存储位置,但是货物有可以按照一定特性加以分类,而同属一类的不同货物又可以按一定的法则来分配储位。 这样分类存储就具有了固定存储的各项优点, 各分类的储存区域可根据货物特性再作设计,有助于货物的储存管理;其缺点是储位必须按各类货物最大在库量设计,储区空间的使用效率低。 决策人员的工作量,降低了决策效率。
3)随机存储。 货物入库前被分配到货物是随机的,任何货物都可以被存放在仓库的任何货位。 这样一来的好处就是不用考虑入库货位分配优化可以提高入库时间同时储区空间的使用效率较高,有空出的货位就可以存放新入库的货物。 但是缺点也很明显,导致货物的出入库管理和盘点工作的进行难度较高,周转率高的货物可能被储存在离出入库较远的位置, 增加了出入库的搬运距离。
关于数字化仓储的货位优化分配的算法研究已经取得了很多可喜的研究成果,在货位分配优化方面,国内外学者也进行了大量理论研究。 Gajendra Kumar Adil[1]建立了非线性整数规划模型,并采用分支定界法求解,从而降低了仓库拣选作业和存储空间的总成本;粒子群算法((PSO)来解决此问题;Pius J. Egbelu[2]对仓库管理中的动态变化因素进行了分析,并提出了动态货位分配的概念,但对动态变化因素没有进行定量化描述;郑凌莺等[3]分析了货位优化的内因———货物类型的变化导致仓储物品重量、价值等的变化,外因———货物流动性的变化,从而得出进行货位动态配置优化的必要性,但同样没有得出定量化的动态货位优化规则。 王强将仓储中入库货位优化和出库拣选优化的多目标问题转化成单目标问题,并采用遗传算法进行求解;陈月婷等[4]建立了综合考虑货架稳定性和出入库效率的模型,并提出了基于Pareto最优解的改进粒子群算法((PSO)来解决此问题。
以上研究成果为我们下面进一步进行研究奠定了基础,本文结合RFID技术对每个货位设置地埋是电子标签, 通过改进遗传算法对入库货位进行进一步优化。
对于库前货位分配的处理本文采取改进遗传算法进行优化分配,以往的遗传算法大多采用固定交叉率、变异率作为算法参数。 但实际情况中遗传算法中的交叉概率Pc以及变异概率Pm的选择是影响遗传算法行为和性能的关键所在,直接影响算法的收敛性,Pc越大,新个体产生的速度就越快,然而Pc过大时遗传模式被破坏的可能性也越大,使得具有高适应度的个体结果很快就被破坏;但是如果Pc过小,会使搜索过程缓慢,一直停滞不前。对于变异概率Pm,如果Pm过小,就不易产生新的个体结构,如果Pm取值过大,那么遗传算法就变成了随机搜索算法。 本文采取改进措施使Pc和Pm能够随适应度动态地进行自适应改变。
将改进遗传算法与RFID技术结合的研究进行出入库货位优化分配可以得到更加理想的效果。 遗传算法与RFID技术结合相互取长补短,从而既保持了遗传算法的全局搜索的优势,又通过RFID技术简化了遗传算法多目标函数优化的复杂性。
关于改进遗传算法,目前己有许多这方面的研究,见文献[5],文献详中的混合策略是将遗传算法的交叉或变异算子用禁忌搜索代替。 遗传算法中每迭代一步都要进行大量遗传算法的交叉或变异算子用禁忌搜索代替。
本文是在基于安徽中烟平库基础上并结合RFID计数进行数字化仓库的改造,在每个货位中心置入地埋式电子标签已达到货位的数字化管理。 对于货位优化算法的选择在前人研究的基础上选用改进遗传算法并运用RFID技术实现货位优化的效果。
由于采用RFID技术实现了货位可视化管理, 故而把以往货位优化的多目标模型转化成了更容易操作的单目标模型。 根据入库货物周转率大小分配入库货位, 周转率越大分配的货位就应该越靠近出货口。 设出货口坐标(X0,Y0),货位坐标(X,Y)。
则目标函数为:
适应度函数的设置是根绝目标函数得到的, 算法是依据适应度函数进行运算,适应度值越大遗传给下一代的可能行越大。故而对目标函数进行转换后得到适应度函数:
编码采用二进制编码如货位(3,4)对应的编码则为0011-0100,终止条件则通过迭代次数进行控制。对于交叉率和变异率设置为了保证每一代个体中最优的不被破坏, 使他们直接复制给下一代。
其中,Fmax和favg分别表示当前群体中适应度最大值和平均值,f′和f分别表示交叉的两个个体中适应度值较大的一个和参与变异的个体适应度值。 其他参数均是小于1 的正数。
算法设计如下:
1) 根据入库货物周转率大小对入库货物进行排序。
2) 根据对货位的数字化管理得出空闲货位,产生初始种群。
3)计算种群适应度值。
4)判断算法终止条件,如满足终止算法输出结果,否则跳转下一步。
5)计算交叉概率,然后在种群中按照交叉概率随机选择父代个体进行交叉变异操作。
6)得出新的种群调回第3)步。
采用改进遗传算法的流程图如图3 所示。
本文依据安徽中烟入库信息进行分析:
优化前货位的分配如图4所示。
进行参数设置:种群大小120,迭代次数80,θ=0.9,
由以上结果分析可知货位优化分配过后, 周转率大的货位分配到了离出口更近的货位,从而提高了仓库的效率。
本文在货位优化方面的研究还有很多不足之处,随着RFID技术发展的不断成熟, 对于仓储的货位优化可以进一步的综合考虑入库货物不同品牌出库日期的预测、 结合出库周转率以及货物特性进一步完善货位分配策略。
【本文标签】
【责任编辑】平文云仓
平文冷链物流与茶百道达成合作：在现代快节奏的生活中，奶茶已经成为了许多人生活中的···【详情+】
平文家人们！春暖花开，春意盎然，在这个温暖的日子，荣誉诞生在安徽的铜陵，等了好久···【详情+】
手机二维码
