基于數(shù)據(jù)挖掘的倉(cāng)庫(kù)智能存儲(chǔ)策略研究

文康龍，孔凡超

（1.成都賽普瑞興科技有限公司，四川成都，610091；2.中石油西南油氣田分公司川中油氣礦龍崗采油氣作業(yè)區(qū)，四川南充，637676）

引言

高效的倉(cāng)儲(chǔ)管理對(duì)于企業(yè)的供應(yīng)鏈來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，倉(cāng)儲(chǔ)可以看做是將上游供應(yīng)商和下游客戶連接在一起的中介。為了提高公司的競(jìng)爭(zhēng)力，大部分的注意力都放在了生產(chǎn)和銷售上，而倉(cāng)儲(chǔ)管理也同樣重要，有效的倉(cāng)儲(chǔ)操作大大減少了訂單運(yùn)行中距離的選擇，在最短時(shí)間內(nèi)將產(chǎn)品交付給顧客，也大幅度的降低了成本。

在倉(cāng)儲(chǔ)管理中，根據(jù)訂單進(jìn)行產(chǎn)品挑選時(shí)自動(dòng)化最密集的操作，一些研究表明，訂單的取貨成本可以占到總倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)營(yíng)成本的 55%以上。因此訂單的挑選過(guò)程可以優(yōu)化，同時(shí)分配產(chǎn)品到正確的存儲(chǔ)位置也對(duì)訂單挑選時(shí)間有很大的影響。在有關(guān)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)策略的文獻(xiàn)中，最常用的位置分配策略是：最近空位法和固定分類法。最近空位即將產(chǎn)品放置在里輸入/輸出口最近的空位上，這種策略在大多數(shù)的情況下減少了放置時(shí)的運(yùn)行距離。在固定分類中，每一個(gè)產(chǎn)品都被放置在預(yù)先分配好的固定位置，就算產(chǎn)品缺貨位置依然會(huì)被保留，這種方法的優(yōu)勢(shì)在于，訂單采購(gòu)者熟悉每一個(gè)產(chǎn)品的位置，他們可以用更少的時(shí)間來(lái)定位產(chǎn)品。

最近空位法和固定分類法是倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)策略的兩個(gè)極端，現(xiàn)有的的研究表明，在倉(cāng)庫(kù)使用率較低時(shí)，最近空位法效率更高，而在倉(cāng)庫(kù)利用率高的時(shí)候，固定分類法的表現(xiàn)更加好。

1 倉(cāng)儲(chǔ)模型建立

模型是一個(gè)零部件的倉(cāng)庫(kù)，倉(cāng)庫(kù)的布局如圖1所示，倉(cāng)庫(kù)有M個(gè)垂直的儲(chǔ)物架，每個(gè)架子都有M個(gè)位置，在架子的兩邊有相同的間隔，架子上每個(gè)選擇位置只能存放一種產(chǎn)品，在倉(cāng)庫(kù)最左邊的角落是產(chǎn)品的進(jìn)出口，在貨架的兩端都有通道，進(jìn)貨和出貨的操作都是通過(guò)操作運(yùn)貨卡車(chē)完成的。

為了最大限度的減少對(duì)產(chǎn)品放置和訂購(gòu)時(shí)的總運(yùn)行距離，提出針對(duì)存儲(chǔ)位置的分配算法，來(lái)確定存儲(chǔ)產(chǎn)品的位置，以便將相關(guān)的產(chǎn)品放在相近的位置，一個(gè)完整的倉(cāng)儲(chǔ)過(guò)程如下：當(dāng)一個(gè)客戶的訂單發(fā)送到倉(cāng)庫(kù)，上面所需求的產(chǎn)品和數(shù)量會(huì)被列在一個(gè)訂單列表中，訂單挑選系統(tǒng)會(huì)根據(jù)系統(tǒng)生成的選擇路徑從貨架上收集商品，然后挑選用的卡車(chē)返回產(chǎn)品輸送口，當(dāng)產(chǎn)品的庫(kù)存數(shù)量不足以滿足訂單的要求，或者少于預(yù)定的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，就需要重新制定訂單來(lái)補(bǔ)充貨物，一旦接受到訂單，產(chǎn)品會(huì)根據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)策略系統(tǒng)將產(chǎn)品放置到制定的位置。

圖1 倉(cāng)庫(kù)模型圖

將倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)位置分配問(wèn)題轉(zhuǎn)變成程序化語(yǔ)言，定義有P件產(chǎn)品即將放置在倉(cāng)庫(kù)中，還定義倉(cāng)庫(kù)中空余的位置為L(zhǎng)，假設(shè)L≥P，即有充足的容量來(lái)存儲(chǔ)即將到來(lái)的貨物，產(chǎn)品輸送口的位置定義為0，對(duì)于相鄰的產(chǎn)品i和k，定義關(guān)聯(lián)強(qiáng)度：Aik，由數(shù)據(jù)挖掘算法得出，表示產(chǎn)品之間的相關(guān)強(qiáng)度，用來(lái)衡量產(chǎn)品i和k之間的關(guān)系。為了定義產(chǎn)品在某一位置的適合度，定義Fij為產(chǎn)品i在位置j的適合度，F(xiàn)ij基于兩個(gè)因素，第一個(gè)位置j距離產(chǎn)品輸送口的距離，定義為dj，第二個(gè)它和周?chē)a(chǎn)品的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，即是否和周?chē)漠a(chǎn)品有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)在位置j直線距離內(nèi)才屬于其周?chē)漠a(chǎn)品，定義這些相關(guān)聯(lián)的位置為nj，可以得到當(dāng)產(chǎn)品k的位置在nj內(nèi)，則所有在nj內(nèi)的產(chǎn)品與產(chǎn)品i的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度Aik的總和（注意Aik≠Aki意味著訂單中有產(chǎn)品i就有產(chǎn)品k并不等于訂單中有產(chǎn)品k就有產(chǎn)品i）。最后基于過(guò)去的訂單記錄和帕雷托法則將產(chǎn)品的重要程度按照ABC等級(jí)劃分將其定義為Wi。

2 公式和算法

對(duì)于在位置j放置的產(chǎn)品i，為描述其適合度，定義α和β分別作為關(guān)聯(lián)強(qiáng)度和運(yùn)行距離的權(quán)重，適合度定義為下面的公式：

K：位置J相鄰的產(chǎn)品；α和β分別作為關(guān)聯(lián)強(qiáng)度和運(yùn)行距離的權(quán)重

在公式（1）中Wi/dj意味著，相比于C類產(chǎn)品，更受歡迎的A類產(chǎn)品將被放在離產(chǎn)品輸送口更加近的位置。α和β用來(lái)平衡這兩個(gè)參數(shù)的效果。當(dāng)α設(shè)為0時(shí)，產(chǎn)品將被放在離產(chǎn)品輸送口最近的地方，相反的，當(dāng)β為0時(shí)，只考慮將它放置在使它關(guān)聯(lián)強(qiáng)度最大的位置即將它放在與它最相關(guān)的產(chǎn)品附近而不考慮距離。一種初始化定義α和β的方法是，確定一個(gè)特定的產(chǎn)品i和其Wi，當(dāng)把其放在離輸送口最近的位置而不考慮關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，和將其放在最遠(yuǎn)位置此時(shí)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度最大，兩者的適合度是相等的。α和β的可以由以下等式計(jì)算出：

3 實(shí)驗(yàn)分析

交易數(shù)據(jù)和客戶訂單是由ARtool平臺(tái)生成的，產(chǎn)品之間的相關(guān)性對(duì)于位置分配很重要，因?yàn)檠芯康闹攸c(diǎn)是利用相關(guān)性的信息得到存儲(chǔ)分配策略，而不是提取方法的效率，所以這里采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法（The Apriori algorithm）。這種算法更加常見(jiàn)和高效。

3.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)M

為了模擬操作的不同規(guī)格，測(cè)試了M分別為30,40,50的倉(cāng)庫(kù)，倉(cāng)儲(chǔ)空間分別為1800,3200和5000，使用ARTOOL軟件，指?jìng)}庫(kù)大小，定庫(kù)存量單位（Stock-Keeping Unit），訂單數(shù)量和產(chǎn)品相關(guān)等等，得到了2000個(gè)客戶的訂單，隨機(jī)抽取1000個(gè)訂單作為歷史記錄，來(lái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則和受歡迎程度的計(jì)算。另外1000個(gè)訂單作為過(guò)程的模擬。

除了倉(cāng)庫(kù)大小的參數(shù)外，還考慮了庫(kù)存量單位和訂單中項(xiàng)目的數(shù)量，對(duì)于M為30和40 的倉(cāng)庫(kù)，考慮每個(gè)訂單的數(shù)量為15。M為50的倉(cāng)庫(kù)則考慮到訂單數(shù)量為20。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

測(cè)試三種方法：存儲(chǔ)位置分配算法(Association Rule Based storage location assignment algorithm (ABP))；最近空位(the closest open location(COL))；固定分類(purely dedicated (Dedicated))。在表1顯示中，在C4總距離方面，提出的ABP算法與最近空位相比，節(jié)省了很多距離，從11%到37%不等，與固定分類相比，節(jié)省的距離十分顯著，從35%到61%不等，如果我們采用ABP算法，將節(jié)省很大一筆費(fèi)用，特別的對(duì)于更大的倉(cāng)庫(kù)來(lái)說(shuō)，這樣的優(yōu)勢(shì)更加明顯，而結(jié)果中SKUS的數(shù)量并沒(méi)有產(chǎn)生很大的影響。

表1 倉(cāng)儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)論

在本文中提出了一種存儲(chǔ)分配算法，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找到客戶訂單中不同產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)，從而安排這些產(chǎn)品在倉(cāng)庫(kù)中放置的位置，在不犧牲太多進(jìn)購(gòu)貨物擺放時(shí)間的前提下，優(yōu)化了挑選貨物的過(guò)程，同時(shí)考慮了離輸送點(diǎn)遠(yuǎn)近和產(chǎn)品之間相關(guān)聯(lián)的情況。

這種方法的性能是通過(guò)測(cè)量總的運(yùn)輸距離來(lái)檢測(cè)的，與最近空位法和固定分類法相比較，提出的方法在改善總體倉(cāng)庫(kù)方面效率更高，在大城市中，倉(cāng)庫(kù)租金高，空間利用率有限，此方法可以優(yōu)化空間利用率，節(jié)省成本。

總而言之，數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)很有希望的領(lǐng)域，在信息技術(shù)變得越來(lái)越強(qiáng)大和廉價(jià)時(shí)，數(shù)據(jù)更加容易獲得，同時(shí)，大數(shù)據(jù)將成為今后的熱門(mén)話題。

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