智能倉儲系統(tǒng)的出入庫策略及碎片優(yōu)化研究

汪文娟，王江平，郝 歡

(國網(wǎng)電力科學(xué)研究院武漢南瑞有限責(zé)任公司，湖北 武漢 430070)

0 引 言

近年來，隨著人工智能技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)的飛速發(fā)展，智能機(jī)器人開始被研究并應(yīng)用于倉儲領(lǐng)域。智能機(jī)器人自動完成貨物的分揀，取代人工分揀。亞馬遜使用Kiva機(jī)器人取代人在倉庫中行走和存取貨物，極大提高了倉儲工作的效率[1]。

智能倉儲系統(tǒng)采用自動存取方式，在配送流程中，貨物被自動存取，取代了人工在巷道內(nèi)行走和存取貨物，大大提高了貨物的存取效率，節(jié)省了人工費(fèi)用，減少了人工干預(yù)可能帶來的錯誤。自動取存需要考慮幾個技術(shù)要素：待命位策略、出入庫策略、堆垛機(jī)的作業(yè)方式等。待命位點(diǎn)是智能機(jī)器人或者堆垛機(jī)處于空閑狀態(tài)時等待的位置。國內(nèi)外對于待命位點(diǎn)策略有大量的研究，Bozer和White提出了四種靜態(tài)堆垛機(jī)待命位策略[2]。劉田建立了停留在原地的待命位點(diǎn)策略下的雙指令循環(huán)行走時間模型，并驗(yàn)證了雙指令循環(huán)行走時間模型的有效性。徐賢浩采用統(tǒng)計(jì)建模的方法研究了三種常見的倉儲機(jī)器人待命位策略[3]。

出入庫策略的好壞直接影響智能倉儲系統(tǒng)的效率，因此出入庫策略是整個智能倉儲系統(tǒng)的關(guān)鍵要素之一?；趥}儲系統(tǒng)的出入庫作業(yè)流程，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的時代背景及客戶需求，文中研究了停留在原地的待命位點(diǎn)下的出入庫策略，并闡述了每種算法的應(yīng)用場景，同時，對出入庫作業(yè)所導(dǎo)致的碎片進(jìn)行了研究，提出了碎片優(yōu)化算法，并驗(yàn)證了碎片優(yōu)化算法的有效性。

1 儲位分區(qū)

儲位分區(qū)是將貨柜里的儲位進(jìn)行分區(qū)，每個儲位都有存放區(qū)類型這個屬性，貨物的類型與存放區(qū)類型進(jìn)行匹配存放。一般情況下，設(shè)置一個貨柜放一種或兩種類型的貨物。目的是減少機(jī)械手抓取次數(shù)，縮短出入庫作業(yè)時間，提高出入庫效率。在進(jìn)行儲位分區(qū)時，需要考慮幾個指標(biāo)：客戶需求、庫容量、物品種類量。其中，客戶需求指客戶對各物品種類的需求量；庫容量表示庫房的最大容量；物品種類量表示庫房需存放的最大種類量[4]。

圖1 儲位分區(qū)

該系統(tǒng)的應(yīng)用場景是電力系統(tǒng)內(nèi)電表的出入庫作業(yè)，首先，應(yīng)明確會存放到智能倉庫的電表類型，遵守的原則是每種貨物按照客戶需求比例或庫存比例安排在貨柜里。在此原則下，還需考慮電表的物化性質(zhì)，如互感器重量較大，與其他電表存放在同一貨柜應(yīng)存儲在低層；終端的周轉(zhuǎn)率較低，應(yīng)存放在離機(jī)械手相對較遠(yuǎn)的貨柜；電能表的周轉(zhuǎn)率較高，應(yīng)存放在離機(jī)械手相對較近的貨柜，如圖1所示。

2 出入庫算法及碎片整理

2.1 入庫算法

2.1.1 就近入庫

就近入庫，是倉儲系統(tǒng)使用最普遍的一種入庫策略(見圖2)。就近入庫遵循的原則是：入庫時優(yōu)先使用靠近出入庫輸送口的貨柜，以減少機(jī)械手x軸(貨柜排列縱向)方向行駛距離。若Pr表示最大的貨柜數(shù)量，Qt表示最大列數(shù)，Ta表示最大行數(shù)，則S表示入庫儲位的排列[5-6]。

圖2 就近入庫

2.1.2 低層滿裝

低層滿裝策略適合使用的條件是承重大、體積大的設(shè)備入庫，例如互感器、終端等，有利于減少突發(fā)事故帶來的安全隱患。文中設(shè)計(jì)的智能倉儲系統(tǒng)在任務(wù)開始執(zhí)行前，各對入庫策略按需進(jìn)行切換，提高執(zhí)行效率。低層滿裝遵循的原則是：入庫時優(yōu)先使用貨柜低層的儲位，以減少機(jī)械手z軸方向行駛距離。一般情況下，優(yōu)先裝滿每個貨柜的底層和二層。如圖3所示，機(jī)械手優(yōu)先往貨柜的第一層存放貨物，如果定義每個柜子的第一層和第二層存放互感器類型的箱子，則當(dāng)前貨柜第一層和第二層存放滿時，剩余需要入庫的互感器往其他貨柜的第一二層存放[7-9]。

(2)

圖3 低層滿裝

2.2 出庫算法

2.2.1 先進(jìn)先出

先進(jìn)先出，是使用最多的一種出庫策略。在電力系統(tǒng)中，通常按照入庫時間或者設(shè)備檢定時間，先進(jìn)入的先出。INSTORETIME是入庫時間，S代表出庫儲位按照入庫時間由小到大進(jìn)行的排列，則：

S=rang{N(i,j,m)}INSTORETIME(min→max)

(3)

2.2.2 散盤優(yōu)先

散盤指的是未滿裝的箱子，倉儲系統(tǒng)中貨物的出入庫都是以一箱或一垛為單位進(jìn)行出入庫的。當(dāng)任務(wù)數(shù)量不是滿箱數(shù)量的整數(shù)倍時，就存在多出的情況，此時需要生成一個回庫工單。若采用散盤優(yōu)先出庫策略，將未滿裝的箱子先出，能夠盡可能減少多出后回庫的情況，減少作業(yè)時間，提高出庫效率。STORENUM是指每個儲位存儲的貨物數(shù)量，S代表出庫儲位按照存儲數(shù)量由小到大進(jìn)行的排列[10-11]，則：

S=rang{N(i,j,m)}STORENUM(min→max)

(4)

2.2.3 最多周轉(zhuǎn)箱優(yōu)先

最多周轉(zhuǎn)箱優(yōu)先指的是選擇從滿足出庫條件的存儲周轉(zhuǎn)箱數(shù)量最多的貨柜出庫。目的是減少貨柜開合次數(shù)以及貨柜來回移動的次數(shù)，盡可能一個貨柜里的數(shù)量滿足一次出庫任務(wù)。

S=rang{N(i,j,m)}BOXNUM(max→min)

(5)

2.3 碎片整理

經(jīng)過長時間的出入庫作業(yè)，由于每次出入庫貨物的類型、型號、數(shù)量可能不一致，貨柜會出現(xiàn)不連續(xù)的存儲空間即碎片。如圖4所示，不連續(xù)的存儲空間會導(dǎo)致機(jī)械手多次抓取，降低機(jī)械手的工作效率。比如出60只單相表，機(jī)械手進(jìn)行一次抓取就能完成，由于碎片，機(jī)械手需要進(jìn)行三次抓取才能完成，出庫時間大大增加。當(dāng)存儲區(qū)出現(xiàn)大量碎片時，進(jìn)行一次碎片整理是非常有必要的。碎片整理的思想是采用遞歸方式，從指定貨柜正向開始遍歷，記錄第一個滿儲位存放的貨物類型，并找出第一個與當(dāng)前標(biāo)記的貨物類型不一致的儲位或第一個空儲位。然后，反向遍歷，找到第一個與標(biāo)記的貨物類型一致的滿儲位。最后把該滿儲位的貨物放到正向的空儲位或者與不匹配標(biāo)記的貨物類型的儲位的貨物進(jìn)行交換[12-13]。圖4原始儲位中存在21個碎片，按照圖5進(jìn)行碎片整理，經(jīng)過16次的儲位交換，得到整理后的儲位圖，見圖6。

圖4 原始儲位

圖5 碎片整理過程

圖6 碎片整理后儲位

以下是碎片整理算法的代碼描述[14-15]。

//貨柜碎片整理函數(shù)采用遞歸方式

private void Defrag(List listStore，int proFlag，List listOprStep)

{

Store curEmptyCell=null; //當(dāng)前可用空儲位，從頭開始的第一個

string curEqipType=null; //當(dāng)前正在整理的貨物類型

Store preCell=null;//前序位置

Store lastCell=null; //后序位置

//正向?qū)ふ业谝粋€滿儲位

for (int i=proFlag;i

{if(listStore[i].State==State.full)

{curEqipType=listStore[i].EqipType;

break;}

}

//正向?qū)ふ业谝粋€空儲位

for (int i=proFlag;i

{if(listStore[i].State==State.empty)

{curEmptyCell=listStore[i];

break; }

}

//如果沒有一個空儲位(全滿)或者沒有一個滿儲位(全空)，則整理結(jié)束

if(curEmptyCell==null||curEqipType==null)

{return;}

//正向?qū)ふ业谝粋€與當(dāng)前整理貨物類型curBox不同的儲位或空儲位和逆向?qū)ふ业谝粋€與當(dāng)前整理貨物類型相同且非空的儲位并交換

for (int j=listStore.Count-1;proFlag

{//正向?qū)ふ业谝粋€空儲位或者裝有與curBox屬性不同貨物的儲位

if((listStore[proFlag].State==State.full&&listStore[proFlag].EqipType.Equals(curEqipType))||listStore[proFlag].State==State.disabled)

{proFlag++;

continue;

}

//反向?qū)ふ业谝粋€裝有與curBox屬性相同貨物的儲位

if(!(listStore[j].State==State.full&&listStore[j].EqipType.Equals(curEqipType)))

{j--;

continue;

}

preCell=listStore[proFlag];

lastCell=listStore[j];

MoveByEmpty(lastCell,preCell,curEmptyCell,listOprStep); //借助空儲位移動

curEmptyCell=lastCell; //curEmptyCell指向

最后被移空的儲位

proFlag++; j--;

}

Defrag(listStore,proFlag,listOprStep); //從proFlag開始遞歸調(diào)用

}

3 出入庫算法的比較及碎片優(yōu)化的效果驗(yàn)證

入庫算法：就近入庫和底層滿裝。當(dāng)入庫貨物較少時，采用就近入庫算法效率較高。入庫貨物數(shù)量較多，采用兩種入庫算法差別不大。當(dāng)入互感器這類重量較大的貨物時，采用底層滿裝能減少安全隱患。

出庫算法：先進(jìn)先出、散盤優(yōu)先、最多周轉(zhuǎn)箱優(yōu)先。先進(jìn)先出和散盤優(yōu)先是基于客戶需求而定制的出庫算法，先進(jìn)先出能對舊表進(jìn)行優(yōu)先出庫，散盤優(yōu)先出庫算法優(yōu)先從不滿箱的儲位出，可以將貨物規(guī)范化存儲。最多周轉(zhuǎn)箱優(yōu)先算法是盡可能用一個貨柜來滿足任務(wù)需求，減少貨柜的開和關(guān)所花費(fèi)的時間和堆垛機(jī)在巷道間移走花費(fèi)的時間。

從圖6可以看出，碎片優(yōu)化的效果是很明顯的。消除了圖4中的21個碎片，使得貨柜里存放的貨物連續(xù)。從圖4到圖6，碎片整理前出完整個貨柜里的貨物需17次取貨，而碎片整理后僅需要8次，效率提高了一倍多。

4 結(jié)束語

介紹了就近入庫、底層滿裝兩種入庫策略，先進(jìn)先出、散盤優(yōu)先、最多周轉(zhuǎn)箱優(yōu)先三種出庫策略，并闡述了每種策略的優(yōu)劣勢及適用場景。由于長時間出入庫作業(yè)產(chǎn)生的碎片，出入庫效率變低。針對這種情況，文中設(shè)計(jì)了碎片整理算法。從整理效果上看，能100%消除碎片，極大提高了作業(yè)效率。