孫秋天 張 凱 王玄平 崔宏兵
北京起重運(yùn)輸機(jī)械設(shè)計(jì)研究院有限公司 北京 100007
倉庫管理是制造業(yè)達(dá)到供需平衡的必要一環(huán),其中智能立體倉庫以其高度自動(dòng)化、高效貨品流轉(zhuǎn)效率可幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)貨品的量化管理,從而受到醫(yī)藥、家具、紡織、電氣等行業(yè)的青睞與推崇。智能立體倉庫整合、優(yōu)化了物流所需的各種資源,提高了物流行業(yè)的自動(dòng)化和智能化水平,為物流行業(yè)的模式和流程帶來新的變革和創(chuàng)新[1]。隨著市場規(guī)模的不斷擴(kuò)大與發(fā)展,倉庫中貨品種類的不斷增多,貨品入出庫體量的逐步增長,故高效而有序?qū)崿F(xiàn)倉庫貨品的系統(tǒng)化、規(guī)范化、自動(dòng)化管理是一個(gè)亟待解決的問題。高效二字也成為智能倉庫研究方向的重點(diǎn),合理有效地提高物流運(yùn)作效率對節(jié)約企業(yè)運(yùn)行成本以及提高倉庫運(yùn)轉(zhuǎn)流暢性具有重要意義。
在倉庫物流運(yùn)作中,貨物揀選是必不可少的一環(huán)。有研究表明,貨物揀選的作業(yè)成本大約占整個(gè)倉儲中心運(yùn)行成本的 50%~75%,作業(yè)時(shí)間大約占整個(gè)倉儲中心所有作業(yè)時(shí)間的60%,是整個(gè)倉儲中心勞動(dòng)最密集、運(yùn)作成本最高的一環(huán),成為牽制倉儲中心整體運(yùn)營效率的瓶頸環(huán)節(jié)[2]。因此,提高揀選出庫效率將有助于提升倉庫物流運(yùn)作效率、提高自動(dòng)化立體倉庫的效能。
在倉庫管理中,貨物揀選在智能倉庫中扮演重要角色并起到重要作用,提高訂單的揀選效率,一方面可通過購買先進(jìn)的設(shè)備提高運(yùn)行速度與效率,但這樣也會大幅增加企業(yè)運(yùn)行成本;另一方面可改進(jìn)揀選策略,在單位時(shí)間內(nèi)揀選更多的貨品,此優(yōu)化可在不增加企業(yè)運(yùn)行成本的前提下提高揀選效率。因此,提高訂單分揀系統(tǒng)的效率成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)之一[2]。
由相關(guān)文獻(xiàn)可知,倉庫揀選可分為兩種模式:人到貨揀選模式和貨到人揀選模式,針對人到貨揀選模式優(yōu)化,張宇[3]提出基于時(shí)間窗約束多種群遺傳揀選路徑優(yōu)化算法,建立以揀選路徑長度最短為目標(biāo)的多人作業(yè)揀選路徑優(yōu)化模型;王璐璐[4]采用訂單分批下的路徑優(yōu)化揀選策略建立揀選模型,找到一條可以揀選出所有貨物的最優(yōu)路徑;楊學(xué)春等[5]將揀貨路徑簡化成 TSP 問題,引入C-W 節(jié)約算法改進(jìn)傳統(tǒng)揀貨路徑,提高了揀選效率;閆軍等[6]基于遺傳算法對訂單進(jìn)行排序,使揀貨員獲得較優(yōu)的揀貨路徑;袁瑞萍等[7]建立了基于最小化貨架搬運(yùn)次數(shù)以及最小化機(jī)器人總揀選路程的數(shù)學(xué)模型,并設(shè)計(jì)兩階段啟發(fā)式算法求解,仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法有效提高揀選效率。李悅[8]基于禁忌搜索算法提出一種在不同場景下,貨位分配與揀貨路徑協(xié)同優(yōu)化的方法,使倉庫更好地適應(yīng)市場實(shí)時(shí)變化,提高分揀人員的工作效率。針對貨到人的揀選模式優(yōu)化,霍達(dá)等[9]介紹了一種食品行業(yè)中貨到人系統(tǒng)的應(yīng)用,根據(jù)業(yè)務(wù)流程和客戶需求,提出了系統(tǒng)的難點(diǎn)和特點(diǎn)所在,設(shè)計(jì)詳細(xì)、系統(tǒng)地解決方案;李珍萍等[10]建立了以揀選訂單過程中搬運(yùn)貨架總時(shí)間最短為目標(biāo)的整數(shù)非線性規(guī)劃模型,設(shè)計(jì)了求解模型的貪婪算法和單親進(jìn)化遺傳算法;Li等[11]以搬運(yùn)貨架總時(shí)間極小化為目標(biāo)建立了混合整數(shù)規(guī)劃模型,并設(shè)計(jì)了求解模型的啟發(fā)式算法;Yuan等[12]在一種物品只能存放到一個(gè)分區(qū)的假設(shè)下,設(shè)計(jì)了按照物品出庫速率確定物品儲位分區(qū)的入庫策略,提高了揀選效率。
綜上所述,大多數(shù)針對揀選策略的優(yōu)化會選擇對揀選路徑進(jìn)行優(yōu)化,部分會考慮貨品的入庫儲位、搬運(yùn)載體的搬運(yùn)次數(shù)以及搬運(yùn)總時(shí)間,但這些研究都忽略了貨品本身屬性對揀選效率的影響。另外,相較于人到貨模式,目前主流系統(tǒng)更傾向于貨到人模式,以降低勞動(dòng)強(qiáng)度與人工數(shù)量。一方面人員移動(dòng)的速度會低于機(jī)器的移動(dòng)速度,另一方面貨到人模式的運(yùn)輸速度有更高的提升空間,所以目前的主流研究以貨到人模式為基礎(chǔ),提出相應(yīng)優(yōu)化措施提高揀選效率。考慮到以往智能倉庫一個(gè)單位貨架上只存放一種貨物,而隨著貨品種類的增多,貨品混放在一個(gè)托盤載體的情形不斷增多,貨品的混放也成為智能倉庫的關(guān)注點(diǎn)之一。因此,本文擬在貨到人揀選模式下對同一揀選訂單下不同貨品的屬性關(guān)聯(lián)強(qiáng)度進(jìn)行深入研究,根據(jù)貨品的屬性關(guān)聯(lián)強(qiáng)度對入庫混放提出建議,優(yōu)化同一訂單揀選頻率與路徑,以達(dá)到減少同一揀選訂單下不同貨品揀選時(shí)間的目的,從而提高揀選效率與準(zhǔn)確率。
眾多周知,兩個(gè)向量的夾角越小其相似度越高。余弦相似度正是基于這個(gè)思想,用向量空間中兩個(gè)向量夾角的余弦值作為衡量兩個(gè)個(gè)體間差異的大小。余弦值越接近1,就表明夾角越接近0°,也就是兩個(gè)向量越相似,這就叫余弦相似性。
以二維空間為例,a和b是兩個(gè)向量,如圖1所示,用余弦定理計(jì)算夾角,則有
圖1 二維向量余弦計(jì)算
余弦定理也可以應(yīng)用于n維向量上,假設(shè)A和B是兩個(gè)n維向量,如圖2所示,A為[A1,A2,…,An],B為[B1,B2,…,Bn],則A與B夾角θ的余弦可表示為
圖2 n維向量余弦計(jì)算圖例
余弦相似度計(jì)算源于向量余弦計(jì)算的思想,通過測量兩個(gè)向量內(nèi)積空間夾角的余弦值來度量它們之間的相似性,常用于機(jī)器學(xué)習(xí)中對文本的處理過程。計(jì)算兩段文本的相似度首先需要將文本分詞,清除標(biāo)點(diǎn)符號以及停用詞,對文本中涉及的詞進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)字編碼,根據(jù)編碼將文本中的詞頻向量化,再用余弦定理計(jì)算兩個(gè)向量的余弦值,即可得到兩段文本的相似度。因此,可將余弦相似度計(jì)算的思想用于貨品屬性關(guān)聯(lián)度的計(jì)算上。
貨品屬性包括物料規(guī)格、物料單位、物料邏輯儲位、物料描述、物料類別等,這些屬性皆以文本形式存在數(shù)據(jù)庫中,故可借鑒余弦相似度的計(jì)算方法對貨品的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行計(jì)算。本文設(shè)計(jì)了一種基于余弦相似度的貨品屬性關(guān)聯(lián)度計(jì)算方法。
首先,對貨品的屬性文本進(jìn)行分詞,分詞結(jié)果記做集合C,去除標(biāo)點(diǎn)符號及停用詞后得到詞典Dic1={w1,w2,…,wn},計(jì)算詞典Dic1中的每個(gè)單詞的TF-IDF值,作為單詞的權(quán)重,TF-IDF值計(jì)算過程可表示為
然后,將貨品A的屬性文本AttributeAtext與貨品B的屬性文本AttributeBtext作為向量空間模型(VSM),這兩段語料的向量空間可表示為
將貨品A屬性文本AttributeAtext與貨品B屬性文本AttributeBtext的向量空間模型余弦值作為貨品關(guān)聯(lián)度的度量值Similarity,Similarity值越大,貨品關(guān)聯(lián)度越大。由向量余弦值計(jì)算可得到2個(gè)貨品的屬性關(guān)聯(lián)強(qiáng)度為
選取某企業(yè)的數(shù)據(jù)庫作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集中出庫單據(jù)log_Erp_Out表中包含15 459條出庫單據(jù),其中2 507條單據(jù)數(shù)據(jù)包含多個(gè)行號。為驗(yàn)證同一單據(jù)下不同貨品的關(guān)聯(lián)度,選取這2 507條數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。在這些數(shù)據(jù)中,同一單據(jù)下最多有26行的出庫數(shù)據(jù),最少有2行出庫數(shù)據(jù)。與此同時(shí),需要結(jié)合貨品信息log_Material表中貨品的各種屬性信息,計(jì)算貨品的屬性關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。
通過設(shè)計(jì)相應(yīng)算法,計(jì)算每個(gè)單據(jù)下所有貨品的屬性關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。對同一單據(jù)計(jì)算兩兩貨品間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度后求和取均值,作為某一單據(jù)下所有貨品的屬性關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。假如單據(jù)A下有n行出庫記錄,則需計(jì)算n(n-1)/2對關(guān)聯(lián)強(qiáng)度,然后對n(n-1)/2對關(guān)聯(lián)強(qiáng)度求和取均值,作為單據(jù)A下貨品的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。表1為部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
表1 不同單據(jù)的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度
在此,利用散點(diǎn)圖顯示值集之間的關(guān)系,2 507條單據(jù)數(shù)據(jù)中貨品的屬性關(guān)聯(lián)強(qiáng)度分布如圖3所示。
圖3 不同單據(jù)的關(guān)聯(lián)度散點(diǎn)圖
由圖3可知,大多數(shù)同一出庫單據(jù)的貨品屬性關(guān)聯(lián)度處于0.5~0.7之間,表明大部分同一出庫單據(jù)下的貨品具有較大關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。由于某些單據(jù)下不同行的貨品為同一貨品,雖出現(xiàn)的概率較少,少部分單據(jù)在倉庫正常運(yùn)轉(zhuǎn)過程中出現(xiàn)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度為1的情況。另外,有少部分單據(jù)出現(xiàn)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度較低的情形,在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中有19.585%的出庫單據(jù)中貨品關(guān)聯(lián)度低于0.5,在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中有7.020%的出庫單據(jù)中貨品關(guān)聯(lián)度低于0.4,在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中有2.074%的出庫單據(jù)中貨品關(guān)聯(lián)度低于0.3,在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中有0.479%的出庫單據(jù)中貨品關(guān)聯(lián)度低于0.2,在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中有0.479%的出庫單據(jù)中貨品關(guān)聯(lián)度低于0.2,在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中有0.359%的出庫單據(jù)中貨品關(guān)聯(lián)度低于0.1,故只有少部分單據(jù)存在同一出庫單據(jù)下貨品關(guān)聯(lián)度較低的情形。
由此可見,同一出庫單據(jù)下貨品關(guān)聯(lián)強(qiáng)度通常較大。據(jù)此,如果入庫時(shí)存在貨品混放的情形,即同一托盤載體可以存放不同貨品,操作人員可盡量將貨品屬性關(guān)聯(lián)度較大的貨品混放在同一托盤載體上,這樣出庫揀選時(shí)即可在同一托盤載體上找到所需貨品種類,達(dá)到減少堆垛機(jī)的工作時(shí)間及頻率、減少工作人員等待時(shí)間、提高倉庫的揀貨效率的目的。
如果允許存在混放的情形,考慮到同一托盤載體的容量有限,只能存放有限的貨品,入庫操作員在進(jìn)行多種貨品的混放時(shí)可查詢貨品間的屬性關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。通過手持PDA入庫操作員輸入兩個(gè)貨品的編號,點(diǎn)擊關(guān)聯(lián)度查詢,即可查詢到兩個(gè)貨品的屬性關(guān)聯(lián)強(qiáng)度,操作簡單容易上手。入庫操作員根據(jù)查詢結(jié)果,盡可能將關(guān)聯(lián)強(qiáng)度較大的貨品混放在同一托盤載體,這樣出庫操作員在揀選時(shí)可在一個(gè)托盤載體中取得更多貨品,提高了揀選出庫的效率以及倉庫運(yùn)行的整體效率。手持終端程序界面如圖4所示。
圖4 RF手持關(guān)聯(lián)度查詢操作界面
為了提高出庫揀選的效率,本文驗(yàn)證了同一出庫單據(jù)下不同貨品的屬性關(guān)聯(lián)度,設(shè)計(jì)了一種基于余弦相似度的貨品屬性關(guān)聯(lián)度計(jì)算方法,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,同一出庫單據(jù)下貨品的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度通常較大。根據(jù)這個(gè)結(jié)論,操作人員可以在允許混放入庫的情形下可盡可能將貨品關(guān)聯(lián)度較大的貨品放置在同一托盤載體,以在出庫揀選時(shí)有效提高工作人員的揀選效率。