随着工业生产力的提高和互联网技术的普及, 物流产业成为了21世纪的新兴产业, 仓储是整个物流中最重要的部分, 主要功能是保管没有发出去的货物。自动化仓储系统是现代物流领域中集多种技术于一体的新型仓储模式, 具有机械化、自动化、网络化的特点成为产品储存的中心系统。仓储对于电商行业及其他靠物流运行的企业来说是必不可少的一块, 仓储业的发展严重影响着物流供应链与我国经济结构。
据仿生学研究结果显示, 蚂蚁在行进途中通过释放信息素来寻找路径, 随机选择一条陌生路径, 并根据路径长度释放信息素, 路径越长, 信息素越少, 后来的蚂蚁会选择信息素多的路径也就是短的路径。蚁群通过这个方法能够找到最佳路径, 就算途中出现障碍物, 也能通过同样的方法找到最优路径。从蚁群选择路径的方式中得到启示, 有学者研究出一种仿蚁群行为的蚁群算法即一种新型优化算法。蚁群算法优化包括两个方面: (1) 自适应蚁群算法。蚂蚁在选择路径的时候会选择信息素高于其他的路径, 这条路径会被多次选择从而信息素越来越多, 蚂蚁将不再寻找其他路径。为了防止在运行算法的时候出现类似情况, 对信息素轨迹设置最大值和最小值, 根据信息量挥发度系数调节信息量, 从而使每次选择后轨迹量在最大值和最小值之间。 (2) 并行蚁群算法。将蚁群分为几个群体, 采用信息交流调整准侧, 在一定周期内通过蚁群间交流更新信息素, (3) 小生境技术。小生境技术选用优秀个体作为若干群体种类的代表, 在同种群和其他种群之间进行信息交流, 从而产生新的群体, 通过选择或共享完成操作[1]。
合理安排库区和货位能够减少堆垛机的工作量, 减少盘点库房工作难度, 节省出入库时间, 提高自动化仓储系统工作效率。优化固定货架调度主要做两方面工作, 一方面:优化固定货架货位。货位优化即根据货品本身性质和调配过程中可能出现的问题能够及时合理调整安排货品存放位置。有如下几种货位安排方式: (1) 根据货品出入库频率做定位存储。 (2) 根据货品入库时间做随机存储。 (3) 根据产品规格、属性、流动性做分类存储。 (4) 货品共享货位做共享存储。货位分配必须符合上轻下重、分巷道存放、就近出/入库的原则。另一方面:优化堆垛机作业路径。堆垛机的种类有三种, 分别是拣选式、单元式、单元-拣选两用式。堆垛机在独立运动执行拣选作业时, 操作员操作堆垛机携带货箱到达指定拣选货位, 在人工将货物拣选完成后回到巷道口。操作者对货位的拣选时间不随在拣选路径中的货位顺序而变, 堆垛机的水平和垂直移动速度固定, 同批货单不同货物的拣选对应不同运行时间。
旋转货架是自动化仓系统的创新成果, 是它的重要组成部分, 由于其货位多、操作灵活的特点适用于种类多、流动性大的货品存储。系统运行中的旋转货架可绕着竖轴做多方位旋转, 拣选台设置在货架一端, 可独立移动到每层货架进行拣选, 配货系统控制货架移动方向并往拣选点输送货物。优化旋转货架调度可从两点入手。 (1) 优化货位分配。旋转货架移动路程和时间随着拣选货物的顺序而发生变化, 将常选择的放在同一区域, 则会减短货架移动距离。自动化仓储系统中只有一个拣选台和一层旋转货架的为单拣选台单层旋转货架, 每个货架有多个货位, 体统在拣选货物时要保证货物之间的关联性。分层旋转货架的每一层都能独立旋转, 要保证每层的货物间、不同层之间间距够大。 (2) 优化旋转货架路径。提高自动化仓储系统工作效率的最有效办法就是缩短拣选路径。单拣选台需要寻找最优货物拣选顺序, 合理安排如何在各层货架间调度, 使完成拣选作业时间最短。
输送系统是自动化仓储系统中联系存储与分拣的纽带, 它将货物运输到各个拣选台, 大型货物除外。输送系统主要需要解决的是如何拣选问题和控制小车。系统中基本采用多种设备组合工作的形式, 主要是为了协调输送和上下架。影响输送系统工作效率的因素主要有以下几方面:调度、路径、规划、自动引导小车的配置数量。输送系统的优化就是自动引导小车的优化, 将输送任务分配给自动引导小车, 能够大大提高输送系统的工作效率。对于优化自动引导小车的问题可通过遗传局部搜索混合算法完成。在遗传算法不能完全解决带有复杂条件的系统优化问题下, 需要将它与其他算法结合提高搜索能力。局部搜索是在一定区域内进行搜索的算法, 使用该算法需要先定义一个邻域结构, 从初始解开始, 在邻域结构内进行相关搜索, 寻找正确的邻域是寻求最优解的关键点。然而并没有一个具体的通用于所有问题的寻找邻域的方法, 需要做到具体问题具体分析, 甚至相同的问题可以在不同的邻域内求解[2]。
总结:在现代企业物流邻域的发展影响下, 自动化仓储系统的优化也在不断进行。通过蚁群算法在系统运行中找到最优路径, 根据货品性质和工作需要合理安排货位, 优化堆垛机工作路径提高系统运行效率, 有效控制货架上货物间距及货架层距, 缩短拣选路径, 通过遗传局部搜索算法优化自动引导车路径, 找到最优解。由于自动化仓储系统是一个复杂庞大的系统所以在未来的运行中还存在很大的改进空间。
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