[发明专利]一种基于拍卖机制的自动化仓库货位优化方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于拍卖机制的自动化仓库货位优化方法及系统，通过历史订单数据计算药品出入库频率，建立实验仿真仓库模型，根据AGV小车在货位优化过程中运动速度的变化，建立AGV小车运动数学模型，基于药品出入库频率、实验仿真仓库模型以及AGV小车运动数学模型，建立多目标货位优化数学模型以及对多目标货位优化数学模型进行求解，得到货位优化结果，解决了现有自动化仓库货位优化结果不理想的问题，且建立的多目标货位优化数学模型充分考虑了物流企业药品的特殊性、自动化仓库的特点以及实际工况，从而使得基于多目标货位优化数学模型求解获得的货物优化结果更理想，货物分布更合理，提高了仓储作业效率，降低了仓储操作成本。

技术领域

本发明主要涉及物流仓储技术领域，特指一种基于拍卖机制的自动化仓库货位优化方法及系统。

背景技术

随着医药行业因供应链整体水平的不断提高和行业标准的不断加强，医药物流成为物流自动化的重点领域。自动化仓库作为现代物流的重要组成部分，采用机械化作业和信息化调度，具有节约劳动力、提高仓库管理水平、降低物流费用等优点，是社会广泛认可的先进仓储模式，在企业中得到普遍应用。基于AGV小车的货物拣选系统(AGV CargoPicking System,以下简称ACPS系统)大幅度提高了仓库拣货效率、准确性以及仓库空间利用率，缩短了部署调试时间，ACPS系统彻底颠覆了传统仓库的拣货作业模式，为仓库拣货应用和研究开辟了新途径。有效地管理和控制仓储成本是企业获取利润的最有效手段之一。

随着电子标签辅助系统和无线电通讯传输等技术的应用，拣货速度和效率不断提高，大部分的仓储成本更多地消耗在仓库内部货物移动上。货物在仓库内移动时间的长短成为提高仓库作业效率的关键因素之一。货物的合理布局能有效降低AGV小车等运输设备的搬运距离，降低货物在存储过程及搬运过程中的损耗。然而，由于货物的不断出入库，导致有些货位出现空位；由于一些季节性疾病如流感或者突发性传染病等的发生，导致货物的出入库频率发生变化；由于新增一些货物或者一些货物退出市场，导致仓库储位出现拥挤或者空缺。货位优化就是基于变化因素而动态的再配置仓库中货物的货位，以保证货位布局处在较为合理的状态。因此，定期对仓库进行货位优化，对提高仓储的作业效率，降低仓储操作成本具有重要意义。

货位优化的关键在于建立符合自动化仓库特点的优化模型，而优化模型的核心在于合理地建立多个优化目标的数学模型，并以此设计对应的优化算法。多个优化目标的数学模型的建立基础依赖于对照制药企业药品特殊性的分析、自动化仓库的特点以及货物相关数据的深入分析，尤其是对历史数据的分析利用。制药企业药品的单位重量都比较轻，不需要考虑药品之间的重量差异。货位优化过程中，AGV小车的行走距离和运行时间是影响作业效率的主要因素。而且，随着季节的变化，在不同的时期，制药企业仓库内货物的需求品种、需求数量和需求频率都会有较大变化。因此，结合制药企业药品的特殊性，考虑AGV小车在货位优化过程中运行速率的变化，合理地分析利用历史数据是设置准确的控制算法，实现自动化仓库货位优化的至关重要的前提。通常的货位优化过程，大都是根据药品种类和货架的稳定性，建立货位优化数学模型，再利用优化算法进行优化求解。但是货位优化过程中并没有考虑到制药企业药品的特殊性与实际情况，主要表现在以下三个方面：药品种类繁多且需频繁的出入库、药品重量较轻且尺寸差别不大、时效性很强。以至于不能很好地描述上述三个实际问题，造成优化结果不理想的问题，也没有考虑货位优化过程中AGV小车运行速度的变化。因此，对于这种货位优化方法，由于没有充分考虑优化对象的特殊性，也没有充分利用自动化仓库的历史数据，导致优化效果并不理想，影响仓储的作业效率和操作成本。

发明内容

本发明提供的基于拍卖机制的自动化仓库货位优化方法及系统，解决了现有方法只考虑货物周转率和货架稳定性，不能很好地描述实际问题，造成优化结果不理想的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提出的基于拍卖机制的自动化仓库货位优化方法包括：

获取自动化仓库内药品的历史订单数据，并根据历史订单数据计算药品出入库频率；

建立实验仿真仓库模型；