[发明专利]一种用于仓储货物的智能排布方法

说明书

本发明公开了一种用于仓储货物的智能排布方法，采集待入库货物的货物信息；构建实时货位分配模型；求解货位分配模型；根据货位分配模型求解结果，将待入库货物分配至对应位置。通过优化货物分配模型，规划货物搬运装置路径，不但能够提高货架的使用率，避免货物的大面积堆积，还可以节约货物存取时间，从而提高物流的效率。

技术领域

本发明属于智能仓储技术领域，具体涉及一种用于仓储货物的智能排布方法。

背景技术

当前，我国智能仓储与大数据、云计算等新一代互联网技术深度融合，整个行业向着运行高效、流通快速的方向迈进。

近年来，以货架、托盘、叉车为代表的仓储装备和仓储管理信息系统在大中型仓储企业的应用状况良好。据GGII数据测算，全国仓储业机械化作业率35％以上，仓储管理信息化达到50％以上。从信息化水平来看，我国仓储业的信息化正在向智能仓储与互联网平台发展。条形码、智能标签、无线射频识别等自动识别标识技术、可视化及货物跟踪系统、自动或快速分拣技术，在一些大型企业与医药、烟草、电子、电商等专业仓储企业应用比例有所提高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种用于仓储货物的智能排布方法。

为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：

一种用于仓储货物的智能排布方法，包括：

步骤1：采集待入库货物的货物信息；

步骤2：构建实时货位分配模型；

步骤3：求解货位分配模型；

步骤4：根据货位分配模型求解结果，将待入库货物分配至对应位置。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

上述的步骤1所述采集待入库货物的货物信息为：采集待入库货物的发货地，目的地，货物重量、货物体积、货物类型、货物周转率和货物性质。

上述的步骤2所述构建实时货位分配模型，其构建的实时货位分配模型为：

其中，f₁为货物周转率目标优化函数，f₂为货物相关性目标优化函数，f₃为货架稳定性目标优化函数，f₄为货物与货位的匹配度目标优化函数；

λ₁、λ₂、λ₃、λ₄均为函数参数。

上述的货物周转率目标优化函数为：

式中，v_x、v_y和v_z是堆垛机在x，y，z三个方向上的移动速度；L为单位货位长度；xi,yi,zi为货位i在x，y，z三个方向上的坐标；a、b、c为货位在x,y,z方向上总个数；P为货物周转率。

上述的货物相关性目标优化函数为：

式中，x_i,y_i,z_i为货位i在x，y，z三个方向上的坐标；a、b、c为货位在x,y,z方向上总个数，(a_k，b_k，c_k)为第k类货物的中心货位坐标。

上述的货架稳定性目标优化函数为：