[发明专利]自动化立体库通过大数据分析优化货位入库分配的方法

说明书

本发明提供了一种自动化立体库通过大数据分析优化货位入库分配的方法，包括：定义用于大数据分析的多维度特征；数据库中建立一个产品的SKU出库热度表，将SKU名称以行的形式插入到SKU出库热度表中；分析历史出入库数据，根据SKU名称统计得出SKU出库热度表每行SKU产品的特征值；使用特征值对SKU出库热度表进行排序，将排序的序号作为出库热度等级；建立热度查询函数，通过SKU名称和入库日期查询产品的出库热度等级；产品入库或设备空闲理货时，根据产品的出库热度等级优化货位分配入库。本发明解决了立体库入库或理货移库时将热门出库产品存储在出库用时多的货位导致出库效率低下的问题。

技术领域

本发明涉及物流领域，具体地，涉及一种自动化立体库通过大数据分析优化货位入库分配的方法。

背景技术

现有的货位入库分配都是按照地区或者时间顺序进行分配，这些分配方式在实践中会存在效率低的情况，影响分配速度。

专利文献为CN107862403A的发明专利公开了一种无人机待配送货物的出库序列调度方法及系统。该方法包括：S1：获取各个待配送货物的重量、体积、目的地信息；S2：以无人机的最大装载重量、最大装载体积以及无人机当前电量为约束条件，建立无人机货物出库配送序列的目标函数；S3：在满足约束条件的前提下，生成无人机货物出库配送序列的初始解，基于所述目标函数对所述无人机货物出库配送序列进行优化，得到无人机货物出库配送序列的最优解集；S4：按照无人机货物出库配送序列的最优解集进行配货。本发明根据待配送货物的重量、体积、目的地信息，对在出库点的货物出库顺序进行优化，达到节约无人机飞行能耗、增加无人机送货重量和体积的目的。但是上述方案无法实现热门产品的调度问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种自动化立体库通过大数据分析优化货位入库分配的方法。

根据本发明提供的一种自动化立体库通过大数据分析优化货位入库分配的方法，包括如下步骤：

特征定义步骤：定义用于大数据分析的多维度特征；

SKU出库热度表建立步骤：数据库中建立一个产品的SKU出库热度表，表字段包含SKU名称、出库热度等级以及多维度特征；

SKU名称输入步骤：通过历史出入库数据统计产品的SKU种类名称，将SKU名称以行的形式插入到SKU出库热度表中；

特征值统计步骤：分析历史出入库数据，根据SKU名称统计得出SKU出库热度表每行SKU产品的特征值；

特征值排序步骤：使用特征值对SKU出库热度表进行排序，将排序的序号作为出库热度等级；

热度查询函数建立步骤：建立热度查询函数，通过sku名称和入库日期查询产品的出库热度等级；

分配入库步骤：产品入库或设备空闲理货时，根据产品的出库热度等级优化货位分配入库。

优选地，所述热度查询函数为：f(sku名称,入库日期)＝出库热度等级。

优选地，通过SKU出库热度表查询出匹配SKU名称的记录，判断待查产品的剩余库存周期是否小于设定天数，如果小于设定天数就将查询出的出库热度等级作为结果返回，如果大于等于设定天数的就返回0，0表示热度最低。

优选地，产品出库热度等级越高，产品分配到的货位的出库速度越快。

优选地，所述多维度特征包括产品平均库存周期和产品最近一周出库量。

优选地，所述特征值统计步骤包括：

入库日期查询步骤：在历史入库数据中按照产品的条码值查询入库日期；