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    基於物聯網的自動化物流倉庫智能識別方法研究

      信息來源:   發布時間:2021-07-21  點擊數:

    0 引言

    電子商務的發展促進了物流業的蓬勃發展,與此同時也暴露了物流的短板。倉儲和運輸是物流的2大核心,原始的倉庫堆存和保管流程已經跟不上現代倉儲的發展,因此,提高物資管理水平和效率,提高資源利用率成為企業麵臨的問題。物資管理人員主要依靠收集物資的出入庫單據和物資流轉單據獲取物資管理信息,這個過程離不開人工操作,但是效率低下,無法滿足新型的物資供應模式,因此,就需要依靠物聯網手段,對物流倉庫的實時數據采集方案重新部署,為新型的自動化物流倉庫的智能識別提供及時可靠的數據支持[1,2]。現有的倉庫智能識別方法對於最優線路的計算精度低,導致運輸成本偏高,因此,設計一種基於物聯網的自動化物流倉庫智能識別方法。建立多層次的分析結構,結合關鍵因素分析通信物資供應需求,使倉儲部門能夠把握物資管理的整體方向,減少因忽略物資需求量而增加的運輸成本,引入更適合物流倉庫的RFID技術,製定特有的編碼規則,提高數據信息流傳輸效率,利用衛星導航尋找最優運輸路徑,通過線性規劃方程使倉庫到需求點的運輸成本最低。

    1 基於物聯網的自動化物流倉庫智能識別方法研究

    自動化物流的智能識別在物流行業中應用廣泛,主要是因為它能夠節約成本,期望以最少的運輸費用來為分布在不同位置的客戶配貨。倉庫的存儲量與客戶需求量的精準識別是節約成本的基礎和關鍵,因此就需要一個完善的物資管理方法,能夠更加方便地進行倉庫進銷存物資的管理[3,4,5],結合各個倉庫的庫存、各個需求點的需求量與倉庫的運輸費用,進行高精度計算,最終求出最優解,也就是運輸成本最低的運輸方案,在企業盈利方麵提供新的思路。

    1.1 分析通信物資供應需求

    通信物資的供應管理在物流倉庫中非常重要,在日常維護工作中,涉及到的物資數量多,且隨著網絡規模的擴大,物資的管理工作也日益繁重。為了適應網絡規模擴大帶來的巨大工作量,需要對通信物資的供應需求進行分析。針對於物流倉庫的特點和業務流程,主要分為電子采購流程、物資管理主要業務流程以及數字化倉儲業務。關於通信物資的供應需求,主要是通過管理員與用戶在公告管理平台上進行交互的,智能識別的庫存的公告管理用例是用來對公告信息的管理和相關操作,公告管理用例主要包括公告瀏覽和管理,如信息的添加、刪除、修改,公共管理用例圖如圖1所示。

    圖1 公告管理功能用例圖

    公告管理功能用例圖   下載原圖


    庫存管理員負責公告管理用例中的子用例,在電子公告添加用例的過程中,管理員成功登陸後,使用公告管理功能和公告查詢功能,對倉庫現有的庫存進行管理和查詢,由於倉庫存儲中物資的需求量不相同,可以結合層次分析法進行分析,建立一個多層次的分析結構[6,7],如圖2所示。

    圖2 多層次分析結構

    多層次分析結構   下載原圖


    該分析結構包括目標層、準則層、方案層,第1層是目標層,目標為通信物資的需求量,第2層是準則層,包括物資經濟價值等4項,第3層為方案層,本文中指代各零部件。將準則層兩兩對比,得到判斷矩陣:

    A=A1A2A3A4A11131315A2311315A333113A45531 (1)A=[A1A2A3A4A11335A213135A3131313A41515131](1)

    在上麵的矩陣中,A1代表物資經濟價值,A2代表物資裝配關鍵度,A3為采購難易程度,A4為生產提前期,將該矩陣與關鍵因素分析法相結合,進行需求量打分,依照物資對關鍵因素的影響程度,其需求量級別分為十級,主要區別是其瓶頸容忍度不同,其打分對照表如表1所示。

    關鍵因素分析打分對照表 導出到EXCEL




    關鍵因素得分
    影響程度 物資優先等級 瓶頸容忍度

    1
    無影響 最低優先等級 0.7~0.9

    2
    極小

    3
    很小

    4
    較小 較低優先等級 0.5~0.6

    5
    微小

    6
    一般 較高優先等級 0.3~0.4

    7
    稍大

    8
    較大 最高優先等級 0.1~0.2

    9
    很大

    10
    極大



    從上表可以看出,不同需求優先級物資的瓶頸容忍度不同,從需求低優先級到需求高優先級的物資瓶頸容忍度逐漸降低。通過多層次分析結構與關鍵因素分析法相結合,可以使通信設備的倉儲部門在物資管理工作中能夠把握整體方向,減少因忽略物資需求量而增加的運輸成本。

    1.2 引入RFID技術

    在分析了通信物資供應需求的基礎上,倉儲的物資信息的實時更新也是需要考慮的因素。物聯網是互聯網的一個拓展延伸,通過無線或有線的網絡與互聯網相結合,能夠將倉儲的物資信息及時更新。RFID也叫射頻識別技術,是現在發展比較成熟的非接觸式感知技術[8,9]。目前的物流倉庫中,主要應用的幾種識別技術包括光學識別、條形碼識別,RFID技術具有其獨特的特點,更適合物流倉庫的日常應用,表2列舉了這幾種識別方式的主要參數。

    幾種識別技術參數比較 導出到EXCEL




    參數
    光學識別 條形碼 RFID識別

    數據量
    1~100 B 1~100 B 16~64 kB

    讀取方式
    光電轉化 激光掃描 無線通信

    識別距離
    很近

    識別速度
    小於3 s 小於4 s 小於4 s

    人工識度性
    可能 受限製 不可能

    機器識度性

    保密性

    光遮蓋影響
    失效 失效 無影響

    潮濕影響
    嚴重 很嚴重 無影響

    方位影響
    無影響

    多識別目標
    不能 不能



    在物流運輸行業中,RFID技術能夠自動識別單一對象,進而擁有識別物體編碼的能力。該技術能快速、實時、準確地采集並處理貨物信息,在物流倉庫中,能夠更加方便地進行倉庫進銷存物資的管理[10,11]。為了適用於本文的智能識別方法,設計RFID識別技術的框架構成如圖3所示。

    圖3 RFID結構

    3 RFID結構   下載原圖


    RFID能夠通過無線識別實現數據的讀寫功能,其封裝在封閉殼體內部,外界水、灰等惡劣條件對其影響不大,對於環境的適應性比較高。物資上的標簽可小型化和多樣化,區別於傳統的條形碼和二維碼。傳統的條形碼隻能識別商品種類,本文的方法在基於RFID技術下,製定一套自己的編碼規則,該編碼作為識別物資的唯一“ID”,能實現對單個的物體對象進行識別和跟蹤,物資編碼結構圖如圖4所示。

    圖4 物流倉庫物資編碼

    物流倉庫物資編碼   下載原圖


    按照該編碼規則可以將企業外協類進行分類編碼,保密性高,為自動化物流倉庫智能識別提供了良好的技術基礎,通過在倉庫中應用物聯網技術,確保了自動化倉庫的數據信息流傳輸效率。

    1.3 求解最優倉庫識別函數

    最優倉庫的識別實質上是一個求最值問題,利用衛星導航進行識別,尋找最優運輸路徑,使倉庫到需求點的運輸成本最低或利潤最大[12,13]。這就需要高精度識別,衛星識別符合精度標準,誤差在10 m內。依據衛星導航係統的偽距觀測方程:

    dk=dk+tk (2)

    在上式中,dk表示接收機與衛星之間的間距,c為光速,ξtk為衛星鍾差,可以寫ξtk的推導公式:

    ξtk=eIkeRk+eC (3)ξtk=eΙkeRk+eC(3)

    eIk為電離層誤差,eC為電流層誤差,eRk為相對誤差,根據公式(2)和公式(3),能夠對倉庫、供應點的地理位置進行精準識別,為了實現自動化的物流倉庫智能識別,就是要識別一個或多個最優倉庫,使該倉庫的庫存能夠滿足需求點,且地理位置在運輸上的費用最低,可以將運輸問題轉化為線性規劃問題,因此得到約束條件:

    i=1nPijqnj=1mPijgmPij0 (4){∑i=1nΡij≤qn∑j=1mΡij≥gmΡij≥0(4)

    上述的約束條件中,n代表擁有所需物資的倉庫個數,m為需求點的個數,qn為各個倉庫能夠提供的物資數量,gm為各個需求點各自需要物資的數量,Pij為倉庫i運送至需求點j的數目,根據上述約束條件,可以得到關於倉庫識別的最優函數[14,15]:

    Wmin=mini=1nj=1mPijwij (5)Wmin=min∑i=1n∑j=1mΡijwij(5)

    對於任意一個倉庫和需求點來說,在供應約束條件中,要求倉庫的物資存儲量不能小於運出量,且運至任意需求點的總量要滿足該點的需要,即得到另一約束條件:

    i=1nqij=1mgj (6)∑i=1nqi≥∑j=1mgj(6)

    需要對得到的最優函數進行求解,通過貪婪啟發法得到初始解,將約束條件中的參數逐一輸入,包括終止迭代步數和懲罰函數:

    S(U)={U1,U2,…,Un} (7)

    獲取此時最優解S(U),U為選擇的點集,S表示候選倉庫的集合,最後通過解評價法求出最優路線。至此完成了基於物聯網的自動化物流倉庫的智能識別方法研究,整體流程如圖5所示。

    圖5 基於物聯網的自動化物流倉庫的智能識別方法流程

    基於物聯網的自動化物流倉庫的智能識別方法流程   下載原圖


    2 實驗

    為了驗證設計的方法能夠使物流過程中倉庫到需求點的運輸成本最低,設計實驗,驗證最優倉庫識別結果是否達到最低成本。

    2.1 實驗準備

    將某智能交通物流網絡作為研究對象,包括1個工廠、10個倉庫和23個需求點,定位結果如圖6所示。

    圖6 導航定位結果

    導航定位結果   下載原圖


    工廠到各個倉庫的運輸費用如表3所示。

    工廠到倉庫間的運輸費用 導出到EXCEL




    倉庫編號
    橫坐標 縱坐標 費用(元/kg)

    P1
    10 190 8

    P2
    35 59 7

    P3
    71 129 6

    P4
    81 46 4

    P5
    113 159 5

    P6
    126 82 4

    P7
    147 144 6

    P8
    158 74 7

    P9
    166 175 8

    P10
    193 10 9



    在上述實驗條件下,分別使用傳統的方法和本文的方法進行智能識別,並對實驗結果進行分析。

    2.2 實驗結果與分析

    上述實驗條件下分別使用2種方法進行識別並配送物資,得到倉庫與需求點所在的區域建立坐標係,詳情如圖7所示。

    圖7 倉庫與需求點分布坐標圖

    倉庫與需求點分布坐標圖   下載原圖


    得到2種方法的識別結果如表4所示。

    4 2種方法識別結果對比表 導出到EXCEL




    倉庫
    原有方法對應的
    供應需求點
    本文方法對應的
    供應需求點

    P1
    1、2、9、10 1、2、9、10

    P2
    4、5、6 4、5、6、7

    P3
    3、7、8 3、9、8、12

    P4
    12、13 10、13、14

    P5
    14、15 11、12、16、17

    P6
    11、17、23 14、14、18、23

    P7
    16、21 11、16、17、19

    P8
    18、20 17、19、20、21

    P9
    22 14、15、18、23

    P10
    19、24 19、20、22



    根據上表可以看出,識別結果與傳統方法相比,可以單個需求點對應不同的倉庫,在某倉庫存貨不足時,能夠智能調用最近的倉庫進行補貨,以此來最大程度減少運輸成本。根據識別結果進行計算,利用本文識別方法識別到的倉庫到需求點的運輸成本為12.39萬元,原有方法識別到的倉庫到需求點的運輸成本為15.88萬元,說明了設計的智能識別方法能夠識別到最優倉庫。

    3 結束語

    在多倉庫配送的情況下,現有的倉庫智能識別方法無法識別出最優倉庫,因此,設計一種基於物聯網的自動化物流倉庫智能識別方法。建立多層次的分析結構,結合關鍵因素分析通信物資供應需求,使倉儲部門能夠把握物資管理的整體方向,減少因忽略物資需求量而增加的運輸成本,引入更適合物流倉庫的RFID技術,製定特有的編碼規則,提高數據信息流傳輸效率,利用衛星導航尋找最優運輸路徑,通過線性規劃方程使倉庫到需求點的運輸成本最低,完成了基於互聯網的自動化物流倉庫智能識別方法的研究。通過實驗結果表明,設計的方法識別到的倉庫比原有方法識別到的倉庫更優,驗證了設計的方法的有效性。

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