CN104835022B - 一种基于rfid与批量流技术的物流中心转储智能决策控制系统及方法 - Google Patents
一种基于rfid与批量流技术的物流中心转储智能决策控制系统及方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种物流中心转储智能决策控制系统及方法，系统结构包括：货位数据采集器、货物数据采集器、转储作业终端及转储批决策系统，采用批量流技术设计批量拆解与调度方法，减少了转储批的单批规模，提高了转储批调度的合理性和准确；通过RFID技术的辅助可以实时获取转储批的执行情况，弥补了以往操作中信息流与物流脱节的问题，该控制系统与方法适用于提高多种物流园区仓储内部作业效率和自动化水平以及出库服务水平，具有很好经济效益和市场应用推广前景。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于RFID无线射频技术和批量流技术的物流中心仓储系统内部转储批的智能决策系统及方法，尤其涉及在通过RFID无线射频技术对货区状态的实施信息获取的基础上通过对转储批采用批量流技术进行分解，实现转储批智能分解、调度的决策方法，属于智能信息技术领域。
背景技术
物流中心是多种运输方式衔接地，是一个具有一定规模和多种服务功能的物流企业集结点，包括综合功能、集约功能、信息交易功能、集中仓储功能、配送加工功能、多式联运功能、辅助服务功能及停车场功能。可以全面处理储存、包装、装卸、流通加工、配送等作业方式以及不同作业方式之间相互转换。物流园区内部物流作业繁忙，货物装卸作业频繁、吞吐量大、周转率高，相对与一般仓储系统，物流中心的仓储系统决策问题更加复杂。
物流中心仓储系统中各环节包括的决策问题主要有以下几类：（1）入库单制定，（2）出库单制定，（3）转储计划制定，（4）月台调度，等。其中转储计划是衔接出库与入库之间重要环节，如何通过转储有效服务出库，指导入库是仓储系统中的重要决策问题。目前，在多数仓储系统中，上述信息一般辅以WMS系统的数据支持，可以实现仓储信息化。但其决策过程完全依赖人工经验决策，决策结果影响整个物流中心运作效率，并且对供应链上下游产生直接影响，转储计划的不准确直接影响出库效率，经常出现月台大量堆积货物，但已到达物流中心的车辆无货依然无货可配的现象，延误发货时间，降低了客户服务水平，增加了物流中心运作成本，其特征表现为：
（1） 物流中心转储决策问题复杂，物流中心物流运作过程影响因素多，是一类典型的组合优化问题，其准确度仅依赖人工经验难以保证决策结果的优化效果；决策时间有限，工作强度大，并且销售订单信息具有动态性，并且在其他外力因素影响下，决策问题呈现动态不确定性特征，增加决策复杂度；目前WMS系统为决策过程提供数据支持，如库存信息、相关单据信息等，但尚不具备辅助决策的能力，未能提供有价值的辅助决策信息缓解决策难度；决策支持岗位对人员水平依赖性强，增加了人员工作压力，同时给物流中心运作带来难以预计的风险。
（2）转储决策过程与执行过程脱节，由于人工决策难以考虑各影响因素，无法实现精细化管理，一般制定较大批量的粗放型转储计划，由叉车工进行分解执行。导致执行过程中对于管理人员以及信息系统存在黑箱，出现信息流与物流的不同步现象。
（3）转储决策导致多米诺骨牌效应明显，月台指派，即为入园车辆指定装货月台，是决策的最终环节，受前期转储决策影响，月台指派规则越简单，则越体现前期决策准确度，但目前月台指派后通常需要人工调整，而现场调度员难以把握全局信息，指派月台结果难以满足物流中心整体优化的需求。
可见，在物流园区运作过程中各决策环节虽然面向不同流程和不同对象，但各环节关联性强，转储批决策作为中心环节，其每次决策结果的误差被各个后续操作逐级放大，不但影响仓储环节的管理，并间接影响到供应链上下游的协同运作，因此，物流中心仓储的转储批决策必须基于信息化的决策框架，实现智能化的决策过程。
在过去的几十年里，批量流的概念在生产领域中广泛地被利用，如丰田的JIT系统。在生产实践上的应用在一定程度上证明了批量流的效用。Truscott发表在《Journal ofOperational Management》上的论文《Production scheduling with capacityconstrained transportation activities》提出批量流潜在的益处，包括减少生产前置时间，降低在制品存量从而减少在制品所需耗的储存成本和储存空间。Adar A. Kalir等发表在《International Journal of Production Economics》上的论文《Evaluation of thepotential benefits of lot streaming in flow-shop systems》比较了采用批量流和传统不采用批量流方式下的差异性：完工时间、产品平均流动时间、在制品水平，分析得到批量流在生产车间内具有较好的效果，能有效降低上述指标。
在批量流的划分方面，如何控制子批量的大小是目前所需要得到较重要的一环。相等子批量是其中一种最为常见的划分方式，由于其简单易行，很多学者进行了相关方面的研究。LOW等在《International Journal of Advanced Manufacturing Technology》上发表的论文《Benefits of lot splitting in job-shop scheduling》比较研究了等量分批和不等量分批策略，认为存在很多合理的等量分批调度可以达到减少完工时间和成本的目的，并降低计算难度。
在批量流的调度方法，主要的调度建模方法可被归类为分析的、启发式的和人工智能这三种类型。陈进等在《机械工程学报》上发表的论文《Job-Shop 调度问题的分批和最优化策略》论述了一种简化的生产车间内批量分割的方法，对其进行优化调度，同时解决分批调度中的位置、原则和对工期影响等问题，提出分批的步骤和方法，在此基础上，他们用一种启发式的算法进行通常的优化调度，在此调度计划中找出其中工期最长的关键路径；叶涛锋，等发表在《中国管理科学》上的论文《基于批量流的多阶段生产系统的优化问题研究》提出一种启发式方法；桑红燕等发表在《中国机械工程》上的论文《求解批量流水线调度问题的离散蜂群算法》提出了一种离散人工蜂群算法来优化最大完工时间，提出了插入邻域快速算法，这是一类群智能算法求解思路。
从上述研究可见，批量流技术多应用于生产领域，生产领域批量流技术的应用关键在于批量的拆解和批量之间通过调度得到的加工顺序。但仓储领域批量流的应用不单决策批量的拆解，还要决策批量所取货位以及批量归属货位，因此目前研究中所建立模型与求解方法，不完全适用于仓储领域。
发明内容
本发明目的在于实现物流中心转储批的智能决策，实现物流中心仓储的精细化管理，提供一种基于RFID的信息采集架构上采用批量流技术的转储批分解、制定、执行的决策控制系统与方法。
为了实现以上目的,本发明的技术方案是通过RFID采集货物数据、货位数据，建立决策系统辅助货物与货位的关联以及转储批任务指派，系统结构包括：货位数据采集器、货物数据采集器、转储作业终端及转储批决策系统；
所述货位数据采集器，采用RFID标签，嵌入安装在各货位地面，使得转储作业终端机在进入货位后可以读取到该货位信息；
所述货物数据采集器，采用RFID标签，嵌入安装在货物托盘内，使得转储作业终端机在载入托盘后可以读取到该托盘对应货物信息；
所述转储作业终端，可读取货位数据采集器信息，读取货物数据采集器信息，接受转储作业任务指派并回传转储作业结果；
所述转储批决策系统优选为计算机系统，连接转储作业终端、货位数据采集器、货物数据采集器，根据货位数据采集器、货物数据采集器获取的由货位信息和货物信息组成的库存信息，对输入的转储需求采用批量流技术进行拆解、调度并传递给转储作业终端，并且接受转储作业终端的回传数据。
作为优选，所述转储作业终端，其结构至少包括：电动叉车、触摸显示屏、RFID读写器；
采用此决策控制系统，本发明还提供了一种基于批量流技术的批量分解与调度方法以及一种基于RFID的转储数据控制方法，具体步骤包括：
一、基于批量流技术的批量分解与调度方法
（1）批量分解方法
步骤1， 取TR中的任意品种，记为i品种，在库存集合中分别搜寻“该品类批次时间<=最早批次时间+Bs”范围内的数量及所在位置，记为集合STB i ｛品种、批次、数量、存放位置｝，TR为拟转储货物集合，Bs为批次的拓展日期范围，假设最早批次为A，则批次日期<=A+Bs的产品在此次转储中视为同一批次；
步骤2， 如果STB i 中总量未达到本次TR i （TR i 表示本次转储i品种需转储的数量），则取“下一最早批次+Bs”范围内的数量及所在位置，加入集合STB i 并重复步骤2，当总量达到本次TR i 的数量，则跳转至步骤1，继续取下一品种i+1，直至TR中所有品种遍历完毕；
步骤3， 输出STB｛品种、批次、数量、存放位置｝；
步骤4， 根据步骤3中输出的STB，取品种i的存储货区集合STB i {STB ij }，按照数量大小升序排列，其中i为品种，j为品种i存放的区块自编号；
步骤5， 取STB ij 中最小数量货区，假设其存储i品种数量为CN i ，如果TR i <=CN i <=Lz*(1+Lzp)，则形成数量大小为TR i 的拆分批量TRD ij ，其中i表示品种，j表示品种i拆分的批量序号，TRD ij 包含｛批量编号、品种、数量、批次、移出货区、移入货区｝，如果Lz*(1+Lzp) <=CN i <=TR i 则形成数量大小为CN i 的拆分批量TRD ij ，其中Lz为设置的等批量大小，Lzp为批量浮动比率；
步骤6， 如果该TRD ij 的数量<=对应的出货区数量，将TRD ij 存入TRD集合，调整TR i 的数量，并将对应的底库出货区容量调整为减去TRD ij 数量的容量，如果不满足，则舍弃该TRD ij，并对STB i 中处于同一个纵向库房的所有STB ij 标注为“底库出货区满无法移出”；如果CN i >Lz*（1+Lzp）>=TR i ，则形成数量大小为TR i 的拆分批量TRD ij ，否则形成数量大小为Lz*（1+Lzp）的拆分批量TRD ij ，调整TR i 的数量，同样判断该TRD ij 对应的底库出货区可否容纳，当容量满足时，将TRD ij 存入TRD集合，并调整对应底库出货区容量；
步骤7， 重复步骤6直至该货区品种i的数量不满足条件“>Lz*（1+Lzp）”，即其剩余数量“<=Lz*（1+Lzp）”但<=TR i 时，则将该数量形成拆分批量TRD ij ，如果该数量“<=Lz*（1+Lzp）”但>=TR i 时，则形成数量为TR i 的拆分批量TRD ij ，最后同样判断该TRD ij 对应的底库可否容纳，当容量满足时，将TRD ij 存入TRD集合，并调整底库出货区容量；
步骤8， 如货区该品种全部取空则从STB i 中删除该货区；
步骤9， 查看TR中该品种TR i 的需求是否变为0，如满足进入下一步骤，如不满足，则判断是否剩余所有STB ij 被标注为“直拨区满无法移出”，如不满足则跳转至步骤5，否则进入下一步骤；
步骤10， i=i+1取下一品种并跳转至步骤4，重复上述流程，直至STB中所有品种被遍历，结束输出TRD；
步骤11， 判断是否所有TR被满足，如不满足，则在所有底库出货区中寻找仍有空余量的底库库房，并在STB i 中找出数量不满足的品种（如果有多个，随机选择），且对应底库库房仍有余量的，则根据库房容量从STB i 中拆分出转储批TRD ij ；
步骤12， 输出TRD集合，即为转储详单。
（2）转储调度方法
步骤13， 在TRD集合中取出品种i的所有TRD ij ，按照转储批数量升序排列，同时获取其对应的库房信息；
步骤14， 在TRD ij 队列中取第一个即TRD i4 ，在其移出货区对应的底层库区中，寻找存储品种包括品种i的货区集合SA i ，
步骤15， 将SA i 中货区按空闲库位量升序排列，将其他空闲货区按照空闲容量升序依次排列在SA i 后形成队列；
步骤16， 以TRD i1 数量遍历SA i 并放入第一个满足容量需求的货区，将该TRD i1 中的“移出货区”字段记录为该空闲货区编号；如果遍历结束后没有满足整批存放的空闲货区，则从第一个空闲容量货区的容量开始对该转储批进行分割为多个TRD i1k ，直至完成该TRD i1 的存储；
步骤17， j=j+1，取品种i的TRD ij , 重复步骤13~步骤16，直至品种i的所有TRD ij 被遍历；
步骤18， i=i+1，跳转至步骤12，取下一品种重复重复步骤13~步骤17，直至TRD中所有品种被遍历；
步骤19， 结束输出所有TRD ijk 。
二、基于RFID的转储数据控制方法
步骤1， 转储决策系统由装车批系统导入转储任务、由WMS系统导入库存数据；
步骤2， 由转储决策系统产生转储批TRD ijk ，方法如所述基于批量流技术的批量分解与调度方法步骤1至步骤19；
步骤3， 所有TRD ijk （转储批）发送至转储任务池待命；
步骤4， 转储任务从任务池中分配给各个转储作业终端；
步骤5， 叉车工根据转储作业终端获取信息行车至指定取货区；
步骤6， 叉车工操作转储作业终端取指定货物；
步骤7， 转储作业终端通过自载读写器读取货物数据采集器RFID标签；
步骤8， 转储作业终端通过无线网络回传服务器；
步骤9， 服务器匹配该转储任务；
步骤10， 服务器回传匹配信息至转储作业终端；
步骤11， 叉车工根据转储作业终端信息搬运托盘至指定货区；
步骤12， 通过读写器读取目标货位数据采集器RFID标签；
步骤13， 转储作业终端接收读写器信息；
步骤14， 转储作业终端通过无线网络回传服务器；
步骤15， 服务器关联该货物与货位；
步骤16， 服务器回传关联信息至车载终端；
步骤17， 叉车工通过转储作业终端机得知关联成功后，离开货区。
综上所述，本发明所提出的技术方案的有益技术效果是：采用批量流技术设计批量拆解与调度方法，减少了转储批的单批规模，提高了转储批调度的合理性和准确；通过RFID技术的辅助可以实时获取转储批的执行情况，弥补了以往操作中信息流与物流脱节的问题，该控制系统与方法适用于提高多种物流园区仓储内部作业效率和自动化水平以及出库服务水平，具有很好经济效益和市场应用推广前景。
附图说明
图1是本发明一种基于RFID与批量流技术的物流中心转储智能决策控制架构及数据流图。
具体实施方式
参考附图，下面将对本发明进行详细描述。
实施例1
本发明一种基于RFID与批量流技术的物流中心转储智能决策控制方法流程，具体步骤如下：
（1）批量分解
步骤1， 从装车批中获取时段内的转储品种和数量（或者自定义），设品种i需求量为800万，对品种i遍历现有库存，设Bs为15天，则，搜寻“品种i批次时间<=最早批次时间+15”范围内的数量及所在位置，记为集合STB i ｛品种、批次、数量、存放位置｝；
步骤2， 如果STB i 中总量未达到本次TR i ，即800万，则取“下一最早批次+Bs”范围内的数量及所在位置，加入集合STB i 并重复步骤2，当总量达到本次TR i 的数量800万，则跳转至步骤1，继续取下一品种i+1，直至TR中所有品种遍历完毕；
步骤3， 输出STB｛品种、批次、数量、存放位置｝，根据库存假设得到的STB集合为：A（i品种，批次x，存储位置1-2-2B，300万支），B（i品种，批次x，存储位置1-3-2H，200万支），C（i品种，批次y，存储位置1-3-3F，330万支），y与x批次日期差距在范围Bs之内，其中存储位置1-2-2B表示1号楼2层2库房B库区；
步骤4， 根据步骤3中输出的STB，取品种i的存储区块集合STB i {STB ij }，按照数量大小升序排列，其中i为品种，j为品种i存放的区块自编号，形成BAC顺序；
步骤5， 假设Lz为250，Lzp为0.2，则取STB ij 中最小数量区块，即B（i品种，批次x，存储位置1-3-2H，200万支），假设其存储i品种数量为CN i 在TR i 与Lz*(1+Lzp)之间，则形成数量大小为TR i 的拆分批量TRD ij ，其中i表示品种，j表示品种i拆分的批量序号，TRD ij 包含｛批量编号、品种、数量、批次、移出货区、移入货区｝，如果数量在Lz*(1+Lzp)与TR i 之间，则形成数量大小为CN i 的拆分批量TRD ij ，TRD i1 ｛品种i，200万支，移出货区1-3-2H，移入货区（未知）｝；
步骤6， 查看TRD i1 所在底库的容量是否足够，假设该园区所有库位对应可移入的底库FSA1，FSA2，FSA3，且均为500万支的容量，TRD i1 可以移入对应的2库房底库，则正式生成转储批TRD i1 ，将FSA2调整为300=500-200，TRi为800-200=600，如果TRD i1 数量超过对应FSA容量，则舍弃该TRD i1 ；并对STB i 中处于同一个纵向库房的所有STB ij 标注为“直拨区满无法移出”，此处并不舍弃；
步骤7， 重复步骤6直至该区块品种i的数量不满足条件“>Lz*（1+Lzp）”，即其剩余数量“<=Lz*（1+Lzp）”但<=TR i ，则将该数量形成拆分批量TRD ij ，如果该数量“<=Lz*（1+Lzp）”但>=TR i 时，则形成数量为TR i 的拆分批量TRD ij ，最后同样根据步骤6中原则判断该TRD ij 对应的底库可否容纳，当容量满足时，将TRD ij 存入TRD集合，并调整底库出货区容量；
步骤8， 如该货区品种i全部取空则从STB i 中删除该货区；
步骤9， 查看TR中该品种TR i 的需求是否变为0，如满足进入下一步骤，如不满足，则判断是否剩余所有STB ij 被标注为“直拨区满无法移出”，如不满足则跳转至步骤5，否则进入下一步骤；
由上述步骤可从A得到转储批TRD i2 ｛品种i，300万支，移出货区1-2-2B，移入货区（未知）｝；查看TRD i2 所在底库的容量FSA2是否足够，现在FSA1，FSA2，FSA3分别为500，300，500的容量，TRD i2 无法移入对应的2库房底库，则舍弃TRD i2 ；
由C得到TRD i3 ｛品种i，300万支，移出货区1-3-3F，移入货区（未知）｝，TRD i4 ｛品种i，30万支，移出货区1-3-3F，移入货区（未知）｝，现在FSA1，FSA2，FSA3调整为500，200，300万支的容量，TRi变为600-300-30=270；
步骤10， i=i+1取下一品种并跳转至4步骤，重复上述流程，直至STB中所有品种被遍历，结束输出TRD，当前TRD包含TRD i1 、TRD i3 与TRD i4 ；
步骤11， 判断是否所有TR被满足，如不满足，则在所有底库出货区中寻找仍有空余量的底库库房，并在STB i 中找出数量不满足的品种（如果有多个，随机选择），且对应底库库房仍有余量的，则根据库房容量从STB i 中拆分出转储批TRD ij ；当前TRi为270，即仍需270需要转储，仅剩区块A中300量，根据A区块存储位置1-2-2B对应底库数量FSA2为200，因此，生成转储批TRD i5 ｛品种i，200万支，移出货区1-2-2B，移入货区（未知）｝；
步骤12， 输出TRD集合，即为转储详单TRD i1 、TRD i3 与、TRD i4 与TRD i5 ；（2）转储调度
步骤13， 在TRD集合中取出品种i的所有TRD ij ，按照转储批数量升序排列，同时获取其对应的库房信息，即形成序列TRD i4 、TRD i1 、TRD i5 、TRD i3 ；
步骤14， 假设FSA2与FSA3均为（A区空闲100存放品种 i ，B区空闲200存放品种j，C区空闲200存放品种i），在TRD ij 队列中取第一个即TRD i4 ，在其移出货区对应的底层库区中，寻找存储品种包括品种i的货区集合SA i ，得到FSA2中的A、C货区；
步骤15， 将SA i 中货区按空闲库位量升序排列，将其他空闲货区按照空闲容量升序依次排列在SA i 后形成队列，形成A-C-B；
步骤16， 以TRD i4 数量遍历SA i 并放入第一个满足容量需求的货区，将该TRD i4 中的“移出货区”字段记录为该空闲货区编号，即TRD i4 ｛品种i，30万支，移出货区1-3-3F，移入货区1-1-3A｝；如果遍历结束后没有满足整批存放的空闲货区，则从第一个空闲容量货区的容量开始对该转储批进行分割为多个TRD ijk ，直至完成该TRD ij 的存储，可得：
TRD i1 ｛品种i，200，移出货区1-3-2H，移入货区1-1-2C｝；
TRD i5 ｛品种i，200，移出货区1-2-2B，移入货区1-1-2B｝；
TRD i3 由于转储批量超过任意货区空闲容量，则拆分为转储批TRD i31 、TRD i32 分别为：
TRD i31 ｛品种i，100，移出货区1-3-3F，1-1-3A｝；
TRD i32 ｛品种i，200，移出货区1-3-3F，1-1-3C｝。
实施例2
本发明一种基于RFID与批量流技术的物流中心转储智能决策控制架构图（如图1）：
步骤1， 转储决策系统由装车批系统导入转储任务、由WMS系统导入库存数据；
步骤2， 由转储决策系统产生转储批TRD ijk ，具体方法参见所述基于批量流技术的批量分解与调度方法步骤1至步骤19；
步骤3， 所有TRD ijk （转储批）发送至转储任务池待命；
步骤4， 转储任务从任务池中分配给各个转储作业终端，所述转储作业终端如图2所示；
步骤5， 叉车工根据转储作业终端获取信息行车至指定取货区；
步骤6， 叉车工操作转储作业终端取指定货物；
步骤7， 转储作业终端通过自载读写器读取货物数据采集器RFID标签，所述货物数据采集器RFID标签如图3所示；
步骤8， 转储作业终端通过无线网络回传服务器；
步骤9， 服务器匹配该转储任务；
步骤10， 服务器回传匹配信息至转储作业终端；
步骤11， 叉车工根据转储作业终端信息搬运托盘至指定货区；
步骤12， 通过读写器读取目标货位数据采集器RFID标签，所述货位数据采集器RFID标签如图4所示；
步骤13， 转储作业终端接收读写器信息；
步骤14， 转储作业终端通过无线网络回传服务器；
步骤15， 服务器关联该货物与货位；
步骤16， 服务器回传关联信息至车载终端；
步骤17，叉车工通过转储作业终端机得知关联成功后，离开货区。
Claims (2)
1.一种基于批量流技术的批量分解与调度方法，其特征在于，具体实现步骤如下：
（1）批量分解方法
步骤1， 取TR中的任意品种，记为i品种，在库存集合中分别搜寻“该品种批次时间<=最早批次时间+Bs”范围内的数量及所在位置，记为集合STB i ｛品种、批次、数量、存放位置｝，TR为拟转储货物集合，批次的拓展日期范围，假设最早批次为A，则批次日期<=A+Bs的产品在此次转储中视为同一批次；
步骤2， 如果STB i 中总量未达到本次TR i （TR i 表示本次转储i品种需转储的数量），则取“下一最早批次+Bs”范围内的数量及所在位置，加入集合STB i 并重复步骤2，当总量达到本次TR i 的数量，则跳转至步骤一，继续取下一品种i+1，直至TR中所有品种遍历完毕；
步骤3， 输出STB｛品种、批次、数量、存放位置｝；
步骤4， 根据步骤3中输出的STB，取品种i的存储货区集合STB i {STB ij }，按照数量大小升序排列，其中i为品种，j为品种i存放的区块自编号；
步骤5， 取STB ij 中最小数量货区，假设其存储i品种数量为CN i ，如果TR i <=CN i <=Lz*(1+Lzp)，则形成数量大小为TR i 的拆分批量TRD ij ，其中i表示品种，j表示品种i拆分的批量序号，TRD ij 包含｛批量编号、品种、数量、批次、移出货区、移入货区｝，如果Lz*(1+Lzp) <=CN i <=TR i 则形成数量大小为CN i 的拆分批量TRD ij ，其中Lz为设置的等批量大小，Lzp为批量浮动比率；
步骤6， 如果该TRD ij 的数量<=对应的出货区数量，将TRD ij 存入TRD集合，调整TR i 的数量，并将对应的底库出货区容量调整为减去TRD ij 数量的容量，如果不满足，则舍弃该TRD ij，并对STB i 中处于同一个纵向库房的所有STB ij 标注为“底库出货区满无法移出”；如果CN i >Lz*（1+Lzp）>=TR i ，则形成数量大小为TR i 的拆分批量TRD ij ，调整TR i 的数量，同样判断该TRD ij 对应的底库出货区可否容纳，当容量满足时，将TRD ij 存入TRD集合，并调整对应底库出货区容量；
步骤7， 重复步骤6直至该货区品种i的数量不满足条件“>Lz*（1+Lzp）”，即其剩余数量“<=Lz*（1+Lzp）”但<=TR i 时，则将该数量形成拆分批量TRD ij ，如果该数量“<=Lz*（1+Lzp）”但>=TR i 时，则形成数量为TR i 的拆分批量TRD ij ，最后同样判断该TRD ij 对应的底库可否容纳，当容量满足时，将TRD ij 存入TRD集合，并调整底库出货区容量；
步骤8， 如货区该品种全部取空则从STB i 中删除该货区；
步骤9， 查看TR中该品种TR i 的需求是否变为0，如满足进入下一步骤，如不满足，则判断是否剩余所有STB ij 被标注为“底库出货区满无法移出”，如不满足则跳转至步骤5，否则进入下一步骤；
步骤10， i=i+1取下一品种并跳转至步骤4，重复步骤4至步骤9，直至STB中所有品种被遍历，结束输出TRD；
步骤11， 判断是否所有TR被满足，如不满足，则在所有底库出货区中寻找仍有空余量的底库库房，并在STB i 中找出数量不满足的品种（如果有多个，随机选择），且对应底库库房仍有余量的，则根据库房余量从STB i 中拆分出转储批TRD ij ；
步骤12， 输出TRD集合，即为转储详单；
（2）转储调度方法
步骤13， 在TRD集合中取出品种i的所有TRD ij ，按照转储批数量升序排列TRD im ，其中m为顺序号，同时获取其对应的库房信息；
步骤14， 在TRD im 队列中取第一个即TRD i1 ，在其移出货区对应的底层库区中，寻找存储品种包括品种i的货区集合SA i ，
步骤15， 将SA i 中货区按空闲库位量升序排列，将其他空闲货区按照空闲容量升序依次排列在SA i 后形成队列；
步骤16， 以TRD i1 数量遍历SA i 并放入第一个满足容量需求的货区，将该TRD i1 中的“移出货区”字段记录为该空闲货区编号；如果遍历结束后没有满足整批存放的空闲货区，则针对所有空闲货区的容量按步骤13的队列顺序开始对该转储批进行分割为多个TRD i1k ，其中k为分割序号，直至完成该TRD i1 的存储；
步骤17， m=m+1，取品种i的TRD im , 重复步骤13~步骤16，直至品种i的所有TRD im 被遍历；
步骤18， i=i+1，跳转至步骤12，取下一品种重复重复步骤13~步骤17，直至TRD中所有品种被遍历；
步骤19， 结束输出所有TRD imk 。
2.一种基于RFID的转储数据控制方法，其特征在于，具体实现步骤如下：
转储决策系统由装车批系统导入转储任务、由WMS系统导入库存数据；
由转储决策系统产生转储批TRD imk ，方法为批量分解与调度方法，所述批量分解与调度方法为权利要求1所述的基于批量流技术的批量分解与调度方法；
所有TRD imk （转储批）发送至转储任务池待命；
转储任务从任务池中分配给各个转储作业终端；
叉车工根据转储作业终端获取信息行车至指定取货区；
叉车工操作转储作业终端取指定货物；
转储作业终端通过自载读写器读取货物数据采集器RFID标签；
转储作业终端通过无线网络回传服务器；
服务器匹配该转储任务；
服务器回传匹配信息至转储作业终端；
叉车工根据转储作业终端信息搬运托盘至指定货区；
通过读写器读取目标货位数据采集器RFID标签；
转储作业终端接收读写器信息；
转储作业终端通过无线网络回传服务器；
服务器关联该货物与货位；
服务器回传关联信息至车载终端；
叉车工通过转储作业终端机得知关联成功后，离开货区。
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Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1711203A (zh) * | 2002-10-11 | 2005-12-21 | Tdk株式会社 | 库存管理方法、库存管理系统以及库存管理程式 |
| CN102147888A (zh) * | 2011-03-25 | 2011-08-10 | 宁波通亿物联技术有限公司 | 一种智能仓库管理系统及其方法 |
| CN102446281A (zh) * | 2011-09-16 | 2012-05-09 | 浙江中烟工业有限责任公司 | 基于地埋式rfid货位标签的卷烟仓储系统 |
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| 配送中心拣货作业中的订单分批策略研究;李诗珍等;《物流技术》;20020425(第4期);31-33 |
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