CN109272138A - 分拣设备格口数量优化方法及装置 - Google Patents

分拣设备格口数量优化方法及装置 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种分拣设备格口数量优化方法及装置，该方法包括：根据目标快件处理量，以及分拣设备性能获取目标分拣设备条数，所述目标分拣设备条数为初分分拣设备条数和细分分拣设备条数总和的最大值；根据目标分拣设备条数与格口数量及设备成本，获取满足所述目标快件处理量的最低的总成本，并以对应最低的所述成本的格口数量为最终优化格口数。本发明根据目标快件处理量，以及分拣设备性能等数据，取目标分拣设备条数，并根据该设备分拣条数计算成本，最终获得成本最低时对应的格口数量为最终的格口数。这种方法能够得到满足要求的格口数，且能保证设备成本最低。

Description

分拣设备格口数量优化方法及装置
技术领域
本公开一般涉及快件分拣领域，具体涉及分拣设备，尤其涉及分拣设备格口数量优化方法及装置。
背景技术
随着电子商务的普及，网上购物已经成为人们生活中必不可少的一部分，快递量每年呈井喷式的增长，年增长率均在40％以上。
随着快递业务量的不断上涨，分拣流向不断增加，分拣设备无法灵活提高产能的缺点日益明显，对相关企业产生了一定的困扰。目前大部分快递企业分拣中心均使用环形分拣设备，但是此类设备格口固定，分拣能力存在上限，存在调整格口与分拣能力成本高，搬迁困难等问题。
同时各快递企业分拣中心内的分拣设备格口数量大部分情况下是与供应商商讨之后决定的，没有形成一套科学合理的计算方法，格口数量的决策受人为主观判断因素影响较大，容易导致设备投入过剩，造成资源浪费。
发明内容
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种分拣设备格口数量优化方法，以更精准的判断分拣设备最适合的格口数量。
本申请在第一方面提供一种分拣设备格口数量优化方法，根据目标快件处理量，以及分拣设备性能获取目标分拣设备条数SX格，所述目标分拣设备条数SX格为初分分拣设备条数S初i和细分分拣设备条数S细i总和的最大值；其中，所述初分分拣设备条数S初i为：
所述细分分拣设备条数S细i为：
根据目标分拣设备条数SX格与格口数量X格及设备成本，获取满足所述目标快件处理量的最低的总成本C总，并以对应最低的所述成本C总的格口数量X格为最终优化格口数；其中，i为快件到达波次；j为快件发出波次；Jij为第i个波次到达，且需要在第j个波次出发的快件数量；O为单条自动化分拣设备的处理速度；T初i为第i个波次时初分的处理时长；T细i为第i个波次时细分的处理时长；L细i为第i个波次时进行细分的快件数量。
如上所述的分拣设备格口数量优化方法，其中，所述设备成本分为固定成本C固和每增加一个格口所需要的变化成本C变；
所述总成本C总为：
C总＝(C固+C变×X格)×SX格。
如上所述的分拣设备格口数量优化方法，其中，预估分拣流向数D，获取所述格口数量X格的最小值，并以最小值为基础，依次增加一个格口数，获取对应不同所述格口数量X格的所述总成本C总，并选取总成本C总最小值时对应的所述格口数量X格为所述最终优化格口数。
如上所述的分拣设备格口数量优化方法，其中，所述格口数量X格的最小值为预估分拣流向数D的正平方根。
如上所述的分拣设备格口数量优化方法，其中，单条自动化分拣设备的处理速度O与所述格口数量X格呈非线性递增。
本申请在第二方面还提供一种分拣设备格口数量优化装置，包括：
条数计算模块，用于根据目标快件处理量，以及单条自动化分拣设备的处理速度获取目标分拣设备条数(SX格)，所述目标分拣设备条数(SX格)为初分分拣设备条数(S初i)和细分分拣设备条数(S细i)总和的最大值；
其中，所述初分分拣设备条数(S初i)为：
所述细分分拣设备条数(S细i)为：
以及
最优格口确定模块，用于根据目标分拣设备条数(SX格)与格口数量(X格)及设备成本，获取满足所述目标快件处理量的最低的总成本(C总)，并以对应最低的总成本(C总)的格口数量(X格)为最终优化格口数；
其中，i为快件到达波次；j为快件发出波次；Jij为第i个波次到达，且需要在第j个波次出发的快件数量；O为单条自动化分拣设备的处理速度；T初i为第i个波次时初分的处理时长；T细i为第i个波次时细分的处理时长；L细i为第i个波次时进行细分的快件数量。
如上所述的分拣设备格口数量优化装置，优选地，所述最优格口确定模块包括总成本计算单元，用于计算所述总成本，所述设备成本分为固定成本(C固)和每增加一个格口所需要的变化成本(C变)；所述总成本(C总)为：
C总＝(C固+C变×X格)×SX格。
如上所述的分拣设备格口数量优化装置，优选地，所述装置还用于：预估分拣流向数(D)，获取所述格口数量(X格)的最小值，并以最小值为基础，依次增加一个格口数，获取对应不同所述格口数量(X格)的所述总成本(C总)，并选取总成本(C总)最小值时对应的所述格口数量(X格)为所述最终优化格口数。
如上所述的分拣设备格口数量优化装置，优选地，所述格口数量(X格)的最小值为预估分拣流向数(D)的正平方根。
如上所述的分拣设备格口数量优化装置，优选地，单条自动化分拣设备的处理速度(O)随所述格口数量(X格)呈非线性递增。
根据本申请实施例提供的技术方案，根据目标快件处理量，以及分拣设备性能等数据，取目标分拣设备条数，并根据该设备分拣条数计算成本，最终获得成本最低时对应的格口数量为最终的格口数。这种方法能够得到满足要求的格口数，且能保证设备成本最低。
附图说明
图1示出根据本发明一个实施例的分拣设备格口数量优化方法的流程图；
图2示出根据图1所示实施例的分拣设备格口数量优化装置的程序模块图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出根据本发明一个实施例的分拣设备格口数量优化方法的流程图，该方法包括：步骤S100：根据目标快件处理量，以及分拣设备性能获取目标分拣设备条数SX格，所述目标分拣设备条数SX格为初分分拣设备条数S初i和细分分拣设备条数S细i总和的最大值。
目标快件处理量为预估值，也就是预计需要处理的快件数量，该数量一般是以波次为基准，预估每个波次要处理的快件数量，不过每个波次的快件数量是不同的，因此可以采用平均值，或者也可以选用最大值，这些可以根据实际需要进行调整。
分拣设备的性能可以包括处理速度，对应不同波次不同格口数量时进行分拣的时间。当然，一般分拣还分为初分和细分两个步骤，因此处理时间也分为初分所用时间，以及细分所用时间。
上述的初分和细分，均为快件分拣领域的专有名词，其中，初分可以简单的理解为根据快件寄送地点的大范围进行分堆(即将相同目的地的快件分类到一起)，例如将目的地为X省的快件分类到一起，为初分。细分可以简单的理解为根据快件寄送地点的小范围进行分堆，例如将上述初分中，将目的地为X省的快件在按照市进行分堆，也就是将X省中的快件按照a市、b市和c市等进行再分堆。
上述的初分和细分仅是示例，以“省”作为初分依据，以“市”作为细分依据，而实际中，可以根据需要来确定具体初分和细分的要求。
上述分拣设备条数SX格包括初分设备条数S初i和细分分拣设备条数S细i，分拣设备条数SX格为初分分拣设备条数S初i和细分分拣设备条数S细i总和的最大值，即：
需要注意，初分设备条数S初i具体是指对i波次时，快件进行初分所需要使用的设备的条数，对应的细分分拣设备条数S细i具体是指对i波次时，快件进行细分所需要使用的设备的条数。
其中，初分分拣设备条数S初i为：
所述细分分拣设备条数S细i为：
其中，i为快件到达波次；j为快件发出波次；Jij为第i个波次到达，且需要在第j个波次出发的快件数量；O为单条自动化分拣设备的处理速度；T初i为第i个波次时初分的处理时长；T细i为第i个波次时细分的处理时长；L细i为第i个波次时进行细分的快件数量。
上述的这些数据可以根据实际应用中获取数据，例如单条自动化分拣设备的处理速度可以是以设备说明记载的数值为准，也可以是通过实际测算获得。又例如第i个波次时初分的处理时长，可以是使用计时设备现场获取。第i个波次到达，且需要在第j个波次出发的快件数量Jij，该数据可以是通过对快件的扫描计数获得。
结合上述，继续执行步骤S110：根据目标分拣设备条数SX格与格口数量X格及设备成本，获取满足所述目标快件处理量的最低的总成本C总，并以对应最低的所述成本C总的格口数量X格为最终优化格口数。
可以理解，目标分拣设备条数SX格与格口数量X格都影响成本的变化，因此此处要选择成本较低的组合结果，即在能完成目标快件分拣要求的情况下，保证成本最低。
上述设备成本分为固定成本C固和每增加一个格口所需要的变化成本C变；
所述总成本C总为：
C总＝(C固+C变×X格)×SX格。
上述格口数量X格是从最小值为基础，依次增加一个格口数，以得到不同格口数量X格时对应的不同总成本，并选取总成本C总为最小值时，对应的所述格口数量X格为所述最终优化格口数。
格口数量X格的最小值为预估分拣流向数D的正平方根。
下面说明格口数量X格的最小值是如何计算，并得到预估分拣流向数D的正平方根的。
鉴于快件分拣流向多，一次分拣难以满足分拣流向及产能，故需二次分拣(也就是上述的初分和细分)来满足需求。
X初代表预估分拣设备进行初分的格口数量，或者说是第一次分拣时所需要的格口数量。
X细代表预估分拣设备进行细分的格口数量，或者说是再次分拣格口数量。
X总是格口总数，也就是预估分拣设备进行初分的格口数量X初和预估分拣设备进行细分的格口数量X细的的总和。
以格口总数X总的最小值为目标函数，分拣设备经过初细分可满足的分拣流向数必须大于需求总流向数的要求为约束条件，可以得出：
X总＝X初+X细
通过以上关系可得，时，X总最小，需要理解，因为数量应该为正数，因此是正的平方根，本说明书为了方便说明，虽然在公式上没有直接标记，但是默认取的正值，并且是向上取整的正值。即标准的表达应为下文为了表达方便，统一使用来表示。
因此以为格口数量X格的最小值为基础(也就是以格口总数总的最小值，为格口数量X格)，分别计算1、2…)时总成本C总。
单条自动化分拣设备的处理速度O随所述格口数量X格呈非线性递增。也就是说，在上述X格的值变化时，处理速度O也随之变化，该变化可能并非明显的变化，其主要还是设备自身的性能。但在快件处理数量较大时，最终的结果则会有改变，这会直接影响初分分拣设备条数S初i和细分分拣设备条数S细i的数量，尤其是对细分分拣设备条数S细i的影响比较大。当然，上述格口数量X格只是影响初分分拣设备条数S初i和细分分拣设备条数S细i的其中一个因素，对应的还有其他影响的因素，具体的下面会进行说明。
另外，格口数量X格除了上述对单条自动化分拣设备的处理速度有影响外，还对第i个波次时进行细分的快件数量有所影响。而该影响为非线性的影响，与当时的快件数量等多种因素有关。并且该“第i个波次时进行细分的快件数量”一般可以是根据现有的设备，进行记录的数值，并以该记录的数值作为基准。或者说，“第i个波次时进行细分的快件数量”可以是根据现场记录的数值获取的。
下面在说明本发明中，还可能用到的其他数据，这些数据可具有参考和辅助的作用，以使本方法的数据更准确。
所有波次到达中转场(也就是对快件进行分拣处理的场所，即本发明上文提到的分拣设备所在的场所)的快件数量J总为：
J到i代表第i个波次到达中转场的快件数量，关系表达式如下：
J发j代表第j个波次从中转场发车(即从中转场将快件发出)的件量，关系表达式如下：
从上可以获取各个波次中快件的到达和发出的数量。
结合S初i和J到i的公式可知，S初i还可以表达为：
需要理解，J到i表示的为第i个波次到达中转场的快件数量，也就是说是增加量，而并非实际在中转场的快件数量，也就是说，在中转场可能已经有多个快件进行处理，而此时J到i表示又额外新到了快件进行处理。在下文会出现为第i个波次时进行细分的快件数量L细i大于J到i的情况，其说明的是，在i个波次时，到达的快件数量小于正在进行细分的快件数量。
上述第i个波次，是表明快件到达的波次，而对应该波次同时还对快件进行分拣操作，此处是为了表达同时进行两个动作，而非对同一波次的快件进行处理。简单来说，例如第5个波次到达中转场的快件数量为1万件，而同时，也就是第5个各波次时，进行细分的快件可能是第1个波次运到的快件。或者可以理解为，上述波次仅是为了表达时间，即以波次为基准，表达这段时间内的操作步骤。通过上述“L细i为第i个波次时进行细分的快件数量”的描述中，“第i个波次时”，可以知晓，第i个波次在该对应的说明中是起到规定时间的作用。
在一种实施例中，预估分拣流向数D可以根据计算获得，当然，该计算获得并不与上述通过预估获得的方法冲突，两种方法可以择一使用。同时需要注意，即使是通过计算获得的数据，其中也有一些是根据现存的设备和工作流程进行的预估的数值。
Di代表第i个波次需要发车(即将快件发出，下面提到的发出，均可以理解为将快件发出)的流向数，需求总流向数D的关系式如下：
Lik代表第i个波次发车，流向k的件量，第i个波次发车的所有流向件量总和为：
所有波次件量关系式为：
在一些实施例中，还具有特殊的格口，其数量用X特代表，仅初分设备需要设置特殊件格口。
D细i代表第i个波次的细分流向数。
D直i代表第i个波次的直分流向数，即只初分，不细分的流向数，可得关系式：
Di＝D直i+D细i
P初i代表第i个波次发车流向的初分堆数量，计算关系式如下：
P直代表初分时直分的堆数，计算关系式如下：
将每个流向按照件量Lik排序，将件量多的前P直个流向安排为直分流向，重新统计每个波次的直分流向数D直i与细分流向数D细i。
再按初分堆计算公式重新计算P初i。如此循环计算，修正P初i，直到P初i不再变化。
L细i代表第i个波次发车流向的细分件量。
L直i代表第i个波次发车流向的直分件量，可得关系式：
下面以一个示例来说明本方法的具体如何使用。
未来预计中转场分拣流向将达到670个，即D＝670(此处采用的是预估的方法)，为满足未来流向数，分拣设备格口最少需要自动化分拣设备处理能力O＝6000票/小时。
参见表1，其列出了X格＝26时各数据：
表1
以上数据为X格＝26时对应的数据，主要是对初分分拣设备条数S初i和细分分拣设备条数S细i的相关数据。上述三个波次中，取最大值，即SX格＝11。
下面将X格的取值依次加1，即分别使其等于27、28、29…，在一种实施例中，将X格的取值到46，参加表2，分别示出多个X格的取值时，对应的目标分拣设备条数SX格。同时，根据C总＝(C固+C变×X格)×SX格计算成本，其中，C固＝150万元，C变＝2万元。
表2
从上表可以知，当X格＝36时成本最低。
根据上述技术方案，本申请还提供一种分拣设备格口数量优化装置200，如图2所示，包括：
条数计算模块210，用于根据目标快件处理量，以及单条自动化分拣设备的处理速度获取目标分拣设备条数(SX格)，所述目标分拣设备条数(SX格)为初分分拣设备条数(S初i)和细分分拣设备条数(S细i)总和的最大值；
其中，所述初分分拣设备条数(S初i)为：
所述细分分拣设备条数(S细i)为：
以及
最优格口确定模块220，用于根据目标分拣设备条数(SX格)与格口数量(X格)及设备成本，获取满足所述目标快件处理量的最低的总成本(C总)，并以对应最低的总成本(C总)的格口数量(X格)为最终优化格口数；
其中，i为快件到达波次；j为快件发出波次；Jij为第i个波次到达，且需要在第j个波次出发的快件数量；O为单条自动化分拣设备的处理速度；T初i为第i个波次时初分的处理时长；T细i为第i个波次时细分的处理时长；L细i为第i个波次时进行细分的快件数量。
如上所述的分拣设备格口数量优化装置，优选地，所述最优格口确定模块包括总成本计算单元222，用于计算所述总成本，所述设备成本分为固定成本(C固)和每增加一个格口所需要的变化成本(C变)；所述总成本(C总)为：
C总＝(C固+C变×X格)×SX格。
如上所述的分拣设备格口数量优化装置，优选地，所述装置还用于：预估分拣流向数(D)，获取所述格口数量(X格)的最小值，并以最小值为基础，依次增加一个格口数，获取对应不同所述格口数量(X格)的所述总成本(C总)，并选取总成本(C总)最小值时对应的所述格口数量(X格)为所述最终优化格口数。
如上所述的分拣设备格口数量优化装置，优选地，所述格口数量(X格)的最小值为预估分拣流向数(D)的正平方根。
如上所述的分拣设备格口数量优化装置，优选地，单条自动化分拣设备的处理速度(O)随所述格口数量(X格)呈非线性递增。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请的上述技术方案，可以通过实施为计算机软件来实现，也可以用硬件或软硬件结合来实现，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种分拣设备格口数量优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据目标快件处理量，以及单条自动化分拣设备的处理速度获取目标分拣设备条数SX格，所述目标分拣设备条数SX格为初分分拣设备条数S初i和细分分拣设备条数S细i总和的最大值；
其中，所述初分分拣设备条数S初i为：
所述细分分拣设备条数(S细i)为：
根据目标分拣设备条数SX格与格口数量X格及设备成本，获取满足所述目标快件处理量的最低的总成本C总，并以对应所述最低的总成本C总的格口数量X格为最终优化格口数；
其中，i为快件到达波次；j为快件发出波次；Jij为第i个波次到达，且需要在第j个波次出发的快件数量；O为单条自动化分拣设备的处理速度；T初i为第i个波次时初分的处理时长；T细i为第i个波次时细分的处理时长；L细i为第i个波次时进行细分的快件数量。
2.根据权利要求1所述的分拣设备格口数量优化方法，其特征在于，
所述设备成本分为固定成本C固和每增加一个格口所需要的变化成本C变；
所述总成本C总为：
C总＝(C固+C变×X格)×SX格。
3.根据权利要求2所述的分拣设备格口数量优化方法，其特征在于，
预估分拣流向数D，获取所述格口数量X格的最小值，并以最小值为基础，依次增加一个格口数，获取对应不同所述格口数量X格的所述总成本C总，并选取总成本C总最小值时对应的所述格口数量X格为所述最终优化格口数。
4.根据权利要求3所述的分拣设备格口数量优化方法，其特征在于，
所述格口数量X格的最小值为预估分拣流向数D的正平方根。
5.根据权利要求1所述的分拣设备格口数量优化方法，其特征在于，
单条自动化分拣设备的处理速度O随所述格口数量X格呈非线性递增。
6.一种分拣设备格口数量优化装置，其特征在于，包括：
条数计算模块，用于根据目标快件处理量，以及单条自动化分拣设备的处理速度获取目标分拣设备条数SX格，所述目标分拣设备条数SX格为初分分拣设备条数S初i和细分分拣设备条数S细i总和的最大值；
其中，所述初分分拣设备条数S初i为：
所述细分分拣设备条数S细i为：
以及
最优格口确定模块，用于根据目标分拣设备条数SX格与格口数量X格及设备成本，获取满足所述目标快件处理量的最低的总成本C总，并以对应最低的总成本C总的格口数量X格为最终优化格口数；
其中，i为快件到达波次；j为快件发出波次；Jij为第i个波次到达，且需要在第j个波次出发的快件数量；O为单条自动化分拣设备的处理速度；T初i为第i个波次时初分的处理时长；T细i为第i个波次时细分的处理时长；L细i为第i个波次时进行细分的快件数量。
7.根据权利要求6所述的分拣设备格口数量优化装置，其特征在于，所述最优格口确定模块包括总成本计算单元，用于计算所述总成本，
所述设备成本分为固定成本C固和每增加一个格口所需要的变化成本C变；
所述总成本C总为：
C总＝(C固+C变×X格)×SX格。
8.根据权利要求7所述的分拣设备格口数量优化装置，其特征在于，所述装置还用于：
预估分拣流向数D，获取所述格口数量X格的最小值，并以最小值为基础，依次增加一个格口数，获取对应不同所述格口数量X格的所述总成本C总，并选取总成本C总最小值时对应的所述格口数量X格为所述最终优化格口数。
9.根据权利要求8所述的分拣设备格口数量优化装置，其特征在于，其中，所述格口数量X格的最小值为预估分拣流向数D的正平方根。
10.根据权利要求6所述的分拣设备格口数量优化装置，其特征在于，其中，单条自动化分拣设备的处理速度O随所述格口数量X格呈非线性递增。
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