CN109325716A - 一种商品的存放方法及系统 - Google Patents

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CN109325716A
CN109325716A CN201810943041.2A CN201810943041A CN109325716A CN 109325716 A CN109325716 A CN 109325716A CN 201810943041 A CN201810943041 A CN 201810943041A CN 109325716 A CN109325716 A CN 109325716A
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陈志黄
栾学锋
孟雷平
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Jiangsu Suning Logistics Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种商品的存放方法及装置，以缩短移动距离，提高商品出库效率。所述商品的存放方法，包括：根据历史出库数据，计算每个库存量单位在各出库时段的预定出库量和预定出库频率；根据历史销售数据，获取库存量单位之间的相关关系矩阵表；根据所述库存量单位在各出库时段的预定出库量与每个存储单位的存储量，确定各出库时段所需的存储单位数量；根据所述存储单位的数量，将库存量单位分配到存储单位中；根据所述库存量单位之间的相关关系矩阵表，将存储单位分配到各周转箱中；将所述周转箱分配至货架各层中。

Description

一种商品的存放方法及系统
技术领域
本发明涉及到物流仓储技术领域，尤其来说，涉及一种商品的存放方法及系统。
技术背景
在物流领域，实现自动化仓库有很多方法。目前，有部分企业采用多穿系统实现自动化仓储。多穿系统通过往复式提升机，将商品从仓位运送至出货口，进行出库操作。然而，多穿系统中的商品存放方法多数采用随机存储方式，即系统检索当前所能被利用的存储位置，然后将需要存储的库存量单元随机选择一个存储位进行存储。尽管这种方式能提高存储位的利用率，但是高频出库的商品的出库效率则会受到极大的影响，进而降低仓库的整体运作效率。
发明内容
鉴于现有技术存在的不足，本发明提出一种商品的存放方法及装置，以缩短移动距离，提高商品出库效率。
为解决上述技术问题，本发明实施例采用以下技术方案：
第一方面，本发明实施例的一种商品的存放方法，包括：
根据历史出库数据，计算每个库存量单位在各出库时段的预定出库量和预定出库频率；
根据历史销售数据，获取库存量单位之间的相关关系矩阵表；
根据所述库存量单位在各出库时段的预定出库量与每个存储单位的存储量，确定各出库时段所需的存储单位数量；
根据所述存储单位的数量，将库存量单位分配到存储单位中；
根据所述库存量单位之间的相关关系矩阵表，将存储单位分配到各周转箱中；
将所述周转箱分配至货架各层中。
结合第一方面，作为第一种可实现的方案，所述计算每个库存量单位在各出库时段的预定出库量和预定出库频率，包括：
根据历史出库数据，计算每个库存量单位在各出库时段的平均出库量和平均出库频率，将所述各出库时段的平均出库量作为每个库存量单位在各出库时段的预定出库量，将所述各出库时段的平均出库频率作为每个库存量单位在各出库时段的预定出库频率。
结合第一方面，作为第二种可实现的方案，所述获取库存量单位之间的相关关系矩阵表，包括：
获取所有库存量单位的历史出库记录；
运用大数据分析方法，计算同一出库时段的库存量单位之间出库的相关关系，然后获取库存量单位之间的相关关系矩阵表。
结合第一方面，作为第三种可实现的方案，所述将存储单位分配到各周转箱中，包括：
获取在同一出库时段的存储单位的出库频率；
根据库存量单位之间的相关关系矩阵表中的系数，将系数较大的库存量单位所在的存储单位分配在同一周转箱中；
对已分配在周转箱中的存储单位中的库存量单位，从待分配库存量单位中删除，对剩余库存量单位进行算法迭代，重新生成相关关系矩阵表，再进行分配，直至所有的库存量都分配到周转箱中。
结合第一方面，作为第四种可实现的方案，所述将所述周转箱分配至货架各层中，包括：
根据所述存储单位的出库时段和出库频率，确定周转箱的出库时段和出库频率；
根据所述周转箱的出库时段和出库频率，将周转箱分配至所有货架中；
对分配至货架中的周转箱再分配至货架各层中；
根据周转箱的出库频率排序，确定所述周转箱在货架各层中的位置。
结合第一方面的第四种可实现的方案，作为第五种可实现的方案，所述确定周转箱的出库时段和出库频率，包括：
当周转箱只有一个存储单位时，将存储单位的出库频率作为周转箱的出库频率，将存储单位的出库时段作为周转箱的出库时段；
当周转箱含有两个或者两个以上的存储单位时，将所有存储单位的出库频率之和减去交叉关系之和，作为周转箱的出库频率；将存储单位的出库时段作为周转箱的出库时段。
结合第一方面的第四种可实现的方案，作为第六种可实现的方案，所述将周转箱分配至所有货架中，包括：
将同一出库时段的所有周转箱均匀分配到所有货架中；若某一出库时段内，周转箱无法均匀分配至所有货架，则将所述周转箱移至下一出库时段内，进行计算分配；
将每个货架上同一出库时段的总出库频率作为变量，不同货架上同一出库时段的总出库频率的方差最小值作为目标函数，不同货架上同一出库时段的总出库频率之差小于第一预定值和货架所能容纳的周转箱数量作为约束条件，采用神经网络算法，确定每个货架的出库频率总和，以及每个货架所分配到的周转箱。
结合第一方面的第四种可实现的方案，作为第七种可实现的方案，所述对分配至货架中的周转箱再分配至货架各层中，包括：
将分配到同一货架上同一出库时段的所有周转箱均匀分配到所述货架的各层中；若一出库时段内，同一货架上所有周转箱无法均匀分配至货架各层中，则将所述出库时段内周转箱的出库频率移至下一出库时段汇总统计，再进行均匀分配；
将所述货架同一层中同一出库时段的周转箱的出库频率的总和作为变量，同一货架不同层在同一出库时段的周转箱的出库频率的方差的最小值作为目标函数，同一货架不同层在同一出库时段的总出库频率之差小于第二预定值和同一货架每层所能容纳的周转箱数量作为约束条件，采用神经网络算法，确定货架各层中所有周转箱出库频率的总和，并根据每一层中同一出库时段的周转箱的出库频率的总和，确定分配到各层的周转箱。
结合第一方面的第四种可实现的方案，作为第八种可实现的方案，所述确定所述周转箱在货架各层中的位置，包括：
对同一货架上同一层中所有待分配位置的周转箱，依据周转箱的出库频率进行从大到小排序，出库频率越大的周转箱离出货口越近。
第二方面，本发明实施例提供一种商品的存放系统，其特征在于，包括：
计算模块：用于根据历史出库数据，计算每个库存量单位在各出库时段的预定出库量和预定出库频率；
获取模块：用于根据历史销售数据，获取库存量单位之间的相关关系矩阵表；
确定模块：根据所述库存量单位在各出库时段的预定出库量与每个存储单位的存储量，确定各出库时段所需的存储单位数量；
第一分配模块：用于根据所述存储单位的数量，将库存量单位分配到存储单位中；
第二分配模块：用于根据所述库存量单位之间的相关关系矩阵表，将存储单位分配到各周转箱中；
第三分配模块：用于将所述周转箱分配至货架各层中。
结合第二方面，作为第一种可实现的方案，所述获取模块包括：
第一获取单元：用于获取所有库存量单位的历史出库记录；
第二获取单元：用于运用大数据分析方法，计算同一出库时段的库存量单位之间出库的相关关系，然后获取库存量单位之间的相关关系矩阵表。
结合第二方面，作为第二种可实现的方案，所述第二分配模块包括：
存储单位出库频率获取单元：用于获取在同一出库时段的存储单位的出库频率；
第一分配单元：用于根据库存量单位之间的相关关系矩阵表中的系数，将系数较大的库存量单位所在的存储单位分配在同一周转箱中；
生成单元：用于对已分配在周转箱中的存储单位中的库存量单位，从待分配库存量单位中删除，对剩余库存量单位进行算法迭代，重新生成相关关系矩阵表；
第二分配单元：用于根据重新生成的相关关系矩阵表，对待分配的库存量单位进行分配，直至所有的库存量都分配到周转箱中。
结合第二方面，作为第三种可实现的方案，所述第三分配模块包括：
第一确定单元：用于根据所述存储单位的出库时段和出库频率，确定周转箱的出库时段和出库频率；
第三分配单元：用于根据所述周转箱的出库时段和出库频率，将周转箱分配至所有货架中；
第四分配单元：用于对分配至货架中的周转箱再分配至货架各层中；
第二确定单元：用于根据周转箱的出库频率排序，确定所述周转箱在货架各层中的位置。
与现有技术相比，本发明实施例的商品的存放方法及装置，以缩短出库移动距离，提高商品出库效率。本发明实施例的存放方法，首先根据历史出库数据，计算每个库存量单位在各出库时段的预定出库量和预定出库频率；根据历史销售数据，获取库存量单位之间的相关关系矩阵表；然后根据所述库存量单位在各出库时段的预定出库量与每个存储单位的存储量，确定各出库时段所需的存储单位数量；接着根据所述存储单位的数量，将库存量单位分配到存储单位中；根据所述库存量单位之间的相关关系矩阵表，将存储单位分配到各周转箱中；最后将所述周转箱分配至货架各层中。该方法使得同一货架及同一货架不同层的总出库频率小于预定值。通过本方法，使同一出库时段出库且相关关系强的存储量单位置于一个周转箱中，从而降低周转箱的整体出库频率，同时将周转箱依据出库频率大小均匀有序的分布于各层，从而避免集中于一层，降低整体移动距离，提高出库效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例的方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的方法中步骤S50的流程示意图；
图3为本发明实施例的方法中步骤S60的流程示意图；
图4为本发明实施例的系统的结构框图；
图5为本发明实施例的系统中的获取模块的结构框图；
图6为本发明实施例的系统中的第二分配模块的结构框图；
图7为本发明实施例的系统中的第三分配模块的结构框图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。下文中将详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
如图1所示，本发明实施例的一种商品的存放方法，包括：
S10根据历史出库数据，计算每个库存量单位在各出库时段的预定出库量和预定出库频率；
S20根据历史销售数据，获取库存量单位之间的相关关系矩阵表；
S30根据所述库存量单位在各出库时段的预定出库量与每个存储单位的存储量，确定各出库时段所需的存储单位数量；
S40根据所述存储单位的数量，将库存量单位分配到存储单位中；
S50根据所述库存量单位之间的相关关系矩阵表，将存储单位分配到各周转箱中；
S60将所述周转箱分配至货架各层中。
上述实施例的商品的存放方法中，通过历史出库数据和历史销售数据，计算库存量单位之间的相关关系矩阵表，以及所需的存储单位数量。根据所述库存量单位之间的相关关系矩阵表，将存储单位分配到各周转箱中；并将所述周转箱分配至货架各层中。该存放方法对于商品在库存量单位、存储单位、周转箱以及货架中的位置进行了精确的匹配，使得同一货架及同一货架不同层的总出库频率小于预定值。通过该方法，使同一出库时段出库且相关关系强的存储量单位置于一个周转箱中，从而降低周转箱的整体出库频率，同时将周转箱依据出库频率大小均匀有序的分布于各层，从而避免集中于一层，降低整体移动距离，提高出库效率。
作为优选例，所述步骤S10，包括：根据历史出库数据，计算每个库存量单位在各出库时段的平均出库量和平均出库频率，将所述平均出库量作为每个库存量单位在各出库时段的预定出库量，将所述平均出库频率作为每个库存量单位在各出库时段的预定出库频率。
举例来说，某个库存量单位(英文全称：Stock Keeping Unit，文中简称SKU)在9:12出库5件，在9:28出库2件，则把这两个出库量统一算作出库时段9-10点的出库量，出库量为7，出库频率为2。又例如，该库存量单位在10:01出库3件，在10:15出库2件，在10:45出库1件，则把这三个出库量统一算作在出库时段10-11点的出库量，出库量为6，出库频率为3。根据历史出库记录，统计每个SKU在每个出库时段的平均出库量和平均出库频率，作为每个SKU在每个出库时段的预定出库量和预定出库频率。
作为优选例，所述步骤S20，包括：
S201获取所有库存量单位的历史出库记录；
S202运用大数据分析方法，计算同一出库时段的库存量单位之间出库的相关关系，然后获取库存量单位之间的相关关系矩阵表。
该优选例中，通过获取历史销售记录，运用大数据分析方法，挖掘各个SKU之间的关系。例如，买了B商品的顾客中，有70％的人还买了C商品，则定义B和C的相关关系系数为0.7。相关关系矩阵表即库存量单位的历史出库的关联关系系数，体现了库存量单位之间的相关联的紧密程度。关联关系系数越大，则两者间的出库关联的紧密程度越高。下表为库存量单位之间的相关关系矩阵表R示例，其中X1、X2、X3、X4代表库存量单位：
X1 X2 X3 X4
X1 1.00 0.12 0.87 0.82
X2 0.12 1.00 0.43 0.37
X3 0.87 0.43 1.00 0.96
X4 0.82 0.37 0.96 1.00
作为优选例，所述步骤S30中，确定各出库时段所需的存储单位数量的方法为：根据SKU的每个出库时段的预定出库量除以每个存储单位的存储量，取不小于商的正整数，作为每个出库时段所需要的存储量单位的总量。
作为优选例，如图2所示，所述步骤S50，包括：
S501获取在同一出库时段的存储单位的出库频率；
S502根据库存量单位之间的相关关系矩阵表中的系数，将系数较大的库存量单位所在的存储单位分配在同一周转箱中；
S503对已分配在周转箱中的存储单位中的库存量单位，从所有库存量单位中删除，对剩余库存量单位进行算法迭代，重新获取相关关系矩阵表，再进行分配，直至所有的存储单位都分配到周转箱中。
依据库存量单位之间的相关关矩阵表R，两者间系数越大的库存量单位尽量分配在一个周转箱中。将已分配在存储单位中的库存量单位，从所有库存量单位中删除，对剩余库存量单位进行算法迭代，获取新的关系矩阵表，再进行分配，直至所有的存储单位都分配到周转箱中。其中，一个周转箱至少包含一个存储单位，且周转箱是支持混放。
举例来说，假设R(B,C)为0.7，而R(B,D)为0.3，在B和C各自在同一出库时间段的预定出库量不满足一个周转箱的存储量的情况下，则优先把B和C分配到同一个周转箱中。然后剔除B和C，通过算法迭代，继续计算剩余SKU相关关系，获取新的相关关系矩阵表，再进行分配，直至所有存储单位都分配到对应周转箱中。
作为优选例，如图3所示，所述步骤S60，包括：
S601根据所述存储单位的出库时段和出库频率，确定周转箱的出库时段和出库频率。通过对所有存储单位进行装箱操作，从而确定所有周转箱的出库时间段和出库频率。
S602根据所述周转箱的出库时段和出库频率，将周转箱分配至所有货架中；
S603对分配至货架中的周转箱再分配中货架各层中；
S604依据出库频率排序，确定所述周转箱在货架各层中的位置。
该优选例中，先将周转箱分配至所有货架中，然后针对已分配周转箱的货架，将周转箱分配至货架各层中，最后针对已分配周转箱的货架各层中，确定周转箱在货架各层中的位置。该方法实现了周转箱在货架中的有序排布，避免了随机排布，利于提高出货效率。
该方法中，步骤S601，包括：当周转箱只有一个存储单位时，将存储单位的出库频率作为周转箱的出库频率，将存储单位的出库时段作为周转箱的出库时段。当周转箱含有两个或者两个以上的存储单位时，将所有存储单位的出库频率之和减去相关关系之和，作为周转箱的出库频率；将存储单位的出库时段作为周转箱的出库时段。
假设某一周转箱C1中，有两个SKU，分别是A和B，其对应的出库频率分别为fA和fB，两者间的相关关系为RAB，则周转箱C1的出库频率fC1为：
fC1＝fA+fB-θ(A,B)*RAB
其中，θ(x)表示相关关系函数，通过大数据分析所有库存量单位的历史出库记录所得。
周转箱中的存储单位数量根据需要进行设置。而含有不同数量存储单位的周转箱的出库频率计算方法不同。上述优选例的方法可以更加准确的计算周转箱的出库频率。
上述方法中，步骤S602，包括：
S6021将同一出库时段的所有周转箱均匀分配到所有货架中。将同一出库时段的所有周转箱均匀分配到所有货架，使得不同货架上同一出库时段的出库频率之差小于第一预定值。
例如，在出库时段11-12点有四个周转箱要分配到两个货架上，四个周转箱的出库频率依次为3、6、18、27。如果将出库频率3、6的周转箱分配到货架H1中，另外两个周转箱分配到货架H2中，则货架H1和货架H2的出库频率分别为9、45，这样，货架H1会经常处于闲置中，而货架H2却一直处于忙碌中，甚至出现拥堵情况，从而降低整体的出库效率。因此，设置不同货架上同一出库时段的出库频率之差在合理范围之内，使得不同货架保持差不多的出库频率。这也合理利用了各货架，提高出库效率。
若某一出库时段内，周转箱无法均匀分配至所有货架，则将所述周转箱移至下一出库时段内，进行计算分配。这可确保所有货架能够均衡负载，而不至于某一货架频繁出库，而另一货架则一直处于空闲状态。例如，出库时段10-11点的总出库周转箱只有8个，但货架总数量为10，则将出库时段10-11点的周转箱的出库频率移至11-12点出库时段来计算。
S6022将每个货架上同一出库时段的总出库频率作为变量，不同货架上同一出库时段的总出库频率的方差最小值作为目标函数，不同货架上同一出库时段的总出库频率之差小于第一预定值和货架所能容纳的周转箱数量作为约束条件，采用神经网络算法，确定每个货架的出库频率总和，以及每个货架所分配到的周转箱。
建立一个目标函数，如式(1)所示：
其中，fk表示不同货架上同一出库时段的总出库频率的方差，k表示出库时段，表示第i个货架在出库时段k的总出库频率，n表示货架总数量，表示出库时段k内所有货架的平均出库频率。
针对上述目标函数，以不同货架同一出库时间段总出库频率之差小于第一预定值和货架所能容纳的周转箱数量作为约束条件，采用神经网络算法进行求解。
为周转箱分配货架，依据出库频率和各货架的周转箱容量，将周转箱均匀分布于各个货架，使得不同货架之间的总出库频率差异小于第一预定值，并使得不同货架上同一出库时段的总出库频率之间的方差最小。
作为优选例，所述S603包括：
S6031将分配到同一货架上同一出库时段的所有周转箱均匀分配到所述货架的各层中。
S6032将所述货架同一层中同一出库时段的周转箱的出库频率的总和作为变量，同一货架不同层在同一出库时段的周转箱的出库频率的方差的最小值作为目标函数，同一货架不同层在同一出库时段的总出库频率之差小于第二预定值和同一货架每层所能容纳的周转箱数量作为约束条件，采用神经网络算法，确定货架各层中所有周转箱出库频率的总和，并根据每一层中同一出库时段的周转箱的出库频率的总和，确定分配到各层的周转箱。
将同一出库时段分配到同一货架的周转箱分配到货架的各层，使得同一货架不同层在同一出库时间段的总出库频率之差小于第二预设值。若一出库时段内，同一货架上所有周转箱无法均匀分配至货架各层中，则将所述出库时段内周转箱的出库频率移至下一出库时段，进行分配；
建立一个目标函数，如式(2)所示：
其中，Fk表示同一货架上同一出库时段的总出库频率的方差，k表示出库时段，表示同一货架的第j层在出库时段k的总出库频率，m表示同一货架的总层数，为第k时间段同一货架各层的平均出库频率。
针对上述目标函数，以同一货架不同层在同一出库时段的总出库频率之差小于第二预定值和货架每层所能容纳的周转箱数量作为约束条件，采用神经网络算法进行求解。
对所述货架，在同一出库时段内不同层的周转箱的总出库频率之差小于第二预定值，使得同一货架在同一出库时间段，不同层的总出库频率的方差最小。
作为优选例，所述S604包括：对同一货架上同一层中所有待分配位置的周转箱，依据周转箱的出库频率进行从大到小排序，出库频率越大的周转箱离出货口越近。出库频率越大的周转箱离出货口越近，出库频率越小的周转箱离出货口越远。这样减少了出库的移动距离，提高了出库效率。
上述实施例的存放方法，将所有出库时段的所有周转箱分配到所有货架上，然后分配至各个货架的各层，使得各个货架以及同一货架各层在每一出库时间段上，周转箱能够均匀出库。
通过上述实施例的存放方法，依据销售记录来确定库存量单位之间的相关关系，然后组合存放于周转箱中，再依据出库频率来确定周转箱在各个货架的具体位置，从而降低整体的出库频率，减少周转箱的整体移动距离，提高出库效率。
本发明实施例还提供一种商品的存放系统，如图4所示，包括：
计算模块：用于根据历史出库数据，计算每个库存量单位在各出库时段的预定出库量和预定出库频率；
获取模块：用于根据历史销售数据，获取库存量单位之间的相关关系矩阵表；
确定模块：根据所述库存量单位在各出库时段的预定出库量与每个存储单位的存储量，确定各出库时段所需的存储单位数量；
第一分配模块：用于根据所述存储单位的数量，将库存量单位分配到存储单位中；
第二分配模块：用于根据所述库存量单位之间的相关关系矩阵表，将存储单位分配到各周转箱中；
第三分配模块：用于将所述周转箱分配至货架各层中。
上述实施例的商品的存放系统，利用获取模块获取库存量单位之间的相关关系矩阵表，利用确定模块确定各出库时段所需的存储单位数量。根据所述库存量单位之间的相关关系矩阵表，利用第一分配模块将库存量单位分配到存储单位中，利用第二分配模块将存储单位分配到各周转箱中，利用第三分配模块将所述周转箱分配至货架各层中。该存放系统对于商品在库存量单位、存储单位、周转箱以及货架中的位置进行了精确的匹配，使得同一货架及同一货架不同层的总出库频率小于预定值。通过该系统，使同一出库时段出库且相关关系强的存储量单位置于一个周转箱中，从而降低周转箱的整体出库频率，同时将周转箱依据出库频率大小均匀有序的分布于各层，从而避免集中于一层，降低整体移动距离，提高出库效率。
作为优选例，计算模块，具体用于根据历史出库数据，计算每个库存量单位在各出库时段的平均出库量和平均出库频率，将所述各出库时段的平均出库量作为每个库存量单位在各出库时段的预定出库量，将所述各出库时段的平均出库频率作为每个库存量单位在各出库时段的预定出库频率。
作为优选例，如图5所示，所述获取模块包括：
第一获取单元：用于获取所有库存量单位的历史出库记录；
第二获取单元：用于运用大数据分析方法，计算同一出库时段的库存量单位之间出库的相关关系，然后获取库存量单位之间的相关关系矩阵表。
作为优选例，如图6所示，所述第二分配模块包括：
存储单位出库频率获取单元：用于获取在同一出库时段的存储单位的出库频率；
第一分配单元：用于根据库存量单位之间的相关关系矩阵表中的系数，将系数较大的库存量单位所在的存储单位分配在同一周转箱中；
生成单元：用于对已分配在周转箱中的存储单位中的库存量单位，从待分配库存量单位中删除，对剩余库存量单位进行算法迭代，重新生成相关关系矩阵表；
第二分配单元：用于根据重新生成的相关关系矩阵表，对待分配的库存量单位进行分配，直至所有的库存量都分配到周转箱中。
作为优选例，如图7所示，所述第三分配模块包括：
第一确定单元：用于根据所述存储单位的出库时段和出库频率，确定周转箱的出库时段和出库频率；
第三分配单元：用于根据所述周转箱的出库时段和出库频率，将周转箱分配至所有货架中；
第四分配单元：用于对分配至货架中的周转箱再分配至货架各层中；
第二确定单元：用于根据周转箱的出库频率排序，确定所述周转箱在货架各层中的位置。
优选的，第一确定单元，具体用于：
当周转箱只有一个存储单位时，将存储单位的出库频率作为周转箱的出库频率，将存储单位的出库时段作为周转箱的出库时段；
当周转箱含有两个或者两个以上的存储单位时，将所有存储单位的出库频率之和减去交叉关系之和，作为周转箱的出库频率；将存储单位的出库时段作为周转箱的出库时段。
优选的，第三分配单元，具体用于：
将同一出库时段的所有周转箱均匀分配到所有货架中；若某一出库时段内，周转箱无法均匀分配至所有货架，则将所述周转箱移至下一出库时段内，进行计算分配；
将每个货架上同一出库时段的总出库频率作为变量，不同货架上同一出库时段的总出库频率的方差最小值作为目标函数，不同货架上同一出库时段的总出库频率之差小于第一预定值和货架所能容纳的周转箱数量作为约束条件，采用神经网络算法，确定每个货架的出库频率总和，以及每个货架所分配到的周转箱。
优选的，第四分配单元，用于：
将分配到同一货架上同一出库时段的所有周转箱均匀分配到所述货架的各层中；若一出库时段内，同一货架上所有周转箱无法均匀分配至货架各层中，则将所述出库时段内周转箱的出库频率移至下一出库时段汇总统计，再进行均匀分配；
将所述货架同一层中同一出库时段的周转箱的出库频率的总和作为变量，同一货架不同层在同一出库时段的周转箱的出库频率的方差的最小值作为目标函数，同一货架不同层在同一出库时段的总出库频率之差小于第二预定值和同一货架每层所能容纳的周转箱数量作为约束条件，采用神经网络算法，确定货架各层中所有周转箱出库频率的总和，并根据每一层中同一出库时段的周转箱的出库频率的总和，确定分配到各层的周转箱。
优选的，第二确定单元，具体用于对同一货架上同一层中所有待分配位置的周转箱，依据周转箱的出库频率进行从大到小排序，出库频率越大的周转箱离出货口越近。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域技术人员应该知晓，实现上述实施例的方法或者系统，可以通过计算机程序指令来实现。该计算机程序指令装载到可编程数据处理设备上，例如计算机，从而在可编程数据处理设备上执行相应的指令，用于实现上述实施例的方法或者系统实现的功能。
本领域技术人员依据上述实施例，可以对本申请进行非创造性的技术改进，而不脱离本发明的精神实质。这些改进仍应视为在本申请权利要求的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种商品的存放方法，其特征在于，包括：
根据历史出库数据，计算每个库存量单位在各出库时段的预定出库量和预定出库频率；
根据历史销售数据，获取库存量单位之间的相关关系矩阵表；
根据所述库存量单位在各出库时段的预定出库量与每个存储单位的存储量，确定各出库时段所需的存储单位数量；
根据所述存储单位的数量，将库存量单位分配到存储单位中；
根据所述库存量单位之间的相关关系矩阵表，将存储单位分配到各周转箱中；
将所述周转箱分配至货架各层中。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算每个库存量单位在各出库时段的预定出库量和预定出库频率，包括：
根据历史出库数据，计算每个库存量单位在各出库时段的平均出库量和平均出库频率，将所述各出库时段的平均出库量作为每个库存量单位在各出库时段的预定出库量，将所述各出库时段的平均出库频率作为每个库存量单位在各出库时段的预定出库频率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取库存量单位之间的相关关系矩阵表，包括：
获取所有库存量单位的历史出库记录；
运用大数据分析方法，计算同一出库时段的库存量单位之间出库的相关关系，然后获取库存量单位之间的相关关系矩阵表。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将存储单位分配到各周转箱中，包括：
获取在同一出库时段的存储单位的出库频率；
根据库存量单位之间的相关关系矩阵表中的系数，将系数较大的库存量单位所在的存储单位分配在同一周转箱中；
对已分配在周转箱中的存储单位中的库存量单位，从待分配库存量单位中删除，对剩余库存量单位进行算法迭代，重新生成相关关系矩阵表，再进行分配，直至所有的库存量都分配到周转箱中。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述周转箱分配至货架各层中，包括：
根据所述存储单位的出库时段和出库频率，确定周转箱的出库时段和出库频率；
根据所述周转箱的出库时段和出库频率，将周转箱分配至所有货架中；
对分配至货架中的周转箱再分配至货架各层中；
根据周转箱的出库频率排序，确定所述周转箱在货架各层中的位置。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：所述确定周转箱的出库时段和出库频率，包括：
当周转箱只有一个存储单位时，将存储单位的出库频率作为周转箱的出库频率，将存储单位的出库时段作为周转箱的出库时段；
当周转箱含有两个或者两个以上的存储单位时，将所有存储单位的出库频率之和减去交叉关系之和，作为周转箱的出库频率；将存储单位的出库时段作为周转箱的出库时段。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将周转箱分配至所有货架中，包括：
将同一出库时段的所有周转箱均匀分配到所有货架中；若某一出库时段内，周转箱无法均匀分配至所有货架，则将所述周转箱移至下一出库时段内，进行计算分配；
将每个货架上同一出库时段的总出库频率作为变量，不同货架上同一出库时段的总出库频率的方差最小值作为目标函数，不同货架上同一出库时段的总出库频率之差小于第一预定值和货架所能容纳的周转箱数量作为约束条件，采用神经网络算法，确定每个货架的出库频率总和，以及每个货架所分配到的周转箱。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对分配至货架中的周转箱再分配至货架各层中，包括：
将分配到同一货架上同一出库时段的所有周转箱均匀分配到所述货架的各层中；若一出库时段内，同一货架上所有周转箱无法均匀分配至货架各层中，则将所述出库时段内周转箱的出库频率移至下一出库时段汇总统计，再进行均匀分配；
将所述货架同一层中同一出库时段的周转箱的出库频率的总和作为变量，同一货架不同层在同一出库时段的周转箱的出库频率的方差的最小值作为目标函数，同一货架不同层在同一出库时段的总出库频率之差小于第二预定值和同一货架每层所能容纳的周转箱数量作为约束条件，采用神经网络算法，确定货架各层中所有周转箱出库频率的总和，并根据每一层中同一出库时段的周转箱的出库频率的总和，确定分配到各层的周转箱。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述周转箱在货架各层中的位置，包括：
对同一货架上同一层中所有待分配位置的周转箱，依据周转箱的出库频率进行从大到小排序，出库频率越大的周转箱离出货口越近。
10.一种商品的存放系统，其特征在于，包括：
计算模块：用于根据历史出库数据，计算每个库存量单位在各出库时段的预定出库量和预定出库频率；
获取模块：用于根据历史销售数据，获取库存量单位之间的相关关系矩阵表；
确定模块：根据所述库存量单位在各出库时段的预定出库量与每个存储单位的存储量，确定各出库时段所需的存储单位数量；
第一分配模块：用于根据所述存储单位的数量，将库存量单位分配到存储单位中；
第二分配模块：用于根据所述库存量单位之间的相关关系矩阵表，将存储单位分配到各周转箱中；
第三分配模块：用于将所述周转箱分配至货架各层中。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述获取模块包括：
第一获取单元：用于获取所有库存量单位的历史出库记录；
第二获取单元：用于运用大数据分析方法，计算同一出库时段的库存量单位之间出库的相关关系，然后获取库存量单位之间的相关关系矩阵表。
12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述第二分配模块包括：
存储单位出库频率获取单元：用于获取在同一出库时段的存储单位的出库频率；
第一分配单元：用于根据库存量单位之间的相关关系矩阵表中的系数，将系数较大的库存量单位所在的存储单位分配在同一周转箱中；
生成单元：用于对已分配在周转箱中的存储单位中的库存量单位，从待分配库存量单位中删除，对剩余库存量单位进行算法迭代，重新生成相关关系矩阵表；
第二分配单元：用于根据重新生成的相关关系矩阵表，对待分配的库存量单位进行分配，直至所有的库存量都分配到周转箱中。
13.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述第三分配模块包括：
第一确定单元：用于根据所述存储单位的出库时段和出库频率，确定周转箱的出库时段和出库频率；
第三分配单元：用于根据所述周转箱的出库时段和出库频率，将周转箱分配至所有货架中；
第四分配单元：用于对分配至货架中的周转箱再分配至货架各层中；
第二确定单元：用于根据周转箱的出库频率排序，确定所述周转箱在货架各层中的位置。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111724087A (zh) * 2019-03-19 2020-09-29 北京京东尚科信息技术有限公司 物品布局方法及装置
CN111792248A (zh) * 2019-04-08 2020-10-20 北京京东乾石科技有限公司 调整料箱储位的方法和装置
CN112241857A (zh) * 2019-07-17 2021-01-19 北京京东振世信息技术有限公司 一种仓库库存量确定方法和装置
CN112734314A (zh) * 2019-10-14 2021-04-30 北京京东振世信息技术有限公司 确定选品集合的方法和装置
CN112830146A (zh) * 2020-12-30 2021-05-25 深圳市海柔创新科技有限公司 仓储管理的方法、装置、系统、机器人、介质及程序产品
CN113537657A (zh) * 2020-04-14 2021-10-22 顺丰科技有限公司 商品库存量确定方法、装置、存储介质及计算机设备
CN113762880A (zh) * 2021-04-06 2021-12-07 北京京东振世信息技术有限公司 周转箱的入库方法及装置
CN115099759A (zh) * 2022-08-04 2022-09-23 浙江省邮电工程建设有限公司 适用于通信产品柔性立体仓库的管理方法和系统
CN115187222A (zh) * 2022-09-07 2022-10-14 艾斯特国际安全技术（深圳）有限公司 证件领取的管控方法、装置、系统及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2954469A1 (en) * 2013-02-05 2015-12-16 Ingegneria Biomedica Santa Lucia S.p.a. Method for tracking sanitary materials and goods with rfid identification system; containment area and/or structure actuating said method
US20160283899A1 (en) * 2015-03-25 2016-09-29 Joseph Marsh Ryan, III System and method for determining product movement using a sensor
CN106892233A (zh) * 2017-02-23 2017-06-27 北京京东尚科信息技术有限公司 用于商品仓储布局的方法、装置、电子设备和存储介质
CN106934580A (zh) * 2017-03-21 2017-07-07 北京京东尚科信息技术有限公司 库存控制方法以及装置
CN106934577A (zh) * 2017-03-10 2017-07-07 北京京东尚科信息技术有限公司 货物布局方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2954469A1 (en) * 2013-02-05 2015-12-16 Ingegneria Biomedica Santa Lucia S.p.a. Method for tracking sanitary materials and goods with rfid identification system; containment area and/or structure actuating said method
US20160283899A1 (en) * 2015-03-25 2016-09-29 Joseph Marsh Ryan, III System and method for determining product movement using a sensor
CN106892233A (zh) * 2017-02-23 2017-06-27 北京京东尚科信息技术有限公司 用于商品仓储布局的方法、装置、电子设备和存储介质
CN106934577A (zh) * 2017-03-10 2017-07-07 北京京东尚科信息技术有限公司 货物布局方法和装置
CN106934580A (zh) * 2017-03-21 2017-07-07 北京京东尚科信息技术有限公司 库存控制方法以及装置

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111724087A (zh) * 2019-03-19 2020-09-29 北京京东尚科信息技术有限公司 物品布局方法及装置
CN111724087B (zh) * 2019-03-19 2024-01-12 北京京东乾石科技有限公司 物品布局方法及装置
CN111792248A (zh) * 2019-04-08 2020-10-20 北京京东乾石科技有限公司 调整料箱储位的方法和装置
CN111792248B (zh) * 2019-04-08 2024-03-01 北京京东乾石科技有限公司 调整料箱储位的方法和装置
CN112241857A (zh) * 2019-07-17 2021-01-19 北京京东振世信息技术有限公司 一种仓库库存量确定方法和装置
CN112241857B (zh) * 2019-07-17 2023-09-26 北京京东振世信息技术有限公司 一种仓库库存量确定方法和装置
CN112734314B (zh) * 2019-10-14 2023-11-03 北京京东振世信息技术有限公司 确定选品集合的方法和装置
CN112734314A (zh) * 2019-10-14 2021-04-30 北京京东振世信息技术有限公司 确定选品集合的方法和装置
CN113537657A (zh) * 2020-04-14 2021-10-22 顺丰科技有限公司 商品库存量确定方法、装置、存储介质及计算机设备
CN113537657B (zh) * 2020-04-14 2024-08-20 顺丰科技有限公司 商品库存量确定方法、装置、存储介质及计算机设备
CN112830146A (zh) * 2020-12-30 2021-05-25 深圳市海柔创新科技有限公司 仓储管理的方法、装置、系统、机器人、介质及程序产品
CN112830146B (zh) * 2020-12-30 2024-04-16 深圳市海柔创新科技有限公司 仓储管理的方法、装置、系统、机器人、介质及程序产品
CN113762880B (zh) * 2021-04-06 2024-08-16 北京京东振世信息技术有限公司 周转箱的入库方法及装置
CN113762880A (zh) * 2021-04-06 2021-12-07 北京京东振世信息技术有限公司 周转箱的入库方法及装置
CN115099759A (zh) * 2022-08-04 2022-09-23 浙江省邮电工程建设有限公司 适用于通信产品柔性立体仓库的管理方法和系统
CN115187222A (zh) * 2022-09-07 2022-10-14 艾斯特国际安全技术（深圳）有限公司 证件领取的管控方法、装置、系统及存储介质

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