CN111008804A - 一种仓库货物入库货位智能推荐方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种仓库货物入库货位智能推荐方法，该方法通过结合货物搬运作业时间与出库率来选择合适的货位，同时选择货位时采用一些指标来辅助选择，从而能够为货物推荐合适的货位，可以极大提高仓库货位的利用率，方便仓库管理员对仓库进行管理，提高经济利益。

Description

一种仓库货物入库货位智能推荐方法

技术领域

本发明涉及仓储管理技术领域，特别是涉及一种仓库货物入库货位智能推荐方法。

背景技术

目前的仓储管理中，智能化的管理还比较欠缺，大多是基于仓库管理员的个人经验作为指导依据。这种管理方式下物流仓库久而久之就会出现一系列的问题。由于人的记忆力和管理能力是有限的，很难对整个仓库的仓储状态有一个全面的认识，因此在让货物入库时所选择的货位往往不是最合适的。因此，需要依赖于计算机来辅助推荐货位。

现有技术公开了少部分基于神经网络的仓库管理方法来推荐货位，但基于神经网络的仓库管理方法大多需要依赖大量的输入样本，而对于中小型的仓库，以及较新的仓库而言，大量的样本收集是不切实际的。并且由于神经网络本身具有的模型复杂性，开发难度大，成本高，对于中小型仓库而言难以承受。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种仓库货物入库货位智能推荐方法，能够为货物推荐合适的货位。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种仓库货物入库货位智能推荐方法，包括以下步骤：采集从仓库的每个库门到每个货位的货物搬运作业时间；将每个库门对应的货位按照货物搬运作业时间的升序排列，并按照排序顺序将第一预定比例、第二预定比例以及第三预定比例的货位分别标记为A类货位、B类货位和C类货位，其中，第一预定比例、第二预定比例和第三预定比例之和为100％；获取仓库中所有货物品种的出库率，将所有货物品种按照出库率的降序排列，并按照排序顺序将第四预定比例、第五预定比例以及第六预定比例的货物品种分别标记为A类货物品种、B类货物品种和C类货物品种，其中，第四预定比例、第五预定比例和第六预定比例之和为100％；获取待存放货物的货物品种、入库库门和需求存放空间；根据所述待存放货物的货物品种和入库库门对货位进行筛选，得到临时货位筛选集，其中，筛选条件为A类货物品种对应A类货位、B类货物品种对应B类货位、C类货物品种对应C类货位；对所述临时货位筛选集中的货位的存放容量指标、存放批次指标、存放区域指标和存放空间指标分别进行评分；按照预先设置的存放容量指标权重、存放批次指标权重、存放区域指标权重和存放空间指标权重对存放容量指标、存放批次指标、存放区域指标和存放空间指标的评分进行加权和计算，得到综合评分；对所述临时货位筛选集中的货位按照综合评分的降序排序，并选择排序靠前的预定数量的货位作为推荐货位以供选择；其中，存放容量指标的评分过程为：以货位的最大可存放货物件量为满分，每减少一件，则减1分；存放批次指标的评分过程为：货位为空时，评分为3分，每增加待存放货物的货物品种的一个批次，则减一分，已存放待存放货物的货物品种三个以上批次或者已存放与待存放货物不同品种的货物则为0分；存放区域指标的评分过程为：如果当前货位前后相邻的两个货位中有一个货位存放有与待存放货物相同品种的货物，则评分为1分，否则评分为0分；存放空间指标的评分过程为：如果当前货位的剩余存放空间小于待存放货物的需求存放空间，则评分为1分，否则评分为0分。

作为本发明的一个优选实施例，所述第一预定比例、第二预定比例以及第三预定比例分别为20％、60％、20％。

作为本发明的一个优选实施例，所述第四预定比例、第五预定比例以及第六预定比例分别为20％、60％、20％。

作为本发明的一个优选实施例，所述存放容量指标权重、存放批次指标权重、存放区域指标权重和存放空间指标权重分别为0.4、0.2、0.2、0.2。

作为本发明的一个优选实施例，所述采集从仓库的每个库门到每个货位的货物搬运作业时间的步骤包括：测量仓库的每个库门到每个货位的叉车行走距离，获取叉车的平均行走速度；根据叉车行走距离和平均行走速度计算叉车从仓库的每个库门到每个货位的行走时间；获取叉车的平均卸货时间和平均装货时间；根据仓库的每个库门到每个货位的行走时间以及平均卸货时间和平均装货时间计算从仓库的每个库门到每个货位的货物搬运作业时间。

区别于现有技术的情况，本发明的有益效果是：本发明通过结合货物搬运作业时间与出库率来选择合适的货位，同时选择货位时采用一些指标来辅助选择，从而能够为货物推荐合适的货位，可以极大提高仓库货位的利用率，方便仓库管理员对仓库进行管理，提高经济利益。

附图说明

图1是本发明实施例的仓库货物入库货位智能推荐方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参阅图1，是本发明实施例的仓库货物入库货位智能推荐方法的流程示意图。本实施例的仓库货物入库货位智能推荐方法包括以下步骤：

S1：采集从仓库的每个库门到每个货位的货物搬运作业时间。

其中，货物搬运作业时间为叉车从库门将货物叉起，搬运到货位，卸货后，再返回库门所需的时间，可以精确到秒。在本实施例中，采集从仓库的每个库门到每个货位的货物搬运作业时间的步骤包括：测量仓库的每个库门到每个货位的叉车行走距离，获取叉车的平均行走速度；根据叉车行走距离和平均行走速度计算叉车从仓库的每个库门到每个货位的行走时间；获取叉车的平均卸货时间和平均装货时间；根据仓库的每个库门到每个货位的行走时间以及平均卸货时间和平均装货时间计算从仓库的每个库门到每个货位的货物搬运作业时间。

叉车的平均行走速度、平均卸货时间和平均装货时间可以选择经验值，最终某个库门到某个货位的货物搬运作业时间为平均装货时间、平均卸货时间和2倍行走时间之和。

S2：将每个库门对应的货位按照货物搬运作业时间的升序排列，并按照排序顺序将第一预定比例、第二预定比例以及第三预定比例的货位分别标记为A类货位、B类货位和C类货位，其中，第一预定比例、第二预定比例和第三预定比例之和为100％。

在本实施例中，第一预定比例、第二预定比例和第三预定比例分别为20％、60％、20％。也就是说，排序前20％的货位为A类货位，排序处于中间的60％的货位为B类货位，排序后20％的货位为C类货位。例如某个仓库有100个货位，该仓库的一个库门到这100个货位的货物搬运作业时间有100个，那么货物搬运作业时间在靠前的20个货位为A类货位，第21到60个货位为B类货位，最后20个货位为C类货位。

S3：获取仓库中所有货物品种的出库率，将所有货物品种按照出库率的降序排列，并按照排序顺序将第四预定比例、第五预定比例以及第六预定比例的货物品种分别标记为A类货物品种、B类货物品种和C类货物品种，其中，第四预定比例、第五预定比例和第六预定比例之和为100％。

其中，货物的出库率可以由定期统计的货物的销量得到。在本实施例中，第四预定比例、第五预定比例以及第六预定比例分别为20％、60％、20％。

S4：获取待存放货物的货物品种、入库库门和需求存放空间。

S5：根据待存放货物的货物品种和入库库门对货位进行筛选，得到临时货位筛选集，其中，筛选条件为A类货物品种对应A类货位、B类货物品种对应B类货位、C类货物品种对应C类货位。

其中，根据待存放货物的入库库门，可以确定入库库门所对应的A类货位、B类货位和C类货位，然后根据待存放货物的货物品种确定属于A类货物品种、B类货物品种还是C类货物品种，最终筛选出A类货位、B类货位和C类货位中的一类货位，形成临时货位筛选集。

S6：对临时货位筛选集中的货位的存放容量指标、存放批次指标、存放区域指标和存放空间指标分别进行评分。

其中，存放容量指标的评分过程为：以货位的最大可存放货物件量为满分，每减少一件，则减1分；

存放批次指标的评分过程为：货位为空时，评分为3分，每增加待存放货物的货物品种的一个批次，则减一分，已存放待存放货物的货物品种三个以上批次或者已存放与待存放货物不同品种的货物则为0分；

存放区域指标的评分过程为：如果当前货位前后相邻的两个货位中有一个货位存放有与待存放货物相同品种的货物，则评分为1分，否则评分为0分；

存放空间指标的评分过程为：如果当前货位的剩余存放空间小于待存放货物的需求存放空间，则评分为1分，否则评分为0分。

S7：按照预先设置的存放容量指标权重、存放批次指标权重、存放区域指标权重和存放空间指标权重对存放容量指标、存放批次指标、存放区域指标和存放空间指标的评分进行加权和计算，得到综合评分。

其中，加权和计算公式为：

x₁、x₂、x₃、x₄分别表示存放容量指标、存放批次指标、存放区域指标和存放空间指标的评分，w₁、w₂、w₃、w₄分别表示存放容量指标权重、存放批次指标权重、存放区域指标权重和存放空间指标权重。

S8：对临时货位筛选集中的货位按照综合评分的降序排序，并选择排序靠前的预定数量的货位作为推荐货位以供选择。

其中，预定数量例如为10个。

通过上述方式，本发明的仓库货物入库货位智能推荐方法通过结合货物搬运作业时间与出库率来选择合适的货位，同时选择货位时采用一些指标来辅助选择，从而能够为货物推荐合适的货位，可以极大提高仓库货位的利用率，方便仓库管理员对仓库进行管理，提高经济利益。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (5)

1.一种仓库货物入库货位智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤；

采集从仓库的每个库门到每个货位的货物搬运作业时间；

将每个库门对应的货位按照货物搬运作业时间的升序排列，并按照排序顺序将第一预定比例、第二预定比例以及第三预定比例的货位分别标记为A类货位、B类货位和C类货位，其中，第一预定比例、第二预定比例和第三预定比例之和为100％；

获取仓库中所有货物品种的出库率，将所有货物品种按照出库率的降序排列，并按照排序顺序将第四预定比例、第五预定比例以及第六预定比例的货物品种分别标记为A类货物品种、B类货物品种和C类货物品种，其中，第四预定比例、第五预定比例和第六预定比例之和为100％；

获取待存放货物的货物品种、入库库门和需求存放空间；

根据所述待存放货物的货物品种和入库库门对货位进行筛选，得到临时货位筛选集，其中，筛选条件为A类货物品种对应A类货位、B类货物品种对应B类货位、C类货物品种对应C类货位；

对所述临时货位筛选集中的货位的存放容量指标、存放批次指标、存放区域指标和存放空间指标分别进行评分；

按照预先设置的存放容量指标权重、存放批次指标权重、存放区域指标权重和存放空间指标权重对存放容量指标、存放批次指标、存放区域指标和存放空间指标的评分进行加权和计算，得到综合评分；

对所述临时货位筛选集中的货位按照综合评分的降序排序，并选择排序靠前的预定数量的货位作为推荐货位以供选择；

其中，存放容量指标的评分过程为：以货位的最大可存放货物件量为满分，每减少一件，则减1分；

存放批次指标的评分过程为：货位为空时，评分为3分，每增加待存放货物的货物品种的一个批次，则减一分，已存放待存放货物的货物品种三个以上批次或者已存放与待存放货物不同品种的货物则为0分；

存放区域指标的评分过程为：如果当前货位前后相邻的两个货位中有一个货位存放有与待存放货物相同品种的货物，则评分为1分，否则评分为0分；

存放空间指标的评分过程为：如果当前货位的剩余存放空间小于待存放货物的需求存放空间，则评分为1分，否则评分为0分。

2.根据权利要求1所述的仓库货物入库货位智能推荐方法，其特征在于，所述第一预定比例、第二预定比例以及第三预定比例分别为20％、60％、20％。

3.根据权利要求2所述的仓库货物入库货位智能推荐方法，其特征在于，所述第四预定比例、第五预定比例以及第六预定比例分别为20％、60％、20％。

4.根据权利要求3所述的仓库货物入库货位智能推荐方法，其特征在于，所述存放容量指标权重、存放批次指标权重、存放区域指标权重和存放空间指标权重分别为0.4、0.2、0.2、0.2。

5.根据权利要求4所述的仓库货物入库货位智能推荐方法，其特征在于，所述采集从仓库的每个库门到每个货位的货物搬运作业时间的步骤包括：

测量仓库的每个库门到每个货位的叉车行走距离，获取叉车的平均行走速度；

根据叉车行走距离和平均行走速度计算叉车从仓库的每个库门到每个货位的行走时间；

获取叉车的平均卸货时间和平均装货时间；

根据仓库的每个库门到每个货位的行走时间以及平均卸货时间和平均装货时间计算从仓库的每个库门到每个货位的货物搬运作业时间。

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