CN111382889A - 仓储库位推荐方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了仓储库位推荐方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取待作业物资信息、仓储库位信息、库存物资信息、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位，采用预设的库位使用算法，根据仓储库位信息、库存物资信息，计算仓储库位状态信息；采用预设的库位适配算法，根据仓储库位状态信息、待作业物资信息，确定库位适配结果；根据库位适配结果、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位，确定最优库位适配结果，能够解决仓储日益增大的物资规模、物资种类与存储空间紧张造成的矛盾，降低库存物资散点分布，提高拣货效率，提高仓储物资存储密度，进而有效提高仓储资源利用率。

Description

仓储库位推荐方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及仓储业务技术领域，尤其涉及一种仓储库位推荐方法、装置、设备及介质

背景技术

近年来，随着企业间竞争的日益激烈，物流技术和仓储能力水平也在企业竞争力水平中的权重不断增加，企业的物流管理水平直接影响着企业的市场竞争力，而仓储管理中的出入库效率及仓储使用效率又是物流管理中的关键环节之一。

为提高整体作业效率、提高仓储使用效率，就要求对库位分配进行优化，提高库存物资存储库位的合理性。传统的仓储人员人工上架只能凭借经验进行，而最新的智能仓库，投入成本巨大，也不适用于一般的企业库存管理，在这种情况下，通过使用计算机及PDA扫码器，基于物资条码的仓储作业管理系统就成为一般企业的首选。

企业在物资入库时，首先对待入库的物资分配物资条码，并通过PDA扫码器将物资与库位进行关联，从而可以基于物资条码的物资快速定位，进而通过人工移位来完成仓储物资整理、物资上架、物资拣货等工作，但人工移位具有很强的随意性。

综上所述，基于物资条码的物资快速定位来进行仓储物资整理、物资上架、物资拣货等工作，无法提高仓储资源利用率。

发明内容

本发明实施例提供了仓储库位推荐方法、装置、设备及介质，能够解决仓储日益增大的物资规模、物资种类与存储空间紧张造成的矛盾，降低库存物资散点分布，提高拣货效率，提高仓储物资存储密度，进而有效提高仓储资源利用率。

第一方面，本发明实施例提供了一种仓储库位适配方法，方法包括：

获取待作业物资信息、仓储库位信息、库存物资信息、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位；

采用预设的库位使用算法，根据仓储库位信息、库存物资信息，计算仓储库位状态信息；

采用预设的库位适配算法，根据仓储库位状态信息、待作业物资信息，确定库位适配结果；

根据库位适配结果、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位，确定最优库位适配结果。

第二方面，本发明实施例提供了一种仓储库位适配装置，装置包括：

获取模块，用于获取待作业物资信息、仓储库位信息、库存物资信息、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位；

计算模块，用于采用预设的库位使用算法，根据仓储库位信息、库存物资信息，计算仓储库位状态信息；

确定模块，用于采用预设的库位适配算法，根据仓储库位状态信息、待作业物资信息，确定库位适配结果；

最优结果确定模块，用于根据库位适配结果、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位，确定最优库位适配结果。

本发明实施例提供了一种仓储库位适配设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。

本发明实施例提供的仓储库位适配方法、装置、设备及介质，通过获取待作业物资信息、仓储库位信息、库存物资信息、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位，采用预设的库位使用算法，根据仓储库位信息、库存物资信息，计算仓储库位状态信息；采用预设的库位适配算法，根据仓储库位状态信息、待作业物资信息，确定库位适配结果；根据库位适配结果、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位，确定最优库位适配结果，能够解决仓储日益增大的物资规模、物资种类与存储空间紧张造成的矛盾，降低库存物资散点分布，提高拣货效率，提高仓储物资存储密度，进而有效提高仓储资源利用率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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他的附图。

图1示出了根据本发明一些实施例提供的仓储库位适配方法的流程图；

图2示出了根据本发明一些实施例提供的仓储库位适配装置的结构图；

图3示出了根据本发明一些实施例提供的仓储库位适配系统的结构图；

图4示出了根据本发明一些实施例提供的仓储库位适配系统的对应的处理方法的流程图；

图5示出了根据本发明一些实施例提供的仓储库位适配设备的结构图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

参见图1所示，为本发明实施例提供的一种仓储库位适配方法的流程图，包括步骤S101-S104：

S101：获取待作业物资信息、仓储库位信息、库存物资信息、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位。

在具体实施的时候，待作业物资是指需要工作人员去作业的物资，如，待上架物资、待拣货物资、待整理物资。待作业物资信息中包括待作业物资的属性信息以及物理特性信息，待作业物资的属性信息可以是物资条码、物料编码、物料名称、供应商信息、库存类型、物料批次，还可以包括待作业物资所属的物资分类主体，例如，物资可以分为食品，五金建材等等。待作业物资的物理特性信息，可以是待作业物资的包装数量、包装长度、包装宽度、包装高度、重量、是否可叠放、可叠放层数；在确定待作业物资是否可叠放的时候，可以使用字符“1”来表示该待作业物资可以叠放，字符“0”来表示该待作业物资不可以叠放，当确定该待作业物资可以叠放的时候，还需要确定该待作业物资的可叠放层数。对于待作业物资的物理特性信息，可以使用采用矩阵的形式表示，例如，待作业物资的包装数量为3、包装长度为0.5m、包装宽度0.3m、包装高度1.1m、重量5kg、可以叠放，也即使用“1”来表示、可叠放层数为2，那么，待作业物资的物理特性信息可以表示为：[3,0.5,0.3,1.1,5,1,2]，在这里库存物资的物理特性信息与待作业物资的物理特性信息包含的参数是相同的，表示方式也是相同的。

库存物资信息包括库存物资的属性信息以及物理特性信息，在获取库存物资的物理特性信息以及属性信息的时候，可以对库位建立三维坐标系，根据物资条码、物料编码、物料名称、物料批次能够确定物资所在库位，根据三维坐标系以及库存物资的包装长度、包装宽度、包装高度能够计算得到库存物资的空间起始三维坐标、空间结束三维坐标，并根据空间起始三维坐标、空间结束起始三维坐标、库存物资的高度、库存物资的重量、库存物资的可叠层数量、库存物资所在叠层的层数，所在库位的层数构建库存物资的三维数据模型。在这里，库存物资的空间起始三维坐标可以以库存物资的任意一个顶点作为空间起始三维坐标，以该顶点穿过空间立体中心点额对角线对应的顶点为空间结束三维坐标。例如，库存物资M的三维数据模型可以表示为M＝{[0,0,1],[7,4,2],7,4,3,2.1,2,1}，其中[0,0，1]表示库存物资M的空间起始三维坐标，[7,4,2]表示库存物资M空间结束三维坐标。

仓储库位信息包括库位类型、库位长度、库位宽度、库位高度、库位层数，库位类型包括地面库位以及货架库位，对于地面库位的物理特性信息包括库位长度、库位宽度以及库位高度，对于货架库位的物理特性信息包括库位长度、库位宽度、库位高度、库位的层数。

S102：采用预设的库位使用算法，根据所述仓储库位信息、所述库存物资信息，计算仓储库位状态信息。

在具体实施的时候，预设算法可以是体积计算，面积计算，根据仓储库位的物理特性信息中库位长度、库位宽度、库位高度能够进行体积计算，进而得到仓储库位中的各个库位的体积，根据库存物资的属性信息，能够确定库存物资所在的库位，根据库存物资的物理特性信息，例如，包装长度、包装宽度、包装高度能够计算库存物资的体积，根据库存物资的体积以及各个库位的体积，能够得到当前各个库位的使用状态，也即仓储库位的状态信息，例如，库位的余量空间的尺寸，余量空间能够放置物资的高度等。也可以信息匹配度的运算，例如，根据物资属性信息中的物资编码，能够确定物资所在的库位编码等。

S103：采用预设的库位适配算法，根据所述仓储库位状态信息、所述待作业物资信息，确定库位适配结果。

在具体实施的时候，根据仓储库位的状态信息，例如，有余量空间库位的余量空间的尺寸，仓储库位状态信息、待作业物资的属性信息以及待作业物资的物理特性信息，调用库位适配算法，得到库位适配结果。

具体地，上述库位适配算法具体包括：

根据待作业物资信息建立物资三维矢量矩阵。

对库位的余量空间进行多维度分割，根据多维度分割的结果，建立库位空闲三维矢量矩阵。

将物资三维矢量矩阵与库位空闲三维矢量矩阵进行相加运算，并根据运算结果，比较待作业物资与库位的适配度。

具体地，本发明实施例提供了在待作业物资为待上架物资的情况下，采用预设的库位适配算法，根据所述仓储库位状态信息、所述待作业物资信息，确定库位适配结果的具体方法，包括：

根据待上架物资的属性信息，确定待上架物资对应的上架库位范围。

根据待上架物资的属性信息以及物理特性信息，对库位上架范围中库位的余量空间进行多维度分割，确定库位适配结果。

在具体实施的时候，上架库位范围是指待上架物资所属的种类对应的物资所在的库位的区域，根据待作业物资的属性信息中的物资条码、物料编码、物料名称、供应商信息、库存类型、物料批次，能够确定待上架物资的上架库位范围，对库位上架范围中库位的余量空间进行多维度分割，能够将库位的余量空间进行划分，将划分后得到的空间尺寸与待上架物资的体积进行匹配，确定库位适配结果。

具体地，本发明实施例提供了在待作业物资为待拣货物资的情况下，采用预设的库位适配算法，根据所述仓储库位状态信息、所述待作业物资信息，确定库位适配结果的具体方法，包括：

根据仓储库位状态信息、待拣货物资的属性信息以及物理特性信息，确定待拣货物资的拣货路径。

根据拣货路径的距离，将最短距离的拣货路径确定为最优拣货路径。

根据最优拣货路径，确定待拣货物资对应的库位范围。

根据库位范围、待拣货物资的属性信息以及物理特性信息，对库位范围内的空闲库位进行多维度分割，确定库位适配结果。

具体地，本发明实施例提供了待作业物资为待整理物资，采用预设的库位适配算法，根据所述仓储库位状态信息、所述待作业物资信息，确定库位适配结果的具体方法，包括：

根据库存物资物理特性信息、仓储库位状态信息，确定库存物资的分布状态信息。

根据库存物资的分布状态信息以及按照待整理物资的属性信息对待整理物资进行分组，得到分组待整理物资。

根据仓储库位状态信息，对空闲库位进行多维度分割，确定空闲库位信息。

根据分组待整理物资信息以及空闲库位信息，确定库位适配结果。

在具体实施的时候，根据库存物资的物理特性信息，例如，包装长度、包装宽度、包装高度能够计算库存物资的体积，根据库存物资的体积以及各个库位的体积，能够得到当前各个库位的使用状态，也即仓储库位的状态信息，例如，库位的余量空间的尺寸，并结合仓储库位的状态信息，能够进一步得到库存物资在仓储库位的分布状态信息。根据库存物资的分布状态信息以及按照待整理物资的属性信息对待整理物资进行分组，得到分组待整理物资，例如，按照待整理物资的重量进行分组，将待整理物资为50公斤的物资分为一组，100公斤的物资分为一组。根据仓储库位状态信息，对空闲库位进行多维度分割，得到裤线库位信息。在这里空闲库位可以是库位上没有任何物资的库位，也可以是有物资，但是有余量空间的库位。根据分组待整理物资信息以及空闲库位信息，确定库位适配结果。

在一些实施例中，确定库位适配结果的时候，可以根据空闲库位信息中每个空闲库位适配了待整理物资后的余量空间的大小顺序，以及分组待整理物资信息，确定库位适配结果。

在一些实施例中，确定库位适配结果的时候，可以根据待整理物资的分组物理特性信息以及空闲库位信息，确定待整理物资在空闲库位适配了待整理物资后的余量空间尺寸信息；根据余量空间尺寸信息以及预设的余量空间阈值进行比对，确定库位适配结果

在一些实施例中，确定库位适配结果的时候，可以根据待整理物资的分组物理特性信息，对待整理物资进行象限划分，确定待整理物资的库位范围；根据待整理物资的库位范围，确定库位适配结果。

S104：根据库位适配结果、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位，确定最优库位适配结果。

在具体实施的时候，仓储库位的物资进行上架的时候是按照物资的分类主体进行摆放的，例如，对于货架A对应的物资分类主体是食品，而货架A的3层货架就只用来摆放物资零食，根据物资的历史物资存储的天数以及上架的时间，能够得到物资的历史周转率，同时，历史周转率与物资是一一对应的，而物资与库位也是一一对应的，因此，历史周转率也与库位一一对应。

本发明实施例提供的仓储库位适配方法，通过获取待作业物资的属性信息，待作业物资的物理特性信息仓储库位信息、库存物资物理特性信息、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位，采用预设算法，根据仓储库位信息、库存物资的属性信息以及库存物资的物理特性信息，计算仓储库位状态信息；采用预设的库位适配算法，根据仓储库位状态信息、待作业物资的属性信息以及物理特性信息，确定库位适配结果；根据库位适配结果、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位，确定最优库位适配结果，能够解决仓储日益增大的物资规模、物资种类与存储空间紧张造成的矛盾，降低库存物资散点分布，提高拣货效率，提高仓储物资存储密度，进而有效提高仓储资源利用率。

在这里，本发明还提供了上述仓储库位适配方法的具体实施例。

在进行仓储库位适配的时候，徐还要获取一些前置信息，包括仓储各库位物理特性信息：库位类型，库位长度、库位宽度、限高(地面库位)、层高(货架库位)、层数(货架库位)。

库存物资属性及物理特性信息：物资条码、物料编码、物料名称、供应商、所属主体、库存类型、所属项目、物料批次、包装数量、包装长度、包装宽度、包装高度、重量、是否可叠放、可叠放层数。

在这里，仓储物资存储分布三维数据模型数据类型定义如下：

库位物理特性基础数据类型：

地面库位：P＝{x,y,z}；

其中，x表示库位长度、y表示库位宽度、z表示限高。

货架库位：HP＝{x,y,z,f,w}；

货架库位基础数据类型包含：库位长度x、宽度y、层高z、层数f及最大承重w 5个属性。

物资物理特性基础数据类型：

M＝{dx,dy,dz,dw,df}；

货架库位基础数据类型包含：包装长度dx、包装宽度dy、包装高度dz、物资重量dw、可层叠数量df(0表示层叠数量无限制，1表示不可层叠)。

物资存储三维数据基础数据类型：

SM＝{xyz0,xyz1,x,y,z,w,f,fn,pfn}

物资存储三维数据基础数据类型包含：空间起始三维坐标xyz0、空间结束三维坐标xyz1、包装长度x、包装款苏y、包装高度z，物资重量w、可层叠数量f、所在层数fn，所在货架层数pfn。

为实现移位推荐算法，我们必须先对仓储库位使用情况，获得详细的了解，这样，就必须先对仓储库位的类型、物理特性信息及库存物资物理特性信息进行汇总，获取仓储库位、库存物资三维数据模型，并根据数据模型，通过库位使用算法，计算获取仓储库位使用情况详细信息。

关于上述库位使用算法，具体处理过程如下：

根据库位物理特性基础数据类型建立库位空间三维矩阵；

根据库存物资三维数据模型数据中空间起始三维坐标xyz0、空间结束三维坐标xyz1的坐标信息，所在层数fn，所在货架层数pfn，对库位空间三维矩阵进行填充占位，将已占位的空间三维矩阵置为“1”，即完成仓储库位使用情况构建。

通过对库位物资存储三维数据基础数据进行构建，即可建立基本的仓储三维数学模型，通过相应的数学几何计算，则可完成对仓储库位面积及空间使用情况的简单计算。

在实际应用中，由于各物资物理特性信息的多样，以及不同物资之间留距，在计算时，应详细对待上架物资物理特性信息及仓储库位余量信息进行计算、评估，以应对不同的情况。

根据不同评估结果，在计算库存使用情况时，必须对其物资进行留间、换行、旋转、留白、层叠等处理，以满足最大限度利用库位空间，构建相应的仓储物资存储三维数学模型，实现复杂情况下仓储库位面积及空间使用情况的计算。

在此种情况下，使用情况计算最大的难点，是多种物资摆放方式的适配问题，为解决这一问题，算法引入了仓储库位余量切割的概念，通过对仓储库位余量进行切割，完美解决仓储物资摆放的适配问题，最大程度减少了库位留白对存储密度的影响，提高了仓储利用率。

物资上架时，智能推荐算法通过提取到货物资的物理特性信息、包装情况信息，同时，读取当前仓库的物资上架策略配置信息，结合仓储库存物资的分部状态，及使用率信息，筛选出适宜上架的库位范围。之后，通过对范围内的仓储库位存储状态三维数学模型，分别通过横切、竖切及高度适配，进行余量切割算法结果适配，完成三维填充算法。并进一步结合库存周转率信息对填充结果进行优选，总而获取物资上架库位推荐结果。

物资拣货时，智能推荐算法通过读取当前仓库的物资拣货策略配置信息，同时根据需拣货物资数量，结合该物资的库存分布信息，选出最优的拣货路径，并按照次序依次推荐拣货人员根据推荐结果进行物资拣货。

库存整理时，系统可按照不同的库存整理需求，提供三种不同的库存整理移位推荐算法：

一、物资整理最小移位推荐：

最小移位推荐适用于日常仓储物资整理，优先对同类分散物资进行吸附，减少物资分布散点。实现以最小工作量完成优化仓储存储分布，提高管理效率的目的。

最小移位推荐简要流程：

A.构建库存物资属性分类存储分布状态数据集

B.构建库存物资物理特性信息数据集

C.构建库存物资按照分布状态及属性信息分组的分组物理特性信息数据集

D.完成物资分组物理特性信息数据集排序

E.提取仓储库位三维数学模型及其相关三维数据基础数据集

F.多维度分割仓储位余量空间，构建库位余量空间数据模型

G.完成对库位余量空间排序

H.分别按顺序对物资分组物理特性信息数据集与库位余量空间数据集进行适配，选择最优适配方案

I.迭代排序及适配工作，直至完成所有适配

实际适配过程中，需考虑物资重量，适配留白及已分组物资分散适配等复杂情况。

关于H中提到的适配处理，具体适配过程如下：

将分组物资按照物理特性信息由大到小进行快速排序。

将库位余量空间按照由小到大进行快速排序。

将准备移位的最大物资与库位最小余量空间信息进行比较，如不符合移位条件，则进行下一个库位余量空间比较。一旦适配成功，则放入适配结果集。并计算适配成功后，该库位的余量空间。如迭代至库位余量空间集结束，也未适配成功，则抛弃。

分组物资进入下一个适配物资。

将库位余量空间按照上次适配成功后的结果由小到大再次进行快速排序。

迭代以上流程，直至物资适配结束。

二、最优库容移位推荐：

最优库容移位推荐用以实现仓储位使用率最大化，尽可能提供更多的空余库位以实现大宗入库物资的备库功能。

最优库容推荐基本流程与之前流程相似，适配算法进行区分，优先考虑仓储位空间最大适配，并尽可能消除留白，在可消除留白情况下，可对仓储物资进行交换移位。

实际适配过程中，需考虑物资重量，及已分组物资分散适配等复杂情况。

三、全面整理移位推荐：

全面整理移位推荐功能用以仓储物资年终盘点等库存物资整理功能，实现零散物资归集及库容优化功能，从而使仓储物资分布更加合理化。

全面整理移位推荐基本流程与之前流程相似，适配算法中，须同时考虑仓储物资分布散点集中，并满足库位空间最大适配，尽可能消除留白，同时，必须考虑仓储物资交换移位形成的二次余量(如物资的交换转移适配)。

交叉移位中，因涉及所有库存物资及库位，同时，物资交叉移位也不仅存在两种物资的交叉，必须考虑多种物资交叉移位的情况，随着参与交叉移位的物资越多，则算法的复杂度及耗费的系统资源、时间会呈指数性增长，系统很容易会陷入计算瓶颈，造成崩溃。故而，我们在设计交叉移位算法时，需先对库存物资及库存按照规则进行象限划分，减少交叉移位物资选择范围，并通过设定计算阈值，限定计算规模，同时，通过反向匹配及模糊匹配，对可匹配的交叉移位物资进行快速收敛，获得相对解。

全面整理移位算法中对储位留白优先级较物资分布集中度低。

实际适配过程中，还必须考虑物资重量对移位难度的影响，优化推荐方案。

参见图2所示，为本发明实施例提供了一种仓储库位适配装置200，装置包括：

获取模块201，用于获取待作业物资信息、仓储库位信息、库存物资信息、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位；

计算模块202，用于采用预设的库位使用算法，根据所述仓储库位信息、所述库存物资信息，计算仓储库位状态信息；

确定模块203，用于采用预设的库位适配算法，根据所述仓储库位状态信息、所述待作业物资信息，确定库位适配结果；

最优结果确定模块204，用于根据库位适配结果、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位，确定最优库位适配结果。

在一些实施例中，

所述待作业物资信息包括待作业物资的属性信息以及待作业物资的物理特性信息；

所述库存物资信息包括库存物资的属性信息以及库存物资的物理特性信息；

所述属性信息包括物资条码、物料编码、物料名称、供应商信息、库存类型、物料批次；

所述物理特性信息包括包装数量、包装长度、包装宽度、包装高度、重量、是否可叠放、可叠放层数；

所述仓储库位信息包括库位类型，库位长度、库位宽度、库位高度、库位层数，其中，所述库位类型包括地面库位以及货架库位。

在一些实施例中，待作业物资包括待上架物资、待拣货物资以及待整理库存物资。

在一些实施例中，确定模块203，具体用于采用下述方式针对待作业物资为待上架物资的情况，采用预设的库位适配算法，根据所述仓储库位状态信息、所述待作业物资信息，确定库位适配结果：

根据待上架物资的属性信息，确定待上架物资对应的上架库位范围；

根据仓储库位状态信息、待上架物资的属性信息以及物理特性信息，对库位上架范围中库位的余量空间进行多维度分割，确定库位适配结果。

在一些实施例中，确定模块203，具体用于采用下述方式针对待作业物资为待拣货物资，采用预设的库位适配算法，根据所述仓储库位状态信息、所述待作业物资信息，确定库位适配结果，包括：

根据仓储库位状态信息、待拣货物资的属性信息以及物理特性信息，确定待拣货物资的拣货路径；

根据拣货路径的距离，将最短距离的拣货路径确定为最优拣货路径；

根据最优拣货路径，确定待拣货物资对应的库位范围；

根据库位范围、待拣货物资的属性信息以及物理特性信息，对库位范围内的空闲库位进行多维度分割，确定库位适配结果。

在一些实施例中，确定模块203，具体用于采用下述方式针对待作业物资为待整理物资，采用预设的库位适配算法，根据所述仓储库位状态信息、所述待作业物资信息，确定库位适配结果，包括：

根据库存物资物理特性信息、仓储库位状态信息，确定库存物资的分布状态信息；

根据库存物资的分布状态信息以及按照待整理物资的属性信息对待整理物资进行分组，得到分组待整理物资信息；

根据仓储库位状态信息，对空闲库位进行多维度分割，确定空闲库位信息；

根据待整理物资的分组物理特性信息以及空闲库位信息，确定库位适配结果。

在一些实施例中，确定模块203，具体用于采用下述方式根据库存物资的分组物理特性信息以及空闲库位信息，确定库位适配结果，包括：

根据空闲库位信息中每个空闲库位适配了待整理物资后的余量空间的大小顺序，以及分组待整理物资信息，确定库位适配结果。

在一些实施例中，确定模块203，具体用于采用下述方式根据待整理物资的分组物理特性信息以及空闲库位信息，确定库位适配结果，包括：

根据待整理物资的分组物理特性信息以及空闲库位信息，确定待整理物资在空闲库位适配了待整理物资后的余量空间尺寸信息；

根据余量空间尺寸信息以及预设的余量空间阈值，确定库位适配结果。

在一些实施例中，确定模块203，具体用于采用下述方式根据待整理物资的分组物理特性信息以及空闲库位信息，确定库位适配结果，包括：

根据待整理物资的分组物理特性信息，对待整理物资进行象限划分，确定待整理物资的库位范围；

根据待整理物资的库位范围，确定库位适配结果。

参见图3所示，为本发明实施例还提供了一种仓储库位适配系统的结构图，包括：仓储作业模块301、仓储物资物理特性信息模块302、仓储库位特性信息模块303、仓储策略信息模块304、仓储物资周转信息统计模块305、仓储作业相关算法模块306、仓储作业推荐库位优选模块307、库位推荐308。

具体说明如下：

1.仓储作业模块301

仓储作业模块301提供了仓储人员在进行仓储作业时，仓储作业基本信息的获取功能，用户通过作业模块，调用作业物资的基本信息，提供给仓储作业相关算法模块，以供仓储作业相关算法模块调用其他相关的业务信息。

2.仓储物资物理特性信息模块302

仓储物资物理特性信息模块提供了对于标准物资物理特性信息的数据提取及非标准物资、拆分物资的物理特性信息计算功能，通过对该类物资非标准包装的物理特性信息计算方式进行基础预设，可实现精准的仓储物资物理特性信息获取。

3.仓储库位特性信息模块303

仓储库位特性信息模块提供了仓储库位物理特性信息，存储状态信息，可存储物资分类信息、库位物资信息及库位物资物理特性信息等库位信息的综合信息提取功能。

4.仓储策略信息模块304

仓储策略信息提供仓储物资作业的逻辑关系、是否启用某些设定信息、优先级、限制信息及算法类型的选择功能。策略信息模块是仓储作业储位推荐算法的控制中心。

5.仓储物资周转信息统计模块305

仓储物资周转信息统计模块实现仓储物资周转率信息的统计及周转率信息获取，为仓储物资推荐库位优先级提供数据支持。

6仓储作业相关算法模块306

仓储作业相关算法模块通过调用仓储物资物理特性信息模块获取当前作业物资物理特性信息，调用仓储库位特性信息模块获取仓储库位特性信息及当前存储状态信息、余量信息，通过提取仓储策略配置信息，调用相关的算法对仓储物资作业适用库位信息进行计算，获取适配信息优先级列表。

7.仓储作业推荐库位优选模块307

仓储作业推荐库位优选模块调用仓储物资周转信息模块提取当前物资历史周转率情况，配合仓储作业相关算法模块计算结果，及当前作业单据同种物资信息，调整适配结果。

8库位推荐308

库位推荐根据仓储作业推荐库位优选模块对推荐库位优先级列表的调整结果，按照最优推荐库位，推荐给仓储作业人员。

参见图4所示，根据仓储库位适配系统，本发明还提供了仓储库位适配系统对应的方法处理流程，具体包括下述步骤：

步骤1，仓储作业人员将待作业物资信息提交至算法模块；

步骤2，算法模块根据作业物资信息向物资物理特性信息模块申请获取作业物资物理特性信息；

步骤3，物资物理特性信息模块根据申请信息直接返回或调用相关物理特性信息算法返回作业物资物理特性信息；

步骤4，算法模块向仓储库位特性信息模块申请获取当前仓储库位状态信息；

步骤5，仓储库位特性信息模块根据作业物资返回当前仓库可用库位状态信息；

步骤6，算法模块向仓储策略配置模块申请获取仓储作业库位推荐相关策略信息；

步骤7，仓储策略配置模块根据作业物资返回当前生效的相关仓储策略配置信息；

步骤8，算法模块根据作业物资物理特性信息、储位特性、状态信息、仓储策略配置信息，调用相关算法，返回推荐库位适配计算结果信息列表；

步骤9，算法模块将推荐库位适配计算结果信息列表提交至仓储作业推荐库位优选模块；

步骤10，推荐库位优选模块向仓储物资周转信息统计模块申请作业物资周转率统计结果信息及其所处周转率统计信息的位置；

步骤11，仓储物资周转信息统计模块向推荐库位优选模块返回作业物资周转率统计结果信息及其所处周转率统计信息的位置信息；

步骤12，推荐库位优选模块根据作业物资周转率信息及其周转率在仓储物资统计结果中所处的位置，结合作业物资当前单据信息中同种物资的数量对算法模块的适配结果信息列表进行优选；

步骤13，推荐库位优选模块将优选结果提交至库位推荐模块；

步骤14，库位推荐模块将优选结果与实际库位信息关联，并将最终结果返回给仓储作业人员。

至此，仓储作业库位智能推荐的流程结束。

另外，结合图2描述的本发明实施例的仓储库位适配方法可以由仓储库位适配设备来实现。图5示出了本发明实施例提供的仓储库位适配设备的硬件结构示意图。

仓储库位适配设备可以包括处理器501以及存储有计算机程序指令的存储器502。

具体地，上述处理器501可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器502可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器502可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器502可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器502可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器502是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器502包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。

处理器501通过读取并执行存储器502中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种仓储库位适配方法。

在一个示例中，仓储库位适配设备还可包括通信接口503和总线510。其中，如图5所示，处理器501、存储器502、通信接口503通过总线510连接并完成相互间的通信。

通信接口503，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线510包括硬件、软件或两者，将仓储库位适配设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线510可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。

另外，结合上述实施例中的仓储库位适配方法，本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种仓储库位适配方法。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种仓储库位适配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待作业物资信息、仓储库位信息、库存物资信息、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位；

采用预设的库位使用算法，根据所述仓储库位信息、所述库存物资信息，计算仓储库位状态信息；

采用预设的库位适配算法，根据所述仓储库位状态信息、所述待作业物资信息，确定库位适配结果；

根据所述库位适配结果、所述库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位，确定最优库位适配结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述待作业物资信息包括待作业物资的属性信息以及待作业物资的物理特性信息；

所述库存物资信息包括库存物资的属性信息以及库存物资的物理特性信息；

所述属性信息包括物资条码、物料编码、物料名称、供应商信息、库存类型、物料批次；

所述物理特性信息包括包装数量、包装长度、包装宽度、包装高度、重量、是否可叠放、可叠放层数；

所述仓储库位信息包括库位类型，库位长度、库位宽度、库位高度、库位层数，其中，所述库位类型包括地面库位以及货架库位。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待作业物资包括待上架物资、待拣货物资以及待整理库存物资。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，针对所述待作业物资为待上架物资的情况，所述采用预设的库位使用算法，根据所述仓储库位信息、所述库存物资信息，计算仓储库位状态信息，包括：

根据所述待上架物资的属性信息，确定所述待上架物资对应的上架库位范围；

根据所述仓储库位状态信息、所述待上架物资的属性信息以及物理特性信息，对所述库位上架范围中库位的余量空间进行多维度分割，确定所述库位适配结果。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，针对所述待作业物资为待拣货物资，所述采用预设的库位使用算法，根据所述仓储库位信息、所述库存物资信息，计算仓储库位状态信息，包括：

根据所述仓储库位状态信息、所述待拣货物资的属性信息以及物理特性信息，确定待拣货物资的拣货路径；

根据所述拣货路径的距离，将最短距离的拣货路径确定为最优拣货路径；

根据所述最优拣货路径，确定所述待拣货物资对应的库位范围；

根据所述库位范围、所述待拣货物资的属性信息以及物理特性信息，对所述库位范围内的空闲库位进行多维度分割，确定所述库位适配结果。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，针对所述待作业物资为待整理物资，所述采用预设的库位使用算法，根据所述仓储库位信息、所述库存物资信息，计算仓储库位状态信息，包括：

根据所述库存物资物理特性信息、所述仓储库位状态信息，确定所述库存物资的分布状态信息；

根据所述库存物资的分布状态信息以及按照所述待整理物资的属性信息对所述待整理物资进行分组，得到分组待整理物资信息；

根据所述仓储库位状态信息，对空闲库位进行多维度分割，确定空闲库位信息；

根据所述待整理物资的分组物理特性信息以及所述空闲库位信息，确定所述库位适配结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述库存物资的分组物理特性信息以及所述空闲库位信息，确定所述库位适配结果，包括：

根据所述空闲库位信息中每个空闲库位适配了所述待整理物资后的余量空间的大小顺序，以及所述分组待整理物资信息，确定所述库位适配结果。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述待整理物资的分组物理特性信息以及所述空闲库位信息，确定所述库位适配结果，包括：

根据所述待整理物资的分组物理特性信息以及所述空闲库位信息，确定所述待整理物资在空闲库位适配了所述待整理物资后的余量空间尺寸信息；

根据所述余量空间尺寸信息以及预设的余量空间阈值，确定所述库位适配结果。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述待整理物资的分组物理特性信息以及所述空闲库位信息，确定所述库位适配结果，包括：

根据所述待整理物资的分组物理特性信息，对所述待整理物资进行象限划分，确定待整理物资的库位范围；

根据所述待整理物资的库位范围，确定所述库位适配结果。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述库位适配算法包括下述步骤：

根据所述待作业物资信息建立物资三维矢量矩阵；

对库位的余量空间进行多维度分割，根据多维度分割的结果，建立库位空闲三维矢量矩阵；

将所述物资三维矢量矩阵与所述库位空闲三维矢量矩阵进行相加运算，并根据运算结果，比较所述待作业物资与库位的适配度。

11.一种仓储库位适配装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待作业物资信息、仓储库位信息、库存物资信息、库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位；

计算模块，用于采用预设的库位使用算法，根据所述仓储库位信息、所述库存物资信息，计算仓储库位状态信息；

确定模块，用于采用预设的库位适配算法，根据所述仓储库位状态信息、所述待作业物资信息，确定库位适配结果；

最优结果确定模块，用于根据所述库位适配结果、所述库存物资的历史周转率以及每个历史周转率对应的库存物资所在的库位，确定最优库位适配结果。

12.一种仓储库位适配设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-10所述的方法。

13.种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-10一项所述的方法。

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