CN112163651B - 一种基于rfid的智能仓库设计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于RFID的智能仓库设计方法，特别涉及动态库位三维建模、RFID卡布置和出入库混合作业优化方法，属于仓库设计及作业优化领域。本发明中的智能仓库设计方法包括以下步骤：步骤1：动态库位三维建模；步骤2：RFID卡布置优化；步骤3：进出库混合作业优化。本发明充分考虑了非标尺寸产品的动态库位管理、RFID卡的布置密度对定位精度的影响、以及进出库混合作业对行车作业效率的影响等问题，提出虚拟库位和物理库位管理相结合、RFID卡布置优化和进出库混合作业优化方法。本发明通过技术方法拓展仓库空间利用率、降低智能仓库建设与运行成本。

Description

一种基于RFID的智能仓库设计方法
技术领域
本发明涉及一种基于RFID的智能仓库设计方法，特别涉及动态库位三维建模、RFID卡布置和出入库混合作业优化方法，属于仓库设计及作业优化领域。
背景技术
背景技术一：基于RFID的智能仓库设计
主要以基于RFID的智能管理系统设计为主，基本原理是通过RFID卡实现对产品/零件实现的无接触识别，在一定区域或线路上安装一定数量的RFID卡，实现对人、车、物料等的位置自动识别。
背景技术二：仓库作业优化技术
仓库作业主要包括出库作业、入库作业等，作业管理优化包括价值流图、流程建模方法等定性方法，和仿真、数学规划、网络计划等定量方法。
当前，针对把RFID的自动识别技术和仓库设计优化的技术结合的技术比较缺乏，企业只能借用基础理论或标准的仓库设计和优化相关方法和技术，其在多规格产品尺寸下的库位管理和优化的适用性和效果非常有限，例如大型圆柱形产品。需要发展和形成专门的方法和技术。
有鉴于此，在申请号为201720503942.0的专利文献中公开了一种基于RFID的智能仓库管理系统，在申请号为201710544024.7的专利文献中公开了基于RFID的智能仓库管理系统及管理方法，本申请与现有技术相比可以提高仓库利用率和降低仓库建设与运行成本。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种结构设计合理，针对大型圆柱体产品仓库产品规格多、仓库利用率低等问题，从动态库位三维建模、RFID卡布置优化和进出库混合作业优化三个方面入手，来解决基于RFID的智能仓库设计及优化问题的基于RFID的智能仓库设计方法。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是：该基于RFID的智能仓库设计方法，其特点在于：所述智能仓库设计方法包括以下步骤：
步骤1：动态库位三维建模，
建立库位三维模型，把库位分为物理库位和虚拟库位，二者可以动态转化；
步骤2：RFID卡布置优化，
以最大化RFID卡间距为目标，以小车的定位精度为主要约束，建立优化模型；
步骤3：进出库混合作业优化，
针对出库和入库同时存在的混合作业，通过物理库位的优化分割(生成虚拟库位)，最大化仓库利用率，构建产品入库和出库作业序列。
进一步地，所述步骤1中，虚拟库位的构建和释放，具体如下：
库位划分为物理库位和虚拟库位，物理库位是一个RFID卡标识的固定区域，一个仓库按照一定的标准划分为多个物理库位，存在于二维空间；虚拟库位是一个动态库存区域，由于物理库位的尺寸是不变的，而实际产品的尺寸有多种，一个产品所占据的仓库空间即为一个虚拟库位，虚拟库位和物理库位可能是一对一、或多对一、或多对多的关系；
虚拟库位按照来源分为两种：
第一种是物理库位合并或分割产生，此时物理库位和虚拟库位有如下关系：
Figure GDA0003662982640000021
其中，n是虚拟库位的数量；di是第i个产品的外径；ds是物理库位的宽度；K是正整数；
第二种是产品叠放形成的库位，一旦产品出库，则虚拟库位就释放出来，虚拟库位的产生和释放都是动态过程。
进一步地，所述步骤2中，定位精度约束下的RFID卡布置优化模型，具体如下：
目标函数：最大化RFID卡间距
MaxZ＝dr (2)
约束条件：
Figure GDA0003662982640000022
Figure GDA0003662982640000023
Figure GDA0003662982640000024
Figure GDA0003662982640000031
Figure GDA0003662982640000032
Figure GDA0003662982640000033
kn+1dr＝ds (9)
dr≥dIA (10)
ds∈{d1，d2，…，dn},k1,k2,…,kn≥0,kn+1≥1,且都为正整数，
其中，dr是RFID卡间距；ds是物理库位宽度；dmax是小车定位精度；dIA是避免信号干扰的RFID卡最小间距；di是产品外径；
约束(3)-(5)为一组约束，确保虚拟库位的几何中心线和其左侧最近的RFID卡之间的距离不大于定位精度dmax(如图2所示)；约束(6)-(8)与约束(3)-(5)的功能相同；约束(9)确保每个物理库位会平均分割为若干个虚拟库位；约束(10)是避免信号干扰的最小RFID卡允许间距。
进一步地，所述步骤3中，虚拟库位的选择/生成，具体如下：
为了最大化利用仓库空间，对需要入库的产品的库位的选择，优先选择虚拟库位，此时还要需要考虑现有物理库位或者多个物理库位构成的虚拟库位的尺寸特征；假设现有仓库区域已有m个产品(如图4所示)，待入库的产品j的库位可以通过下式选择：
Figure GDA0003662982640000034
其中，k是相连的物理库位的数量；di是连续存放的m个产品中第i个产品的外径；dj是待入库产品j的外径；dr是RFID卡间距；ds是物理库位宽度；dmax是小车定位精度；
初选虚拟库位后，通过下式进一步检测定位精度是否满足要求：
Figure GDA0003662982640000035
进一步地，所述智能仓库设计方法是通过智能仓库设计系统实现的，所述智能仓库设计系统包括行车轨道、行车、小车轨道、小车、抓手、微型摄像头和RFID卡，所述行车安装在行车轨道上，所述小车轨道与行车连接，所述小车安装在小车轨道上，所述抓手和微型摄像头均安装在小车上，所述行车轨道和小车轨道上均安装有RFID卡。
进一步地，其中行车可以在行车轨道上沿Y轴方向移动，小车携带抓手在小车轨道上可以沿X轴方向移动，抓手的下方安装有微型摄像头，帮助操作人员操作抓手从产品两侧精确抓起并进行出库和入库作业；为了实现智能作业，行车轨道和小车轨道上分别布置RFID卡，以实现自动定位。
进一步地，行车和小车分别在各自的行车轨道和小车轨道上的定位通过布置在其上的RFID卡实现，由于每个单独存储区(包括多个物理库位)的宽度是固定的，因而行车轨道上Y方向(如图1所示)的定位可以通过在物理库位的Y方向的中心布置RFID卡实现；由于不同规格的产品直径不同，以及虚拟库位的存在，小车的定位需要考虑定位精度，在小车轨道上过密的RFID卡布置不仅会产生识别信号干扰，还会在增加RFID卡的成本(如图2所示)，因而需要优化布置。
相比现有技术，本发明具有以下优点：针对优化仓库空间结构，降低物理库位尺寸和产品尺寸不匹配带来的仓库存储空间浪费，在满足小车定位精度的前提下最小化小车轨道上位置标识RFID卡的数量，优化进出库混合作业，进而提高仓库利用率和降低仓库建设与运行成本。
具体的说本申请采用了系统工程分析法和0-1规划建模的技术手段，解决了非标尺寸产品的库位管理、一定定位精度要求下RFID卡的布置优化和进出库混合作业优化的技术问题，达到了拓展仓库空间利用率、降低智能仓库建设成本和降低智能仓库运行成本的技术效果。
附图说明
图1是本发明实施例的动态库位三维模型示意图。
图2是本发明实施例的虚拟库位定位精度原理示意图。
图3是本发明实施例的产品入库和出库混合作业流程示意图。
图4是本发明实施例的虚拟库位中产品的定位示意图。
图中：A-行车轨道、B-行车、C-小车轨道、D-小车、E-抓手、F-微型摄像头、G-RFID卡。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
实施例。
参见图1至图4所示，须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。同时，本说明书中若有引用如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
本实施例中的基于RFID的智能仓库设计方法，包括以下步骤：
步骤1：动态库位三维建模，建立库位三维模型，把库位分为物理库位和虚拟库位，二者可以动态转化。
步骤2：RFID卡布置优化，以最大化RFID卡间距为目标，以小车的定位精度为主要约束，建立优化模。
步骤3：进出库混合作业优化，针对出库和入库同时存在的混合作业，通过物理库位的优化分割(生成虚拟库位)，最大化仓库利用率，构建产品入库和出库作业序列。
本实施例中的步骤1中，虚拟库位的构建和释放，具体如下：
库位划分为物理库位和虚拟库位，物理库位是一个RFID卡标识的固定区域，一个仓库按照一定的标准划分为多个物理库位，存在于二维空间；虚拟库位是一个动态库存区域，由于物理库位的尺寸是不变的，而实际产品的尺寸有多种，一个产品所占据的仓库空间即为一个虚拟库位，虚拟库位和物理库位可能是一对一、或多对一、或多对多的关系；
因而，虚拟库位按照来源分为两种：
第一种是物理库位合并或分割产生，此时物理库位和虚拟库位有如下关系：
Figure GDA0003662982640000051
其中，n是虚拟库位的数量；di是第i个产品的外径；ds是物理库位的宽度；K是正整数；
第二种是产品叠放形成的库位，一旦产品出库，则虚拟库位就释放出来，虚拟库位的产生和释放都是动态过程。
作为优选，动态库位三维建模，具体过程如下：
本实施例中的动态库位的三维模型(如图1所示)，其中行车B可以在行车轨道A上沿Y轴方向移动，小车D携带抓手E在小车轨道C上可以沿X轴方向移动，抓手E的下方安装有微型摄像头F，帮助操作人员操作抓手E从产品两侧精确抓起并进行出库和入库作业；为了实现智能作业，行车轨道和小车轨道上分别布置RFID卡G，以实现自动定位。
本实施例中的步骤2中，定位精度约束下的RFID卡布置优化模型，具体如下：
目标函数：最大化RFID卡间距
MaxZ＝dr (2)
约束条件：
Figure GDA0003662982640000061
Figure GDA0003662982640000062
Figure GDA0003662982640000063
Figure GDA0003662982640000064
Figure GDA0003662982640000065
Figure GDA0003662982640000066
kn+1dr＝ds (9)
dr≥dIA (10)
ds∈{d1，d2，…，dn},k1,k2,…,kn≥0,kn+1≥1,且都为正整数，
其中，dr是RFID卡间距；ds是物理库位宽度；dmax是小车定位精度；dIA是避免信号干扰的RFID卡最小间距；di是产品外径；
约束(3)-(5)为一组约束，确保虚拟库位的几何中心线和其左侧最近的RFID卡之间的距离不大于定位精度dmax(如图2所示)；约束(6)-(8)与约束(3)-(5)的功能相同；约束(9)确保每个物理库位会平均分割为若干个虚拟库位；约束(10)是避免信号干扰的最小RFID卡允许间距。
作为优选，RFID卡布置优化方法，具体过程如下：
本实施例中的行车B和小车D分别在各自的行车轨道A和小车轨道C上的定位通过布置在其上的RFID卡G实现，由于每个单独存储区(包括多个物理库位)的宽度是固定的，因而行车轨道A上Y方向(如图1所示)的定位可以通过在物理库位的Y方向的中心布置RFID卡G实现；由于不同规格的产品直径不同，以及虚拟库位的存在，小车D的定位需要考虑定位精度，在小车轨道C上过密的RFID卡G布置不仅会产生识别信号干扰，还会在增加RFID卡G的成本(如图2所示)，因而需要优化布置。
本实施例中的步骤3中，虚拟库位的选择/生成，具体如下：
为了最大化利用仓库空间，对需要入库的产品的库位的选择，优先选择虚拟库位，此时还要需要考虑现有物理库位或者多个物理库位构成的虚拟库位的尺寸特征；假设现有仓库区域已有m个产品(如图4所示)，待入库的产品j的库位可以通过下式选择：
Figure GDA0003662982640000071
其中，k是相连的物理库位的数量；di是连续存放的m个产品中第i个产品的外径；dj是待入库产品j的外径；dr是RFID卡间距；ds是物理库位宽度；dmax是小车定位精度；
初选虚拟库位后，通过下式进一步检测定位精度是否满足要求：
Figure GDA0003662982640000072
作为优选，进出库混合作业优化方法，具体过程如下：
本实施例中的针对出库和入库同时存在的混合作业，其优化流程(如图3所示)，以减小行车B和小车D空载时间，增加仓库利用率。
本实施例中的智能仓库设计方法是通过智能仓库设计系统实现的，所述智能仓库设计系统包括行车轨道A、行车B、小车轨道C、小车D、抓手E、微型摄像头F和RFID卡G，所述行车B安装在行车轨道A上，所述小车轨道C与行车B连接，所述小车D安装在小车轨道C上，所述抓手E和微型摄像头F均安装在小车D上，所述行车轨道A和小车轨道C上均安装有RFID卡G。
本申请充分考虑了非标尺寸产品的动态库位管理、RFID卡的布置密度对定位精度的影响、以及进出库混合作业对行车作业效率的影响等问题，提出虚拟库位和物理库位管理相结合、RFID卡布置优化和进出库混合作业优化方法；本申请通过技术方法拓展仓库空间利用率、降低智能仓库建设与运行成本。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，其零、部件的形状、所取名称等可以不同，本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例说明。凡依据本发明专利构思所述的构造、特征及原理所做的等效变化或者简单变化，均包括于本发明专利的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于RFID的智能仓库设计方法，其特征在于：所述智能仓库设计方法包括以下步骤：
步骤1：动态库位三维建模，
建立库位三维模型，把库位分为物理库位和虚拟库位，二者可以动态转化；
步骤2：RFID卡布置优化，
以最大化RFID卡间距为目标，以小车的定位精度为约束，建立优化模型；
步骤3：进出库混合作业优化，
针对出库和入库同时存在的混合作业，通过物理库位的优化分割，最大化仓库利用率，构建产品入库和出库作业序列；
所述步骤1中，虚拟库位的构建和释放，具体如下：
库位划分为物理库位和虚拟库位，物理库位是一个RFID卡标识的固定区域，一个仓库按照一定的标准划分为多个物理库位，存在于二维空间；虚拟库位是一个动态库存区域，由于物理库位的尺寸是不变的，而实际产品的尺寸有多种，一个产品所占据的仓库空间即为一个虚拟库位，虚拟库位和物理库位是一对一、或多对一、或多对多的关系；
虚拟库位按照来源分为两种：
第一种是物理库位合并或分割产生，此时物理库位和虚拟库位有如下关系：
Figure FDA0003662982630000011
其中，n是虚拟库位的数量；di是第i个产品的外径；ds是物理库位的宽度；K是正整数；
第二种是产品叠放形成的库位，一旦产品出库，则虚拟库位就释放出来，虚拟库位的产生和释放都是动态过程；
所述步骤2中，定位精度约束下的RFID卡布置优化模型，具体如下：
目标函数：最大化RFID卡间距
MaxZ＝dr (2)
约束条件：
Figure FDA0003662982630000012
Figure FDA0003662982630000021
Figure FDA0003662982630000022
Figure FDA0003662982630000023
Figure FDA0003662982630000024
Figure FDA0003662982630000025
kn+1dr＝ds (9)
dr≥dIA (10)
ds∈{d1，d2，…，dn},k1,k2,…,kn≥0,kn+1≥1,且都为正整数，
其中，dr是RFID卡间距；ds是物理库位宽度；dmax是小车定位精度；dIA是避免信号干扰的RFID卡最小间距；di是第i个产品外径；
约束(3)-(5)为一组约束，确保虚拟库位的几何中心线和其左侧最近的RFID卡之间的距离不大于定位精度dmax；约束(6)-(8)与约束(3)-(5)的功能相同；约束(9)确保每个物理库位会平均分割为若干个虚拟库位；约束(10)是避免信号干扰的最小RFID卡允许间距；
所述步骤3中，虚拟库位的选择和、或生成，具体如下：
为了最大化利用仓库空间，对需要入库的产品的库位的选择，优先选择虚拟库位，此时还要需要考虑现有物理库位或者多个物理库位构成的虚拟库位的尺寸特征；假设现有仓库区域已有m个产品，待入库的产品j的库位可以通过下式选择：
Figure FDA0003662982630000026
其中，k是相连的物理库位的数量；di是连续存放的m个产品中第i个产品的外径；dj是待入库产品j的外径；dr是RFID卡间距；ds是物理库位宽度；dmax是小车定位精度；
初选虚拟库位后，通过下式检测定位精度是否满足要求：
Figure FDA0003662982630000031
2.根据权利要求1所述的基于RFID的智能仓库设计方法，其特征在于：所述智能仓库设计方法是通过智能仓库设计系统实现的，所述智能仓库设计系统包括行车轨道(A)、行车(B)、小车轨道(C)、小车(D)、抓手(E)、微型摄像头(F)和RFID卡(G)，所述行车(B)安装在行车轨道(A)上，所述小车轨道(C)与行车(B)连接，所述小车(D)安装在小车轨道(C)上，所述抓手(E)和微型摄像头(F)均安装在小车(D)上，所述行车轨道(A)和小车轨道(C)上均安装有RFID卡(G)。
3.根据权利要求2所述的基于RFID的智能仓库设计方法，其特征在于：行车(B)在行车轨道(A)上沿Y轴方向移动，小车(D)携带抓手(E)在小车轨道(C)上沿X轴方向移动，抓手(E)的下方安装有微型摄像头(F)，帮助操作人员操作抓手(E)从产品两侧精确抓起并进行出库和入库作业。
4.根据权利要求2所述的基于RFID的智能仓库设计方法，其特征在于：行车(B)和小车(D)分别在各自的行车轨道(A)和小车轨道(C)上的定位通过布置在其上的RFID卡(G)实现，由于每个单独存储区的宽度是固定的，因而行车轨道(A)上Y方向的定位通过在物理库位的Y方向的中心布置RFID卡(G)实现。
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