CN115063090B - 一种大宗商品仓储用数字货位管理方法 - Google Patents

一种大宗商品仓储用数字货位管理方法 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种大宗商品仓储用数字货位管理方法，其包括以下步骤：构建云监管平台，获取货位基本信息和货位GIS信息，生成智能仓库库区模型；实时采集库区内各个设备的数据信息和人员位置信息同步显示于智能仓库库区模型内，并进行监测；实时获取货物入库请求信息，基于货物入库请求信息匹配确定存储货位，控制搬运行车移动搬运货物至匹配的货位处进行堆垛存储；实时获取货物出库请求信息，根据货物出库请求信息查询确定货物位置信息，控制搬运行车移动搬运货物出库；对货物入库和出库流程的请求信息和数据信息进行存储和归类，并上传至云监管平台内。本申请将生产场景与业务数据融合达到可视化效果。

Description

一种大宗商品仓储用数字货位管理方法
技术领域
本申请涉及货位管理的领域，尤其是涉及一种大宗商品仓储用数字货位管理方法。
背景技术
大宗商品仓储管理作为产业链的重要环节之一，近年来大数据、物联网、区块链等数字科技的发展，利用科技的力量解决仓储管理痛点已成现代仓储主流发展方向。生产制造业正大步向前开展工业4.0的建设工作，卷材、板胚、炉包类产品已有数字化货位产品，同行业同规模企业也在积极探索相关产品，从仓库自身降本增效的需求到企业提升综合实力都离不开技术和服务的提升。
目前市场上已有系统自行维护的数字化货位系统，但应用场景多为卷材，或规格较为统一的板坯，针对板材余材类成熟产品暂未得到广泛应用。公告号为CN109399050B的一种用于仓储系统的货位管理方法及装置。该方法包括接收仓储系统中确定的货位信息；根据所述货位信息创建货位编码；生成所述货位编码中存放的货品数据；以及根据所述货品数据和所述货位编码生成货位标签。该申请根据所述货品数据和所述货位编码生成货位标签，进而实现对小批量标准化的货物进行数字化管理。但是在面对规格不一的大宗商品货物存储时由于货场面积大，货位多，堆叠层数高，导致板材余材类货物存储、找货和取货存在困难。
针对上述中的相关技术，在面对规格不一的大宗商品货物存储时由于货场面积大，货位多，堆叠层数高，导致板材余材类货物存储、找货和取货存在困难。
发明内容
为了解决面对规格不一的大宗商品货物存储时由于货场面积大，货位多，堆叠层数高，导致板材余材类货物存储、找货和取货存在困难，本申请提供一种大宗商品仓储用数字货位管理方法。
第一方面，本申请提供一种大宗商品仓储用数字货位管理方法，采用如下的技术方案：
一种大宗商品仓储用数字货位管理方法，包括以下步骤：
构建云监管平台，获取货位基本信息和货位GIS信息，生成智能仓库库区模型；
实时采集库区内各个设备的数据信息和人员位置信息同步显示于智能仓库库区模型内，并进行监测；
实时获取货物入库请求信息，基于货物入库请求信息匹配确定存储货位，控制预设置在库区内的搬运行车移动搬运货物至匹配的货位处进行堆垛存储；
实时获取货物出库请求信息，根据货物出库请求信息查询确定货物位置信息，控制预设置在库区内的搬运行车移动搬运货物出库；
对货物入库和出库流程的请求信息和数据信息进行存储和归类，并上传至云监管平台内。
优选的，所述货位基本信息包括：库区货位位置信息、库区货位规格信息、库区建筑信息、库区设备信息和库区设施信息。
优选的，所述实时获取货物入库请求信息，基于货物入库请求信息匹配确定存储货位具体包括以下步骤：
实时获取货物入库请求信息，所述货物入库请求信息包括入库货物位置信息、入库货物基本信息和储存限制信息，所述储存限制信息包括货物存储环境需求信息和货物堆叠储存限制信息；
确定库区内各个货位的状态信息，基于货物入库请求信息匹配确定符合存储需求的货位；
计算匹配到的各个货位的匹配度，选取匹配度最高的货位为优选匹配货位。
优选的，所述计算匹配到的各个货位的匹配度的计算公式为：
Figure 759396DEST_PATH_IMAGE001
其中Z为货位的匹配度，xmax为货物最大长度值，ymax为货物最大宽度值，Xi为第i个货位的长度值，Yi为第i个货位的宽度值，p为搬运行车搬运货物的标准参考路线长度，由管理人员设置，Li为搬运行车搬运货物前往第i个货位的实际路线长度，Qi为第i个货位的稀缺系数；所述Qi为实时变化的，需计算第i个货位当前同类型空闲货位数量与其所属同类型的货位总数的占比，并基于比值与预先设置的稀缺系数表进行对照确定Qi, 其中稀缺系数表上设置有多个比值区间，每个比值区间均对应有稀缺系数，稀缺系数表上各个比值区间的稀缺系数由管理人员设置。
优选的，所述确定库区内各个货位的状态信息，基于货物入库请求信息匹配确定符合存储需求的货位还包括：若不存在符合存储需求的空闲状态货位，则获取各个可堆垛货位的剩余承载度，基于各个可堆垛货位的剩余承载度匹配确定符合货物存储条件的可堆垛货位，基于可堆垛货位上已堆垛货物的承载能力，计算确定各个可堆垛货位是否符合堆垛需求，得到若干个满足堆垛条件的可堆垛货位。
优选的，所述基于可堆垛货位上已堆垛货物的承载能力，计算确定各个可堆垛货位是否符合堆垛需求具体包括：获取可堆垛货位上已堆垛货物的承重上限值N和待入库的货物承载上限值M，该承重上限值N为货物能够承受标准压力阈值，计算判断各个可堆垛货位是否符合堆垛需求，若max（N，M）大于可堆垛货位上已堆垛货物和待入库货物的总重量，则判定该该货位为满足堆垛条件的可堆垛货位。
优选的，所述确定库区内各个货位的状态信息，基于货物入库请求信息匹配确定符合存储需求的货位还包括：若货物尺寸大于库区内任一货位容纳尺寸，则获取现有位置相邻的空闲货位，对这些空闲货位基于矩形原则进行分组得到若干空闲货位组，匹配确定符合待入库货物尺寸需求的空闲货位组。
优选的，所述搬运行车包括设置库区内用于沿X轴移动的第一主体搬运行车、沿Y轴滑动设置在第一主体搬运行车的横梁上的第二搬运行车和安装在第二搬运行车下方用于吊取货物的吊具机构；所述搬运行车移动搬运货物至匹配的货位处进行堆垛存储具体包括以下步骤：
基于UWB定位系统实时采集第一主体搬运行车X轴坐标、第二搬运行车Y轴坐标和吊具机构的Z轴坐标，定位搬运行车位置信息；
根据货物入库请求信息控制搬运行车移动至待入库货物处，吊起待入库货物；
控制搬运行车吊起待入库货物移动至匹配确定的货位处，卸下待入库货物。
优选的，所述对货物入库和出库流程的请求信息和数据信息进行存储和归类，并上传至云监管平台内还包括：基于货物入库和出库流程的请求信息和数据信息对库区内各个货位填充或消除代表货物的模型。
第二方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如上述方法任一种方法的计算机程序。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1.通过建立云监管平台，生成智能仓库库区模型，实现对库区进行建模监测，能够实时将库区内各个货位状态、设备作业状况和人员轨迹实时展现出来；根据货物出库请求和货物入库请求，基于UWB定位技术进行精确定位，配合设置的各种传感器，实现板材和余材的自动精确进出库操作，在降低板材余材类大宗货物货物存储、找货和取货难度的同时，对搬运行车搬运货物以及货物出入库数据进行监测，整合搬运行车运轨迹，库区总库存量、出库量，分析数据表等数据，构建数字孪生图谱，将生产场景与业务数据融合达到可视化效果，达到有效提高货场库区管理效率的效果；
2.基于货物入库请求信息，确定入库货物位置信息、入库货物基本信息和储存限制信息，匹配确定满足待入库货物存储条件的空闲货位，基于货位面积利用率、货物搬运难度以及货物稀缺系数计算确定各个匹配出的空闲货位的匹配度，达到有效提高货位匹配精确度的效果，避免出现货位浪费的现象；
3.在出现板材、余材体形过大时，确定现有呈相邻状态的货位，基于矩形规则确定能够容纳货物的空闲货位组，进而实现对体积过大的货物进行入库存储，有效提高货物管理效率。
附图说明
图1是本申请实施例中一种大宗商品仓储用数字货位管理方法的方法流程图；
图2是本申请实施例中匹配确定存储货位的方法流程图；
图3是本申请实施例中基于矩形规则划分空闲货位组的结构示意图；
图4是本申请实施例中搬运行车的结构示意图；
图5是本申请实施例中货物搬运入库的方法流程图。
附图标记说明：1、第一主体搬运行车；2、第二搬运行车；3、吊具机构。
具体实施方式
以下结合附图1至图5对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种大宗商品仓储用数字货位管理方法。参照图1，一种大宗商品仓储用数字货位管理方法，包括以下步骤：
S1、生成智能仓库库区模型：构建云监管平台，获取货位基本信息和货位GIS信息，生成智能仓库库区模型；
所述货位基本信息包括：库区货位位置信息、库区货位规格信息、库区建筑信息、库区设备信息和库区设施信息；
S2、将人物与设备同步显示：实时采集库区内各个设备的数据信息和人员位置信息同步显示于智能仓库库区模型内，并进行监测；
基于UWB定位技术对作业中的设备和位于库区内的人员进行实时定位，并同步反馈显示与智能仓库库区模型，实现对库区内部各种设备和人员进行监测，当发现数据异常或存在安全隐患时进行报警；
S3、货物入库作业：实时获取货物入库请求信息，基于货物入库请求信息匹配确定存储货位，控制预设置在库区内的搬运行车移动搬运货物至匹配的货位处进行堆垛存储；
S4、货物出库作业：实时获取货物出库请求信息，根据货物出库请求信息查询确定货物位置信息，控制预设置在库区内的搬运行车移动搬运货物出库；
S5、信息归类存储：对货物入库和出库流程的请求信息和数据信息进行存储和归类，并上传至云监管平台内。同时基于货物入库和出库流程的请求信息和数据信息对库区内各个货位填充或消除代表货物的模型。通过建立云监管平台，生成智能仓库库区模型，实现对库区进行建模监测，能够实时将库区内各个货位状态、设备作业状况和人员轨迹实时展现出来。根据货物出库请求和货物入库请求，基于UWB定位技术进行精确定位，配合预设置的各种传感器，实现板材和余材的自动精确进出库操作，在降低板材余材类大宗货物货物存储、找货和取货难度的同时，对搬运行车搬运货物以及货物出入库数据进行监测，整合搬运行车运轨迹、库区总库存量、出库量、分析数据表等数据，构建数字孪生图谱，将生产场景与业务数据融合达到可视化效果，达到有效提高货场库区管理效率的效果。
另外基于基于货物入库和出库流程的请求信息和数据信息对库区内各个货位填充或消除代表货物的模型，能够进一步丰富货场库区的三维模型，使得数字孪生图谱更加生动，提升数据可视化的效果。
参照图2，所述实时获取货物入库请求信息，基于货物入库请求信息匹配确定存储货位具体包括以下步骤：
A1、获取货物入库请求信息：实时获取货物入库请求信息，所述货物入库请求信息包括入库货物位置信息、入库货物基本信息和储存限制信息，所述储存限制信息包括货物存储环境需求信息和货物堆叠储存限制信息；
A2、匹配确定符合存储需求的货位：确定库区内各个货位的状态信息，基于货物入库请求信息匹配确定符合存储需求的货位；
A3、选取优选匹配货位：计算匹配到的各个货位的匹配度，选取匹配度最高的货位为优选匹配货位。
上述步骤A3中所述计算匹配到的各个货位的匹配度的计算公式为：
Figure 20744DEST_PATH_IMAGE001
其中Z为货位的匹配度，xmax为货物最大长度值，ymax为货物最大宽度值，Xi为第i个货位的长度值，Yi为第i个货位的宽度值，p为搬运行车搬运货物的标准参考路线长度，由管理人员设置，Li为搬运行车搬运货物前往第i个货位的实际路线长度，Qi为第i个货位的稀缺系数。
Figure 534902DEST_PATH_IMAGE002
的比值存在上限值和下限值，由管理人员设置，本实施例中上限值为1.5，下限值为0.5。所述Qi为实时变化的，需计算第i个货位当前同类型空闲货位数量与其所属同类型的货位总数的占比，并基于比值与预先设置的稀缺系数表进行对照确定Qi，其中稀缺系数表上设置有多个比值区间，每个比值区间均对应有稀缺系数，稀缺系数表上各个比值区间的稀缺系数由管理人员设置。且需要说明当前同类型空闲货位数量与其所属同类型的货位总数的比值越大则稀缺系数值越高，稀缺度越低。基于货物入库请求信息，确定入库货物位置信息、入库货物基本信息和储存限制信息，匹配确定满足待入库货物存储条件的空闲货位，基于货位面积利用率、货物搬运难度以及货物稀缺系数计算确定各个匹配出的空闲货位的匹配度，达到有效提高货位匹配精确度的效果，避免出现货位浪费的现象。
上述步骤A2中所述确定库区内各个货位的状态信息，基于货物入库请求信息匹配确定符合存储需求的货位还包括：若不存在符合存储需求的空闲状态货位，则获取各个可堆垛货位的剩余承载度。基于各个可堆垛货位的剩余承载度匹配确定符合货物存储条件的可堆垛货位。基于可堆垛货位上已堆垛货物的承载能力，计算确定各个可堆垛货位是否符合堆垛需求，得到若干个满足堆垛条件的可堆垛货位。需要说明的是，在货物完成入库时，基于入库货物基本信息和储存限制信息，若货物的储存限制信息中未标注不可堆垛，该货物重量与货位承载量比值未超过预设阈值，则将该货物所在货位标注为可堆垛货位，其货位剩余承载量为货物标准承载量减去已堆垛货物的重量。
其中计算确定各个可堆垛货位是否符合堆垛需求具体为：获取可堆垛货位上已堆垛货物的承重上限值N和待入库的货物承载上限值M，该承重上限值N为货物能够承受标准压力阈值，计算判断各个可堆垛货位是否符合堆垛需求，若max（N，M）大于可堆垛货位上已堆垛货物和待入库货物的总重量，则判定该该货位为满足堆垛条件的可堆垛货位。基于已堆垛货物和待入库货物的抗压能力确定遴选出的可堆垛货位是否符合堆垛存储的条件，通过选取已堆垛货物和待入库货物的能够承受标准压力阈值中的最大值为承载标准，巧妙利用了翻垛思维，使得匹配更加精准灵活，提高匹配结果量，进一步提高了货位匹配的精确度。
参照图3，上述步骤A2中所述确定库区内各个货位的状态信息，基于货物入库请求信息匹配确定符合存储需求的货位还包括：若货物尺寸大于库区内任一货位容纳尺寸，则获取现有位置相邻的空闲货位，对这些空闲货位基于矩形原则进行分组得到若干空闲货位组，匹配确定符合待入库货物尺寸需求的空闲货位组。在出现板材、余材体形过大时，确定现有呈相邻状态的货位，基于矩形规则确定能够容纳货物的空闲货位组，进而实现对体积过大的货物进行入库存储，有效提高货物管理效率。其中矩形规则为位于同一矩形内相邻且出空闲状态货位的某一边共同组成该矩形的一边，则判定这些空闲状态的货位为一空闲货位组。
参照图4，所述搬运行车包括设置库区内用于沿X轴移动的第一主体搬运行车1、沿Y轴滑动设置在第一主体搬运行车1的横梁上的第二搬运行车2和安装在第二搬运行车2下方用于吊取货物的吊具机构3。
参照图4和图5，上述步骤S3中所述搬运行车移动搬运货物至匹配的货位处进行堆垛存储具体包括以下步骤：
B1、定位搬运行车位置信息：基于UWB定位系统实时采集第一主体搬运行车1的X轴坐标、第二搬运行车2的Y轴坐标和吊具机构3的Z轴坐标，定位搬运行车位置信息；
B2、控制搬运行车移动至待入库货物处：根据货物入库请求信息控制搬运行车移动至待入库货物处，吊起待入库货物；
B3、带动待入库货物移动至匹配确定的货位处：控制搬运行车吊起待入库货物移动至匹配确定的货位处，卸下待入库货物。通过第一主体搬运行车1、第二搬运行车2和吊具机构3的设置，基于UWB定位系统实时定位第一主体搬运行车1、第二搬运行车2和吊具机构3对应的X轴坐标、Y轴坐标和Z轴坐标，实现对搬运行车进行精确定位，达到有效提升货物出入库搬运效率和精度的效果。
本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质，其存储有能够被处理器加载并执行如上述方法中的计算机程序，计算机可读存储介质例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对发明的保护范围进行限制。显然，所描述的实施例仅仅是本发明部分实施例，而不是全部实施例。基于这些实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明所要保护的范围。尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域普通技术人员依然可以在不冲突的情况下，不作出创造性劳动对本发明各实施例中的特征根据情况相互组合、增删或作其他调整，从而得到不同的、本质未脱离本发明的构思的其他技术方案，这些技术方案也同样属于本发明所要保护的范围。

Claims (7)

1.一种大宗商品仓储用数字货位管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
构建云监管平台，获取货位基本信息和货位GIS信息，生成智能仓库库区模型；
实时采集库区内各个设备的数据信息和人员位置信息同步显示于智能仓库库区模型内，并进行监测；
实时获取货物入库请求信息，基于货物入库请求信息匹配确定存储货位，控制预设置在库区内的搬运行车移动搬运货物至匹配的货位处进行堆垛存储；
实时获取货物出库请求信息，根据货物出库请求信息查询确定货物位置信息，控制预设置在库区内的搬运行车移动搬运货物出库；
对货物入库和出库流程的请求信息和数据信息进行存储和归类，并上传至云监管平台内；
所述实时获取货物入库请求信息，基于货物入库请求信息匹配确定存储货位具体包括以下步骤：
实时获取货物入库请求信息，所述货物入库请求信息包括入库货物位置信息、入库货物基本信息和储存限制信息，所述储存限制信息包括货物存储环境需求信息和货物堆叠储存限制信息；
确定库区内各个货位的状态信息，基于货物入库请求信息匹配确定符合存储需求的货位；
计算匹配到的各个货位的匹配度，选取匹配度最高的货位为优选匹配货位；
所述计算匹配到的各个货位的匹配度的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，其中Z为货位的匹配度，xmax为货物最大长度值，ymax为货物最大宽度值，Xi为第i个货位的长度值，Yi为第i个货位的宽度值，p 为搬运行车搬运货物的标准参考路线长度，由管理人员设置，Li为搬运行车搬运货物前往第i个货位的实际路线长度，Qi为第i个货位的稀缺系数；所述Qi为实时变化的，需计算第i个货位当前同类型空闲货位数量与其所属同类型的货位总数的占比，并基于比值与预先设置的稀缺系数表进行对照确定Qi，其中稀缺系数表上设置有多个比值区间，每个比值区间均对应有稀缺系数，稀缺系数表上各个比值区间的稀缺系数由管理人员设置；
所述确定库区内各个货位的状态信息，基于货物入库请求信息匹配确定符合存储需求的货位还包括：若货物尺寸大于库区内任一货位容纳尺寸，则获取现有位置相邻的空闲货位，对这些空闲货位基于矩形原则进行分组得到若干空闲货位组，匹配确定符合待入库货物尺寸需求的空闲货位组；其中矩形规则为位于同一矩形内相邻且处于空闲状态货位的某一边共同组成该矩形的一边，则判定这些空闲状态的货位为一空闲货位组。
2.根据权利要求1所述的一种大宗商品仓储用数字货位管理方法，其特征在于，所述货位基本信息包括：库区货位位置信息、库区货位规格信息、库区建筑信息、库区设备信息和库区设施信息。
3.根据权利要求1所述的一种大宗商品仓储用数字货位管理方法，其特征在于，所述确定库区内各个货位的状态信息，基于货物入库请求信息匹配确定符合存储需求的货位还包括：若不存在符合存储需求的空闲状态货位，则获取各个可堆垛货位的剩余承载度，基于各个可堆垛货位的剩余承载度匹配确定符合货物存储条件的可堆垛货位，基于可堆垛货位上已堆垛货物的承载能力，计算确定各个可堆垛货位是否符合堆垛需求，得到若干个满足堆垛条件的可堆垛货位。
4.根据权利要求3所述的一种大宗商品仓储用数字货位管理方法，其特征在于，所述基于可堆垛货位上已堆垛货物的承载能力，计算确定各个可堆垛货位是否符合堆垛需求具体包括：获取可堆垛货位上已堆垛货物的承重上限值N和待入库的货物承载上限值M，该承重上限值N为货物能够承受标准压力阈值，计算判断各个可堆垛货位是否符合堆垛需求，若max（N，M）大于可堆垛货位上已堆垛货物和待入库货物的总重量，则判定该货位为满足堆垛条件的可堆垛货位。
5.根据权利要求1所述的一种大宗商品仓储用数字货位管理方法，其特征在于，所述搬运行车包括设置库区内用于沿X轴移动的第一主体搬运行车(1)、沿Y轴滑动设置在第一主体搬运行车(1)的横梁上的第二搬运行车(2)和安装在第二搬运行车(2)下方用于吊取货物的吊具机构(3)；所述搬运行车移动搬运货物至匹配的货位处进行堆垛存储具体包括以下步骤：
基于UWB定位系统实时采集第一主体搬运行车(1)的X轴坐标、第二搬运行车(2)的Y轴坐标和吊具机构(3)的Z轴坐标，定位搬运行车位置信息；
根据货物入库请求信息控制搬运行车移动至待入库货物处，吊起待入库货物；
控制搬运行车吊起待入库货物移动至匹配确定的货位处，卸下待入库货物。
6.根据权利要求1所述的一种大宗商品仓储用数字货位管理方法，其特征在于，所述对货物入库和出库流程的请求信息和数据信息进行存储和归类，并上传至云监管平台内还包括：基于货物入库和出库流程的请求信息和数据信息对库区内各个货位填充或消除代表货物的模型。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于：存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-6中任一种方法的计算机程序。
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