CN117413287A - 确定在存储设施中存储物品的位置 - Google Patents

Abstract

本文中描述用于在存储设施中存储物品的系统及方法。所述方法可包含：由计算系统接收识别存储物品的目的地位置的请求；从多个存储位置当中识别一组可用存储位置；及基于特定于所述组可用存储位置中的每一相应存储位置的多个子得分而确定所述相应存储位置的得分，以产生与所述组可用存储位置对应的一组得分。所述方法还包含：从所述可用存储位置当中选择选定的存储位置，这基于所述选定的存储位置具有与所述组可用存储位置对应的所述组得分当中的最有利得分；及提供指令以致使机械移动系统将所述存储物品投送到所述选定的存储位置。

Description

确定在存储设施中存储物品的位置

技术领域

本文件描述了与在存储设施中存放实体物品相关的装置、系统及方法。

背景技术

例如仓库等存储设施接收在被投送出存储设施之前要存储一段时间的实体物品。实体物品可包含托盘、箱子及在被发送到其它目的地之前可存储在设施中的其它物品。实体物品可被移动到存储设施的不同区域。举例来说，存储设施可具有多个层级且每一层级可具有多个存储位置。所述设施还可具有多个通道，所述多个通道具有多个存储位置。一些设施可具有冷藏区域或其它基于温度或基于特性的存储区域。一些设施还可具有可存储实体物品的室。

可将实体物品移动到设施中的存储位置。还可将物品从一个存储位置移动到设施中的其它存储位置。有时，物品的特性可用于确定所述物品可被移动到哪些存储位置。所述物品可通过人类工作者、叉车、自主运载工具、起重机、推车、机器人或者可在存储设施中使用的其它装置或设备而在设施中移动。有时，由于大量物品进入设施中、大量物品离开设施及/或大量物品在设施内部四处移动，存储设施可变得繁忙。可出现瓶颈，这可导致存储设施内部的运输堵塞。

发明内容

本文件一般来说涉及用于确定存储设施(例如仓库)中实体物品的存储位置的技术。存储位置可由系统基于可影响所述存储位置的有利度的一或多个参数的得分的总计来确定。所述参数中的一些参数可包含但不限于存储位置的大小、存储位置的重量容量、存储位置的填充容量以及将物品运送穿过存储设施并到达存储位置的时间。所述参数还可考虑将实体物品移动到存储位置是否可导致存储设施中的阻碍或瓶颈。基于所述一或多个参数，存储位置可被指派总计有利度得分。可相对于存储设施中其它潜在存储位置的有利度得分来调整存储位置的有利度得分。可由系统选择具有最有利得分的位置。然后可将实体物品投送到具有最有利得分的位置。

虽然所公开的发明概念包含所附权利要求书中定义的发明概念，但应理解，发明概念也可根据以下实施例进行定义。

实施例1是一种用以在存储设施中存储实体物品的计算机实施的方法，所述方法包括：由计算系统接收在仓库中识别存储物品的目的地位置的请求；由所述计算系统从所述仓库中的多个存储位置当中识别一组可用存储位置；由所述计算系统基于特定于所述组可用存储位置中的每一相应存储位置的多个子得分而确定所述相应存储位置的得分，以产生与所述组可用存储位置对应的一组得分；由所述计算系统从所述可用存储位置当中选择选定的存储位置，这基于所述选定的存储位置具有与所述组可用存储位置对应的所述组得分当中的最有利得分；及由所述计算系统提供指令以致使机械移动系统将所述存储物品投送到所述选定的存储位置。

实施例2是实施例1的方法，其进一步包括通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的大小调整子得分：由所述计算系统识别所述存储物品的大小；由所述计算系统识别所述相应存储位置的大小；由所述计算系统确定所述相应存储位置的所述大小大于所述存储物品的所述大小的量；及由所述计算系统基于所述相应存储位置的所述大小大于所述存储物品的所述大小的所述量而指派所述大小调整子得分，其中所述存储物品的所述大小落在从所述相应存储位置的最小大小到所述相应存储位置的最大大小的范围内。

实施例3是实施例1或2中任一实施例的方法，其中所述计算系统经配置以当所述相应存储位置的所述大小等于所述存储物品的所述大小时，指派比当所述相应存储位置的所述大小大于所述存储物品的所述大小时更有利的大小调整子得分。

实施例4是实施例1到3中任一实施例的方法，其进一步包括通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的重量子得分：由所述计算系统识别所述存储物品的重量；由所述计算系统识别所述相应存储位置的最大重量容量；由所述计算系统识别当前存储在所述相应存储位置处的物品的总计重量；由所述计算系统基于所述最大重量容量与当前存储在所述相应存储位置处的所述物品的所述总计重量之间的差而确定所述相应存储位置的剩余重量容量；由所述计算系统确定所述相应存储位置的所述剩余重量容量超过所述存储物品的所述重量的量；及由所述计算系统基于所述相应存储位置的所述剩余重量容量超过所述存储物品的所述重量的所述量而指派所述重量子得分。

实施例5是实施例1到4中任一实施例的方法，其中所述计算系统经配置以当所述存储物品的所述重量小于所述相应存储位置的所述剩余重量容量的重量预定阈值量时，指派比当所述存储物品的所述重量大于所述重量预定阈值量时更有利的重量子得分。

实施例6是实施例1到5中任一实施例的方法，其中指派所述重量子得分是基于当前存储在所述相应存储位置处的物品具有以下各项中的至少一者：(i)与所述存储物品相同的类型，或(ii)与所述存储物品相同的重量。

实施例7是实施例1到6中任一实施例的方法，其进一步包括通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的运输时间子得分：由所述计算系统确定所述存储物品的当前位置与所述相应存储位置之间的第一预计运输时间；由所述计算系统确定所述存储物品的所述当前位置与第二相应存储位置之间的第二预计运输时间；及当所述第一预计运输时间小于所述第二预计运输时间时，由所述计算系统指派比当所述第一预计运输时间大于所述第二预计运输时间时更有利的运输时间子得分。

实施例8是实施例1到7中任一实施例的方法，其中指派所述运输时间子得分进一步基于(i)存储物品在队列中的等待时间，(ii)存储物品在一或多个提升机构处的等待时间，(iii)存储物品在一或多个提升机构中的运输时间，(iv)存储物品穿过一或多个机械移动系统的运输时间，(v)所述仓库中的存储物品的运输量，(vi)在存储之后拾取所述存储物品并将所述存储物品递送到停靠区域所需的时间量，(vii)将所述存储物品从所述相应存储位置移动到所述仓库中的第二目的地所需的时间量，(viii)当前存储在所述相应存储位置处的物品数量，(ix)所述存储物品的所述当前位置与所述相应存储位置之间的实际距离，或者(x)所述存储物品的所述当前位置与所述第二相应存储位置之间的实际距离。

实施例9是实施例1到8中任一实施例的方法，其进一步包括由所述计算系统通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的类型子得分：由所述计算系统识别所述存储物品的类型；由所述计算系统识别与当前存储在所述仓库中的位置中的所述存储物品具有相同类型的物品；由所述计算系统确定与所述相应存储位置处的所述存储物品具有所述相同类型的存储物品的数量；及由所述计算系统基于在所述相应存储位置处具有所述相同类型的所述物品的所述数量超过阈值而将所述类型子得分指派给所述相应存储位置。

实施例10是实施例1到9中任一实施例的方法，其中识别与所述存储物品具有所述相同类型的物品包括识别具有与所述存储物品相同的易腐日期、存储温度、SKU、客户标识符、产品、出站日期及递送日期中的至少一者的物品。

实施例11是实施例1到10中任一实施例的方法，其进一步包括由所述计算系统通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的拾取率子得分：由所述计算系统识别当前存储在所述相应存储位置中的物品；由所述计算系统确定当前存储在所述相应位置中的所述物品中的每一者的拾取率；由所述计算系统确定所述存储物品的预计拾取率；及由所述计算系统基于当前存储在所述相应存储位置处的所述物品中的每一者的所述拾取率小于所述存储物品的所述预计拾取率而将所述拾取率子得分指派给所述相应存储位置。

实施例12是实施例1到11中任一实施例的方法，其中指派所述拾取率子得分进一步包括当所述存储物品的所述预计拾取率大于正被投送到所述相应存储位置的第二存储物品的第二预计拾取率时，向所述相应存储位置指派比当所述存储物品的所述预计拾取率小于或等于正被投送到所述相应存储位置的所述第二存储物品的所述第二预计拾取率时更有利的拾取率子得分。

实施例13是实施例1到12中任一实施例的方法，其进一步包括由所述计算系统通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的填充容量子得分：由所述计算系统确定当前存储在所述相应存储位置处的物品的数量；由所述计算系统并基于当前所存储物品的所述数量而确定所述相应存储位置的填充容量百分比；及由所述计算系统基于所述填充容量百分比小于阈值而指派所述填充容量子得分。

实施例14是实施例1到13中任一实施例的方法，其进一步包括由所述计算系统通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的移动数量子得分：由所述计算系统并从所述仓库中的多个传感器接收关于当前正在所述仓库中移动的物品的信息；由所述计算系统并基于关于当前正在所述仓库中移动的物品的所述信息而确定当前正在通道、所述相应存储位置或所述可用存储位置中的至少一者中移动的所述物品的数量；及由所述计算系统基于所述物品数量小于阈值而指派所述移动数量子得分。

实施例15是实施例1到14中任一实施例的方法，其中指派所述移动数量子得分进一步基于(i)在给定时间在所述通道、所述相应存储位置或所述可用存储位置中所准许的物品数量，(ii)当前正在所述通道、所述相应存储位置或所述可用存储位置中移动的所述物品的大小，(iii)当前正在所述通道、所述相应存储位置或所述可用存储位置中移动的所述物品的重量，(iv)当前正在所述通道、所述相应存储位置或所述可用存储位置中移动的所述物品的类型，或(v)所述通道、所述相应存储位置或所述可用存储位置中的预计运输时间。

实施例16是实施例1到15中任一实施例的方法，其进一步包括：由所述计算系统接收针对当前正在移动的所述物品的所述数量的实时运输量状况；及由所述计算系统基于所述实时运输量状况而调整所述移动数量子得分。

实施例17是实施例1到16中任一实施例的方法，其进一步包括：由所述计算系统确定所述存储物品将被存储在所述相应存储位置中的第一预计时间量；由所述计算系统并基于所述实时运输量状况而确定将所述存储物品移动到所述相应存储位置的第二预计时间量；及当所述第一预计时间量大于所述第二预计时间量时，由所述计算系统指派比当所述第一预计时间量小于或等于所述第二预计时间量时更有利的移动数量子得分。

实施例18是实施例1到17中任一实施例的方法，其进一步包括通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的兼容性子得分：由所述计算系统识别关于所述存储物品的第一组特性；由所述计算系统识别关于所述相应存储位置的第二组特性；及由所述计算系统基于所述第一组特性中的一或多者与所述第二组特性中的一或多者兼容而指派所述兼容性子得分。

实施例19是实施例1到18中任一实施例的方法，其中所述第一组特性包含：(i)所述存储物品的类型，(ii)客户识别，(iii)所述存储物品的大小，(iv)所述存储物品的重量，或(v)用于将所述存储物品保持在存储中的时间量，且所述第二组特性包含：所述相应存储位置是(i)单深，(ii)双深，(iii)驶出式货架，(iv)驶入式货架，(v)自动化或(vi)手动的。

实施例20是实施例1到19中任一实施例的方法，其中所述兼容性子得分进一步基于(i)在所述仓库中移动物品的叉车数量大于第一阈值，(ii)所述仓库中的所述可用存储位置的数量大于第二阈值，(iii)提升机构的数量大于第三阈值，(iv)手动工作者的数量大于第四阈值，或(iii)所述仓库为自动化的。

实施例21是一种用于在存储设施中存储实体物品的系统，所述系统包括：所述存储设施中的多个存储位置；机械移动系统，其经配置以将物品投送到所述多个存储位置；及计算系统，其经配置以：接收在所述存储设施中识别存储物品的目的地位置的请求；从所述设施中的所述多个存储位置当中识别一组可用存储位置；基于特定于所述组可用存储位置中的每一相应存储位置的多个子得分而确定所述相应存储位置的得分，以产生与所述组可用存储位置对应的一组得分；从所述可用存储位置当中选择选定的存储位置，这基于所述选定的存储位置具有与所述组可用存储位置对应的所述组得分当中的最有利得分；及提供指令以致使所述机械移动系统将所述存储物品投送到所述选定的存储位置。

实施例22是实施例21的系统，其中所述计算系统进一步经配置以通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的大小调整子得分：识别所述存储物品的大小；识别所述相应存储位置的大小；确定所述相应存储位置的所述大小大于所述存储物品的所述大小的量；及基于所述相应存储位置的所述大小大于所述存储物品的所述大小的所述量而指派所述大小调整子得分，其中所述存储物品的所述大小落在从所述相应存储位置的最小大小到所述相应存储位置的最大大小的范围内。

实施例23是实施例21或22的系统，其中所述计算系统进一步经配置以通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的重量子得分：识别所述存储物品的重量；识别所述相应存储位置的最大重量容量；识别当前存储在所述相应存储位置处的物品的总计重量；基于所述最大重量容量与当前存储在所述相应存储位置处的所述物品的所述总计重量之间的差而确定所述相应存储位置的剩余重量容量；确定所述相应存储位置的所述剩余重量容量超过所述存储物品的所述重量的量；及基于所述相应存储位置的所述剩余重量容量超过所述存储物品的所述重量的所述量而指派所述重量子得分。

所公开的技术可提供以下技术优点或效果中的一或多者。举例来说，所公开的技术可减少存储设施中的瓶颈。可基于沿着到存储位置的路线存在或可能存在多少运输量而选择用于存储实体物品的存储位置。所公开的技术还可比较运输到不同存储位置的运输量或其它拥塞信息以便确定哪一存储位置具有最不繁忙的路线。与具有无运输量的路线的存储位置相比，具有有运输量的路线的存储位置可得到较不利的得分。所公开的技术可提供对具有无运输量的路线的存储位置的选择。因此，可优化穿过存储设施的移动，可避免瓶颈，且可最小化沿着设施中的一或多个路线的运输量。换句话说，选择存储位置可基于设施中的当前运输流。在一些实施方案中，可将一或多个入站物品放在最靠近入站停靠区域的存储位置中，然后稍后进行碎片整理，使得所公开的技术可更高效地处置出站量。一旦解决了出站量，所公开的技术便可确定入站物品的有利存储位置。

作为另一实例，所公开的技术可提供提高整体设施效率。如上所述，可避免或最小化运输堵塞。因此，入站及出站物品可在整个设施中更快地移动。还可优化存储空间。举例来说，可基于具有最接近实体物品的大小或形状的空间的存储位置来选择用于存储实体物品的存储位置。因此，存储位置的空间可用适合的实体物品来填充而非在存储位置中具有可未被适合的实体物品填充的开放空间。

类似地，所公开的技术可提供选择与物品的物理特性(例如高度、大小及重量)紧密匹配的存储位置。基于一或多个参数的组合以及针对每一可用存储位置的此类组合的比较，可选择与实体物品最匹配的存储位置。因此，可优化存储空间。

作为另一实例，可提高设施中的拾取率。可基于当前存储在位置处的物品具有低于实体物品的拾取率而选择用于存储所述实体物品的存储位置。换句话说，如果所述实体物品将在当前所存储物品之前被拾取，那么可将所述实体物品存储在所述位置中而不会损害其它物品的拾取率。

作为另一实例，所公开的技术可提供将快速移动的物品存储在易于接达的位置中。可基于确定快速移动的物品将在当前存储于所述位置中的物品之前被拾取而选择存储位置。因此，将快速移动的物品存储于所述位置中可不会损害当前存储于所述位置中的物品的拾取率。还可基于所述位置比其它相应存储位置更接近出站停靠区域而选择存储位置。因此，基于组合一或多个此类参数并将经组合参数与其它相应存储位置的参数进行比较，可选择所述存储位置作为用于快速移动的物品的最有利存储位置。当快速移动的物品准备好被投送出设施时，存储位置与出站停靠区域之间的运输距离可被减小。因此，物品可更快且更高效地移入及移出存储设施而不会导致存储设施中的瓶颈或其它低效率。

所公开的技术还可提供对相似物品的更容易且更快拾取。可基于存储位置当前是否存储了相似物品而从可用存储位置当中针对实体物品选择存储位置。将相似物品存储在一起可使得批量拾取物品更容易且更高效。

此外，所公开的技术可提供用以选择实体物品的存储位置的整体方法。如本文中所描述，可对设施中的每一可用存储位置的一或多个参数进行评分。可将所述参数得分与其它可用存储位置的参数得分进行比较以确定实体物品的最佳或最有利存储位置。如此做可提供优化设施中的空间，避免瓶颈，并提高设施的整体效率。

在所附图式及以下描述中陈述一或多个实施方案的细节。从所述描述及图式以及从权利要求书将明了其它特征及优点。

附图说明

图1是用于在仓库中选择实体物品的存储位置的系统的概念图。

图2A到G描绘在选择实体物品的存储位置时考虑的因素。

图3是用于选择实体物品的存储位置的过程的流程图。

图4A到J是用于确定存储位置的有利度得分的过程的流程图。

图5是可用于实施本文中所描述的技术的组件的系统图。

图6是可用于实施本文中所描述的技术的计算装置的框图。

在各个图式中，相似的参考符号指示相似的元件。

具体实施方式

本文件一般来说涉及用于在例如仓库等存储设施中选择实体物品的最佳存储位置的技术。在手动及/或自动化仓库中，所公开的技术可用于确定例如托盘等实体物品的当前最佳存储位置(例如，存放位置)。一旦实体物品抵达仓库中(例如，在入站停靠区域处)，便可确定及选择最佳存储位置。还可在实体物品于仓库中移动时且基于仓库中的一或多个改变的条件来实时修改或确定最佳存储位置。可基于多个参数来确定存储位置，可相对于仓库中的其它可用存储位置的类似参数针对所述位置对所述多个参数进行评分。然后，可选择具有最有利得分的存储位置且可将实体物品投送到所述位置。

如本文中所描述，可为设施中的每一可用存储位置指派针对存储特定实体物品的有利度得分。每一位置的不同参数或特性可被加权到所述得分中，使得具有最有利得分(例如，最低成本)的位置可被选择作为实体物品的存储位置。在有利度得分中被加权的参数中的一些参数包含位置的高度、物品的高度、位置可承载的最大重量、物品的重量、位置的拾取率或速度、物品的拾取率或速度、从物品的当前位置到所述位置的距离、所述位置是否已存储了相同类型的物品、将物品放置在所述位置中是否会违反先进先出(FIFO)次序、所述位置的填充百分比、投送到所述位置的室或通道的物品的数量、已被移动到所述位置的物品的数量、已存储在所述位置的室或通道中的相似物品的数量、位置类型以及关于等待被存放的其它物品的信息。

可对这些参数的任何组合进行加权以确定可用存储位置中的每一者的有利度得分。此外，经加权参数的值可根据设施或仓库而变化。在一些实施方案中，如果某个经加权参数与特定设施不相关，那么在确定特定设施中的可用存储位置中的每一者的有利度得分时可不将所述参数包含在内。

参考各图，图1是用于在仓库100中选择实体物品的存储位置的系统的概念图。计算机系统102可经由网络103与仓库100的一或多个组件(例如，仓库管理系统、用户装置、叉车、提升机构、输送带、机械移动系统)进行通信。计算机系统102可经配置以基于相对于关于其它可用存储位置的参数对关于实体物品的存储位置的一或多个参数进行加权来选择所述存储位置。

仓库100可包含具有停靠站105的停靠区域104。入站物品可由安置在站105处的卡车递送到停靠区域104。可穿过仓库100投送入站物品以存储在一或多个存储位置中。仓库100具有机械移动系统106，所述机械移动系统可包含输送带114A到C、130及132。机械移动系统106还可包含可用于将物品移动到仓库100的不同层级的提升机构(例如，起卸机)108。仓库100具有存储区域110，所述存储区域可包含候选通道(例如，存储位置)110A到C。如图1中所展示，候选通道110A到C可为仓库100中的存储室111A到C内的特定位置。在其它实例中，如图2A到G中所展示，候选位置110A到C可为仓库100中的整个室。一或多个更少或额外候选通道及/或目的地位置可在存储区域110中。在一些实施方案中，存储区域110可具有多层级的候选通道及/或目的地位置。在图1中，存储室111A具有候选通道110A，存储室111B具有候选通道110A及110N，且存储室111C具有候选通道110C。候选通道110A到N中的每一者可具有一或多个推车，所述一或多个推车经配置以将物品(例如，物品112、物品124A到N)在通道中上下移动到通道旁边的行。在一些实施方案中，所述行可为五行深，以用于一次存储多个物品。一旦物品到达用于存储的所确定目的地通道，与所确定目的地通道相关联的推车便可在x或y方向上将物品装载于构成通道旁边的行的存储位置中的一者中。如室111C中所展示，在通道110C右侧旁边的所有存储位置均填充有物品。如室111B中所展示，沿着通道110B及110N的任一侧的存储位置均未填充有物品。

如图1中所描绘，计算机系统102可确定实体物品112的目的地存储通道。物品112可为托盘、物品盒、容器或用于存储在仓库100中的任何其它实体物品。物品112被接收在停靠区域104中并被放置于机械移动系统114A上，准备好存储在仓库100中。

在图1的实例中，计算机系统102可确定物品112的目的地得分(图1中的项目A)。换句话说，计算机系统102可确定针对候选目的地通道110A到N中的每一者的一或多个参数的得分。计算机系统102可基于相对于候选目的地通道110A到N中的每一者的参数得分对参数得分进行加权来确定候选通道110A到N中的每一者的总体有利度得分。如本文中所描述，所述参数可包含候选通道110A到N中的每一者的填充容量、重量及大小。一或多个更少或额外参数也可用于确定候选目的地110A到N中的每一者的总体有利度得分。

基于针对候选目的地110A到N中的每一者确定的参数得分，计算机系统102可将候选目的地110B选择为具有用于存储物品112的最有利总计得分(项目B)。最有利得分可为最低值得分(例如，1)且最不利得分可为最高值得分(例如，5或者所选择有利度标度上的任何其它数字)。在其它实施方案中，最有利得分可为最高值得分(例如，100)且最低有利得分可为最低值得分(例如，0或者所选择有利度标度上的任何其它数字或值)。

在图1的实例中，在1到5的标度上确定得分，其中1为最有利的且5为最不利的。参数得分表115指示针对候选目的地中的每一者的参数得分。候选目的地110A具有填充容量得分2、重量容量得分2及大小得分5。候选目的地110B具有填充容量得分1、重量容量得分1及大小得分1。候选目的地110C具有填充容量得分4、重量容量得分3及大小得分1。虽然在表115中未描绘，但也可使用本文中所描述的技术为候选目的地110N指派得分。

计算机系统102可比较目的地110A到N中的每一者的个别参数得分及/或得分的总计以确定最有利存储目的地。相对于目的地110A及110C，候选目的地110B具有最有利填充容量得分，这是因为目的地110B具有最低得分值1。如仓库100中所展示，没有物品存储在目的地通道110B旁边。

相对于目的地110A及110C，候选目的地110B还具有最有利重量容量得分，这是因为重量容量得分为1。如仓库100中所展示，由于候选目的地110B当前无任何物品存储在那里，因此候选目的地110B具有100％的容量来承担物品112的重量。候选目的地110C可具有小于50％的容量来承担物品112的重量，这是因为目的地110C当前正存储许多物品及/或当前存储在其中的物品占用了目的地110C的特定量的重量容量。同样，候选目的地110A可具有小于100％的容量，但具有比目的地110C大的容量。因此，相对于目的地110C，目的地110A可得到更有利的重量得分。

相对于目的地110A及110C，目的地110B还具有最有利大小得分，这是因为目的地110B具有最低得分值1。即使目的地110A仍具有一些剩余的填充容量，目的地110A也可具有最不利大小得分5。这是因为在一些实施方案中，目的地110A可不具有最接近于物品112的大小或形状的可用空间。目的地110C可具有更有利的大小得分，这是因为即使目的地110C以几乎满填充容量操作，目的地110C也具有接近于物品112的大小或形状的可用空间。为了优化仓库100中的空间，可基于目的地是否具有与物品112的大小及/或形状尽可能紧密匹配的可用空间来指派大小得分。

一旦选择目的地110B，计算机系统102便可向机械移动系统106提供指令以将物品112移动到候选目的地110B(项目C)。如所描绘，可将物品112沿着路线118移动并沿候选目的地通道110B向下移动。一或多个额外物品124A到N也可穿过仓库100被投送到目的地通道110A到N。计算机系统102可确定物品124A到N中的每一者的目的地存储位置。

在一些实施方案中且参考图1中的实例，计算机系统102还可基于沿着路线118的运输量小于去往目的地110A或110C的运输量而针对物品112选择目的地110B。举例来说，如果物品112将沿着路线120被投送到候选目的地110C，那么物品112将与物品124A、124B及124D一起移动。这些物品的移动可导致沿着路线120的运输堵塞，借此使目的地110C与候选目的地110B相比是针对物品112的较不利的存储位置。

在一些实施方案中且参考图1中的实例，计算机系统102还可基于目的地110B具有与物品112最兼容的特性而针对物品112选择目的地110B。举例来说，物品112可不需要冷藏。候选目的地110A可为指定冷藏区域，且因此与目的地110B及110C相比，目的地110A可得到较不利的得分。此外，在一些实施方案中，计算机系统102可将参数得分指派给可用于存储物品112的目的地位置。举例来说，如果可用性的阈值要求是目的地并非用于冷藏，那么候选目的地110A可不被认为是物品112的可用存储位置。因此，计算机系统102可仅确定针对目的地110B及110C的参数得分并在110B与110C之间选择最有利存储位置。可使用一或多个其它阈值要求来确定仓库100中的哪些目的地位置是可用的且能够存储物品112。

图2A到G描绘在选择实体物品112的存储位置时可个别地或以各种组合方式考虑的因素。如本文中所描述，在确定可用存储或目的地位置中的每一者的有利度得分时，可对一或多个额外或更少的因素进行加权(例如，参考图4A到J)。与图1相比，图2A到G提供仓库100的另一实例性布局，其中候选目的地110A到C(例如，存储位置)中的每一者是室。所述室中可具有可存储实体物品112的多个位置。因此，在图2A到G中所展示的实例中，候选目的地110A到C可为整个存储室。在其它实施方案中，如图1中所展示，候选目的地可为仓库100内的存储室中的目的地通道及/或存储室中的通道旁边的存储位置。

图2A是用于确定大小得分的概念图(例如，参考图4A)。如进一步参考图4A所描绘及描述，可比较每一可用存储位置(例如，候选目的地110A到C)的大小(200)。在一些实施方案中，与具有太小或太大的可用大小的可用存储位置相比，具有大小最接近于物品112大小的空间的可用存储位置可被指派更有利的得分。在其它实施方案中，具有最多可用空间量的可用存储位置可比具有较少可用空间的存储位置得到更有利的得分。如图2A中所展示，候选目的地110A处于100％的大小容量，这意味着此目的地无法容纳物品112的大小。因此，可为目的地110A指派最不利得分5，且可比较110B与110C的大小容量(200)。与目的地110C相比，目的地110B可得到更有利的大小得分，这是因为目的地110B被填充了0％的大小容量。在其中目的地110C具有与物品112大小匹配的可用精确大小的实例中，目的地110C可被指派最有利得分。因此，在所述情况下将物品112存储于目的地110C中可致使优化存储设施中的空间。

在一些实例中，可从目的地存储位置的高度中减去物品112的高度以确定目的地存储位置处的额外高度量。如果额外高度量等于物品112的高度，那么所述目的地可被指派最有利得分。另一方面，如果额外高度量比物品112的高度大特定预定阈值，那么所述目的地可被指派较不利或最不利得分。可执行一或多个其它计算来确定目的地位置是否具有用于存储物品112的可用大小，如图4A中进一步所描述。

图2B是用于确定运输时间得分的概念图(例如，参考图4C、4H)。如所展示，可沿着三个路径119、118及120来投送物品112。路线120可花费最多的时间量到达目的地110C，因此目的地110C可被指派最不利得分5。因此，可比较目的地110A与110B的运输时间(202)。出于一或多个原因，目的地110A可被指派最有利得分，如参考图4C及4H所描述。举例来说，路线119可不具有任何运输量，与路线118及120相比可具有最小的运输量，可为整个存储设施中的较不频繁的移动路线，目的地110A可比目的地110B及110C更接近于物品112的当前位置，及/或很少或没有物品当前可沿着路线119被投送。

在一些实例中，可确定用于将物品112移动到目的地110A的第一运输时间且可确定用于将物品112移动到目的地110B的第二运输时间。如果第一时间小于第二时间，那么目的地110A可被指派最有利得分。毕竟，将物品112移动到目的地110A可比移动到目的地110B花费更少的时间。可执行一或多个其它计算来确定哪一目的地具有最短运输时间，如图4C及4H中进一步所描述。

图2C是用于确定重量容量得分的概念图(例如，参考图4B)。在图2C的实例中，物品112重50lb。目的地110C可具有100lb的剩余重量容量。与目的地110A及110B中的重量容量相比，目的地110C具有最不期望的重量容量且因此可被指派最不有利得分。可比较目的地110A与110B的重量容量(204)。如参考图1所描述，目的地110B可为空的且因此具有500lb的最大重量容量。因此，此目的地110B可被指派最有利重量得分。在其它实施方案中且如参考图4B所描述，还可基于哪一目的地具有与物品的重量最类似或最接近的可用重量容量来指派重量有利度得分。因此，可优化存储设施中的空间。

图2D是用于确定类型得分的概念图(例如，参考图4D)。物品112可为含有罐装产品/商品的托盘。目的地110C可用于存储电子器件及其它非食品产品。因此，由于目的地110C的物品类型是与物品112的物品类型不同的物品类型，因此目的地110C可被指派最不利得分。可比较目的地110A与110B的物品类型(206)。目的地110A可为冷藏区域且可存储例如草莓、香蕉及其它易腐食品等物品。目的地110B可用于存储非易腐物品，例如罐装商品。由于目的地110B用于存储与物品112相同或类似类型的物品，因此此目的地可被指派更有利的得分。在其它实施方案中且如参考图4D所描述，可基于哪一目的地存储具有相同存储条件(例如，需要冷冻或低温)、相同SKU及/或相同客户的产品来指派物品类型得分。指派给类型得分的值可基于与候选存储位置相结合的托盘所具有的相同存储条件的数量(例如，5个类别中的3个)。可对所述类别进行加权，使得一些类别具有不同的权重，且必须满足一些类别以便成为候选存储位置(例如，温度及湿度要求)。

图2E是用于确定拾取率得分的概念图(例如，参考图4E)。物品112可具有3小时的预计拾取率。此预计拾取率可基于历史数据或关于将类似或相同物品移入及移出存储设施的信息来确定。拾取率可为物品在被拾取以供出站运送之前可能保留在存储区中的时间量。拾取率可替代地或另外包含从存储区取回物品并将其移动到出站区域所需的时间量。如图2E中所展示，目的地110B可不具有平均拾取率得分，这是因为此处当前未存储任何物品。因此，可比较目的地110A与110C的平均拾取率(208)。每一目的地的平均拾取率可为当前存储在所述目的地中的所有物品的拾取率的总计或平均值。在此实例中，目的地110A具有比目的地110C更短的平均挑选率且因此被指派更有利的得分。如参考图4E进一步所描述，即使目的地110A被填充到较高容量，所述目的地也可具有较短的平均拾取率，这是因为其中存储的物品可在设施中存储较短的时间周期。基于存储在目的地中的物品是否在存储区中保留较长时间，所述目的地的平均拾取率可为较长的。此外，在一些实施方案中，对于距出站区域或需要存储的物品的当前位置较远的目的地，平均拾取率可为较长的。在图2E中，物品112具有3小时的预计拾取率，这小于目的地110A的平均拾取率。目的地110A被指派更有利的得分，这是因为如果物品112存储在所述目的地处，那么物品112可能在当前存储于目的地110A中的物品需要被拾取之前被拾取。

拾取率得分可基于待存储物品的拾取率与每一候选目的地的组合拾取率之间的差异。正值的差异(位置处的组合拾取率大于待存储物品的拾取率)会产生比负差异更有利的得分。然而，可能存在拐点，在所述拐点处，指派给正差异的值可开始减小，例如一旦差异开始变得太大(例如，在一些实施方案中，将具有低拾取率的物品存储在具有显著较大组合拾取率的候选存储位置中可并非是高效的)。因此，通过将入站物品指派到当前存储有物品的存储位置，可避免瓶颈且可不会负面影响拾取率。

图2F是用于确定填充容量得分的概念图(例如，参考图4F)。如图2F的实例中所展示，具有0％填充容量的目的地(例如，换句话说，目的地是空的且因此具有最大可用空间量)可被指派最有利得分。如在图4F中进一步所描述，可使用一或多个其它因素来确定在填充容量得分方面的有利度。如参考图1所描述，目的地110C处于80％填充容量。即使目的地110C具有用于物品112的可用空间，目的地110C也可不如目的地110A及110B有利。因此，可比较(210)目的地110A与110B的填充容量。由于目的地110A处于25％填充容量且目的地110B处于0％填充容量(换句话说，目的地110B是空的)，因此目的地110B可被指派用于存储物品112的最有利得分。

图2G是用于确定移动数量得分的概念图(例如，参考图4G到H)。如参考图4G到H所描述，移动数量得分可基于当前有多少物品正被投送到存储位置、有多少物品被指派到存储位置及/或存储位置的实时运输量状况。具有当前向其投送的最少量物品的存储位置可被指派最有利得分。在图2G中，三个物品正被投送到目的地110C。由于与目的地110A及110B相比，目的地110C具有当前向其投送的最多量物品，因此目的地110C可得到最不利得分。因此，可比较向目的地110A及110B移动物品的数量(212)。当前没有物品被移动到目的地110A，因此此目的地可得到比目的地110B更有利的得分，目的地110B具有1个物品向其移动。

参考图2A到G所描述的得分中的一或多者可经组合以确定每一可用存储位置的总计或总体有利度得分。可针对物品选择具有最有利得分的位置且可将所述物品投送到所述位置以进行存储。

图3是用于选择实体物品的存储位置的过程300的流程图。过程300可由例如本文中所描述的计算机系统102等一或多个计算机系统执行。一旦物品进入存储设施或入站，便可执行过程300。过程300也可在物品正被投送穿过存储设施时执行。

参考过程300，可接收在仓库中识别存储物品的目的地位置的请求(302)。换句话说，一旦存储物品进入仓库，便可对所述存储物品进行扫描。扫描物品可触发系统产生识别存储物品的目的地位置的请求。叉车司机可使用手持扫描仪或一些其它扫描装置来扫描关于物品的信息。在其它实施方案中，可使用一或多个摄像机来捕获关于物品的信息。所述信息可被添加到仓库管理系统(WMS)并由计算机系统102使用以确定物品的最佳存储位置。关于物品的所扫描信息可包含但不限于高度、重量、形状、大小、扫描物品的当前位置及/或客户识别信息。

一或多个其它输入或信息可包含在请求中。这些输入可包含但不限于设施代码、物品的位置名称、物品的位置坐标(例如，x、y、z或仓库的编码区)、物品的托盘的平台类型、产品主信息(例如，所有者标识符、物品标识符、标识符日期、存放室组、存放模块组、箱子数量、箱子高度、总箱子高度、温度区带及/或重量)。

识别存储物品的目的地位置的请求还可包含物品存储的要求，如本文中所描述。举例来说，这些要求可包含温度要求(例如，物品必须储存在冷冻温度下以保存其中的商品)及/或高度/宽度/大小要求。此类存储要求可使用一或多种技术来确定。举例来说，可将存储物品物理地移动穿过扫描系统，所述扫描系统经配置以在存储物品于整个仓库中被移动之前扫描所述物品的一或多个侧面以识别关于所述物品的信息。作为另一实例，可将存储物品物理地移动(例如，由人类工作者手动移动、由仓库运载工具及/或机械输送带系统自动移动等)到秤以确定针对存储物品的重量要求。还可对存储物品进行电子扫描(例如，通过自动扫描系统、通过人类工作者等)以计算针对存储物品的大小要求。作为又一实例，存储物品的温度可由温度传感器捕获以确定针对存储物品的温度要求，所述温度传感器是扫描系统或由人类工作者使用的装置的一部分。

可从仓库中的多个存储位置当中识别一组可用存储位置(304)。不可用的存储位置(例如，其为特定物品或客户而保留、其为临时存储而保留、其处于100％填充容量等)可不包含在所述组可用存储位置中。举例来说，如果存储位置不满足存储物品的温度要求及/或大小要求(例如，高度、宽度)，那么所述存储位置可为不可用的。可将一或多个其它要求作为基线进行分析以确定哪些存储位置可用。

可从WMS接收关于仓库中所有存储位置的信息并对其进行分析以确定哪些存储位置可用于存储所述存储物品。对于每一存储位置，从WMS接收的信息可包含位置名称、室、通道、站、层级、坐标(x、y、z)、拾取率、拾取率百分位数、温度区带、最大高度、最大重量、容量(例如，存储物品的最大数量)、位置类型(例如，先进先出或后进先出)及/或当前存储在所述位置中的物品组。还可接收关于仓库中当前存储或移动穿过仓库的物品的信息。对于仓库中的每一物品，此信息可包含位置名称、位置中的深度、所有者代码/标识符、物品代码/标识符、代码/标识符日期、当前位置、目标位置(例如，室、通道、提升机构、存储位置)及/或物品如何在仓库中移动(例如，通过输送带、机械移动系统的其它组件、叉车、人类工作者、自主运载工具及/或升降机/起卸机)。

在一些实施方案中，位置可基于所述位置是空的(换句话说，所述位置当前未存储任何物品)还是所述位置是部分满的而可用。一些仓库可倾向于在填充空位置之前填充所有部分位置。在此类情景中，部分位置可被识别为可用存储位置且空位置可被识别为不可用的。在其它实施方案中，仓库的特定层级上的存储位置可被认为是可用的。举例来说，如果仓库中的顶部存储层级应在较低层级之前被填充，那么顶部层级中的存储位置可被识别为可用的且较低层级中的存储位置可被识别为不可用的，即使较低层级存储位置具有用于存储物品的空间或容量。

可基于特定于每一相应存储位置的多个子得分而确定所述相应存储位置的得分(306)。所述得分可为基于仓库或其它存储设施的当前状态的成本确定。在一些实施方案中且如本文中所描述，较有利的得分可为较低值得分(例如，较接近于1或较接近于所指定有利度标度上的较低值)，且较不利的得分可为较高值得分(例如，较接近于1到5标度上的5或较接近于所指定有利度标度上的较高值)。如参考图2A到G及图4A到J所描述，构成每一相应存储位置的有利度得分的子得分中的一或多者可包含大小、重量、运输时间、类型、拾取率、填充容量、移动数量、实时运输量及/或兼容性。子得分可经组合以确定每一存储位置的总计有利度得分。可基于仓库或存储设施的不同特性而使用一或多个子得分。举例来说，在确定每一存储位置的总计有利度得分时，一些设施可仅对一些子得分而非所有子得分进行加权或考虑。在确定每一存储位置的总计有利度得分时，其它设施可对所有子得分及额外子得分进行加权或考虑。还可基于在仓库内的重要性而对子得分进行加权。举例来说，与其它子得分相比，自动化仓库可更重视移动数量子得分。因此，移动数量子得分可为在确定每一存储位置的总计有利度得分时的更重要因素。

在一些实施方案中，在满足用于所考虑物品的部分位置的数量的假定下，306中的成本函数可确定物品可进入哪一模块。对于每一模块，可确定成本(有利度得分)，如本文中所描述。成本函数中的变量可包含模块中的部分位置的数量是否大于0的指示符、从物品的当前位置/定位到模块的入站起卸机的距离，以及前往所述模块的托盘的数量。

在其它实施方案中，如果物品的部分位置的当前数量不等于物品的部分位置的设定数量，那么可需要创建额外的部分位置。因此，306中的成本函数可包含确定模块，这是因为应指派用于物品的新位置。可针对模块与位置类型的每一组合计算成本函数。因此，可至少部分地基于每一模块内的优选可用位置类型而做出进入特定模块的决定。在此成本函数中可使用一或多个参数，例如模块中的部分位置的数量、从物品的当前位置到模块的入站起卸机的距离、前往模块的物品的数量、已存储在模块中的相同类型的物品的数量、模块的填充百分比、位置类型的数值(例如，LIFO小可由0指示、FIFO小可由1指示、FIFO由2指示、FIFO大由3指示、LIFO由4指示且LIFO大由5指示)以及位置类型的物品偏好的数值。

仍参考图3中的过程300，然后可选择在可用存储位置当中具有最有利得分的存储位置(308)。如贯穿本公开所描述，可针对存储物品选择可用存储位置中具有最有利总计得分的存储位置。此外，如本文中所描述，一旦选择了存储位置，便可基于仓库中的实时条件来选择可用存储位置中的另一者作为对存储物品最有利的位置。最有利总计得分可指示针对在相应存储位置中存储物品的最低成本。

可提供指令以致使机械移动系统将存储物品投送到选定的存储位置(310)。在一些实施方案中，可向仓库工作者(例如，叉车操作者)提供指令。仓库工作者可将存储物品移动到选定的存储位置。仓库工作者还可配置机械移动系统的组件以将存储物品移动到选定的存储位置。在其它实施方案中，可使用一或多个自主运载工具或者机械移动系统的其它组件(例如，输送带、入站输送机、环路、升降机/起卸机、通道推车及/或起重机)将存储物品自动移动到选定的存储位置。指令可包含例如设施代码、存放物品的位置名称以及选定存储位置的位置坐标(x、y、z)等信息。

可对每一入站物品执行过程300。过程300还可对每一物品执行多次。举例来说，一旦物品被扫描，便可执行过程300以确定仓库中存储所述物品的最有利层级。所述物品可被投送到最有利层级。一旦到达所述层级或在去往所述层级的途中，便可再一次执行过程300以确定所述层级上的最有利存储位置(例如，室、通道、货架等)。作为又一实例，一旦物品被移动到最有利存储位置，便可再次执行过程300以确定在所述最有利存储位置内存储物品的最有利位点。对每一入站物品多次执行过程300可有利于优化仓库效率、优化存储空间，且基于设施内的实时条件(例如，运输量、瓶颈、较大出站量、较大入站量等)对路线或存储进行修改。

在一些实施方案中，一旦入站物品到达或抵达存储设施中的特定模块(例如，层级)处，便可执行过程300。如何执行过程300可取决于是应向所述物品指派新位置还是经部分填充位置。选择新位置或经部分填充位置可基于模块中的部分位置的数量是否小于物品的部分位置的数量除以存储设施中的模块的数量。此等式可假定期望部分位置在设施中的所有模块上均匀分布。如果发现此等式为真，那么可执行过程300以计算针对模块中所有空位置的成本。毕竟，此可指示物品可被存储在新位置中且因此可创建新部分位置。如果发现此等式为假，那么可执行过程300以对单个模块中的不同部分位置进行加权(假定存在多于一个部分位置可供选择)。不管所述等式返回真还是假，均可在物品的入站过程中对过程300执行两次。第一次可为确定用于存储物品的层级(例如，模块)，且第二次可为确定选定层级内的特定存储位置。虽然第一次可返回存储位置，但可提取所返回位置的层级，使得可将物品发送到正确的通道推车。一旦抵达同一层级处且物品处于正确的通道推车上，便可再次执行过程300。如果对过程300的两次调用之间的时间间隔没有改变，那么成本函数可返回托盘应被存放的相同位置。可对过程300进行两次调用以确保在条件改变的情况下可根据新获得的信息来更新存储位置。

参考上文所提及的等式，在发现所述等式为真的情况下，可执行过程300以计算针对模块(例如，层级)中所有空位置的成本。此过程300可考虑平均拾取率以及物品将被存储在存储设施中的时间量。此过程300还可旨在将物品散布在同一模块中的不同层级上，同时考虑填满整个模块以提高空间效率。因此，306中的成本函数可考虑以下参数中的一或多者：位置类型的数值、位置类型的物品偏好的数值、位置的拾取率分位数、物品的拾取率分位数、位置的模块层级中存储的物品的数量、前往位置的模块层级的物品的数量、位置的模块层级的填充百分比以及模块层级上的部分位置的数量是否超过0的指示符。

在发现所述等式为假的情况下，可执行过程300以对单个模块(例如，层级)中的不同部分位置进行加权。通常，部分位置的组可为较小的，且在其中仅存在一个部分位置的情景中，可选择所述位置而无需执行过程300。过程300可经设置使得部分LIFO位置可具有比部分FIFO位置低的成本，尤其是如果期望完全填充LIFO位置的话。以下参数中的一或多者可用于确定306中的成本函数：位置的填充百分比、从物品的当前位置到所述位置的距离以及前往所述位置的模块层级的物品的数量。

图4A到J是用于确定存储位置的有利度得分的过程400的流程图。过程400可由计算机系统102及/或任何一或多个其它计算机系统执行。可执行过程400的任何一或多个步骤来确定相应存储位置的有利度得分。过程400可作为过程300中的306的一部分来执行，如参考图3所描述。

参考图4A到J及过程400，可在402中确定针对相应存储位置的大小调整子得分。可识别存储物品的大小(404)。可识别相应存储位置的大小(406)。可确定相应存储位置的大小大于存储物品的大小的量(408)。可基于相应存储位置的大小大于存储物品的大小的量而将大小调整子得分指派给相应存储位置(410)。在一些实施方案中，存储物品的大小可落在从相应存储位置的最小大小到相应存储位置的最大大小的范围内。

替代地或另外，当相应存储位置的大小等于存储物品的大小时而非当存储位置的大小大于存储物品的大小时，可指派更有利的大小调整子得分(412)。换句话说，如果相应存储位置具有与存储物品的大小匹配的大小，那么所述存储位置对于所述物品可为理想适合位置，这是因为仓库中的空间可被优化。

可将相应存储位置的可用高度与存储物品的高度进行比较。另外或替代地，可将存储物品的尺寸或大小与相应存储位置中的可用尺寸或大小进行比较。相应存储位置中的每一者可具有不同大小的可用空间且可用空间的大小距存储物品的大小越远，指派给所述存储位置的得分便越不利。在一些实施方案中，具有在大小上与存储物品最类似的可用空间的存储位置可相对于彼此进行比较以找到最适合位置并指派最有利的大小调整子得分。举例来说，计算机系统102可查看存储位置中的最大可用大小且向所述最大可用大小指派较不利的得分，然后向下工作直到识别出最佳大小的存储位置。所述存储位置可被指派最有利的大小调整子得分。

在一些实施方案中，可将较有利的子得分指派给具有用以存储堆叠在其上的多于一个托盘的可用高度的存储位置。此类型的位置可得到较有利的子得分，这是因为在此处堆叠物品可优化设施中且特别是在所述位置内的空间(例如，更多物品可堆叠在彼此顶部上)。同样，如果所述位置不具有用以存储多个物品的可用高度，那么所述位置可得到较不利的得分，这是因为在所述位置中存储所述存储物品可不会产生空间优化(例如，在所述位置中存储及堆叠尽可能多的物品)。在其它实施方案中，与具有用以存储一个物品的可用高度的位置相比，具有用以存储堆叠于彼此顶部上的物品的可用空间的位置可被指派较不利的得分，这是因为存储物品可具有将填充大部分可用空间的高度而留下可能不容易被其它物品填充的空间。因此，在所述相应存储位置中可并未优化空间。

大小调整子得分可基于相应存储位置的可用高度。在一些实施方案中，大小调整子得分可比其它子得分加权更多。这是因为将物品放入与物品大小最接近的可用空间中可有利于优化空间及仓库效率。在高度显著大于存储物品的高度的位置中存储所述存储物品可为低效的。在其它实施方案中，为了优化仓库中的空间，可在具有足够空间来存储许多小型物品的位置中指派较有利的大小调整子得分。这在主要接收小型物品而非大型物品的仓库中可为有利的。当所有入站大型物品已存储在仓库中或当前正被移动到仓库中的位置且任何剩余的入站物品大小较小时，这也为有利的。

在某些实施方案中，可基于以下方式而指派大小调整子得分：想要在具有大量可用空间的一个存储位置中存储较少大型物品，这是因为这些较大物品可不适合其它存储位置。在其它实施方案中，可基于以下方式而指派大小调整子得分：识别其中已存储了大型物品的存储位置，使得那些存储位置中的任何间隙或开放空间可用较小物品来填充。如此做可优化整个仓库中的存储空间。举例来说，在存储物品较小且因此可适合主要具有大型物品的存储位置中的可用空间的情况下，主要存储大型物品的存储位置可得到比空存储位置更有利的得分。在相应存储位置中的剩余可用空间无法用于存储与当前存储在其中的那些物品大小类似的其它物品或无法用于存储可与所述相应存储位置中的可用空间大小不匹配的任何其它物品的情况下，大小调整子得分的此指派可为有利的。在其它实施方案中，可基于以下方式而指派大小调整子得分：想要通过用较大物品填充间隙或可用空间来填充其中已存储了小型物品的位置。这在于仓库处接收大型入站物品以进行存储且较小物品可更容易地在相应存储位置周围移动以填充所述相应存储位置或整个仓库中的其它存储位置内的间隙或可用空间的情况下可为有利的。

如本文中所描述，具有与存储物品的大小相比太小或太大的可用空间的存储位置可得到较低有利度得分。较低有利度得分可为较高得分值。大小较接近于存储物品大小的存储位置可得到较有利的得分。较有利的得分可为较低得分值。因此，较低得分值可指示在具有最有利的大小调整子得分的相应存储位置处移动及存储所述存储物品的较低成本。

仍参考图4A到J，可在414中确定重量子得分。可识别存储物品的重量(416)。可识别相应存储位置的最大重量容量(418)。可识别当前存储在所述位置处的物品的总计重量(420)。可基于相应存储位置的最大重量容量与当前存储在所述位置处的物品的总计重量之间的差而确定相应存储位置的剩余重量容量(422)。接下来，可确定剩余重量容量超过存储物品的重量的量(426)。在一些实施方案中，指派重量子得分可基于当前存储在相应存储位置处的物品，所述物品具有以下各项中的至少一者：(i)与存储物品相同的类型，或(ii)与存储物品相同的重量。重量子得分还可基于当前在相应存储位置中未存储任何物品时的最大重量容量。如果所述位置具有超过预定阈值的重量容量，那么在此处存储较轻重量的物品可优化仓库的重量容量。因此，假定存储物品是轻量级的，所述位置可得到较有利的重量子得分。如果物品是重量级的且与存储物品类似或相同的物品当前存储在所述位置中，那么所述位置可得到较不利的得分，这是因为所述位置可不能够承受那么多重量。

此外，如果建立用以容纳重量级物品的位置，那么可针对轻量级存储物品向所述位置指派较不利的得分，即使类似重量的物品或者类似或相同类型的物品当前存储在所述位置中。可针对较重重量的存储物品向所述位置指派较有利的得分，尤其是如果所述位置当前正存储或可存储与较重存储物品相同类型的多于一个物品。

在其它实施方案中，可能不期望使一个位置过载太多重量或立即将所述位置填充到其重量容量。因此，如果存储物品是轻量级的，那么所述位置可被指派有利得分。如果存储物品相对于所述位置中的可用重量的量来说较重，那么所述位置可被指派较不利的得分，这是因为将物品存储在所述位置中可使所述位置过载或导致所述位置更立即填满到其重量容量。

在其它实施方案中，可将相应存储位置的最大重量及/或剩余可用重量容量与其它可用存储位置的最大重量及/或剩余可用重量容量进行比较。如此做可有利于向具有最接近于存储物品的重量的可用重量容量的位置指派较有利的得分。换句话说，如同大小调整子得分一样，为了优化设施中的重量分布，可将较有利的重量子得分指派给具有最接近于存储物品的实际重量的可用重量容量的位置。

在其它实施方案中，可将存储物品的重量与当前存储在相应存储位置中的物品的重量进行比较以确定是否可将所述存储物品存储在同一存储位置中。举例来说，可基于具有类似重量、类似类型及/或存储在同一位置中的物品而在可用存储位置中将物品分组在一起。可将较有利的得分指派给(i)可存储超过阈值的重量的位置及(ii)当前存储相同重量及/或类型的物品的位置。如此做可有利于优化存储在所述位置中的物品的数量、优化所述位置中的重量容量并提供对相似物品的更容易及/或更快的批量拾取。因此，在一些实施方案中，可将较不利的得分指派给具有不同重量及/或类型的物品的位置。

另外或替代地，当存储物品的重量小于所述位置的剩余重量容量的重量预定阈值量时，可指派比当存储物品的重量大于或等于所述重量预定阈值量时更有利的重量子得分(428)。换句话说，相应存储位置可存储所述存储物品且仍具有存储额外物品的容量。这可有利于存储重量较轻的物品，所述重量较轻的物品的大小可为较小的及/或在可用存储位置中找到最佳适合位置较具挑战性。

仍参考图4A到J，可在430中确定运输时间子得分。可确定存储物品的当前位置与相应存储位置之间的第一预计运输时间(432)。可确定存储物品的当前位置与第二相应存储位置之间的第二预计运输时间(434)。当第一预计运输时间小于第二预计运输时间时，可指派比当第一预计运输时间大于第二预计运输时间时更有利的运输时间子得分(436)。

运输时间子得分可基于将存储物品移动至相应存储位置所需的时间量。运输时间子得分可另外或替代地基于存储物品的当前位置与相应存储位置之间的实际距离(例如，使用GPS坐标)。举例来说，实际距离可为粗略的估计且可用作用于确定较有利或较不利的运输时间子得分的加权因子。在整个仓库中、在存储物品上及/或在移动存储物品的叉车或其它运载工具上的GPS及/或位置传感器可用于识别存储物品相对于仓库中一或多个位置的一或多个坐标。然后可使用三角测量技术来确定存储物品与相应存储位置之间的实际距离。

在其它实施方案中，实际距离可不用于确定运输时间子得分。举例来说，由于以下一或多个因素，距离存储物品的当前位置较远的存储位置可被指派比较近的存储位置更有利的得分：(1)沿着到较远位置的路线当前可存在或预计的运输量较少，(2)到较远位置的路线可较不频繁出入，(3)较远位置可具有当前存储在此处的较少物品，这可意味着所述位置在未来(例如，在可必须从所述位置拾取存储物品的时间)可具有较少运输量，(4)到达较远位置可不需要在起卸机、提升机构、起重机处的等待时间，(5)到达较远位置的等待时间可少于到达其它较近位置的等待时间，及/或(6)到达较远位置的组合预计时间可少于到达较近位置的组合预计时间。

替代地或另外，可基于一或多个因素而指派运输时间子得分，所述一或多个因素包含但不限于(i)存储物品在队列中的等待时间，(ii)存储物品在提升机构处的等待时间，(iii)存储物品在提升机构中的运输时间，(iv)存储物品穿过机械移动系统的运输时间，(v)仓库中的存储物品的运输量，(vi)在存储之后拾取存储物品并将存储物品递送到停靠区域所需的时间量，(vii)将存储物品从相应存储位置移动到仓库中的第二目的地所需的时间量，(viii)当前存储在相应存储位置处的物品数量，(ix)存储物品的当前位置与相应存储位置之间的实际距离，及/或(x)存储物品的当前位置与第二相应存储位置之间的实际距离(438)。

可将一或多个不同的单位组合以确定存储物品的总体运输时间。举例来说，可将当前及/或预计等待时间、穿过输送机系统及/或升降机的运输时间及/或穿过一或多个不同通道的运输时间组合以确定总体运输时间。总体运输时间也可基于仓库中的条件及/或其它存储物品向可用存储位置的移动而动态及/或实时地改变。在一些实施方案中，当存储位置与其它可用存储位置相比在物品被存储在此处之后具有历史上更快的拾取率及/或运输时间时，所述位置可被指派有利的得分。举例来说，接近于仓库装载停靠区的位置可被指派有利的得分，这是因为所述位置具有比仓库中的其它位置更快的拾取率。这在存储物品需要更快的拾取及/或在从仓库拾取/出站移动后需要更少运输时间的情况下可为有利的。如本文中所描述，历史拾取率及/或运输时间可用于确定相应存储物品的运输时间子得分。

仍参考图4A到J，可在440中确定类型子得分。可识别存储物品的类型(442)。然后，可识别与当前存储在仓库中的位置中的存储物品具有相同类型的物品(444)。可基于易腐日期、存储温度、SKU、客户标识符、产品、出站日期及/或递送日期而识别所述相同类型。可考虑一或多个额外或其它因素来确定仓库内的一或多个物品与存储物品的类型相同。可确定在相应存储位置处与存储物品具有相同类型的存储物品的数量(446)。然后，可基于在相应存储位置处具有相同类型的物品的数量超过阈值而指派类型子得分(448)。举例来说，在一个存储位置中存储具有相同类型的特定数量的物品以便更容易及/或更快地批量拾取可为有利的。对于仓库的一般组织(例如，基于客户而组织物品存储)来说，将相同物品分组在一起也可为有利的。可基于当前存储在仓库中的其它位置中的相同物品的数量而确定阈值。换句话说，相对于其中存储有较少数量的相同物品的存储位置，其中存储有最大数量的相同物品的存储位置可被指派更有利的得分。

在其它实施方案中，可将相同物品存储在不同存储位置中以避免将来在拾取相同物品时、尤其是在批量拾取物品的情况下出现瓶颈。在此实例中，在当前存储在相应存储位置中的物品数量超过阈值的情况下，所述位置可被指派较不利的得分。在其它实施方案中，如果当前存储有特定数量的相同物品的位置不应存储更多的相同物品，那么所述位置可被指派较不利的得分。换句话说，每一存储位置具有预定义数量的相同物品可为有利的。一旦一个位置达到预定义数量的相同物品，所述位置便可得到比其中尚未存储预定义数量的相同物品的位置不利的得分。

仍参考图4A到J，可在450中指派拾取率子得分。可识别当前存储在相应存储位置中的物品(452)。可针对当前存储在相应位置中的物品中的每一者确定拾取率(454)。可确定存储物品的预计拾取率(456)。然后，可基于当前存储在相应存储位置处的物品中的每一者的拾取率小于存储物品的预计拾取率而向相应存储位置指派拾取率子得分(458)。在一些实施方案中，可对当前存储在所述位置处的物品中的每一者的拾取率进行总计及/或求平均且此经总计或经求平均的拾取率可用于确定所述位置的拾取率子得分。

另外或替代地，当存储物品的预计拾取率大于正被投送到相应存储位置的第二存储物品的第二预计拾取率时，可指派比当存储物品的预计拾取率小于或等于第二存储物品的第二预计拾取率时更有利的拾取率子得分(460)。换句话说，如果拾取率小于或等于第二存储物品的第二预计拾取率，那么当将存储物品及第二存储物品移动到所述位置时及/或当存储物品及第二存储物品需要被拾取时，可导致运输堵塞。

可基于在相应位置中存储所述存储物品是否可违反先进先出次序(FIFO)及/或先进后出次序(FILO)而确定拾取率子得分。举例来说，如果所述存储物品被预计为比当前存储在所述位置中的物品更早被拾取，那么所述位置可被指派比其中所述存储物品可在与当前存储在位置中的物品相同的时间或更晚的时间被拾取的位置更有利的得分。

可使用历史拾取率及/或拾取频率来确定存储物品的预计拾取率及当前存储物品的拾取率，所述历史拾取率及/或拾取频率可基于存储在仓库管理系统(WMS)及/或数据存储装置中的信息。举例来说，可基于在每天、每周或其它预定基础上有多少物品被放在卡车上或被发送用于出站运送而确定拾取率。可在特定时间量内确定平均拾取率得分。然后可将平均得分正规化(例如，除以在特定时间仓库中的物品数量)以确定物品是否可比仓库中的其它物品周转得更快。如果物品可被更快地周转，那么所述物品可具有较高拾取率(例如，速度)，且因此与远离出站区域及/或具有相对于存储物品的预计拾取率具有较高拾取率的物品的位置相比，较接近于出站区域的还具有较低拾取率的物品的位置可被指派更有利的得分。在其它实施方案中，如果在较接近位置附近存在瓶颈或运输堵塞，那么可将较不利的得分指派给所述较接近位置。因此，可不期望将具有相同拾取率的相同物品放在一个位置中，因为这可导致拾取物品时的延迟。另外，可不期望将具有相同或类似拾取率的不同物品放在同一位置中，因为这可导致拾取物品时的延迟或瓶颈。与存储具有与存储物品不同的拾取率的物品的位置相比，存储具有与存储物品相同的拾取率的物品的位置可被指派较不利的得分。

如果存储物品在当前存储于相应存储位置中的其它物品之前较不可能被拾取，那么可向所述位置指派较不利的得分。换句话说，将存储物品存储在可能阻挡、阻止或减慢对当前存储于所述位置处的物品的拾取的位置中可为不利的或低效的。可将较有利的得分指派给其中存储物品预计在当前存储于所述位置处的物品之前被拾取的位置。因此，将存储物品存储在当前存储于所述位置中的物品前方或阻挡当前存储于所述位置中的物品(例如，在FIFO次序位置中)是可接受的。

在一些实施方案中，相对于当前存储在较接近于仓库前方或出站停靠区域的存储位置中的物品，可针对快速移动进出仓库的存储物品而向所述位置指派有利的拾取率子得分。这可有利于增加整体仓库效率并最小化潜在的等待时间，这是因为可减少在拾取之后移动存储物品所需的时间量。如果存储物品周转较慢(例如，具有较低拾取率)，那么远离仓库的出站区域的可用存储位置可被指派更有利的得分。在一些实施方案中，即使存储物品具有比当前存储在较接近于仓库的出站区域的相应位置处的其它物品更高的拾取率，所述位置也可被指派较不利的得分，这是因为在拾取时，较接近位置可经历较多瓶颈、拥塞及/或运输堵塞。

在其它实施方案中，可根据与仓库的出站区域的接近程度而相对于其它位置调整一位置的拾取率子得分。具有较高物品周转次数(例如，其中存储的物品的平均拾取率较高)的位置可得到较有利的得分。然而，在其它实施方案中，如果位置具有高周转次数，那么所述位置也可经历瓶颈及/或运输堵塞。因此，所述位置可被指派较不利的拾取率得分。在位置具有高周转次数且存储物品具有低拾取率的情况下，所述位置可被指派更有利的得分，这是因为所述存储物品可存储在所述位置处，同时具有较高拾取率的其它物品可较快地移出所述位置(例如，以FILO次序)。同样，如果位置具有低周转次数且存储物品具有高拾取率，那么所述位置可被指派较不利的拾取率得分。

仍参考图4A到J，可在462中确定填充容量子得分。可确定当前存储在相应存储位置处的物品的数量(464)。可确定相应存储位置的填充容量百分比(466)。可基于填充容量百分比小于阈值而指派填充容量子得分(468)。在一些实施方案中，所述阈值可为100％或全容量。在其它实施方案中，所述阈值可小于全容量。可期望先将位置填充到100％容量才填充仓库中的一或多个其它位置。对于相同类型的物品、具有低拾取率的物品(例如，将被存储一段时间的物品)及/或具有相同拾取率或存储时间的物品，将位置填充到全容量可为有利的。

如果相应存储位置的经填充容量小于100％，那么可向所述位置指派较有利的得分。如本文中所描述，即使填充容量尚未达到100％，也可考虑例如所述位置中的剩余可用空间的重量及/或大小等额外因素。举例来说，如果经填充容量小于100％，那么可确定相同类型物品是否存储在所述位置中及/或所述位置中的剩余可用空间是否可适合存储物品。还可确定所述位置的最大剩余重量容量是否大于或等于存储物品的重量。更甚于此，可确定存储物品是否具有比当前存储在所述位置中的物品更高的拾取率，这是因为即使将物品存储在所述位置处可导致所述位置达到全容量，但将物品存储在当前所存储物品前方也可在拾取那些当前所存储物品时导致瓶颈及/或延迟。可相应地指派较有利的填充容量子得分。

在一些实施方案中，填充容量子得分可有利于对仓库中的驶入式货架进行评分，在所述驶入式货架处，从同一侧装载及取回物品。因此，即使所述位置的填充容量不是100％也不阻挡当前存储在所述位置处的可需要在存储物品之前被拾取的物品可为重要的。

在一些实施方案中，填充容量阈值可为小于100％全容量的物品的预定百分比或数量。可能优选的是保持一或多个位置被填充到小于100％的量，使得随机大小的物品、类似或相同的物品及/或临时存储在仓库中的物品可填充这些间隙。举例来说，被维持在小于100％全容量的位置可用作临时存储位置，例如当在仓库中存在运输堵塞且存储物品需要被临时存储直到运输堵塞变得顺畅之后才被移动到存储物品的期望目的地存储位置时。

将存储位置维持在小于100％的填充容量还可有利于限制所述位置中存储的物品数量，使得所述位置可被清空。可期望清理一位置，使得所述位置可用于存储一种类型的物品、用作临时存储位置及/或任何其它条件。举例来说，可确定在相应位置中存储了何种类型的物品。然后可针对所述位置确定基于类型的物品数量。如果任何一个物品类型的数量超过预定阈值，那么可向所述位置指派较不利的得分。然而，在其它实施方案中，如果一个物品类型的数量超过阈值且存储物品与所述数量是相同的类型，那么可向所述位置指派较有利的得分。这可有益于在一个位置中将相同类型的物品分组在一起并在一个位置内使相同类型的物品的数量最大化。这在批量拾取相同类型的物品时可为有利的。

仍参考图4A到J，可在470中指派移动数量子得分。可接收关于当前正在仓库中移动的物品的信息(472)。此信息可从定位于仓库中及/或叉车上或在整个仓库中移动的其它自主运载工具(例如，GPS或位置传感器)上的摄像机及/或其它传感器接收。可从传感器接收关于通道中的移动及/或朝向通道或存储位置的移动的实时信息。还可从仓库管理系统(WMS)接收信息。来自WMS的实例性信息可包含物品及/或仓库运载工具在整个仓库中采用的路线以及通过仓库的每一通道或室/存储位置的预计运输量或移动时间。

可确定当前在通道、相应存储位置或可用存储位置中移动的物品数量(474)。在一些实施方案中，可确定通道中的物品数量。在其它实施方案中，可确定通道中的叉车或其它仓库运载工具的数量。在其它实施方案中，可确定物品或仓库运载工具移动特定预定距离所花费的时间量并将其用于指派移动数量子得分。

可基于物品数量小于阈值而指派移动数量子得分(476)。所述阈值可为在给定时间允许在通道中的将避免所述通道内的拥塞的物品数量。物品数量还可基于物品的大小、重量及/或类型。在一些实施方案中，还可接收前往通道的物品数量并将所述物品数量用于预测所述通道中是否将存在运输堵塞。

移动数量子得分可为对去往相应存储位置、室及/或通道的运输量的指示。其路线需要通过正在经历运输堵塞、瓶颈或拥塞的通道的位置可被指派比其路线包含通过未经历运输堵塞、瓶颈或拥塞的通道的位置更不利的得分。可针对到达相应存储位置可采用的每一可能的通道确定移动数量子得分。然后可向所述相应存储位置指派针对可能通道的若干得分当中的最有利得分。

替代地或另外，移动数量子得分可基于一或多个因素，包含但不限于(i)在给定时间在通道、相应存储位置或可用存储位置中所准许的物品数量，(ii)当前正在移动的物品的大小，(iii)当前正在移动的物品的重量，(iv)当前正在移动的物品的类型，及/或(v)预计运输时间(478)。

可接收针对当前正在移动的物品数量的实时运输量状况(480)。可基于实时运输量状况而调整移动数量子得分(482)。可确定存储物品将被存储在相应存储位置中的第一预计时间量(484)。基于实时运输量状况，可确定将存储物品移动到相应存储位置的第二预计时间量(486)。当第一预计时间量超过第二预计时间量时，可指派比当第一预计时间小于或等于第二预计时间量时更有利的移动数量子得分(488)。

作为实例，如果叉车在同一位置处等待，那么所述叉车可形成队列。为了提高仓库中的效率，避免队列可为有利的，因此可向经由具有队列的路线可接达的存储位置指派较不利的移动数量子得分。即使存储位置是空的或具有足够容量，其也可能并非是最期望的存储位置，这是因为与具有较少实时运输量的其它存储位置相比，将物品移动到所述位置可花费太长时间。因此，可确定前往同一存储位置或当前等待去往所述存储位置的物品或叉车的数量。如果物品的数量超过预定阈值量，那么可向相关联的相应存储位置指派较不利的得分。所述阈值量可为在队列被认为拥塞或具有过长的等待时间之前队列中所准许的最大物品数量。举例来说，可基于历史分析及/或预测将当前在队列中的所有物品移动到存储位置中将需要多长时间来确定所述阈值量)。

仓库的目标之一可为将物品散布开以避免存储时的拥塞，同时还确保拾取所存储物品的最佳时间，尤其是在存储于特定位置中的物品具有相同/类似拾取日期/时间的情况下。然而，在一些实施方案中，如果相应存储位置是所述类型的物品的最佳存储位置(例如，所述存储位置是唯一冷冻存储区域且所述物品需要冷藏)，那么可向所述位置指派较有利的得分，即使存在将物品移动到所述位置的当前或预计运输量。

在一些实施方案中，可连续接收实时运输量状况以检查拥塞是否结束或小于较早时间。基于这些实时运输量改变，可针对相应存储位置中的每一者调整移动数量子得分。因此，一些相应存储位置可成为特定物品的较期望位置。如果是这种情形，那么可将所述物品重新投送到较期望位置，即使所述物品已在去往不同存储位置的途中。

如贯穿本公开所描述，一或多个其它因素可影响移动数量子得分。举例来说，可确定物品将在特定存储位置中存储多长时间以及将物品存储在所述位置中将花费多长时间。此类确定可使用预测分析、历史分析及/或趋势以及对类似或相同类型的物品及/或运输量或仓库状况的分析来进行。举例来说，如果物品将在所述位置中存储较短时间周期且所述时间周期超过使所述物品到达所述位置将花费的时间，那么可向所述位置指派较不利的得分。毕竟，当物品可更快地存储在其它地方时，在所述位置处存储所述物品可不值得等待。如果物品将在所述位置中存储超过使所述物品到达所述位置将花费的时间的较长时间周期，那么可向所述位置指派较有利的得分。毕竟，由于所述物品将在所述位置中存储较长时间，因此可值得等待。将物品存储在一个位置中较长时间周期可有利于减少当需要在整个仓库中拾取物品时的可能拥塞。在物品装载期间而非在物品拾取期间具有队列或较长等待时间可为更有利的。

仍参考图4A到J，可在490中确定兼容性子得分。可在492中识别关于存储物品的第一组特性。第一组特性可包含但不限于存储物品的类型、客户标识符、存储物品的大小、存储物品的重量及/或用于将存储物品保持在存储中的时间量。然后可在494中识别关于相应存储位置的第二组特性。第二组特性可包含但不限于相应存储位置是单深、双深、驶出式货架、驶入式货架、自动化及/或手动的。可在496中基于第一组特性中的一或多者与第二组特性中的一或多者兼容而指派兼容性子得分。

替代地或另外，兼容性子得分可基于一或多个因素，包含但不限于(i)在仓库中移动物品的叉车数量超过第一阈值，(ii)可用存储位置的数量超过第二阈值，(iii)提升机构的数量超过第三阈值，(iv)手动工作者的数量超过第四阈值，及/或(v)仓库为自动化的(498)。本文中所描述的阈值可基于关于仓库的具体细节而动态地改变，例如对仓库的布局、结构、工作员工的数量、工作机械输送机系统的数量、工作叉车或其它自主运载工具的数量、向自动化仓库的过渡、向手动仓库的过渡等做出的改变。

兼容性子得分可为特定于情景或仓库的。在一些仓库设置中，可期望将相似物品散布开而非将其分组在一起以便减少在需要大量取回相似物品时的瓶颈。在其它仓库设置中，可期望将相似物品保持在一起，使得更容易及/或更快地批量取回/拾取所述相似物品。此外，在于仓库设置中大量取回在历史上并非是一种趋势的情况下，后者可为优选的。因此，可基于存储物品的要求是否与相应存储位置的规范兼容或一致而指派兼容性子得分。

如上所述，可基于存储位置的类型而指派兼容性子得分。因此，在指派子得分时，可考虑与存储位置相关联的一或多个条件。举例来说，被存放的物品的类型(例如，高优先级物品、较高优先级客户)可被认为与相应存储位置是否为可移动的、较接近于停靠区域、单深(其中在此处存储物品将阻挡在存储物品之前可能或可能不被拾取的其它物品)、双深、驶入式货架(其中如果物品将阻挡当前存储在此处并将首先被拾取的物品，那么在此处存储物品可并非是有利的)以及驶出式货架(其中首先被拾取的可能性较小的物品可存储在此处，这是因为将首先被拾取的物品可已被存储在较接近于用于取回的货架的部分处)相关。

在一些实施方案中，当在仓库内移动物品的叉车的数量超过阈值量时，可指派较有利的兼容性子得分。虽然较多移动可产生较多运输量，但可指派较有利的得分，这是因为较多叉车可指示仓库中有足够的移动来将物品散布开并存储在不同位置中/移动到不同位置。如此做可致使避免将来在一或多个特定存储位置中的拥塞。

作为另一实例，在一些实施方案中，如果仓库是自动化的，那么可指派较有利的得分。自动化可意味着物品可更高效地在仓库内移动。因此，存储物品可移动到不同位置及/或在整个仓库中散布开。另一方面，如果仓库是手动的，那么可指派较不利的得分。手动仓库在存储物品时可为效率较低的。换句话说，物品可不会像在自动化仓库中那样快速地移动到存储位置，因此可更期望将物品合并到较少位置中。这可在装载以及取回物品时、尤其是在具有不同拾取率的物品被存储在一起的情况下提高效率并减少拥塞。

作为另一实例，在一些实施方案中，可识别仓库中的存储位置的数量。如果位置的数量超过阈值量，那么可指派较有利的得分。由于存在许多存储位置，因此可将物品在不同位置当中散布开，这可有利于在装载以及取回物品时提高效率并减少拥塞。另一方面，如果位置的数量未超过阈值量，那么可指派较不利的得分。这可指示仓库较小且因此应将物品合并到较少位置中而非散布开以便避免拾取时的运输堵塞或延迟。

可对参考图4A到J所描述的子得分进行加权以达到针对相应存储位置的最低成本或最有利的总体得分。在一些实施方案中，可最初模拟权重。可使用机器学习及/或深度学习技术及算法来改进及产生针对子得分的加权标度。可根据多年的历史趋势及数据来执行训练。可连续执行训练以确定为特定季节、客户、存储于仓库中的物品类型等特有的经更新权重。一些子得分可比其它子得分加权更多，这也可基于特定仓库的具体细节(例如，自动化仓库可更重视一些子得分，而手动仓库中移动数量子得分可为最重要的子得分)。举例来说，子得分中的每一者可以默认权重开始，且可使用机器学习基于历史上及/或实时确定的仓库的特定条件或布局来对参数及权重进行微调谐。此外，如所描述，较低数字得分值可为相应存储位置比具有较高数字得分值的位置更有利的指示。可修改权重以更清楚地识别或区分较低数字得分值与较高数字得分值。作为另一实例，在一些仓库设置中，可期望指派较高数字得分值作为较有利得分的指示且指派较低数字得分值作为较不利得分的指示。

图5是可用于实施本文中所描述的技术的组件的系统图。计算机系统102、仓库管理系统(WMS)500、传感器502A到N及仓库数据存储装置504经由网络103进行通信(例如，有线及/或无线)。

仓库数据存储装置504可存储信息，例如当前存储的物品信息536A到N、入站物品信息538A到N、当前移动的物品信息540A到N及存储位置信息542A到N。信息536A到N、538A到N及540A到N可为动态更新的存储物品的概况。举例来说，当前存储的物品信息536A到N可被更新为包含物品当前所存储的位置的标识符。作为另一实例，当入站物品在停靠/卸载区域处被扫描及/或处理时，入站物品信息538A到N可被更新。作为又一实例，当移动物品在仓库中沿着路线的不同检查点处被扫描或处理时，当前移动的物品信息540A到N可被更新。存储位置信息542A到N也可被动态更新。举例来说，信息542A到N可用当前存储在其中的物品的标识符来更新。信息536A到N、538A到N、540A到N及542A到N可由WMS 500、传感器502A到N及/或计算装置(例如，移动装置、平板计算机、可穿戴式装置、计算机等)处的用户(例如，仓库工作者)更新、提供或输入。

信息536A到N、538A到N、540A到N及542A到N中的一些可包含但不限于设施代码、物品的位置名称、物品名称、物品的位置坐标(在x、y及z方向上)、平均/历史拾取率、托盘平台类型、产品主信息、所有者代码、物品代码、托盘代码、代码日期、存放室组(可为空的)、存放通道或模块组(可为空的)、箱子数量、长度、高度、宽度、箱子高度、总重量、温度区带、位置名称、位置室、位置模块/通道、位置站、位置层级、位置坐标(在x、y及z方向上)、位置速度百分位数(例如，平均拾取率或物品进出位置的移动)、位置温度区带、位置最大高度、位置最大重量、位置容量(例如，物品或托盘的最大数量)、位置类型(例如，FIFO或LIFO)、当前存储于位置中的物品组(可为空的)、位置中的深度(对于多深度位置)以及关于当前被指派在整个仓库中移动物品的团队成员的数据。如通篇所描述，此信息可由计算机系统102使用以确定每一可用存储位置的有利度得分且针对存储物品选择最有利的存储位置。

WMS 500可经配置以捕获关于仓库中的物品、位置及用户的信息。举例来说，可经由在计算装置处呈现给仓库中的用户的应用程序而从所述用户接收所述信息。还可从整个仓库中的装置及/或传感器(例如，传感器502A到N)自动接收所述信息，所述装置及/或传感器包含但不限于位于叉车或自主仓库运载工具上的GPS或位置传感器或摄像机(例如，立体摄像机、LIDAR传感器等)及/或放置在整个仓库中的传感器。WMS 500还可经配置以存储及存取仓库数据存储装置504中的信息536A到N、538A到N、540A到N及542A到N。WMS 500还可向计算机系统102提供信息，系统102可使用所述信息来确定可用存储位置的有利度得分。

WMS 500可包含输入装置506、输出装置508、处理器510及通信接口512。输入装置506可包含触摸屏显示器、键盘、鼠标、音频记录器或可用于捕获信息(例如，从如仓库工作者等用户)的任何其它装置。输出装置508可包含触摸屏显示器或其它形式的显示器或者可用于向用户提供/呈现信息的其它装置。处理器510可经配置以在被执行时执行一或多个操作。通信接口512可经配置以提供在本文中所描述的一或多个组件之间的通信。

计算机系统102可包含位置选择器514、位置得分确定器516及指令产生器534。系统102可包含一或多个额外或更少的组件来执行本文中所描述的技术。作为说明性实例，可在仓库的卸载区带/停靠区域处扫描入站物品。WMS 500可捕获物品的信息538A到N(例如，仓库工作者可扫描入站物品上的可识别物品的条形码，及/或物品可通过自动扫描及识别关于物品的信息的扫描系统)，将信息538A到N存储于数据存储装置504中，且将信息538A到N传输到计算机系统102。计算机系统102然后可确定可用存储位置(例如，在位置选择器514处)，确定针对可用存储位置中的每一者的有利度得分(例如，在位置得分确定器516处)，选择最有利的存储位置(例如，在位置选择器514处)，且产生用于将经扫描物品移动到选定存储位置的指令(例如，在指令产生器534处)。

位置选择器514可经配置以从多个可用存储位置中选择具有最有利得分的可用存储位置。位置选择器514可针对需要在仓库中装载的每一存储物品做出此确定。位置选择器514还可经配置以在可确定有利度得分之前确定仓库中的哪些存储位置可用于存储特定物品。位置选择器514可从传感器502A到N及/或WMS 500接收关于存储物品及可用存储位置的信息。举例来说，如果存储物品仅可存储于冷藏区域中，那么位置选择器514可从WMS 500接收存储位置信息542A到N，所述存储位置信息识别每一存储位置的温度。仅被识别为冷藏的存储位置才可被识别为特定存储物品的可用存储位置。选择器514可产生这些位置的列表并将其提供到位置得分确定器516。

位置得分确定器516可经配置以确定针对存储物品的每一可用存储位置的总计有利度得分。确定器516可包含一或多个确定器，其经配置以评估及指派有利度子得分。确定器516然后可对子得分进行总计以识别每一可用存储位置的总体有利度得分。举例来说，位置得分确定器516可包含大小调整子得分确定器518(例如，参考图4A到J中的402到412)、重量子得分确定器520(例如，参考图4A到J中的414到428)、运输时间子得分确定器522(例如，参考图4A到J中的430到438)、类型子得分确定器524(例如，参考图4A到J中的440到438)、拾取率子得分确定器526(例如，参考图4A到J中的450到460)、填充容量子得分确定器528(例如，参考图4A到J中的462到468)、移动数量子得分确定器530(例如，参考图4A到J中的470到488)以及兼容性子得分确定器532(例如，参考图4A到J中的490到498)。一或多个额外或更少的确定器可被包含在位置得分确定器516中。举例来说，位置得分确定器516可具有用于每一额外类型的子得分的确定器。在一些实例中，在仅使用一些子得分来确定总计有利度得分的情况下，仅与选定子得分相关联的确定器可被包含在位置得分确定器516中。

指令产生器534可经配置以确定用于将存储物品移动到选定存储位置的指令。举例来说，一旦由确定器516确定针对每一可用存储位置的有利度得分，位置选择器514便可选择具有最有利得分的存储位置。与选定存储位置相关联的信息(例如，存储位置信息542A到N)可被传输到指令产生器534。产生器534还可存取关于存储物品的信息，例如物品的当前位置。使用此信息，产生器534可确定用于将物品从其当前位置移动到选定存储位置的路线及指令。所产生的指令可被传输到仓库中的工作者(例如，负责将存储物品移动到选定存储位置的工作者)、经配置以移动存储物品的自主运载工具及/或机械输送机移动系统的一或多个装置，如本文中所描述。

图6是可用于作为客户端或作为服务器或者多个服务器来实施本文件中所描述的系统及方法的计算装置600、650的框图。计算装置600打算表示各种形式的数字计算机，例如膝上型计算机、桌上型计算机、工作站、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机及其它适当计算机。计算装置650打算表示各种形式的移动装置，例如个人数字助理、蜂窝式电话、智能电话及其它类似计算装置。此处所展示的组件、其连接及关系以及其功能意在仅为示范性的，且不意在限制本文件中所描述及/或所主张的本发明的实施方案。

计算装置600包含：处理器602；存储器604；存储装置606；高速接口608，其连接到存储器604及高速扩展端口610；及低速接口612，其连接到低速总线614及存储装置606。组件602、604、606、608、610及612中的每一者使用各种总线而互连，且可安装于共同主板上或以其它方式适当地安装。处理器602可处理供在计算装置600内执行的指令，包含存储于存储器604中或存储装置606上以在外部输入/输出装置(例如耦合到高速接口608的显示器616)上显示用于GUI的图形信息的指令。在其它实施方案中，多个处理器及/或多个总线可适当地连同多个存储器及若干类型的存储器一起使用。而且，可连接多个计算装置600，其中每一装置提供必要操作的若干部分(例如，作为服务器组、刀片式服务器群组或多处理器系统)。

存储器604存储计算装置600内的信息。在一个实施方案中，存储器604是计算机可读媒体。在一个实施方案中，存储器604是一或若干易失性存储器单元。在另一实施方案中，存储器604是一或若干非易失性存储器单元。

存储装置606能够为计算装置600提供大容量存储。在一个实施方案中，存储装置606是计算机可读媒体。在各种不同实施方案中，存储装置606可为软盘装置、硬盘装置、光盘装置或磁带装置、快闪存储器或其它类似的固态存储器装置或者装置阵列，包含存储区域网络或其它配置中的装置。在一个实施方案中，计算机程序产品有形地体现于信息载体中。所述计算机程序产品含有在执行时执行例如上文所描述的方法的一或多个方法的指令。所述信息载体是计算机可读媒体或机器可读媒体，例如存储器604、存储装置606或处理器602上的存储器。

高速控制器608管理计算装置600的带宽密集型操作，而低速控制器612管理较低带宽密集型操作。此工作分配仅是示范性的。在一个实施方案中，高速控制器608耦合到存储器604、显示器616(例如，通过图形处理器或加速器)且耦合到可接受各种扩展卡(未展示)的高速扩展端口610。在所述实施方案中，低速控制器612耦合到存储装置606及低速扩展端口614。可包含各种通信端口(例如，USB、蓝牙、以太网、无线以太网)的低速扩展端口可(例如)通过网络适配器耦合到一或多个输入/输出装置，例如键盘、指向装置、扫描仪或联网装置(例如交换机或路由器)。

如图中所展示，可以若干种不同的形式来实施计算装置600。举例来说，所述计算装置可被实施为标准服务器620或在此类服务器的群组中多次实施。还可将所述计算装置实施为机架式服务器系统624的一部分。另外，可将所述计算装置实施于个人计算机(例如膝上型计算机622)中。替代地，可将来自计算装置600的组件与例如装置650等移动装置(未展示)中的其它组件组合。此类装置中的每一者可含有计算装置600、650中的一或多者，且整个系统可由彼此进行通信的多个计算装置600、650组成。

计算装置650包含处理器652、存储器664、输入/输出装置(例如显示器654)、通信接口666及收发器668以及其它组件。装置650还可具备存储装置(例如微驱动器)或其它装置以提供额外存储。组件650、652、664、654、666及668中的每一者使用各种总线而互连，且所述组件中的数个组件可安装于共同主板上或以其它方式适当地安装。

处理器652可处理用于在计算装置650内执行的指令，包含存储于存储器664中的指令。所述处理器还可包含单独模拟及数字处理器。举例来说，所述处理器可提供装置650的其它组件的协作，例如对用户接口、由装置650运行的应用程序及由装置650进行的无线通信的控制。

处理器652可通过耦合到显示器654的控制接口658及显示接口656与用户进行通信。举例来说，显示器654可为TFT LCD显示器或OLED显示器，或者其他适当的显示技术。显示接口656可包括用于驱动显示器654以向用户呈现图形及其它信息的适当电路系统。控制接口658可接收来自用户的命令并对其进行转换以供提交到处理器652。另外，外部接口662可经提供以与处理器652进行通信，以便实现装置650与其它装置的近区域通信。举例来说，外部接口662可提供有线通信(例如，经由对接程序)或无线通信(例如，经由蓝牙或其它此类技术)。

存储器664存储计算装置650内的信息。在一个实施方案中，存储器664是计算机可读媒体。在一个实施方案中，存储器664是一或若干易失性存储器单元。在另一实施方案中，存储器664是一或若干非易失性存储器单元。扩展存储器674也可经提供且通过扩展接口672连接到装置650，举例来说，所述扩展接口可包含SIMM卡接口。此扩展存储器674可给装置650提供额外存储空间，或还可存储装置650的应用程序或其它信息。具体来说，扩展存储器674可包含用以实施或补充上文所描述的过程的指令，且还可包含安全信息。因此，举例来说，扩展存储器674可提供为装置650的安全模块，且可利用准许装置650的安全使用的指令进行编程。另外，安全应用程序可连同额外信息一起经由SIMM卡而提供，例如以不可破解的方式将识别信息放置于SIMM卡上。

存储器可包含(举例来说)如下文所论述的快闪存储器及/或MRAM存储器。在一个实施方案中，计算机程序产品有形地体现于信息载体中。所述计算机程序产品含有在执行时执行例如上文所描述的方法的一或多个方法的指令。所述信息载体是计算机可读媒体或机器可读媒体，例如存储器664、扩展存储器674或处理器652上的存储器。

装置650可通过在必要的情况下可包含数字信号处理电路系统的通信接口666无线地通信。通信接口666可提供在各种模式或协议下的通信，例如GSM语音呼叫、SMS、EMS或MMS消息接发、CDMA、TDMA、PDC、WCDMA、CDMA2000或GPRS以及其它。此通信可(举例来说)通过射频收发器668发生。另外，短程通信可(例如)使用蓝牙、WiFi或其它此收发器(未展示)而发生。另外，GPS接收器模块670可将额外无线数据提供到装置650，所述无线数据可视情况由在装置650上运行的应用程序使用。

装置650还可使用音频编解码器660以音频方式通信，所述音频编解码器可从用户接收所说信息并将其转换为可用数字信息。音频编解码器660同样地可(例如)在装置650的听筒中(例如)通过扬声器向用户产生可听声音。此声音可包含来自语音电话呼叫的声音、可包含所记录声音(例如，语音消息、音乐文件等)且还可包含由在装置650上操作的应用程序产生的声音。

如图中所展示，可以若干种不同的形式来实施计算装置650。举例来说，可将所述计算装置实施为蜂窝式电话680。还可将所述计算装置实施为智能电话682、个人数字助理或其它类似移动装置的一部分。

此处所描述的系统及技术的各种实施方案可以数字电子电路系统、集成电路系统、专门设计的ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件及/或其组合而实现。这些各种实施方案可包含可在可编程系统上执行及/或解译的一或多个计算机程序中的实施方案，所述可编程系统包含可为专用或通用的至少一个可编程处理器(其经耦合以从存储系统接收数据及指令且将数据及指令传输到存储系统)、至少一个输入装置及至少一个输出装置。

这些计算机程序(还称为程序、软件、软件应用程序或代码)包含用于可编程处理器的机器指令且可以高级程序及/或面向对象的程序设计语言及/或以汇编/机器语言来实施。如本文中所使用，术语“机器可读媒体”、“计算机可读媒体”是指用于将机器指令及/或数据提供到可编程处理器的任何计算机程序产品、设备及/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，所述可编程处理器包含作为机器可读信号接收机器指令的机器可读媒体。术语“机器可读信号”是指用于将机器指令及/或数据提供到可编程处理器的任何信号。

为提供与用户的交互，此处所描述的系统及技术可实施于计算机上，所述计算机具有用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或LCD(液晶显示器)监视器)及用户可通过其将输入提供到计算机的键盘及指向装置(例如，鼠标或轨迹球)。其它种类的装置也可用于提供与用户的交互；举例来说，提供给用户的反馈可为任何形式的感官反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈)；且可以任何形式接收来自用户的输入，包含听觉输入、语音输入或触觉输入。

此处所描述的系统及技术可实施于计算系统中，所述计算系统包含后端组件(例如，作为数据服务器)；或包含中间件组件(例如，应用程序服务器)；或包含前端组件(例如，具有用户可通过其来与此处所描述的系统及技术的实施方案互动的图形用户接口或Web浏览器的客户端计算机)，或者此类后端、中间件或前端组件的任何组合。所述系统的组件可通过任何数字数据通信形式或媒体(例如，通信网络)互连。通信网络的实例包含局域网(“LAN”)、广域网(“WAN”)及因特网。

计算系统可包含客户端及服务器。客户端与服务器通常彼此远离且通常通过通信网络进行交互。客户端与服务器的关系是借助于在相应计算机上运行且彼此之间具有客户端-服务器关系的计算机程序而产生。

尽管此说明书含有许多特定实施方案细节，但这些特定实施方案细节不应被解释为对所公开技术或可主张的内容的范围的限制而是应解释为对可为特定所公开技术的特定实施例特有的特征的描述。在单独实施例的上下文中于本说明书中描述的特定特征还可部分地或全部地以组合方式实施于单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特性也可单独地或以任何适合子组合方式实施于多个实施例中。此外，虽然本文中可将特征描述为以特定组合形式起作用及/或最初如此主张，但在一些情形中，可从所主张组合去除来自所述组合的一或多个特征，且所主张组合可针对于子组合或子组合的变化形式。类似地，尽管可以特定次序描述操作，但不应将此理解为要求以特定次序或以顺序次序执行此类操作或者执行所有操作以实现期望的结果。已描述了标的物的特定实施例。其它实施例在所附权利要求书的范围内。

Claims (23)

1.一种用以在存储设施中存储实体物品的计算机实施的方法，所述方法包括：

由计算系统接收在仓库中识别存储物品的目的地位置的请求；

由所述计算系统从所述仓库中的多个存储位置当中识别一组可用存储位置；

由所述计算系统基于特定于所述组可用存储位置中的每一相应存储位置的多个子得分而确定所述相应存储位置的得分，以产生与所述组可用存储位置对应的一组得分；

由所述计算系统从所述可用存储位置当中选择选定的存储位置，这基于所述选定的存储位置具有与所述组可用存储位置对应的所述组得分当中的最有利得分；及

由所述计算系统提供指令以致使机械移动系统将所述存储物品投送到所述选定的存储位置。

2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的大小调整子得分：

由所述计算系统识别所述存储物品的大小；

由所述计算系统识别所述相应存储位置的大小；

由所述计算系统确定所述相应存储位置的所述大小大于所述存储物品的所述大小的量；及

由所述计算系统基于所述相应存储位置的所述大小大于所述存储物品的所述大小的所述量而指派所述大小调整子得分，其中所述存储物品的所述大小落在从所述相应存储位置的最小大小到所述相应存储位置的最大大小的范围内。

3.根据权利要求2所述的计算机实施的方法，其中所述计算系统经配置以当所述相应存储位置的所述大小等于所述存储物品的所述大小时，指派比当所述相应存储位置的所述大小大于所述存储物品的所述大小时更有利的大小调整子得分。

4.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的重量子得分：

由所述计算系统识别所述存储物品的重量；

由所述计算系统识别所述相应存储位置的最大重量容量；

由所述计算系统识别当前存储在所述相应存储位置处的物品的总计重量；

由所述计算系统基于所述最大重量容量与当前存储在所述相应存储位置处的所述物品的所述总计重量之间的差而确定所述相应存储位置的剩余重量容量；

由所述计算系统确定所述相应存储位置的所述剩余重量容量超过所述存储物品的所述重量的量；及

由所述计算系统基于所述相应存储位置的所述剩余重量容量超过所述存储物品的所述重量的所述量而指派所述重量子得分。

5.根据权利要求4所述的计算机实施的方法，其中所述计算系统经配置以当所述存储物品的所述重量小于所述相应存储位置的所述剩余重量容量的重量预定阈值量时，指派比当所述存储物品的所述重量大于所述重量预定阈值量时更有利的重量子得分。

6.根据权利要求4所述的计算机实施的方法，其中指派所述重量子得分是基于当前存储在所述相应存储位置处的物品具有以下各项中的至少一者：(i)与所述存储物品相同的类型，或(ii)与所述存储物品相同的重量。

7.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的运输时间子得分：

由所述计算系统确定所述存储物品的当前位置与所述相应存储位置之间的第一预计运输时间；

由所述计算系统确定所述存储物品的所述当前位置与第二相应存储位置之间的第二预计运输时间；及

当所述第一预计运输时间小于所述第二预计运输时间时，由所述计算系统指派比当所述第一预计运输时间大于所述第二预计运输时间时更有利的运输时间子得分。

8.根据权利要求7所述的计算机实施的方法，其中指派所述运输时间子得分进一步基于(i)存储物品在队列中的等待时间，(ii)存储物品在一或多个提升机构处的等待时间，(iii)存储物品在一或多个提升机构中的运输时间，(iv)存储物品穿过一或多个机械移动系统的运输时间，(v)所述仓库中的存储物品的运输量，(vi)在存储之后拾取所述存储物品并将所述存储物品递送到停靠区域所需的时间量，(vii)将所述存储物品从所述相应存储位置移动到所述仓库中的第二目的地所需的时间量，(viii)当前存储在所述相应存储位置处的物品数量，(ix)所述存储物品的所述当前位置与所述相应存储位置之间的实际距离，或者(x)所述存储物品的所述当前位置与所述第二相应存储位置之间的实际距离。

9.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括由所述计算系统通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的类型子得分：

由所述计算系统识别所述存储物品的类型；

由所述计算系统识别与当前存储在所述仓库中的位置中的所述存储物品具有相同类型的物品；

由所述计算系统确定与所述相应存储位置处的所述存储物品具有所述相同类型的存储物品的数量；及

由所述计算系统基于在所述相应存储位置处具有所述相同类型的所述物品的所述数量超过阈值而将所述类型子得分指派给所述相应存储位置。

10.根据权利要求9所述的计算机实施的方法，其中识别与所述存储物品具有所述相同类型的物品包括识别具有与所述存储物品相同的易腐日期、存储温度、SKU、客户标识符、产品、出站日期及递送日期中的至少一者的物品。

11.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括由所述计算系统通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的拾取率子得分：

由所述计算系统识别当前存储在所述相应存储位置中的物品；

由所述计算系统确定当前存储在所述相应位置中的所述物品中的每一者的拾取率；

由所述计算系统确定所述存储物品的预计拾取率；及

由所述计算系统基于当前存储在所述相应存储位置处的所述物品中的每一者的所述拾取率小于所述存储物品的所述预计拾取率而将所述拾取率子得分指派给所述相应存储位置。

12.根据权利要求11所述的计算机实施的方法，其中指派所述拾取率子得分进一步包括当所述存储物品的所述预计拾取率大于正被投送到所述相应存储位置的第二存储物品的第二预计拾取率时，向所述相应存储位置指派比当所述存储物品的所述预计拾取率小于或等于正被投送到所述相应存储位置的所述第二存储物品的所述第二预计拾取率时更有利的拾取率子得分。

13.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括由所述计算系统通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的填充容量子得分：

由所述计算系统确定当前存储在所述相应存储位置处的物品的数量；

由所述计算系统并基于当前所存储物品的所述数量而确定所述相应存储位置的填充容量百分比；及

由所述计算系统基于所述填充容量百分比小于阈值而指派所述填充容量子得分。

14.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括由所述计算系统通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的移动数量子得分：

由所述计算系统并从所述仓库中的多个传感器接收关于当前正在所述仓库中移动的物品的信息；

由所述计算系统并基于关于当前正在所述仓库中移动的物品的所述信息而确定当前正在通道、所述相应存储位置或所述可用存储位置中的至少一者中移动的所述物品的数量；及

由所述计算系统基于所述物品数量小于阈值而指派所述移动数量子得分。

15.根据权利要求14所述的计算机实施的方法，其中指派所述移动数量子得分进一步基于(i)在给定时间在所述通道、所述相应存储位置或所述可用存储位置中所准许的物品数量，(ii)当前正在所述通道、所述相应存储位置或所述可用存储位置中移动的所述物品的大小，(iii)当前正在所述通道、所述相应存储位置或所述可用存储位置中移动的所述物品的重量，(iv)当前正在所述通道、所述相应存储位置或所述可用存储位置中移动的所述物品的类型，或(v)所述通道、所述相应存储位置或所述可用存储位置中的预计运输时间。

16.根据权利要求14所述的计算机实施的方法，其进一步包括：

由所述计算系统接收针对当前正在移动的所述物品的所述数量的实时运输量状况；及

由所述计算系统基于所述实时运输量状况而调整所述移动数量子得分。

17.根据权利要求16所述的计算机实施的方法，其进一步包括：

由所述计算系统确定所述存储物品将被存储在所述相应存储位置中的第一预计时间量；

由所述计算系统并基于所述实时运输量状况而确定将所述存储物品移动到所述相应存储位置的第二预计时间量；及

当所述第一预计时间量大于所述第二预计时间量时，由所述计算系统指派比当所述第一预计时间量小于或等于所述第二预计时间量时更有利的移动数量子得分。

18.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的兼容性子得分：

由所述计算系统识别关于所述存储物品的第一组特性；

由所述计算系统识别关于所述相应存储位置的第二组特性；及

由所述计算系统基于所述第一组特性中的一或多者与所述第二组特性中的一或多者兼容而指派所述兼容性子得分。

19.根据权利要求18所述的计算机实施的方法，其中所述第一组特性包含：(i)所述存储物品的类型，(ii)客户识别，(iii)所述存储物品的大小，(iv)所述存储物品的重量，或(v)用于将所述存储物品保持在存储中的时间量，且所述第二组特性包含：所述相应存储位置是(i)单深，(ii)双深，(iii)驶出式货架，(iv)驶入式货架，(v)自动化或(vi)手动的。

20.根据权利要求18所述的计算机实施的方法，其中所述兼容性子得分进一步基于(i)在所述仓库中移动物品的叉车数量大于第一阈值，(ii)所述仓库中的所述可用存储位置的数量大于第二阈值，(iii)提升机构的数量大于第三阈值，(iv)手动工作者的数量大于第四阈值，或(iii)所述仓库为自动化的。

21.一种用于在存储设施中存储实体物品的系统，所述系统包括：

所述存储设施中的多个存储位置；

机械移动系统，其经配置以将物品投送到所述多个存储位置；及

计算系统，其经配置以：

接收在所述存储设施中识别存储物品的目的地位置的请求；

从所述设施中的所述多个存储位置当中识别一组可用存储位置；

基于特定于所述组可用存储位置中的每一相应存储位置的多个子得分而确定所述相应存储位置的得分，以产生与所述组可用存储位置对应的一组得分；

从所述可用存储位置当中选择选定的存储位置，这基于所述选定的存储位置具有与所述组可用存储位置对应的所述组得分当中的最有利得分；及

提供指令以致使所述机械移动系统将所述存储物品投送到所述选定的存储位置。

22.根据权利要求21所述的系统，其中所述计算系统进一步经配置以通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的大小调整子得分：

识别所述存储物品的大小；

识别所述相应存储位置的大小；

确定所述相应存储位置的所述大小大于所述存储物品的所述大小的量；及

基于所述相应存储位置的所述大小大于所述存储物品的所述大小的所述量而指派所述大小调整子得分，其中所述存储物品的所述大小落在从所述相应存储位置的最小大小到所述相应存储位置的最大大小的范围内。

23.根据权利要求21所述的系统，其中所述计算系统进一步经配置以通过以下操作确定用于确定所述可用存储位置中的每一相应存储位置的所述得分的所述多个子得分中的重量子得分：

识别所述存储物品的重量；

识别所述相应存储位置的最大重量容量；

识别当前存储在所述相应存储位置处的物品的总计重量；

基于所述最大重量容量与当前存储在所述相应存储位置处的所述物品的所述总计重量之间的差而确定所述相应存储位置的剩余重量容量；

确定所述相应存储位置的所述剩余重量容量超过所述存储物品的所述重量的量；及

基于所述相应存储位置的所述剩余重量容量超过所述存储物品的所述重量的所述量而指派所述重量子得分。