[发明专利]一种面向B2C电商订单的密集仓储储位优化方法及装置

说明书

本发明公开了一种面向B2C电商订单的密集仓储储位优化方法及装置，该方法包括：对AVS/RS存储区品项分配方案进行作业时序分析，建立作业时间数学模型；采用适于B2C订单特点的相似系数计算方法计算品项间相似系数，基于节约时间的多层次启发式聚类算法根据作业时间数学模型和品项的相似系数为品项分配储位。该方法还包括对品项分配储位进行基于品项历史价值的储位优化；该方法还包括对品项分配储位进行基于品项未来价值的储位优化。本发明有效提升系统作业效率、订单反应速度。

技术领域

本发明属于自动化仓储的技术领域，涉及一种面向B2C电商订单的密集仓储 储位优化方法及装置。

背景技术

AVS/RS(AutonomousVehicle Storage and Retrieval System，自动小车存取系统)，是用“穿梭车+提升机”组合实现货物自动存取的新技术，与传统自动化立体 仓库的作业模式相比，保留了传统堆垛机式的自动化立体仓库中巷道的概念，用 穿梭车(Shuttle)来进行货物水平移动，提升机进行货物垂直移动。

恰当的储位分配策略能够有效减少货物出入库的移动距离、缩短存取与拣选 作业时间，提高仓储系统的作业效率。近年来，B2C电商物流占据物流市场很大 的比例；B2C(Business to Customer，简称B2C)电商物流具有商品品种多、订 单量大、订货数量小、订单时间随机性大、要求快速反应等物流特点，通过减少 订单的响应时间和订单物品的在库成本，提高其服务水平。如何针对AVS/RS系 统及B2C订单特点提出相匹配的储位优化策略成为本领域亟待解决的问题。

储位分配策略有随机存储、分类存储、全周转率存储、就近存储、专用存储、 族群分组存储等。然而，在现有技术中没有面向B2C电商订单研究基于AVS/RS 系统的存储策略，由于AVS/RS系统及B2C订单与现有仓储储位优化中的硬件 系统和订单特点均不相同，与AVS/RS系统及B2C订单特点相匹配的储位优化 策略需要进行进一步的研究。

订单分拣的作业时间由三部分组成，一是品项从储位由穿梭车运至每层I/O 的时间，二是由提升机将其从层I/O运至该巷道I/O的时间，三是完成从巷道I/O 运行至拣选台的时间。其中，第三部分的时间固定，而前两部分的时间是由该品 项的储位所决定的；当订单包含多品项时，可能造成品项出库作业的等待，延长 该订单的执行时间。因此，针对多品项订单，储位如何安排，是需要进行进一步 研究的重点。

综上所述，在现有技术中针对AVS/RS系统及B2C订单特点如何优化仓储 储位以提高订单反应速度和系统作业效率的问题，尚缺乏行之有效的解决方案。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，解决现有技术中针对AVS/RS系统及B2C订单 特点如何优化仓储储位以提高订单反应速度和系统作业效率的问题，本发明提出 了一种面向B2C电商订单的密集仓储储位优化方法及装置，通过对AVS/RS订 单的处理总时间与存储区品项分配的方案进行作业时序分析，利用设备并行作业， 提高节省的时间；根据历史数据统计品项间的相关性，并优化启发式聚类方法， 达到将相关性强的品项不分配到不同巷道不同层的目的；并对储位进行了具体分 配，根据某B2C电商订单数据进行仿真分析，验证储位分配方案在提高系统效 率方面的有效性。

本发明的第一目的是提供一种面向B2C电商订单的密集仓储储位优化方法。

为了实现上述目的，本发明采用如下一种技术方案：

一种面向B2C电商订单的密集仓储储位优化方法，该方法包括：

步骤(1)：对AVS/RS存储区品项分配方案进行作业时序分析，建立作业时 间数学模型；

步骤(2)：采用适于B2C订单特点的相似系数计算方法计算品项间相似系 数；