CN109615300A - 一种基于仓库作业的卷钢出库管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于仓库作业的卷钢出库管理方法，涉及货物作业管理技术领域。该方法通过计算库存的翻捣量，按照翻捣量的大小确定最优的货物出库顺序，使得每台车能够按照最优的顺序装载满足条件的货物，减少了出库过程中的时间损耗，同时，在作业过程中还考虑到车辆的载重，通过将库存分拣问题抽象为背包问题，并计算背包达到最大重量时装入的库存，该最大重量需要小于车辆的最大装载重量，如果装入的库存不能满足条件，则将前一件货物替换为待分拣出库列表中的下一件货物，直至满足条件，避免其返回卸载货物，减少车辆滞港时间，提高了散件货仓库在出库时的作业效率。

Description

一种基于仓库作业的卷钢出库管理方法

技术领域

本发明涉及货物作业管理技术领域，尤其涉及一种基于仓库作业的卷钢出库管理方法。

背景技术

由于码头堆场面积大，来码头进行货物装载的司机都是外来司机。他们在码头作业是凭借作业小票的指引进行操作。很多时候会因为小票信息的不足，导致司机指定错误货物进行装载。而且在装载过程中因为每件货物的重量不同，如果没有在现场进行货重计算就很容易引起司机的车辆超载，到了出闸的时候就需要回仓卸货重装。从而降低了货物出库效率，增加了工作成本。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于仓库作业的卷钢出库管理方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于仓库作业的卷钢出库管理方法，包括如下步骤：

S1，对允许进场的车辆与作业计划进行绑定；

S2，检测到车辆进场后，对车辆对应的出库订单进行分解，确定库存具***置，车辆根据指示进入库存所在位置，作业设备按照如下方法对每个分解后的出库订单库存进行分拣装车：

S201，按批次对库存进行分组与排序，并按顺序进行分拣；

S202，判断当前分拣批次的库存数量是否小于等于剩余待分拣批次的库存数量，如果是，则执行S203，否则，执行S204；

S203，判断是否存在指定的分拣条件，如果是，则该批次中符合指定的分拣条件的库存被分拣，否则，该批次库存全部被分拣；

S204，计算所有符合分拣条件库存的翻捣量，根据翻捣量分配权值，翻捣量越小的分配的权值越高，按照权值从高到低的顺序形成一个待分拣出库列表；

S205，将所有符合分拣条件的库存的分拣问题抽象为背包问题，并获得背包获得最大重量时的库存数量；

S206，比较S205中计算得到的最大重量与车辆的最大载重，如果超重，则将前一件货物替换为待分拣出库列表中的下一件货物并跳至S205步骤重新计算，直至得到满足重量要求的出库库存；

S3，重复S2，至场内已无货物可以满足装车，完成货物分配。

优选地，S203中，所述该批次中符合指定的分拣条件的库存被分拣，其分拣方法为：对所有符合指定的分拣条件的库存，根据翻捣量分配权值，翻捣量越小的分配的权值越高，按照权值从高到低的顺序进行分拣。

优选地，S204中，所述翻捣量按照如下公式进行计算：

其中，Setup time为翻捣量，z_i为库存所在的堆叠层数，l_j为库存相对靠侧边的列数。

优选地，S205具体为：

按照如下方程求解容量为v的背包中获得最大重量时的库存数量i：

G[i,v]＝max{G[i–1,v],G[i–1,v-C_i]+C_i}

其中，i表示待分拣出库列表中第i件物品的位置；

v表示待分拣出库列表中所有物品，为背包问题中背包的容量；

G[i,v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包中获得的最大重量；

C_i表示放入第i件物品耗费的背包重量。

本发明的有益效果是：本发明提供的基于仓库作业的卷钢出库管理方法，通过计算库存的翻捣量，按照翻捣量的大小确定最优的货物出库顺序，使得每台车能够按照最优的顺序装载满足条件的货物，减少了出库过程中的时间损耗，同时，在作业过程中还考虑到车辆的载重，通过将库存分拣问题抽象为背包问题，并计算背包达到最大重量时装入的库存，该最大重量需要小于车辆的最大装载重量，如果装入的库存不能满足条件，则将前一件货物替换为待分拣出库列表中的下一件货物，直至满足条件，避免其返回卸载货物，减少车辆滞港时间，提高了散件货仓库在出库时的作业效率。

附图说明

图1是本发明提供的基于仓库作业的卷钢出库管理方法流程示意图；

图2是卷钢堆叠放置示意图。

具体实施方式

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，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明中为了提高散货港口码头的作业效率，实现7*24小时的不间断高效作业，通过寻求最优的货物出库顺序，使得每台车能够按照最优的顺序装载满足条件的货物，减少了出库过程中的时间损耗，同时，在作业过程中还考虑到车辆的载重，合理安排车辆的装载重量，避免其返回卸载货物的需要，减少车辆滞港时间，提高了散件货仓库在出库时的作业效率。

如图1所示，本发明实施例提供了一种基于仓库作业的卷钢出库管理方法，包括如下步骤：

S1，对允许进场的车辆与作业计划进行绑定；

S2，检测到车辆进场后，对车辆对应的出库订单进行分解，确定库存具***置，车辆根据指示进入库存所在位置，作业设备按照如下方法对每个分解后的出库订单库存进行分拣装车：

S201，按批次对库存进行分组与排序，并按顺序进行分拣；

S202，判断当前分拣批次的库存数量是否小于等于剩余待分拣批次的库存数量，如果是，则执行S203，否则，执行S204；

S203，判断是否存在指定的分拣条件，如果是，则该批次中符合指定的分拣条件的库存被分拣，否则，该批次库存全部被分拣；

S204，计算所有符合分拣条件库存的翻捣量，根据翻捣量分配权值，翻捣量越小的分配的权值越高，按照权值从高到低的顺序形成一个待分拣出库列表；

S205，将所有符合分拣条件的库存的分拣问题抽象为背包问题，并获得背包获得最大重量时的库存数量；

S206，比较S205中计算得到的最大重量与车辆的最大载重，如果超重，则将前一件货物替换为待分拣出库列表中的下一件货物，并跳至S205步骤重新计算，直至得到满足重量要求的出库库存；

S3，重复S2，至场内已无货物可以满足装车，完成货物分配。

上述方法中，首先将作业计划与车辆进行绑定，从而，在实施过程中，可以根据车辆来识别作业计划，并对作业计划出库订单进行分解，根据分解的结果，确定库存所在的位置，车辆获知库存所在的位置后，就可以根据指示开到对应的仓库，负责该仓库的作业设备尽可以在指示下进行出库作业。

具体的，出库作业时，按批次的顺序进行分拣，包括如下两种情况：

1)如果当前分拣批次的库存数量小于等于剩余待分拣批次的库存数量，分拣方法包括两种情况：

①一般情况下，该批次库存全部被分拣；

②如果该批次的库存中存在指定的分拣条件，则只分拣符合条件的库存，其中，指定的分拣条件可以为客户指定的货物，而在对指定条件的库存进行分拣时，按照所有符合指定分拣条件的库存的翻捣量的大小来确定分拣顺序，优先分拣翻捣量小的库存；

2)如果当前分拣批次的库存数量大于剩余待分拣批次的库存数量，对所有符合分拣条件的库存，根据翻捣量分配权值，翻捣量越小的分配的权值越高，按照权值从高到低的顺序形成一个待分拣出库列表，在分拣过程中，需要考虑车辆的载重量，保证装入车辆的货物的重量小于车辆的载重量，而且，为了使得作业的最大工作效率，还需要保证装入车辆的货物的重量为所有可分拣的库存消耗的最大重量，在本发明中，将所有符合条件的库存抽象为背包问题中的背包容量，通过动态规划算法对该背包问题进行求解，得到背包获得最大重量时能够分拣的库存。

在具体实施过程中，分拣一次后，库存的数量和位置会发生一定的变化，则需要重复上述分拣方法，至场内已无货物可以满足装车，完成货物分配。

由于其出库作业的货物为卷钢，卷钢的堆叠方式可如图2所示，在本发明实施例中，S204中，所述翻捣量可以按照如下公式进行计算：

其中，Setup time为翻捣量，z_i为库存所在的堆叠层数，l_j为库存相对靠侧边的列数。

采用上述公式，可知，

当卷钢在第1层时，无堆压货物则不需要翻捣

当卷钢在第z层(Z>1),且属于最左或者最右列时(L_J＝1),翻捣基数为1，翻捣量并随层数递增；

当卷钢在第z层(Z>1),且不属于最左或者最右列时(L_J>1),翻捣基数为2，翻捣量并随层数递增。

本发明实施例中，S205具体可以为：

按照如下方程求解容量为v的背包中获得最大重量时的库存数量i：

G[i,v]＝max{G[i–1,v],G[i–1,v-C_i]+C_i}

其中，i表示待分拣出库列表中第i件物品的位置；

v表示待分拣出库列表中所有物品，为背包问题中背包的容量；

G[i,v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包中获得的最大重量；

C_i表示放入第i件物品耗费的背包重量。

在实际使用过程中，分拣的第i件物品的重量由物品本身的重量决定，由于符合分拣条件的物品比较多，所以，如何确定一个最有的分拣列表直接决定着作业的效率，本发明中，认为在有限的空间内，能够使得所分拣物品的总重量最大时为最优的分拣方法，所以，将库存分拣问题抽象为背包问题，并通过对背包问题进行求解，得到背包重量最大时能够分拣的库存，背包的最大重量需要小于车辆的最大装载重量，如果装入的库存不能满足条件，则将前一件货物替换为待分拣出库列表中的下一件货物，直至满足条件，从而避免了车辆返回卸载货物，减少车辆滞港时间，提高了散件货仓库在出库时的作业效率。

具体实施例：

本发明实施例按照本发明提供的方法，进行实际的作业，其过程包括如下步骤：

步骤一，将车辆与计划绑定，具体的关系可如下表1所示：

表1

步骤二，通过对出库订单进行解析，可确定该车辆粤C12345作业的货物所在地与货物信息，可参见下表2所示：

表2

步骤三，按照货主的如下提货要求：0.2*1056的货物需要全部装载，可以确定库存的分拣过程中，表2中的第一条库存可以全部分拣装车，而第二条库存由于数量较多，则需要根据目前可使用剩余重量装车。在确定第二条中可以装车的库存时，首先根据翻捣量从小到大的顺序确定分拣库存的顺序，再将库存分拣问题抽象为背包问题，当按照翻捣量从小到大的顺序将前i件货物装车后，得到的背包的重量最大，且没有超重时，则可按照这个方案进行分拣装车，如果得到的背包的重量超重了，则将前一件货物替换为待分拣出库列表中的下一件货物，直至满足条件。最后，得到的满足条件的第二条库存的卷钢如表3所示。最后，按权值从高到低的顺序将每一个卷钢进行装车，满足车辆的载重。

表3

通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：本发明提供的基于仓库作业的卷钢出库管理方法，通过计算库存的翻捣量，按照翻捣量的大小确定最优的货物出库顺序，使得每台车能够按照最优的顺序装载满足条件的货物，减少了出库过程中的时间损耗，同时，在作业过程中还考虑到车辆的载重，通过将库存分拣问题抽象为背包问题，并计算背包达到最大重量时装入的库存，该最大重量需要小于车辆的最大装载重量，如果装入的库存不能满足条件，则将前一件货物替换为待分拣出库列表中的下一件货物，直至满足条件，避免其返回卸载货物，减少车辆滞港时间，提高了散件货仓库在出库时的作业效率。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于仓库作业的卷钢出库管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，对允许进场的车辆与作业计划进行绑定；

S2，检测到车辆进场后，对车辆对应的出库订单进行分解，确定库存具***置，车辆根据指示进入库存所在位置，作业设备按照如下方法对每个分解后的出库订单库存进行分拣装车：

S201，按批次对库存进行分组与排序，并按顺序进行分拣；

S202，判断当前分拣批次的库存数量是否小于等于剩余待分拣批次的库存数量，如果是，则执行S203，否则，执行S204；

S203，判断是否存在指定的分拣条件，如果是，则该批次中符合指定的分拣条件的库存被分拣，否则，该批次库存全部被分拣；

S204，计算所有符合分拣条件库存的翻捣量，根据翻捣量分配权值，翻捣量越小的分配的权值越高，按照权值从高到低的顺序形成一个待分拣出库列表；

S205，将所有符合分拣条件的库存的分拣问题抽象为背包问题，并获得背包获得最大重量时的库存数量；

S206，比较S205中计算得到的最大重量与车辆的最大载重，如果超重，则将前一件货物替换为待分拣出库列表中的下一件货物并跳至S205步骤重新计算，直至得到满足重量要求的出库库存；

S3，重复S2，至场内已无货物可以满足装车，完成货物分配。

2.根据权利要求1所述的基于仓库作业的卷钢出库管理方法，其特征在于，S203中，所述该批次中符合指定的分拣条件的库存被分拣，其分拣方法为：对所有符合指定的分拣条件的库存，根据翻捣量分配权值，翻捣量越小的分配的权值越高，按照权值从高到低的顺序进行分拣。

3.根据权利要求1或2所述的基于仓库作业的卷钢出库管理方法，其特征在于，S204中，所述翻捣量按照如下公式进行计算：

其中，Setup time为翻捣量，z_i为库存所在的堆叠层数，l_j为库存相对靠侧边的列数。

4.根据权利要求1所述的基于仓库作业的卷钢出库管理方法，其特征在于，S205具体为：

按照如下方程求解容量为v的背包中获得最大重量时的库存数量i：

G[i,v]＝max{G[i–1,v],G[i–1,v-C_i]+C_i}

其中，i表示待分拣出库列表中第i件物品的位置；

v表示待分拣出库列表中所有物品，为背包问题中背包的容量；

G[i,v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包中获得的最大重量；

C_i表示放入第i件物品耗费的背包重量。