JP7014917B2 - Ｇｔｐシステムの管理方法と装置、システム、サーバーならびにコンピュータ記憶媒体 - Google Patents

Ｇｔｐシステムの管理方法と装置、システム、サーバーならびにコンピュータ記憶媒体 Download PDF

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Description

関連出願の相互参照
本願は２０１８年０６月０６日に中国特許局に出願し、出願番号２０１８１０５７９１７６．５の中国特許出願の優先権と、２０１８年０６月０１日に中国特許局に出願し、出願番号２０１８１０５５７０６７．３の中国特許出願の優先権、ならびに２０１８年０７月１９日に中国特許局に出願し、出願番号２０１８１０７９６１９２．Ｘの中国特許出願の優先権を主張し、当該出願のすべての内容は援用により本願に組み込まれている。
本願は、物流自動化分野、例えば、ＧＴＰ（Ｇｏｏｄｓ ｔｏ ｐｅｏｐｌｅ ｓｙｓｔｅｍ, 人への商品システム）システムに適用する管理方法と装置、システム、サーバーおよびコンピュータ記憶媒体に関する。
現在、物流自動化技術は大きく発展しており、ロボットベースのＧＴＰシステムは柔軟かつ低コストの優位性で、ヨーロッパなどの先進国の倉庫業で広く応用されている。従来の倉庫作業ではラックが固定されており、作業者は指定された場所に移動して作業する必要があった。ロボットベースのＧＴＰシステムは従来の作業方式と違って、移動ロボットでラックを作業場に運び、列を作り、作業員は作業場で操作し、歩く必要がなく、ロボットベースのＧＴＰシステムは作業員の作業効率を向上させた。
関連するＧＴＰシステムにはまだ多くの問題が残されており、例えば、運送ルートと在庫の配置などが不合理で、効率の低下をもたらしている。
Ｅコマースの急速な発展は、倉庫業界に未曽有の発展チャンスをもたらしているだけでなく、倉庫サービスに対しても厳しい挑戦を打ち出している。例えば、電子商の１１月１１日の販促活動において、倉庫は毎日数万件または十数万件の出荷量に直面されており、如何に効率的で、正確で、かつ低いコストで商品ピッキングタスクを完成するかは倉庫業界が直面する重要な課題となっている。
通常、伝統的な「人が商品を取りに行く」ピッキング方式では、商品の在庫が比較的に集中しており、同じ商品をすべて固定ラックに隣接するロケーションに保管しており、ピッキング作業者のピッキングコースは基本的に固定しており、グループ化商品のあるロケーションを最適化することを通じて、ピッキングコースを変えて、ピッキング効率を高める効果は限られている。関連する「ＧＴＰ」の方式では、シャトル小車などの伝統的な自動化ピッキング設備を利用して大型立体倉庫でロケーションの運搬を行い、人工ピッキングよりは効率が向上しているが、シャトル小車は毎回１つのロケーションしか運ぶことができず、かつ各ロケーションは通常１種類の商品しか保管していないため、シャトル小車はオーダーシートに載っている商品に基づいて１つずつワークステーションに最も近いラックを選ぶしかできないので、グループ化商品所在のラックを最適化することによって、搬送回数を減らしても、依然としてさらにピッキング効率を向上させることができない。毎回シャトル小車で商品をワークステーションに運び、ピッキング作業者はそれに応じて商品をピッキングして、ピッキングの効率は非常に限られている。
近年、ロボット技術の発展は物流業界全体に大きな技術変革をもたらしており、「ＧＴＰ」ロボットシステムは倉庫業界に新しい技術と設計理念をもたらしている。「ＧＴＰ」ロボットシステムでは、対応する倉庫において商品を分散保管することが可能で、例えば、同じ商品が複数のラックに分布しており、ロボットはラックを運搬単位としているため、シャトル小車に比べて、商品の運搬回数が減り、ピッキング効率が向上している。
しかし、「ＧＴＰ」ロボットシステムでは、オーダータスクが大量にあった際、非常に多くの選択可能なラックに対して、如何に効率的にラックをグループ化して、オーダーシートのなかのすべての商品を素早くピッキングすることが依然として解決しなければならない問題である。
経済の発展に伴い、物流過程にかかる人件費はますます高くなっているにも関わらず、企業や消費者は商品消費のタイミングに対する要求もますます厳しくなってきており、商品消費のタイミングを保証するためにはより多くの作業員が必要になるため、より多くの人件費がかかってしまう。人件費を低減し、物流効率を向上させ、商品消費のタイミングを確保するために、作業員に代わってロボットで保管作業を行う倉庫は、次第に倉庫保管の発展の潮流となっている。
現在、ロボット倉庫では、ＧＴＰシステムのピッキング方式を用いて商品を保管し、すなわち、ロボットでラックをワークステーションに運び、作業員はワークステーションのラックから必要な商品をピックアップして、選んだ商品をパッケージ化して発送するようになっている。
本願を実現する過程において、発明者は関連技術には少なくとも次のような問題が存在することを発見した。
関連するピッキング過程において、現在ラックからワークステーションまでの距離が遠く、かつ現在ラックの使用頻度が高い場合、ロボットが現在ラックをワークステーションまで運んでいく過程で、現在ラックを遠い距離で往復して搬送する必要があるため、現在ラックの搬送時間が増加し、現在ラックの搬送効率を低下させている。そのため、ロボットのラック搬送時間を減らし、ピッキングの効率を向上させるために、一定の方法でできるだけこれらの問題を克服する必要があるが、残念ながら関連技術には有効な解決手段がない。
本願は、ＧＴＰシステムのピッキング効率を高める利点を実現するためのＧＴＰシステムに適用する管理方法、装置、システム、サーバーおよびコンピュータ記憶媒体を提案する。
本願の技術手段は、予め搬送されるラックに基づいて搬送タスクを生成することと、
前記搬送タスクに運転軌跡が最も短い搬送ツールを割り当てることと、
搬送タスクのなかのラックに対して待ち時間に応じて最適な経路計画を立てることを含むＧＴＰシステムに適用するラックの搬送方法を提供する。
新規参入バッチのオーダーについては、現在搬送タスクのなかのラックを優先的に的中させ、現在搬送タスクのなかのラックが当該オーダーを満足させることができない場合、新たな搬送タスクを生成する。
１つの実施形態においては、前記運搬ツールは移動ロボットである。
１つの実施形態においては、前記予め搬送されるラックに基づいて搬送タスクを生成するには、オーダーに的中された各ラックに１つの搬送タスクを生成することと、個々の搬送タスクは独立した搬送ツールによって実行されることを含む。
１つの実施形態においては、前記搬送タスクに最も短い搬送軌跡の搬送ツールを割り当てるには、最も近くに空いている搬送ツールが予め搬送されるラックに到達するまでの第１計算距離を確定することと、現在返却する予定のラックを搬送するために使用されている搬送ツールが、予め搬送されるラックに到達する第２計算距離を確定することと、第１計算距離と第２計算距離に基づいて最も近くにある搬送ツールを選択することとを含む。
１つの実施形態においては、前記第２計算距離は、前記返却する予定のラックの搬送経路の残りの長さと、前記返却する予定のラックの返却地点から予め搬送されるラックまでの距離の合計に、前記返却する予定のラックを置く時間内における搬送ツールの走行距離に相当する長さを加えたものである。
１つの実施形態においては、前記搬送タスクのなかのラックに対して、待ち時間に応じて最適化される経路計画は、搬送タスクのなかのラックが複数のワークステーションに必要とされる場合、搬送タスクのなかのラックの経路を、待ち時間が最も少ない順で選択することを含み、ここで、搬送タスクのなかのラックの経路を待ち時間が最も少ない順に基づいて選択するには、搬送タスクのなかのラックから各ワークステーションまでの時間消費を確定し、消費時間が最も少ない搬送経路を選択することを含む。
１つの実施形態においては、前記時間消費は距離運送時間、待ち時間およびラックの回転時間の合計である。
１つの実施形態においては、優先度の高いオーダーに対して、搬送タスクを優先的に生成することも含む。
１つの実施形態においては、搬送タスクを生成する前に、さらにオーダーをウェーブグループ化することを含み、ここで、前記オーダーをウェーブグループ化するには、オーダーグループ化を行うことと、ワークステーション割り当てを行うことを含む。
１つの実施形態においては、前記オーダーグループ化は、在庫に応じてオーダー間に関連を付けることと、前記オーダー間の関連に基づいてクラスターグループ化を行うことを含む。
１つの実施形態においては、前記在庫に応じてオーダー間に関連を付けることは、同じＳＫＵを有するオーダーまたは同一ラックに保管されているＳＫＵのオーダーを強い関連で結び付けることを含む。
１つの実施形態においては、前記ワークステーション割り当ては、オーダーグループ化を行う際、距離最適の原則に基づいてワークステーションにオーダーを割り振ることと、ワークステーションのタスク負荷のバランスに基づいて、隣接するワークステーションのタスクに対する負荷調整を行うことを含む。
１つの実施形態においてはまた、在庫レイアウト、ラック調整およびロケーションマッチングを行うことも含む。
１つの実施形態においては、前記在庫レイアウトは、分散保管ポリシーおよびランダム保管ポリシーを含み、前記分散保管ポリシーは、在庫商品を複数のラックに分散して保管することを含み、前記ランダム保管ポリシーは、ラックをラック格納区域の各分区にランダムに選択して保管することを含む。
１つの実施形態においては、前記分散保管ポリシーは、商品が単一のラックにおける保管件数が商品保管の最小値を超えている場合、当該商品をその他のラックに陳列することを含む。
１つの実施形態においては、前記商品保管の最小値は以下の条件ｋ＝ｍａｘ（ｍ１,ｍ２,ｎ／２＊ｗ）を満たす。ここで、ｗは商品のロケーション数、ｎは商品の総在庫量、ｍ１はオーダー構成における当該商品のオーダーラインの最大数量、ｍ２は商品の日販売量、ｋは商品保管の最小値である。
１つの実施形態においては、前記ランダム保管ポリシーは、ロケーション推薦ランダムポリシーと作業員操作ランダムポリシーを含み、前記ロケーション推薦ランダムポリシーは、ラックに陳列するタスクを受けた場合、商品の販売オーダー履歴データに基づいて商品のポピュラリティを計算し、商品のポピュラリティとラックポピュラリティをマッチングさせて、ラック格納区域を確定し、確定されたラック格納区域内でランダムにスペースのあるロケーションを選択することを含む。前記作業員操作ランダムポリシーは、商品をロケーションに置く場合、実際のロケーション容積に基づいてロケーションを選択することを含み、ここで、実際のロケーション容積に基づいてロケーションを選択するには、スペースがあり、かつ混載規則を満たすロケーションを選択して、商品を入れることを含む。
１つの実施形態においては、前記ラック調整は、前記ラックの位置を置場優先順位に基づいて並べ替え、商品在庫をラックポピュラリティに応じて並べ替え、そして並べ替えた後の前記ラック置場と前記ラックポピュラリティをマッチングさせ、マッチングタスクが完了した場合、マッチングスペースの空いているラック置場を選択して前記空いているラック置場に対応するラックを保管することを含む。また、業務の空いている時間に、ポピュラリティがマッチングしていないラックの位置を入れ替える。
１つの実施形態においては、前記置場の優先度は、マップのなかの各ラック置場と作業場の距離に基づいて採点して確定されたもので、前記ラックポピュラリティは、オーダー履歴情報、オーダープールのデータ、販促情報および在庫情報に基づいてラックを採点して確定されたものである。
１つの実施形態においては、前記ロケーションマッチングは、商品の体積整合因子と重量整合因子を加重して、整合度を求め、整合度の高低に応じて並べ替え、整合度の高いロケーションを優先的に選択することを含む。
１つの実施形態においては、前記体積整合因子は、商品の長さ、幅および高さに基づいて、各ロケーションが当該商品を保管できる数量を計算して確定されたものである。前記重量整合因子は、商品の密度に基づいて、商品を保管するラックの段の高さを計算して確定されたものである。
本願の技術手段はまた、ＧＴＰシステムに適用するラック搬送装置を提供し、それは、
予め搬送されるラックに基づいて搬送タスクを生成するように構成されているタスク生成ユニットと、
前記搬送タスクに運転軌跡が最も短い搬送ツールを割り当てるように構成されているツール割り当てユニットと、
搬送タスクのなかのラックに対して待ち時間に応じて最適な経路計画を立てるように構成されている経路計画ユニットと、
新規参入バッチのオーダーに対して、現在搬送タスクのなかのラックを優先的に的中させ、現在搬送タスクのなかのラックが前記オーダーを満足させることができない場合、新たな搬送タスクを生成するように構成されているタスク配分ユニットとを含む。
１つの実施形態においては、前記運搬ツールは移動ロボットである。
１つの実施形態においては、前記タスク生成ユニットは、
オーダーに的中された各ラックに１つの搬送タスクを生成し、それぞれの搬送タスクを独立した搬送ツールで実行するように構成されている新しいタスク割り振りモジュールを含む。
１つの実施形態においては、前記ツール割り当てユニットはさらに、
最も近くの空いている搬送ツールが予め搬送されるラックに到達するまでの第１計算距離を確定するように構成されている第１距離計算モジュールと、
現在返却する予定のラックを運搬している搬送ツールが予め搬送されるラックに到達するまでの第２計算距離を確定するために設置されている第２距離計算モジュールと、
前記第１算出距離と第２算出距離に基づいて最も近くにある搬送ツールを選択するように構成されている結果選択モジュールとを含む。
１つの実施形態においては、前記第２距離計算モジュールはまた、返却する予定のラックの搬送経路の残りの長さと前記返却する予定のラックの返却地点から予め搬送されるラックまでの距離の合計に、さらに前記返却する予定のラックを搬送する時間内に搬送ツールが走行した等価な距離を加えるように構成されている。
１つの実施形態においては、前記経路計画ユニットはさらに、
搬送タスクのなかのラックが複数のワークステーションに必要とされる場合、搬送タスクのなかのラックの経路を待ち時間が最も少ない順で選択する。
ここで、搬送タスクのなかのラックの経路を待ち時間が最も少ない順で選択するには、
搬送タスクのなかのラックから各ワークステーションまでの時間消費を確定することと、
時間消費が最も少ない搬送経路を選択することとを含む。
１つの実施形態においては、前記搬送中のラックから各ワークステーションまでの時間消費は距離運送時間、待ち時間およびラックの回転時間の合計である。
１つの実施形態においてはさらに、優先順位の高いオーダーに対して優先的に搬送タスクを生成するように構成されている優先順位割り込みモジュールを含む。
１つの実施形態においてはさらに、オーダーをウェープグループ化するように構成されているオーダーウェーブグループ化ユニットを含み、ここで、前記オーダーウェーブグループ化ユニットは、オーダーグループ化モジュールとワークステーション割り当てモジュールを含む。
１つの実施形態においては、前記オーダーグループ化モジュールは、在庫に応じてオーダー間に関連を付けるように構成されているオーダー関連確立モジュールと、オーダー間の関連に応じてクラスターグループ化を行うように構成されているクラスターグループ化モジュールとを含む。
１つの実施形態においては、前記オーダー関連確立モジュールはまた、同じＳＫＵを有するオーダーまたは同一ラックに保管されているＳＫＵのオーダーを強い関連で結び付けるように構成されている。
１つの実施形態においては、前記ワークステーション割り当てモジュールは、
オーダーグループ化を行う際、距離最適の原則に基づいてオーダーをワークステーションに割り振るように構成されているオーダー割り振りモジュールと、
ワークステーションのタスク負荷のバランスに基づいて、隣接するワークステーションのタスクに対して負荷調整を行うように構成されている負荷調整モジュールの少なくとも１つを含む。
１つの実施形態においてはまた、在庫レイアウトユニット、ラック調整ユニットおよびロケーションマッチングユニットを含む。
１つの実施形態においては、前記在庫レイアウトユニットは、分散保管ポリシーモジュールとランダム保管ポリシーモジュールを含む。
前記分散保管ポリシーモジュールは、在庫商品を複数のラックに分散して保管するように構成されている。
前記ランダム保管ポリシーモジュールは、ラックをラック格納区域の分区でランダムに選択して保管するように構成されている。
１つの実施形態においては、前記分散保管ポリシーモジュールはさらに、
単一のラック上にある商品保管件数が商品保管の最小値を超えた場合、当該商品をその他のラックに陳列するように構成されている。
１つの実施形態においては、前記商品の保管最小数は、
ｋ＝ｍａｘ（ｍ１,ｍ２,ｎ／２＊ｗ）の条件を満たし、ここで、ｗはピッキング作業場の個数、ｎは商品の総在庫量、ｍ１はオーダー構成のなかで当該商品のオーダーラインの商品の最大数量、ｍ２は商品の日販売量、ｋは商品の保管の最小値である。
１つの実施形態においては、前記ランダム保管ポリシーモジュールは、ロケーション推薦ランダムモジュールと作業員操作ランダムモジュールを含む。
前記商品ロケーション推薦ランダムモジュールは、ラックに陳列するタスクを受けた場合、商品の販売オーダー履歴データに基づいて商品のポピュラリティを計算し、商品のポピュラリティをラックポピュラリティにマッチングさせて、ラック格納区域を確定し、確定されたラック格納区域内でランダムにスペースのあるロケーションを選択するように構成されている。
前記作業員操作ランダムモジュールは、商品をロケーションに置く場合、実際のロケーション容積に基づいてロケーションを選択するように構成され、ここで、実際のロケーション容積は、スペースがあり、かつ混載規則を満たすロケーションを選択して商品を入れることを含む。
１つの実施形態においては、前記ラック調整ユニットは、
ラック置場をラック置場優先順位に基づいて並べ替え、商品在庫をラックポピュラリティに基づいて並べ替え、並べ替えた後のラック置場を前記ラックポピュラリティとマッチングさせるように構成されている区間マッチングモジュールと、
マッチングタスクが完了した場合、マッチングスペースの空いているラックの置場を選択して、前記空いているラックの置場に対応するラックを保管するように構成されているラック置場選択モジュールと、
業務の空いている時間に、ポピュラリティがマッチングしていないラックの位置を入れ替えるように構成されているラック位置変換モジュールを含む。
１つの実施形態においては、前記置場優先度は、マップのなかの各ラック所在の位置と作業場の距離に基づいて採点して確定されたものである。
ラックポピュラリティは、オーダー履歴情報、オーダープールデータ、販促情報および在庫情報に基づいてラックを採点して確定したものである。
１つの実施形態においては、前記ロケーションマッチングユニットはさらに、
商品の体積整合因子と重量整合因子を加重して、整合度を求め、整合度の高低に応じて並べ替えて、優先的に整合度の高いロケーションを選ぶように構成されている。
１つの実施形態においては、前記体積整合因子は、商品の長さ、幅および高さに基づいて、各ロケーションが当該商品を保管できる数量を計算して確定されたもので、前記重量整合因子は、商品の密度に基づいて、商品を保管できるラックの段の高さを計算して確定されたものである。
本願の技術手段はさらに、ＧＴＰシステムに適用するラック搬送システムを提供し、それは、
ラックを運搬するように構成されている運搬ツールと、
商品を置くロケーションが設置され、かつ運搬ツールで運搬できるように構成されているラックと、
ラックを保管するように構成されているラック格納区域と、
ＧＴＰシステムに適用するラックの搬送方法を用いて運搬ツールとラックの配分配置を行うように構成されているサーバーを含む。
１つの実施形態においては、前記運搬ツールは移動ロボットである。
１つの実施形態においては、前記移動ロボットは、車輪式駆動の小車であり、トップリフト機構を備え、直線走行、アーク走行およびその場での回転動作能力を有する。
１つの実施形態においては、前記トップリフト機構は、前記小車の本体と独立して動き、少なくとも次の状況の１つを含む：小車本体不動、トップリフト機構下降および上昇動作し、小車の本体が動かない場合、前記トップ機構が回転し、小車の本体とトップ機構がロックされている場合、前記小車の本体と前記トップリフト機構は同じ速度で回転し、小車の本体とトップリフト機構は同時に異なる速度で回転する。
１つの実施形態においては、ラックは多段に分けられており、各段の複数の方向にロケーションを設けることができる。
１つの実施形態においては、前記ラックは正方形または長方形であり、各段の４つの方向にすべてロケーションを設けることができる。
１つの実施形態においてはまた、ワークステーションと作業場のキューイング区域を含む。
前記ワークステーションは作業員の作業場所である。
前記作業員キューイング区域は作業員の作業場所の近くに設けた区域であり、運搬ツールはラックを運んで当該区域で１時待機して作業員の作業を待つ。
本願の技術手段は、以下の有益な効果を有する。
本願の技術手段で提供したＧＴＰシステムに適用するラック搬送方法と装置は、ラックに応じて搬送タスクを生成し、待ち時間に応じて最適な経路計画を立てることにより、ＧＴＰシステムの効率を向上させた。本技術手段はさらに、オーダーウェーブグループ化、在庫レイアウト、ラック調整およびロケーションマッチングを最適化し、ここで、在庫分散レイアウトは倉庫の置場を的中する最適な基礎であり、オーダーウェーブグループ化は在庫を最も少ないラックに的中させ、ラック調整は搬送距離を最短にし、ロボットの配分はロボットがラックを持ってくる経路を最短にすることができるため、ＧＴＰシステムの効率をさらに高めた。方法と装置に相応して、ＧＴＰシステムに適用したラック搬送システムも提供している。
本発明の実施形態はまた、ラック的中方法を提供し、それは
受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールで前記商品所在のラックを的中させることと、
前記現在ワークステーションのラックプールで的中されたラックが前記オーダータスクのすべての商品を満足させることができない場合、前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで前記未的中商品所在のラックを引き続き的中させることを含む。
１つの実施形態においてはまた、
前記現在ワークステーションのラックプールで的中されたラックが前記オーダータスクのなかのすべての商品を満足させることができない場合、前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、未的中ラックと前記現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールのなかで前記未的中商品所在のラックを順次に的中させ、ここで、前記未的中ラックは倉庫のなかのすべてのワークステーションのラックプール以外のラックを含む。
１つの実施形態においては、前記受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールのなかの前記商品所在のラックを的中させるには、
前記受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプールに前記商品を含むラックの情報を確定することと、
前記確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックを第１ターゲットラックとして的中させるか、または前記確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、各ラックの前記商品の種類数量に基づいてラックを並べ替え、並べ替えた後のポピュラリティによって第１ターゲットラックを的中させることを含む。
１つの実施形態においては、前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで前記未的中商品所在のラックを引き続き的中させるには、
前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで、前記未的中商品所在のラックの情報を確定することと、
前記未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記未的中商品の種類が現在設定されている第２閾値を超えるラックを第２ターゲットラックとして的中させるか、または前記未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、各ラックの前記未的中商品の種類数量に応じてラックを並べ替え、並べ替えた後の順序に基づいて第２ターゲットラックを的中させることを含む。
１つの実施形態においては、前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、未命中ラックと前記現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールのなかで前記未的中商品所在のラックを順次に的中させるには、
前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記未的中ラックのなかの未的中商品の種類が現在設定されている第３閾値を超えるラックを第３ターゲットラックとして的中させるか、または前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、各ラックの前記未的中商品の種類数量に基づいて、前記未的中ラックのなかのラックを並べ替え、並べ替えた後の順序に基づいて第３ターゲットラックを的中させることを含む。
第３ターゲットラックに的中した後、前記オーダータスクのなかに未的中商品がまだ残っている場合、前記現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールで第４ターゲットラックを引き続き的中させ、ここで、第４ターゲットラックは、毎回ラックに的中する過程において、前記残りの未的中商品の種類が現在設定されている第４閾値を超えるラック、または毎回ラックに的中している過程でラックの順序に基づいて確定されたラックを含む。
１つの実施形態においては、前記確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックを第１ターゲットラックとして的中させるには、
前記確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックの数量が２以上である場合、ラックプールに入ったラックの順番に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプールプールに先に入ったラックを第１ターゲットラックとして的中させることを含む。
１つの実施形態においては、前記未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記未的中商品の種類が現在設定されている第２閾値を超えるラックを第２ターゲットラックとして的中させるには、
前記未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記未的中商品の種類が現在設定されている第２閾値を超えるラックの数量が２以上である場合、前記現在ワークステーションとの距離が距離閾値を超えないラックを第２ターゲットラックとして的中させることを含む。
本発明の実施形態は、ラック的中装置を提供し、それは、
受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールのなかで前記商品所在のラックを的中させるように構成されている現在ラックプール的中モジュールと、
前記現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックが前記オーダータスクのすべての商品を満足させることができない場合、前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで前記未的中商品所在のラックを引き続き的中させるように構成されているラックプール外第１的中モジュールを含む。
１つの実施形態においてはさらに、
前記現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックが前記オーダータスクのすべての商品を満足させることができない場合、前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、未的中ラックと前記現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールから前記未的中商品所在のラックを順次に的中させるように構成されているラックプール外第２的中モジュールを含み、ここで、前記未的中ラックは倉庫中のすべてのワークステーションのラックプール以外のラックを含む。
１つの実施形態においては、前記現在ラックプール的中モジュールは、
前記受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプールに前記商品を含むラックの情報を確定するように構成されているラックプール情報確定ユニットと、
前記確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックを第１ターゲットラックとして的中させるか、または前記確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、各ラックの前記商品の種類数量に基づいてラックを並べ替え、並べ替えた後の順序に基づいて前記第１ターゲットラックを的中させるように構成されているラックプール的中ユニットを含む。
１つの実施形態においては、前記ラックプール外第１的中モジュールは、
前記現在ワークステーションのラックプールで的中されたラックが前記オーダータスクのなかのすべての商品を満足させることができない場合、前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで、前記未的中商品所在のラックの情報を確定するように構成されている第１情報確定ユニットと、
前記未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記未的中商品の種類が現在設定されている第２閾値を超えるラックを第２ターゲットラックとして的中させるか、または前記未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、各ラックの前記未的中商品の種類数量に基づいてラックを並べ替え、並べ替えた後の順序に基づいて第２ターゲットラックを的中させるように構成されている第２ターゲットラック的中ユニットを含む。
１つの実施形態においては、前記ラックプール外第２的中モジュールは、
前記現在ワークステーションのラックプールで的中されたラックが前記オーダータスクのなかのすべての商品を満足させることができない場合、前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、前記未的中ラックと前記現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールから前記未的中商品所在のラックの情報を順次に確定するように構成されている第２情報確定ユニットと、
前記未的中ラックのなかで確定された前記未的中商品所在のラック情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記未的中商品の種類が現在設定されている第３閾値を超えるラックを第３ターゲットラックとして的中させるか、または前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、各ラックの前記未的中商品の種類数量に基づいてラックを並べ替え、並べ替えた後の順序に基づいて第３ターゲットラックを的中させるように構成されている第３ターゲットラック的中ユニットと、
第３ターゲットラックに的中した後、前記オーダータスクのなかに未的中商品がまだ残っている場合、前記現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールで確定された残りの未的中商品所在のラックの情報に基づいて、第４ターゲットラックを引き続き的中させ、ここで、第４ターゲットラックは、毎回ラックに的中する過程において、前記残りの未的中商品の種類が現在設定されている第４閾値を超えるラックであるか、または毎回ラックに的中する過程において、ラックの順序に基づいて確定されたラックであるように構成されている第４ターゲットラック的中ユニットを含む。
１つの実施形態においては、前記ラックプール的中ユニットはさらに、
前記確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックの数量が２以上である場合、ラックプールに入ったラックの順番に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプールに先に入ったラックを第１ターゲットラックとして的中させるように構成されている。
１つの実施形態においては、前記第２ターゲットラック的中ユニットはさらに、
前記未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記未的中商品の種類が現在設定されている第２閾値を超えるラックの数量が２以上である場合、前記現在ワークステーションとの距離が距離閾値を超えないラックを第２ターゲットラックとして的中させるように構成されている。
本発明の実施形態は、サーバーを提供し、それは、
１つまたは複数のプロセッサと、
１つまたは複数のプログラムを保存するための記憶装置を含み、
前記１つまたは複数のプログラムが１つまたは複数のプロセッサによって実行され、本発明の任意実施形態に記載したラック的中方法を実現させる。
本発明の実施形態はまた、記憶されているコンピュータプログラムがプロセッサによって実行される際に、本発明の任意実施形態に記載したラック的中方法を実現するためのコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
本発明の実施形態は、受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールから商品所在のラックを優先的に的中させ、現在ワークステーションのラックプールから的中されたラックがオーダータスクのなかのすべての商品を満足させることができない場合、現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかから未的中の商品所在のラックを引き続き的中させる。本発明の実施例では、「ＧＴＰ」ロボットシステムのオーダータスクを大量に引き受けた場合、ピッキング効率が低い問題を解決し、オーダータスクのなかの商品所在のラックの効率的な組み合わせと的中を実現し、ロボットがラックを運ぶ回数を減少させ、ピッキング効率およびオーダーのリアルタイム処理効率を向上させた。
本発明の実施形態はまた、ラック位置の調整方法を提供し、それは、
予め設定された周期に基づいて倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定し、ラック情報表に保存することと、
位置調整条件が生じた場合、現在ラックのラックポピュラリティが前記現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きい場合、前記ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索し、ここで、前記候補ラックに対応するラックポピュラリティは前記候補ラックに対応する位置ポピュラリティより小さいことと、
前記ラック情報表のなかから少なくとも１つの候補ラックを検出した場合、前記少なくとも１つの候補ラックのなかで前記現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定することと、
ロボットを制御して、前記現在ラックを前記ターゲットラック所在の位置に搬送し、前記ターゲットラックを前記現在ラック所在の位置に搬送することを含む。
１つの実施形態においては、前記少なくとも１つの候補ラックのなかで前記現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定するには、
前記少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在するかどうかを判断し、ここで、前記ターゲットラックに対応する位置ポピュラリティは、前記現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きく、かつ前記ターゲットラックに対応するラックポピュラリティは前記現在ラックに対応するラックポピュラリティより小さいことと、
前記少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在する場合、前記少なくとも１つのターゲットラックのなかで前記現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定することを含む。
１つの実施形態においては、前記ラック調整条件は、ラックを倉庫内の任意１つのワークステーション所在の位置からラック所在の位置に戻す前か、またはラックが空いている状態にある時を含む。
１つの実施形態においては、予め設定された周期に基づいて、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応する位置ポピュラリティを確定するには、
倉庫のなかにある少なくとも一部のラックのなかの任意１つのラックについて、前記ラック所在の位置と倉庫のなかにあるそれぞれのワークステーション所在の位置に基づいて、前記ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値を計算することと、
前記ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値に基づいて、前記倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応する位置ポピュラリティを確定し、ここで、前記好ましい経路の平均値が小さいほど、ラックに対応する位置ポピュラリティが大きくなることを含む。
１つの実施形態においては、予め設定された周期に基づいて、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティを確定するには、
倉庫のなかにある少なくとも一部のラックのなかの任意１つのラックについて、前記ラックに対応する販売量影響因子に基づいて前記ラックのラックスコアを計算することと、
前記ラックのラックスコアに基づいて、前記倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティを確定し、ここで、前記ラックスコアが小さいほど、ラックに対応するラックポピュラリティが大きくなることを含む。
１つの実施形態においては、前記ラックに対応する販売量影響因子に基づいて、前記ラックのラックスコアを計算するには、
前記ラック上にある商品に対応する販売量影響因子と前記販売量影響因子に対応する比重に基づいて、前記ラック上にある商品の予測販売量を計算し、ここで、前記販売量影響因子はオーダープール因子、販売履歴因子、ラック陳列履歴因子、在庫因子および指定販売量因子の少なくとも１つを含むことと、
前記ラック上にある商品の予測販売量、倉庫の総在庫量と前記ラック上にある商品の数量に基づいてラックに対応するラックスコアを計算することを含む。
本発明の実施形態はさらに、ラック位置調整装置を提供し、当該装置は、
予め設定された周期に基づいて倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定して、ラック情報表に保存するように構成されているポピュラリティ確定モジュールと、
位置調整条件が生じた場合、現在ラックのラックポピュラリティが前記現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きい場合、前記ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索し、ここで、前記候補ラックに対応するラックポピュラリティが前記候補ラックに対応する位置ポピュラリティより小さいように構成されている候補ラック判定モジュールと、
前記ラック情報表のなかから少なくとも１つの候補ラックを検出した場合、前記少なくとも１つの候補ラックのなかで前記現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定するように構成されているターゲットラック確定モジュールと、
ロボットを制御して前記現在ラックを前記ターゲットラック所在の位置まで搬送し、前記ターゲットラックを前記現在ラック所在の位置まで搬送するように構成されているラック位置調整モジュールを含む。
１つの実施形態においては、前記ターゲットラック確定モジュールは、
前記少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在するかどうかを判断し、ここで、前記ターゲットラックに対応する位置ポピュラリティは、前記現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きく、かつ前記ターゲットラックに対応するラックポピュラリティは前記現在ラックに対応するラックポピュラリティより小さいように構成されているターゲットラック判定ユニットと、
前記少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在する場合、前記少なくとも１つのターゲットラックのなかで前記現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定するように構成されているターゲットラック確定ユニットを含む。
１つの実施形態においては、前記位置調整条件は、ラックを倉庫内の任意１つのワークステーション所在の位置からラック所在の位置に戻す前、またはラックが空いている状態にある時を含む。
１つの実施形態においては、前記ポピュラリティ確定モジュールは、
倉庫のなかの少なくとも一部のラックのなかの任意１つのラックに対して、前記ラック所在の位置と倉庫のなかにある各ワークステーション所在の位置に基づいて、前記ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値を計算するように構成されている最適経路計算ユニットと、
前記ラック所在の位置から前記各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値に基づいて、前記倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応する位置ポピュラリティを確定し、ここで、前記好ましい経路の平均値が小さいほど、ラックに対応する位置ポピュラリティが大きくなるように構成されている位置ポピュラリティ確定ユニットを含む。
１つの実施形態においては、前記ポピュラリティ確定モジュールはさらに、
倉庫のなかにある少なくとも一部のラックのなかの任意１つのラックに対して、前記ラックに対応する販売量影響因子に基づいて前記ラックのラックスコアを計算するように構成されているラックスコア計算ユニットと、
前記ラックのラックスコアに応じて、前記倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティを確定し、ここで、前記ラックスコアが小さいほど、ラックに対応するラックポピュラリティが大きくなるように構成されているラックポピュラリティ確定モジュールを含む。
１つの実施形態においては、前記ラックスコア計算ユニットは、
前記ラック上にある商品に対応する販売量影響因子と前記販売量影響因子に対応する比重に基づいて、前記ラック上にある商品の予測販売量を計算し、ここで、前記販売量影響因子はオーダープール因子、販売履歴因子、ラック陳列履歴因子、在庫因子および指定販売量因子の少なくとも１つを含むように構成されている予測販売量計算サブユニットと、
前記ラック上にある商品の予測販売量、倉庫の総在庫量および前記ラック上にある商品の数量に基づいて、ラックに対応するラックスコアを計算するように構成されているラックスコア計算サブユニットを含む。
本発明の実施形態はまた、コンピュータ装置を提供し、当該コンピュータ装置は、
１つまたは複数のプロセッサと、
１つまたは複数のプログラムを保存するための記憶装置を含み、
前記１つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、前記１つまたは複数のプログラムが前記ラック位置の調整方法を実現する。
本発明の実施形態はさらに、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される際、前記ラックの位置調整法を実現するためのコンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
本発明の実施形態の技術手段は、予め設定された周期に基づいて倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定し、ラック情報表に保存して、位置調整条件が生じた場合、現在ラックのラックポピュラリティが現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きければ、ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索し、ここで、候補ラックに対応するラックポピュラリティは候補ラックに対応する位置ポピュラリティより低く、ラック情報表から少なくとも１つの候補ラックを検出した場合、少なくとも１つの候補ラックのなかで、現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定し、ロボットを制御して現在ラックをターゲットラック所在の位置まで、ターゲットラックを現在ラック所在の位置まで運搬する。本発明の実施形態は、ロボットが現在ラックをワークステーションまで搬送する過程で、現在ラックの搬送距離が長く、搬送時間が長く、ピッキング効率が低い問題を解決し、ロボットの移動距離を減らし、ラック搬送回数を低減し、搬送時間を短縮し、ピッキング効率を向上させた。
本発明の実施形態に記述したＧＴＰシステムに適用するラック搬送方法のフローチャートである。 本発明の実施形態に記述したラック搬送方法における搬送ツール割り当てのフローチャートである。 本発明の実施形態に記述したラック搬送方法における経路選択のフローチャートである。 本発明の実施形態に記述したラック搬送方法におけるオーダーグループ化のフローチャートである。 本発明の実施形態に記述したラック搬送方法におけるワークステーション割り当てのフローチャートである。 本発明の実施形態に記述したラック搬送方法におけるラック調整のフローチャートである。 本発明の実施形態に記述したラックロケーション設置の構成図である。 本発明の実施形態に記述した移動ロボット割り当ての構成図である。 本発明の実施形態に記述したＧＴＰシステムに適用するラック搬送装置の構成ブロック図である。 本発明の実施形態に記述したＧＴＰシステムに適用するラック搬送システムの構成ブロック図である。 本発明の実施形態が提供したラック的中方法のフローチャートである。 本発明の実施形態が提供したもう１つのラック的中方法のフローチャートである。 本発明の実施形態が提供したもう１つのラック的中方法のフローチャートである。 本発明の実施形態が提供したラック的中装置の構成図である。 本発明の実施形態が提供したサーバーの構成図である。 本発明の実施形態が提供したピッキングシステムの構成図である。 本発明の実施形態が提供したラック位置の調整方法のフローチャートである。 本発明の実施形態が提供したラック位置の調整方法のフローチャートである。 本発明の実施形態が提供したラック位置の調整方法のフローチャートである。 本発明の実施形態が提供した倉庫のなかのワークステーションと倉庫のなかにあるラック所在の位置の配置図である。 本発明の実施形態が提供したラック位置調整装置の構成図である。 本発明の実施形態が提供したＧＴＰシステムに適用する管理方法のフローチャートである。 本発明の実施形態が提供したＧＴＰシステムに適用する管理装置の概略図である。
説明した実施形態は、本願の一部の実施形態にすぎず、すべての実施形態ではないことを明確にしておきたい。本願の実施例に基づいて、当該領域の技術者は、創造的な労働がなされずに取得されるその他のあらゆる実施形態は、すべて本願の保護の範囲に属するものである。
図１に示すように、ＧＴＰシステムに適用するラック搬送方法は、ステップＳ１０１～ステップＳ１０４を含む。
ステップＳ１０１では、予め搬送されるラックに基づいて搬送タスクを生成する。
ステップＳ１０２では、前記搬送タスクに運転軌跡が最も短い搬送ツールを割り当てる。
ステップＳ１０３では、搬送タスクのなかのラックに対して待ち時間に応じて最適な経路計画を立てる。
ステップＳ１０４では、新規参入バッチのオーダーに対して、現在搬送タスクのなかのラックを優先的に的中させ、現在搬送タスクのなかのラックが当該オーダーを満足させることができない場合、再び新たな搬送タスクを生成する。
１つの例示的実施形態として、運搬ツールは移動ロボットである。
オーダーがラックに的中するとラック搬送タスクを生成する。
１つの例示的実施形態として、予め搬送されるラックに基づいて搬送タスクを生成するには、例えば、
オーダーに的中された各ラックに搬送タスクが生成され、それぞれの搬送タスクは独立した運搬ツールで実行されてもよい。
１つの例示的実施形態として、図２に示すように、前記搬送タスクに運行軌跡が最も短い搬送ツールを割り当てるには、例えば、ステップＳ２０１、ステップＳ２０２およびステップＳ２０３を含んでもよい。
ステップＳ２０１では、最も近くの空いている搬送ツールが予め搬送されるラックに到達するまでの第１計算距離を確定する。
ステップＳ２０２では、現在返却する予定のラックを搬送している搬送ツールが、予め搬送されるラックに到達するまでの第２計算距離を確定する。
ステップＳ２０３では、第１算出距離と第２算出距離に基づいて、最も近くにある搬送ツールを選択する。運搬ツールの図解は図８に示す通りである。
１つの例示的実施形態として、第２計算距離は、例えば、前記返却する予定のラックの搬送経路の残りの長さと返却する予定のラックの返却地点から予め搬送されるラックまでの距離の合計に、さらに前記返却する予定のラックを置く時間内に運搬ツールが走行した等価な距離の長さを加えたものにすることができる。
１つの例示的実施形態として、前記搬送タスクのなかのラックに対して、待ち時間に応じて最適な経路計画を立てる際、
図３に示すように、搬送タスクのなかのラックが複数のワークステーションに必要とされる場合、搬送タスクのなかのラックの経路は、待ち時間が最も少ない順から選択し、例えば、ステップＳ３０１とステップＳ３０２とすることができる。
ステップＳ３０１では、搬送タスクのなかのラックから各ワークステーションまでの時間消費を確定する。
ステップＳ３０２では、時間消費が最も少ない搬送経路を選択する。
１つの例示的実施形態として、前記時間消費は、距離輸送時間、待ち時間およびラック回転時間の合計である。
１つの例示的実施形態として、ステップＳ１０１で搬送タスクを生成する前に、またオーダーをウェーブグループ化することを含み、オーダーをウェーブグループ化するには、オーダーグループ化とワークステーション割り当てを含む。オーダーウェーブグループ化は、搬送タスクを最小ラック集合に的中させ、搬送総距離を最短にすることを含んでもよい。
１つの例示的実施形態として、例えば、図４に示すように、オーダーグループ化は、例えばステップＳ４０１とステップＳ４０２を含んでもよい。
ステップＳ４０１では、在庫に応じてオーダー間に関連を付ける。
ステップＳ ４０２では、前記関連に基づいてクラスターグループ化を行う。
１つの例示的実施形態として、前記在庫に応じてオーダー間に関連を付けるにあたって、オーダー間に同じ在庫量単位（Ｓｔｏｃｋ Ｋｅｅｐｉｎｇ Ｕｎｉｔ、ＳＫＵ）を有するか、または同一ラックに保管されているＳＫＵには強い関連がある。
１つの例示的実施形態として、図５に示すように、ワークステーション割り当ては、例えば、ステップＳ５０１およびステップＳ５０２を含んでもよい。
ステップＳ５０１では、オーダーをグループ化する際、距離最適の原則に基づいてワークステーションにオーダーを割り振り、オーダーグループ化は動態バッチグループ化である。
および、
ステップＳ５０２では、各ワークステーションのタスク負荷のバランスを考慮しながら、ワークステーションのタスク負荷のバランスに応じて、隣接するワークステーションのタスクに対して負荷調整を行う。
１つの例示的実施形態として、ステップＳ１０１の前に、また在庫レイアウト、ラック調整およびロケーションマッチングを含む。
１つの例示的実施形態として、在庫レイアウトは、例えば分散保管ポリシーおよびランダム保管ポリシーを含んでもよい。
分散保管ポリシーは、在庫商品を複数のラックに分散して保管する。
ランダム保管ポリシーは、ラックをラック格納区域の分区にランダムに保管する。
在庫レイアウト、分散保管、
分散保管は商品在庫を複数のラックに分散して保管する。
分散保管の利点は、１）単一のラックに保管されている商品の種類がより多く、オーダーをグループ化する際、１つのラックをより多くのオーダーラインを満足させ、ラックの搬送回数を減らすことができる。２）複数品目のオーダーに対して、システムの並行処理能力を高めることができる。３）１種類の商品は複数のラックに保管されているので、システムはより近くのラックを選択してオーダーを満足させることができる。
ラックを作業場に基づいて区割りし、各作業場は１つの分区に属し、つまり、各ラックを最も近くの作業場分区に割り振る。
分散して保管しているラックは各分区でランダムに選択される。
１つの例示的実施形態として、分散保管ポリシーは、例えば、
商品の単一のラックでの保管件数が商品保管の最小値を超えたら、当該商品をその他のラックに保管することを選択してもよい。
ここで、商品保管最小値は条件ｋ＝ｍａｘ（ｍ１,ｍ２,ｎ／２＊ｗ）を満たす。ｗは商品をピッキングする作業場の数、ｎは商品の総在庫量、ｍ１はオーダー構成のなかで当該商品オーダーラインの商品の最大数量、ｍ２は商品の日販売量、ｋは保管最小数である。オーダーラインが複数のラックに割り振られて実行されることを避けるために、ある商品のあるラック上の保管件数がｋを超えたら、その他のラックを選択して保管することができる。
在庫レイアウト、ランダム保管
ランダム保管の利点は、１）商品が保存区域のある位置に集中することを避け、商品をポピュラリティにマッチングしている区域に均一に分布させ、並行処理の効率を高めることができる。２）作業員はロケーションの容積をより正確に判断し、作業員の自由度を増し、ロケーション容積の利用率を向上させ、各ラックに保存されている商品の数量が多くなり、種類も多くなり、ラックの的中率を高めることに役立ち、１つのラックを１回作業場に搬送してより多くのオーダーを満足させることができる。
１つの例示的実施形態として、ランダム保管ポリシーは、ロケーション推薦ランダムポリシーと作業員操作ランダムポリシーを含む。
ロケーション推薦ランダムポリシー、つまりラックに陳列するタスクがある場合、商品の販売オーダー履歴データに基づいて商品のポピュラリティを計算し、商品のポピュラリティをラックポピュラリティにマッチングさせて、ラック格納区域を確定し、確定されたラック格納区域内でランダムにスペースのあるロケーションを選択する。
作業員操作ランダムポリシー、つまり商品をロケーションに置く際、実際のロケーションの容積に基づいてロケーションを選択し、ここで、実際のロケーションの容積に基づいてロケーションを選択するには、スペースがありかつ混載規則を満たしているロケーションを選択して商品を入れる。陳列する作業場では、作業員は実際のロケーション容積に基づいて、インターフェースを介してランダムにロケーションを選択することが可能で、スペースがあり、かつ混載の規則さえ満たしていれば、商品を入れることができる。作業員により大きな操作自由度を与える。
１つの例示的実施形態として、ラック調整は、頻繁に利用されているラックを作業場の近い位置に置いて、ラックの搬送距離をより短くすることである。
図６に示すように、ラック調整は、例えば、ステップＳ６０１、ステップＳ６０２およびステップＳ６０３を含んでもよい。
ステップＳ６０１では、ラック置場を置場優先順位に基づいて並べ替え、商品在庫をラックポピュラリティに基づいて並べ替え、ラック置場とラックポピュラリティをマッチングさせる。
ステップＳ６０２では、ラックがタスクを完成した際、マッチング区間の空いているラック置場を選択して相応のラックを保管する。
ステップＳ６０３では、業務の空いている時間に、ポピュラリティがマッチングしていないラックの位置を入れ替える。
ここで、置場の優先度は、マップのなかの各ラック置場と作業場の距離を採点して得られたものである。
ラックポピュラリティは、オーダー履歴情報、オーダープールデータ、販促情報と在庫情報に基づいてラックを採点して導出されたものである。
１つの例示的実施形態として、図７に示すように、ラックロケーションの定義方法は多類型のラックである。
多種類のラックタイプを支持することによって、異なる商品の保管ニーズにマッチングさせ、ラックスペースの利用率を向上させる。
１）お客様の商品の特徴とオーダー構成に基づいて、様々な種類のロケーションを設計し、お客様の異なる商品の種類の保管需要を満たせる。
２）商品の長さ、幅および高さに基づいて、各ロケーションが当該商品を保管できる数量を計算し、体積整合因子として、大きいロケーションを大きい商品とマッチングさせ、小さいロケーションを小さい商品とマッチングさせる。
３）商品の密度に基づいて、商品を置くラックの段の高さを計算し、重量整合因子として、重い商品をラックの下段に置き、軽い商品をラックの上段に置く。
４）体積整合因子と重量整合因子を加重して、整合度を求め、整合度に基づいて並べ替えて、整合度の高いロケーションを優先的に選ぶ。
オーダーの時効性と優先度の高いオーダーに対して割り込み処理を行う。
優先度の高いオーダーについては、オーダー時効性を満足させるために、優先的にウェーブグループ化して、ワークステーションに優先的に割り当てして、ラック搬送タスクを優先的に発送し、ロボットを優先的に配分し、時効性の高いオーダーを満足させる。
図９に示すように、タスク生成ユニット、ツール割り当てユニット、経路計画ユニットおよびタスク配分モジュールを含むＧＴＰシステムに適用するラック搬送装置である。
タスク生成ユニットは、予め搬送されるラックに基づいて搬送タスクを生成するように構成されている。
ツール割り当てユニットは、前記搬送タスクに運転軌跡が最も短い搬送ツールを割り当てるように構成されている。
経路計画ユニットは、搬送タスクのなかのラックに対して待ち時間に応じて最適な経路計画を提供するように構成されている。
および、
タスク配分モジュールは、新規参入バッチのオーダーに対して、現在搬送タスクを優先的に的中させ、次に新たな搬送タスクを生成するように構成されている。
１つの例示的実施形態として、運搬ツールは移動ロボットである。
１つの例示的実施形態として、前記タスク生成ユニットは、新しいタスク割り振りモジュールを含む。
新しいタスク割り振りモジュールは、オーダーに的中された各ラックに１つの搬送タスクを生成し、それぞれの搬送タスクは独立した搬送ツールで実行されるように構成されている。
１つの例示的実施形態として、ツール割り当てユニットは、例えば、第１距離計算モジュール、第２距離計算モジュールおよび結果選択モジュールを含んでもよい。
第１距離計算モジュールは、最も近くの空いている搬送ツールが予め搬送されるラックに到達するまでの距離を計算するように構成されている。
第２距離計算モジュールは、現在返却する予定のラックを運搬するために使用されている搬送ツールが予め搬送されるラックに到達するまでの距離を計算するように構成されている。
および、
結果選択モジュールは、第１計算距離と第２計算距離に基づいて最も近くにある搬送ツールを選択するように構成されている。
１つの例示的実施形態として、第２距離算出モジュールの算出過程は、搬送ツールが搬送中のラックを返却する残りの経路の長さと搬送ツールの返却地点から予め搬送されるラックまでの距離の長さの合計に、搬送中のラックを置く時間内における運搬ツールが走行した等価な距離の長さを加えたものとすることができる。
１つの例示的実施形態として、経路計画ユニットはまた、次のように構成されている。
搬送中のラックが複数のワークステーションに必要とされる場合、搬送中のラックの経路は待ち時間が最も少ない順から選択し、例えば、
搬送中のラックから各ワークステーションまでの時間消費を計算し、
時間消費が最も少ない搬送経路を選択することができる。
１つの例示的実施形態として、経路計画ユニットにおける時間消費は、距離輸送時間、待ち時間およびラック回転時間の合計である。
１つの例示的実施形態として、さらにオーダーウェーブグループ化ユニットを含み、オーダーウェーブグループ化ユニットは、オーダーグループ化モジュールとワークステーション割り当てモジュールを含む。
１つの例示的実施形態として、オーダーグループ化モジュールは、オーダー関連確立モジュールとクラスターグループ化モジュールを含む。
オーダー関連確立モジュールは、在庫に応じてオーダー間に関連を付けるように構成されている。
および、
クラスターグループ化モジュールは、前記相関関係に基づいてクラスターグループ化を行うように構成されている。
１つの例示的実施形態として、前記オーダー関連確立モジュールでは、オーダー間に同じＳＫＵを有しているか、または同一ラックに保管されているＳＫＵには強い関連がある。
１つの例示的実施形態として、ワークステーション割り当てモジュールは、オーダー割り振りモジュールおよび／または負荷調整モジュールを含む。
オーダー割り振りモジュールは、オーダーをグループ化する際、距離最適の原則に基づいてオーダーをワークステーションに割り振るように構成されている。
負荷調整モジュールは、ワークステーションのタスク負荷のバランスに基づいて、隣接するワークステーションのタスクに対して負荷調整を行うように構成されている。
１つの例示的実施形態として、さらに在庫レイアウトユニット、ラック調整ユニットおよびロケーションマッチングユニットを含む。
１つの例示的実施形態として、在庫レイアウトユニットは分散保管ポリシーモジュールとランダム保管ポリシーモジュールを含む。
分散保管ポリシーモジュールは、在庫商品を複数のラックに分散して保管するように構成されている。
ランダム保管ポリシーモジュールは、ラックをラック格納区域の各分区でランダムに選択して保管するように構成されている。
１つの例示的実施形態として、分散保管ポリシーモジュールは、
商品の単一のラックでの保管件数が商品保管の最小値を超えたら、当該商品をその他のラックに保管することを選択するように構成されている。
１つの例示的実施形態として、商品保管の最小値は条件（ｋ＝ｍａｘ（ｍ１,ｍ２,ｎ／２＊ｗ）を満たす。ｗはピッキング作業場の数、ｎは商品の総在庫量、ｍ１はオーダー構成のなかで当該商品オーダーラインの商品の最大数量、ｍ２は商品の日販売量、ｋは保管最小値である。
１つの例示的実施形態として、ランダム保管ポリシーモジュールは、商品推薦ランダムモジュールと作業員操作ランダムモジュールを含む。
ロケーション推薦ランダムモジュールは、ラックに陳列するタスクがある場合、商品の販売オーダー履歴データに基づいて商品のポピュラリティを計算し、商品のポピュラリティとラックポピュラリティをマッチングさせ、ラック格納区域を確定して、確定されたラック格納区域内でランダムにスペースのあるロケーションを選択するように構成されている。
作業員操作ランダムモジュールは、商品をロケーションに置く場合、実際のロケーションの容積に基づいてロケーションを選択し、スペースがあり、かつ混載規則さえ満たせば商品を入れることができるように構成されている。
１つの例示的実施形態として、ラック調整ユニットは、
ラック置場を置場優先順位に基づいて並べ替え、商品在庫をラックポピュラリティに基づいて並べ替え、ラック置場とラックポピュラリティ区間をマッチングさせるように構成されている区間マッチングモジュールと、
ラックがタスクを完成した際、マッチングス区間の空いているラック置場を選択して相応のラックを保管するように構成されているラック置場選択モジュールと、
業務の空いている時間に、ポピュラリティがマッチングしていないラックの位置を入れ替えるように構成されているラック位置交換モジュールとを含む。
１つの例示的実施形態としては、置場優先度は、マップのなかの各ラック置場と作業場の距離を採点して導出されたものである。
ラックポピュラリティは、オーダー履歴情報、オーダープールデータ、販促情報と在庫情報に基づいてラックを採点して導出されたものである。
１つの例示的実施形態として、ロケーションマッチングユニットは、例えば、商品の体積整合因子と重量整合因子を加重して、整合度を求め、整合度に基づいて並べ替え、整合度の高いロケーションを優先的に選択することができる。
１つの例示的実施形態として、体積整合因子は、商品の長さ、幅および高さに基づいて、各ロケーションが当該商品を置ける数量を計算して導出されたものである。
重量整合因子は、商品の密度に基づいて、商品を置くラックの段の高さを計算して導出されたものである。
図１０に示すように、ＧＴＰシステムに適用するラック搬送システムは、
ラックを運搬する運搬ツールと、
商品を置くロケーションが設置されており、かつ運搬ツールで運搬できるラックと、
ラックを保管するように設置されているラック格納区域を含む。
１つの実施形態においては、ラックを作業場別に区分して複数の作業分区を取得し、ここで、各作業場は１つの作業分区に属し、ラックを前記ラックから最も近い作業分区に割り振る。ここでは当該分区は論理分区であることを説明しておきたい。
サーバーは、本技術手段を実行するＧＴＰシステムに適用するラック搬送方法を運用して、運搬ツールとラックを配分配置するように構成されている。
１つの例示的実施形態として、運搬ツールは移動ロボットである。
１つの例示的実施形態として、移動ロボットは車輪駆動の小車であり、トップリフト機構を備えており、直線走行、アーク走行およびその場での回転動作能力を有する。
１つの例示的実施形態として、トップリフト機構と小車本体が独立して動き、小車本体不動でトップリフト機構下降およびトップリフト作動し、小車本体不動でトップ機構回転し、小車本体とトップリフト機構がロックされて同じ速度で回転し、小車本体とトップリフト機構が同時に異なる速度で回転することを実現する。
１つの例示的実施形態として、ラックは多段に分けられており、各段ラックの複数の方向にロケーションを設けることができる。
１つの例示的実施形態として、ラックは正方形または長方形であり、各段ラックの４つの方向にロケーションを設置することができる。
１つの例示的実施形態として、さらにワークステーションと作業場キューイング区域も含む。
ワークステーションは、作業員の作業場である。
作業場キューイング区域は、作業員の作業位置の近くに設けた区域で、運搬ツールはラックを運んで当該区域で１時待機して作業員の作業を待つ。
本明細書において、第１および第２のような関係用語は、１つの実体または動作をその他の実体または動作と区別するためにのみ使用され、これらを必ずしも要求または暗示するものではない。
実体または動作の間には、このような実際的な関係または順序が存在する。さらに、用語の「含む」、「含まれる」、またはその他の任意の変形は、非排他性の含みを意図しており、一連の要素を含むプロセス、方法、物品、または装置がそれらの要素を含むだけでなく、明示されていないその他の要素、またはこのようなプロセス、方法、物品、または装置固有の要素も含まれる。これ以上の制限がない場合、語句「１つを含む……」に限定された要素は、前記要素を含むプロセス、方法、物品、または装置のなかにその他の同じ要素が存在することを排除するものではない。
本願の様々な実施形態は、すべて相関的な方式で記述しており、それぞれの実施形態間の同じまたは類似の部分を参照すればよいので、各実施形態は、その他の実施形態と異なる点を重点的に説明している。
フローチャートで表示またはその他の方法で記述した論理および／またはステップは、例えば、論理的機能を実現するための実行可能な命令のシーケンスリストであると考えられてもよく、任意のコンピュータ可読媒体に具体的に実現することが可能で、命令実行システム、デバイスまたは設備（例えばコンピュータベースのシステム、プロセッサを含むシステム、またはその他の命令実行システム、デバイスまたは設備から命令を取り、かつ命令を実行するシステム）に使用されるか、またはこれらの命令実行システム、デバイスまたは設備と結び付けて使用することができる。本願で言えば、「コンピュータ可読媒体」は、記憶、通信、伝播あるいは伝送プログラムを含むあらゆる命令実行システム、デバイスまたは設備、あるいはこれらの命令実行システム、デバイスまたは設備と結び付けて使用する装置であってもよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例（非限定リスト）は、１つまたは複数の配線を有する電気接続部（電子機器）、携帯型コンピュータディスクボックス（磁気装置）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能編集読取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭあるいはフラッシュメモリ）、光ファイバ装置およびポータブルディスク読み取り専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）を含む。また、コンピュータ可読媒体は、例えば紙やその他の媒体を光学的にスキャンしてから、編集、解読または必要に応じてその他の適切な方法で処理して電気的にプログラムを取得してコンピュータメモリに記憶することができる前記プログラムを印刷できる紙またはその他の適切な媒体であってもよい。
本発明の各部分は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはそれらの組み合わせで実現できることを理解されたい。
前記実施形態においては、複数のステップまたは方法は、メモリに保存され、かつ適切な命令実行システムによって実行されるソフトウェアまたはファームウェアで実現されてもよい。例えば、ハードウェアで実現すれば、もう１つの実施形態と同様に、データ信号に論理的機能を実現するための論理ゲート回路を有する離散論理回路と、適切な論理ゲート回路を組み合わせた専用集積回路と、プログラマブルゲートアレイ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、ＰＧＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）などの当領域公知の技術の任意１つまたはそれらの組み合わせで実現することができる。
用語「１」は「少なくとも１つ」または「１つあるいは複数」であると理解されるべきで、すなわち１つの実施形態においては、１つの部品の数量は１つであってもよいが、もう１つの実施形態においては、当該部品の数量は複数であってもよく、用語「１」を数量の制限として理解されないように説明しておきたい。
例えば、「第１」、「第２」などのシーケンスは、様々なコンポーネントを記述するために使用されるが、ここではそれらのコンポーネントを限定するものではない。当該用語は、１つのコンポーネントとほかのコンポーネントを区別するためにのみ使用される。例えば、第１コンポーネントは第２コンポーネントと称されてもよく、同様に発明の概念の教示から逸脱しなければ、第２コンポーネントは第１コンポーネントと称されてもよい。ここで使用される用語「および／または」は、１つまたは複数の関連が連なる項目のいかなるおよびすべての組み合わせを含む。
ここで使用される用語は、様々な実施形態の目的を説明するだけのものであり、限定するものではない。ここで使用されているように、上下の文脈で明示しない限り、単数の形式でも複数の形式を含むことを意図している。そのほか「含む」および／または「有する」という用語は、当該説明書で使用される際に、記述の特徴、数、ステップ、動作、コンポーネント、部品またはそれらの組み合わせの存在を指定しているが、１つまたは複数のその他の特徴、数、ステップ、動作、コンポーネント、部品またはそれらの組み合わせの存在または付加を削除するものではない。
本願で使用される技術および科学用語を含む用語は、異なる意味で当該用語を限定しない限り、当領域の技術者が通常に理解している用語と同じ意味を有する。通常に使用される辞書で定義される用語は、既存の技術的用語と同じ意味を有する。
本願の実施形態はまた、新規加入バッチのオーダーに対してラック的中方法を用いて処理できるＧＴＰシステムに適用するラック搬送方法を提供している。前記ラック的中方法は引き受けた新規加入バッチのオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在搬送タスクのなかのラックプールで前記商品所在のラックを的中させることと、前記現在搬送タスクのなかのラックプールで的中したラックは、前記新規参入バッチのオーダータスクのなかのすべての商品を満足させることができない場合、前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、前記現在搬送タスクのなかのラックプール以外のラックで前記未的中商品所在のラックを引き続き的中させる。
図１１は本発明の実施形態が提供したラック的中方法のフローチャートであり、本実施形態は、オーダータスクのなかのラックの状況に基づいて適用する可能であり、当該方法はラック的中装置によって実行されてもよく、当該装置はソフトウェアおよび／またはハードウェアによって実現されてもよく、かつサーバーに統合されてもよい。図１１に示すように、当該方法はステップＳ１１１０とステップＳ１１２０を含む。
ステップＳ１１１０では、受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールで商品所在のラックを的中させる。ＧＴＰシステムの倉庫区域はラック格納区域とワークステーションに分けられている。ラック格納区域はラックを保管する区域で、ワークステーションは作業員が商品をピッキングする区域である。１つの倉庫には１つまたは複数のワークステーションがあってもよい。１つのワークステーションには１つまたは複数のピッキングウォールがある。倉庫がオーダータスクを受けた際、倉庫端末上の倉庫管理システム（Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ、ＷＭＳ）は複数のオーダータスクをワークステーションに割り振り、すなわちピッキングウォールに陳列して、一定の的中方法で必要なラックを的中させるとともに、ロボットスケジューリングシステムを使用してロボットを配分してラックの搬送を行う。ロボットは指示に従ってラック格納区域からラックを運搬して、ワークステーションに送る。作業員はワークステーションでピッキングウォールを利用して、ピッキングしながら仕分け作業を行う。
ピッキングの基本的な目的はオーダータスクに必要な商品をラックからピックアップすることである。同種の商品は倉庫のなかで違うラックに置いたり、同一ラックの異なるにロケーションに置いたりすることもある。倉庫管理システムは、あるラックまたはロケーションからあるオーダータスクに一定数量のある商品をピックアップし、つまり的中過程を確認する。選択されたラックを的中ラックと称する。オーダータスクのなかでどのラックのロケーションからピックアップされたか確認された商品を的中商品と呼び、どのラックのロケーションからピックアップされたか確認されていない商品を未的中商品と呼ぶ。倉庫管理システムはオーダータスクをワークステーションに割り振る際、それぞれのワークステーションに対応するラックプールを設置し、当該ラックプールにはワークステーションのオーダータスクのなかの商品情報に基づいてすでに的中されたが、まだピッキングが終わっていないラックを含む。ラックプールのなかには、少なくとも１つのラックが並んでピッキングを待っている。
ワークステーションにオーダータスクを割り振るのは連続的な過程で、次のバッチのオーダータスクを受けた場合、前のオーダータスクのなかの商品所在のラックがすでに的中されたが、まだピッキングが終わっていない可能性もあり、オーダータスクの割り振りに伴って、ラックプールのラックがリアルタイムに変化している状態にある。ワークステーションが新たな大量オーダータスクを受けた時をダータスクのなかの商品情報に基づいて、倉庫管理システムは現在ワークステーションのラックプールで需要を満たせるラックが存在するかどうかを優先的に確定する。存在しているならば、ロボットを通じてラックプールのなかのラックを運搬して、前回のバッチのオーダー履歴タスクのなかの商品のピッキングを完成することができるし、現在新しいオーダータスクのなかの商品のピッキングを行うことができ、ロボットがラック格納区域からラックを運搬する回数を減少し、ピッキング効率およびオーダー処理効率を向上させた。
１つの実施形態においては、受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールで前記商品所在のラックを的中させるには、
受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールに必要な商品を含むラックの情報を確定することと、
確定したラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中している過程で、必要な商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックを第１ターゲットラックとして的中させるか、或いは、確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、各ラックのなかの必要な商品の種類数量に応じてラックを並べ替えて、並べ替えた後の順序に基づいて第１ターゲットラックを的中させることを含む。例えば、大きい順で並べ替え、上位数番目の任意１つに基づいて、第１ターゲットラックを的中させる。
同じ種類の商品は倉庫のなかで違うラックに陳列する可能性があり、オーダータスクを処理する際、需要を満たすラックは１つまたは複数ある可能性もあるため、関連するラックの的中過程にも複数回の的中が含まれる。受注オーダータスクのなかの商品情報に基づいて、ラックプールで商品所在のラックのラック番号とラック上に当該オーダータスクを満たす商品の数量および種類などの情報を確定し、毎回ラックに的中する際、必要な商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックを第１ターゲットラックとして的中させ、当該オーダータスクのすべての商品のピッキングを完成するまで続けて、ここで、第１閾値はピッキングニーズと現在ラックの的中規則に応じて適切な設置を行っており、つまり毎回ラックに的中する過程において、第１閾値の具体的な数値はピッキングの状況に応じてリアルタイムに調整することができる。第１閾値の設置を通じて、毎回的中する過程でラックプール中の必要な商品の種類を最も多く含むラックを優先的に的中させ、オーダーの処理効率を向上させることができる。また、各ラックのなかの必要な商品の種類数量に応じて、確定されたラックを並べ替えて、並べ替えた後の順序に基づいて、第１ターゲットラックを的中させ、具体的には、上位のラックをすべて第１ターゲットラックとして的中させ、例えば、第１順位のラックを第１ターゲットラックとして的中させることができる。
ステップＳ１１２０において、現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックがオーダータスクのすべての商品を満足させることができない場合、オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで未的中商品所在のラックを引き続き的中させる。
現在ワークステーションのラックプールから的中したラックは、新しいオーダータスクに必要な商品をすべてピックアップできた場合、操作Ｓ１２０を実行する必要がない。現在ワークステーションのラックプールが新たなオーダータスクのすべての商品を満足させることができない場合、当該オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、引き続き現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで未的中商品所在のラックを確定し、オーダータスクのすべての商品がピックアップされるまで続ける。
１つの実施形態においては、オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで商品所在のラックを引き続き的中させるには、
オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで、未的中商品所在のラックの情報を確定することと、
未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、未的中商品の種類が現在設定されている第２閾値を超えるラックを第２ターゲットラックとして的中させるか、または未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、各ラックの未的中商品の種類数量に基づいてラックを並べ替えて、並べ替えた後の順序に基づいて第２ターゲットラックを的中させることを含む。例えば、大きい順で並べ替えて、上位数番目の任意１つに基づいて第２ターゲットラックを的中させる。
現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで、未的中商品所在のラックの情報を確定するには、ラック番号とラックに含まれている未的中商品の数量と種類を含む。第２閾値を設定することを通じて、毎回ラックに的中する過程において、未的中商品の種類を最も多く含むラックを第２ターゲットラックとして的中させることによって、ロボットがラックを運ぶ回数を減らし、ピッキング効率とオーダータスクのリアルタイム処理効率を高めることができる。ここで、第２閾値はピッキングの需要および現在のラック的中規則に基づいて適応性の設置と調整を行うことができる。また、各ラックの未的中商品の種類数量に基づいてラックを並べ替えて第２ターゲットラックを確定し、具体的には上位のラックをすべて第２ターゲットラックとして的中させることができる。好ましくは第１位のラックを第２ターゲットラックとして的中させることが望ましい。
本実施におけるラックの的中方法は、最小ラック集合法と称してもよく、特に倉庫に商品が分散している場合、ロボットが最も少ないラックを運ぶことで、オーダータスクに必要な商品のピッキング作業を完成し、ピッキング効率を向上させることができる。
本実施形態の技術手段は、受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールから商品所在のラックを優先的に的中させる。現在ワークステーションのラックプールから的中したラックがオーダータスクのなかのすべての商品を満足させることができない場合、現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかから商品所在のラックを的中させ続けて、かつラックに的中している過程で、オーダータスクのなかの商品の種類を最も多く含むラックを優先的に選択する。本発明の実施形態においては、上述の最小ラック集合法を用いて、「ＧＴＰ」ロボットシステムのオーダータスクを大量に引き受けた場合、ピッキング効率が低い問題を解決し、現在ワークステーションのラックプールと当該ラックプール以外のラックにおいて、オーダータスクのなかの商品所在のラックを効率的に組み合わせて的中させることを実現し、ロボットのラック搬送回数を低減し、ラックの搬送コストを下げ、ピッキング効率とオーダーのリアルタイム処理効率を向上させた。
図１２は本発明の実施形態が提供したもう１つのラック的中方法のフローチャートである。図１２に示すように、当該方法は、例えば、ステップＳ１２１０～ステップＳ１２４０を含んでもよい。
ステップＳ１２１０では、受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールのなかの必要な商品を含むラックの情報を確定する。
ステップＳ１２２０では、確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中している過程で、必要な商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックの数量が２以上である場合、ラックプールに入ったラックの順番に基づいて、先にワークステーションのラックプールに入ったラックを第１ターゲットラックとして的中させる。
ロボットスケジューリングシステムにおいて、ロボットを配分してラックを搬送する際，ラックプールに入ったラックの順番に基づいて運搬し、すなわち最初にラックプールに入ったラックを優先的に運搬することを考慮して、ラックに的中している過程で、必要な商品の種類を最も多く含み、かつ先にラックプールに入ったラックを優先的に的中させ、オーダータスクのリアルタイム処理効率をさらに高めることができる。同様に、ラックポピュラリティに基づいて要求を満たした第１ターゲットラックの数量が２以上であれば、ラックプールに入ったラックの順番に基づいて、先に現在ワークステーションのラックプールに入ったラックを第１ターゲットラックとして的中させる。
ステップＳ１２３０において、現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックがオーダータスクのすべての商品を満足させることができない場合、オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで、未的中商品所在のラックの情報を確定する。
ステップＳ１２４０では、未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、未的中商品の種類が現在設定されている第２閾値を超えるラックの数量が２以上であれば、現在ワークステーションとの距離が距離閾値を超えないラックを第２ターゲットラックとして的中させる。
現在ワークステーションのラックプールのラックは、現在ワークステーションに搬送されることが確定しているので、ラックプールのなかのラックの搬送タイミングのみを考慮すればよい。現在ワークステーションのラックプール以外のラックが的中されるかどうかは、まずラックに含まれるオーダータスクのなかの未的中商品の種類を判断してから、ラックと現在ワークステーションの距離に基づいて最終的に確定する必要がある。未的中商品の種類が最も多く、かつワークステーションとの距離が最も近くにあるラックを的中させることは、ラック搬送のコストをさらに削減し、ピッキング効率とオーダータスクのリアルタイム処理効率をさらに向上させることができる。同様に、ラックポピュラリティに基づいて要求を満たした第２ターゲットラックの数量が２以上であれば、現在ワークステーションとの距離が距離閾値を超えないラックを第２ターゲットラックとして的中させることができる。
以下、本実施形態の前記最小ラック集合法を例示的に説明する。
（１）倉庫端末は倉庫管理システムを運行して、オーダータスクＸをあるワークステーションのピッキングウォールに派遣し、ラックの的中方法を触発する。
（２）倉庫端末はラック集合Ａを作る。ラック集合Ａは、オーダータスクＸのあるワークステーションのラックプールにあるラックを含む。
（３）倉庫端末はラック集合Ａを次のような循環を行う。この循環の目的は、現在ワークステーションのラックプールでオーダータスクＸのなかの商品所在のラックを優先的に的中させることである。
ａ１）ラック集合Ａが空であるかどうかを判断する。ラック集合Ａが空である場合、現在ワークステーションにラックがないことを意味するため、直接に以下のラックプールの循環から跳び出して、操作（４）の現在ワークステーションのラックプール以外のラック循環に入る。そうでなければ、次のステップへ続ける。
ｂ１）ラック集合Ａの各ラックがオーダータスクＸにある未的中商品の種類を計算する。オーダータスクＸが現在ワークステーションに割り振られたばかりの時をダーに必要な商品はすべて未的中商品で、一部の商品が的中されるにつれて、未的中商品の種類がだんだん減っていく。
ｃ１）各ラックがオーダータスクＸのなかの未的中商品に的中できる種類の最大値が０より大きいかどうかを判断する。０であれば、オーダータスクＸのなかの未的中商品が現在ワークステーションのラックのなかで見つけられないことを意味するため、当該ラックプール循環から飛び出して、操作（４）のなかのその他のラック循環に入る。そうでなければ、次のステップへ続ける。
ｄ１）オーダータスクＸのなかの未的中商品の種類を最も多く含むラックを選択し、オーダータスクＸのラックとして的中させる。複数のラックが的中した必要な商品の種類がすべて最大値である場合、ここで、最初にラックプールに入ったラック、つまり現在ワークステーションに最初に的中されたラックを選んで的中させる。
ｅ１）オーダータスクＸにおいて、操作ｄ１に的中されたラックのなかの商品に的中済みのマークを付けて、操作ｄ１に的中したラックをラック集合Ａから削除する。
ｆ１）オーダータスクＸのなかに未的中商品が存在するかどうかを判断する。存在しないならば、オーダータスクＸのなかの必要な商品がすべて的中されていることを意味するため、オーダータスクＸのラックの的中工程を終わらせる。さもなければ、操作ａ１に戻り、引き続き循環を行う。
（４）ラック集合Ｂを作る。ラック集合Ｂは、現在ワークステーションのラックプール以外のラックを含む。ラック集合Ｂを作る触発条件は、現在ワークステーションのラックプールがオーダータスクＸ中のすべての商品を満足させることができず、引き続いてその他のラックのなかでラックを的中させ、すべての商品のピッキングを完成する必要がある。
（５）ラック集合Ｂに次の循環を行う。この循環の目的は、現在ワークステーションのラックプール以外のその他のラックでオーダータスクＸ中の未的中商品所在のラックを確定するためである。
ａ２）ラック集合Ｂの各ラックが的中可能なオーダータスクＸのなかの未的中商品の種類を計算する。
ｂ２）オーダータスクＸのなかの未的中商品の種類を最も多く含むラックを選択し、オーダータスクＸのラックとして的中させる。複数のラックに含まれている未的中商品の種類がすべて最大値である場合、現在ワークステーションに最も近いラックを選択して的中させる。
ｃ２）オーダータスクＸのうち、ｂ２に的中されたラックが的中した商品に的中済みのマークを付けて、操作ｂ２のなかで的中したラックをラック集合Ｂから削除する。
ｄ２）オーダータスクＸのなかに未的中商品が存在するかどうかを判断する。存在しないならば、オーダータスクＸのなかの商品がすべて的中されていることを意味するため、ラックの的中工程を終了させる。さもなければ、操作ａ２に戻して循環を続ける。
本実施形態の技術手段は、受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールのなかで必要な商品の種類を最も多く含み、かつ先にラックプールに入ったラックを優先的に的中させ、現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックがオーダータスクのなかのすべての商品を満足させることができない場合、現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで未的中商品の種類を最も多く含み、かつワークステーションの最も近くにあるラックを的中させる。本発明の実施例では、「ＧＴＰ」ロボットシステムのオーダータスクを大量に引き受けた場合、ピッキング効率が低い問題を解決し、現在ワークステーションのラックプールと当該ラックプール以外のラックのなかで、オーダータスクのなかの商品所在のラックを効率的に組み合わせて的中させ、ロボットがラックを運ぶ回数を減らし、ラックの搬送コストを低減し、ピッキング作業の効率とオーダーのリアルタイム処理効率を向上させることを実現した。
図１３は本発明の実施形態が提供したもう１つのラック的中方法のフローチャートである。図１３に示すように、当該方法は、例えば、ステップＳ１３１０、ステップＳ１３２０およびステップＳ１３３０を含んでもよい。
ステップＳ１３１０では、受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールで商品所在のラックを的中させる。
ステップＳ１３２０において、現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックがオーダータスクのすべての商品を満足させることができない場合、オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで未的中商品所在のラックを引き続き的中させる。
ステップＳ１３３０において、現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックがオーダータスクのなかのすべての商品を満足させることができない場合、オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、未的中ラックと現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールのなかから未的中商品所在のラックを順次に的中させ、ここで、未的中ラックは倉庫内のすべてのワークステーションのラックプール以外のラックを含む。
爆発的に売れる商品については、通常倉庫のなかで比較的集中的に分布しており、例えば、爆発的に売れる商品は指定したいくつかのラックにしか分布しておらず、オーダーの注文量が多い場合、異なるワークステーションは倉庫中のラック格納区域全体を共用している可能性もあるため、複数のワークステーションがオーダータスクを完成するために同時に同一ラックに的中する現象が発生しやすく、重複して的中されたラックはまず１つのワークステーションに運搬されてピッキングを行い、それからほかのワークステーションに運んでピッキングを行う必要があり、ほかのワークステーションでオーダータスクを処理する際、ラックを待つ時間を増やしてしまう。そのため、オーダータスクを処理する時をダータスクのなかの商品のニーズに応じて、最小数量のラックを運ぶことを考慮する必要があるだけでなく、オーダータスクのリアルタイム処理効率も考慮する必要があり、つまり現在ワークステーションのラックプール以外のラックを選択的に的中させる必要がある。
操作Ｓ１３２０に対応する最小ラック集合法に比べて、操作Ｓ１３３０に対応する分散的中法は現在ワークステーションのラックプール以外のラックを、具体的に未的中ラックと現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールに細分化している。また、現在ワークステーションのラックプールを考慮したうえ、まず未的中ラックにおけるオーダータスクのなかの未的中商品を含むラックを考慮して、それから現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールを検討する。前記優先順位に基づいて、異なるワークステーションで同じラックに繰り返して的中することによってもたらされたオーダー処理遅滞の現象を回避し、現在ワークステーションのオーダータスクを完成するためにその他のワークステーションのラックプールのなかのラックに的中する確率を減少させ、オーダータスクを処理する際のラックに的中する待ち時間を減少することによって、オーダーのリアルタイム処理効率を向上させることができる。
言い換えれば、オーダータスクに必要な商品が倉庫に分散している場合、異なるワークステーションで同一ラックに重複して的中する確率が比較的小さく、最小ラック集合法を用いれば、ピッキング効率を効果的に向上させることができる。オーダータスクに必要な商品は倉庫のなかの爆発的に売れる商品で、かつ爆発的に売れる商品の分布が集中している場合、分散的中法を用いれば、異なるワークステーションのオーダータスクが同一ラックを待つ状況を減らし、オーダータスクのリアルタイム処理効率を向上させることができる。通常、最小ラック集合法を選択すると、オーダータスクに必要な商品のピッキングを効率的に行うことができる。
１例として、最小ラック集合法に対する分散的中法の利点は、以下の例によって示されている。
ラックＡには商品Ｓ合計ｘ件が含まれており、ラックＢにも商品Ｓ合計ｘ件が含まれており、ワークステーションＷ１とワークステーションＷ２はそれぞれこの商品ｙ件が必要で、ここで、数量関係はｘ＞２ ｙを満たす。

Figure 0007014917000001
最小ラック集合法に基づいて的中すれば、ワークステーションＷ １とワークステーションＷ ２がともにラックＡに的中する可能性があり、ラックＡがまずワークステーションＷ １に行ってピッキングを行うと仮定すると、ワークステーションＷ ２がピッキングを完成する時間は、
ＦＷ１＝Ｔ１＋Ｐ１＋Ｍ１２＋Ｐ２である。
分散的中法を用いれば、ワークステーションＷ１がラックＡに的中した際、ワークステーションＷ２はラックＢに的中する。ここで、ラックＡがワークステーションＷ１に的中されていることを考慮して、ラックＡがワークステーションＷ１のラックプールのラックに属し、未的中ラックとその他のワークステーションのラックプールの優先度ポリシーに基づいて、ワークステーションＷ２はラックＢに的中する。この際、ワークステーションＷ２がピッキングタスクを完成する時間は、
ＦＷ２＝Ｔ２＋Ｐ２である。
通常、Ｔ１がＴ２とほぼ等しいと仮定することができるため、Ｔ１＋Ｐ１＋Ｍ１２＞Ｔ２、すなわちＦＷ１＞ＦＷ２となる。分散的中法はオーダータスクを処理する待ち時間を減らすことができることがわかる。
１つの実施形態においては、オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、未的中ラックと現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールのなかから未的中商品所在のラックに順番に的中するには、
オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、未的中ラックのなかの未的中商品の種類が現在設定されている第３閾値を超えるラックを第３ターゲットラックとして的中させる。或いは、オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、各ラックの未的中商品の種類数量に基づいて未的中ラックのなかのラックを並べ替え、並べ替えた後の順序に基づいて第３ターゲットラックを的中させる。例えば、大きい順で並べ替えて、上位数番目の任意１つに基づいて、第３ターゲットラックを的中させる。
第３ターゲットラックに的中した後、オーダータスクのなかに未的中商品がまだ残っている場合、引き続いて現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールで第４ターゲットラックを的中させ、ここで、第４ターゲットラックは、毎回ラックに的中する過程において、残りの未的中商品の種類が現在設定されている第４閾値を超えるラックであるか、または毎回ラックに的中する過程において、ラックポピュラリティに基づいて確定されたラックである。
ここで、第３閾値と第４閾値は、ピッキング要求および対応している現在的中ラック規則に基づいて適応性設置と調整を行うことができる。未的中ラックと現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールで順番にオーダータスクのなかの未的中商品所在のラックに的中する際、未的中商品の情報に基づいて、未的中商品所在のラックの情報、例えばラック番号とラックにおける未的中商品の数量と種類を確定し、それから閾値の比較やラックの並べ替えを通じて、いずれも未的中商品の種類が最も多く、かつ現在ワークステーションに最も近いラックを優先的に選択し、ロボットのラック搬送回数を減らし、ラックの搬送コストを低減することができる。
本実施形態の技術手段は、受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールと現在ワークステーションのラックプール以外のラックを順次考慮し、オーダータスクのなかの商品所在のラックを効率的に組み合わせて的中させ、ロボットがラックを運ぶ回数を最大限に減らし、また現在ワークステーションのラックプール以外のラックを具体的に未的中ラックと現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールに細かく分けて、順番に現在ワークステーションのラックプール、未的中ラックおよび現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールの優先順位に基づいてラックの的中を行い、異なるワークステーションが同じラックに重複して的中することによって、オーダータスクのリアルタイム処理効率に影響を与える現象を避けることができる。本発明の実施形態においては、オーダータスクに必要な商品の倉庫内の分布状況に応じて、上述の２つの的中方法を活用して、「ＧＴＰ」ロボットシステムのオーダータスクを大量に引き受けた場合、ピッキング効率が低い問題を解決し、ロボットがラックを運ぶ回数を減少させ、現在ワークステーションのオーダータスクを完成するためにその他のワークステーションのラックプールのラックに的中する確率を減少させ、ピッキング効率とオーダーのリアルタイム処理効率を高めることができた。
図１４は本発明の実施形態が提供したラック的中装置の構成図であり、本実施形態は、オーダータスクに基づいてラックに的中する状況に適用することが可能であり、また前記実施形態におけるＧＴＰシステムに適用するラック搬送装置を実現するための「タスク配分ユニット」に用いることもできる。本発明の実施形態が提供したラック的中装置は、本願の任意１つの実施形態が提供したラックの的中方法を実行することができ、実行方法に対応する機能モジュールと有益な効果を備えている。図１４に示すように、当該装置は、例えば、現在ラックプール的中モジュール１４１０とラックプール外第１的中モジュール１４２０を含んでもよい。ここで、
現在ラックプール的中モジュール１４１０は、受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールで商品所在のラックを的中させるように構成されている。１つの実施形態においては、現在ラックプール的中モジュール１４１０は、ラックプール情報確定ユニットおよびラックプール的中ユニットを含む。
ラックプール情報確定ユニットは、受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールにおける必要な商品のラック情報を確定するように構成されている。
ラックプール的中ユニットは、確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、必要な商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックを第１ターゲットラックとして的中させるか、または、確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、各ラックの必要な商品の種類数量に基づいてラックを並べ替えて、並べ替えた後の順序に基づいて第１ターゲットラックを的中させる。
１つの実施形態においては、ラックプール的中ユニットはさらに、次のように構成されている。
確定したラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、必要な商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックの数量が２以上であれば、ラックプールに入ったラックの順番に基づいて、先に現在ワークステーションのラックプールに入ったラックを第１ターゲットラックとして的中させる。
ラックプールプール外第１的中モジュール１４２０は、現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックがオーダータスクのすべての商品を満足させることができない場合、オーダーのなかの未的中商品の情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで未的中商品所在のラックを引き続き的中させるように構成されている。
１つの実施形態においては、ラックプール外第１的中モジュール１４２０は、第１情報確定ユニットと第２ターゲットラック的中ユニットを含み、ここで、
第１情報確定ユニットは、現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックがオーダータスクのなかのすべての商品を満足させることができない場合、オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで未的中商品所在のラックの情報を確定するように構成されている。
第２ターゲットラックプール的中ユニットは、未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、未的中商品の種類が現在設定されている第２閾値を超えたラックを第２ターゲットラックとして的中させるか、または、未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、各ラックの未的中商品の種類数量に基づいてラックを並べ替え、並べ替えた後の順序に基づいて第２ターゲットラックを的中させるように構成されている。
１つの実施形態においては、第２ターゲットラック的中ユニットは、以下のように構成されている。
未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、未的中商品の種類が現在設定されている第２閾値を超えるラックの数量が２以上であれば、現在ワークステーションとの距離が距離閾値を超えないラックを第２ターゲットラックとして的中させる。
１つの実施形態においては、当該装置はまた、
現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックがオーダータスクのなかのすべての商品を満足させることができない場合、オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、未的中ラックと現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールから未的中商品所在のラックを順次に的中させ、ここで、未的中ラックは倉庫のなかのすべてのワークステーションのラックプール以外のラックを含むように構成されているラックプールプール外第２的中モジュールを含む。
１つの実施形態においては、ラックプール外第２的中モジュールは、第２情報確定ユニット、第３ターゲットラック的中ユニットおよび第４ターゲットラック的中ユニットを含み、ここで、
第２情報確定ユニットは、現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックがオーダータスクのなかのすべての商品を満足させることができない場合、オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、未的中ラックと現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールから未的中商品所在のラックの情報を順次に確認するように構成されている。
第３ターゲットラックプール的中ユニットは、未的中ラックのなかで確定された未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、未的中商品の種類が現在設定されている第３閾値を超えるラックを第３ターゲットラックとして的中させるか、或いは、オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて。毎回ラックに的中する過程において、各ラックの未的中商品の種類数量に基づいて未的中ラックのなかのラックを並べ替え、並べ替えた後の順序に基づいて第３ターゲットラックを的中させるように構成されている。
第４ターゲットラック的中ユニットは、第３ターゲットラックに的中した後、オーダータスクのなかに未的中商品がまだ残っている場合、現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールのなかで確定された残りの未的中商品所在のラックの情報に基づいて、第４ターゲットラックを的中させるように構成され、ここで、第４ターゲットラックは、毎回ラックに的中する過程において、残りの未的中商品の種類が現在設定されている第４閾値を超えるラック、または毎回ラックに的中する過程において、ラックポピュラリティに基づいて確定されたラックを含む。
本実施形態の技術手段は、受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールから商品所在のラックを優先的に的中させる。現在ワークステーションのラックプールから的中したラックがオーダータスクのなかのすべての商品を満足させることができない場合、現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかから未的中商品所在のラックを引き続き的中させ、かつラックに的中している過程で、オーダータスクのなかの商品の種類を多く含むラックを優先的に選択する。本発明の実施例では、「ＧＴＰ」ロボットシステムのオーダータスクを大量に引き受けた場合、ピッキング効率が低い問題を解決し、オーダータスクのなかの商品所在のラックの効率的な組み合わせと的中を実現し、ロボットがラックを運ぶ回数を減少させ、ピッキング効率およびオーダーのリアルタイム処理効率を向上させた。
図１５は本発明の実施形態が提供したサーバーの構成図である。図１５は、本発明の実施形態を実現するために適用されるサーバー１５１２の例示的ブロック図である。図１５に示すサーバー１５１２は１例にすぎず、本発明の実施形態の機能および適用範囲に対してはいかなる制限も与えない。
図１５に示すように、サーバー１５１２は汎用サーバーとして機能する。サーバー１５１２のコンポーネントは、１つまた複数のプロセッサ１５１６とメモリデバイス１５２８を含み、異なるシステムコンポーネント（プロセッサ１５１６とメモリデバイス１５２８を含む）のバス１５１８に接続しているが、これらに限定されない。
バス１５１８は、いくつかの種類のバス構造のうちの１つまたは複数を表し、記憶装置バスまたは記憶装置コントローラ、周辺バス、グラフィカル加速ポート、プロセッサまたは複数のバス構造のうちの任意１つのバス構造を使用するローカルバスを含む。例えば、これらのアーキテクチャは、工業標準体系構造（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｕｂｖｅｒｓｉｖｅ Ａｌｌｉａｎｃｅ、ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｈａｎｅｌ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、ＭＡＣ）バス、拡張型ＩＳＡバス、ビデオ電子標準協会（Ｖｉｄｅｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ、ＶＥＳＡ）ローカルバスおよび周辺コンポーネント相互接続（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ ＰＣＩ）バスを含むが、これらに限定されない。
サーバー１５１２は、典型的に複数のコンピュータシステム可読な媒体を含む。これらの媒体は、サーバー１５１２がアクセスできる任意の応用可能な媒体で、揮発性および不揮発性媒体、移動可能および移動不可能な媒体を含んでもよい。
記憶装置１５２８は、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）１５３０および／またはキャッシュメモリ１５３２のような揮発性メモリ形式のコンピュータシステム可読媒体を含んでもよい。サーバー１５１２はさらに、その他の取り外し可能／取り外し不可能、揮発性／不揮発性のコンピュータシステム記憶媒体を含んでもよい。１例として、記憶システム１５３４は、取り外し不可能な不揮発性の磁気媒体（図１５には表示されていないが、通常は「ハードディスクドライブ」と称される）に使用することができる。図１５には図示されていないが、取り外し可能な不揮発性ディスク（例えば「フレキシブルディスク」）を読み書きするためのディスクドライブと、取り外し可能な不揮発性ディスク、例えばリードオンリーディスク（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタルビデオディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｄｅｏ Ｄｉｓｃ－Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＤＶＤ－ＲＯＭ）またはその他の光媒体）を読み出す光ディスクドライブを提供している。これらの状況では、各ドライバは、１つまたは複数のデータ媒体インターフェースを介してバス１５１８に接続されてもよい。記憶装置１５２８は、少なくとも１つのプログラム製品を含み、当該プログラム製品は１セット（例えば、少なくとも１つ）のプログラムモジュールを有しており、これらのプログラムモジュールは、本願の各実施形態の機能を実行するように構成されている。
１セット（少なくとも１つ）のプログラムモジュール１５４２を有するプログラム／ユーティリティ１５４０は、例えば記憶装置１５２８に保存されてもよく、このようなプログラムモジュール１５４２は、オペレーティングシステム、１つまたは複数のアプリケーション、その他のプログラムモジュールおよびプログラムデータを含み、これらの例のそれぞれまたは何らかの組合せにネットワーク環境の実現が含まれてもよいが、これらに限定されない。プログラムモジュール１５４２は、通常、本願に記載の実施形態の機能および／または方法を実行する。
サーバー１５１２は、１つまたは複数の外部デバイス１５１４（例えば、キーボード、ポインティング端末、ディスプレイ１５２４など）と通信してもよく、また１つまたは複数のユーザが当該サーバー１５１２と対話できるようにする端末と通信してもよく、および／または当該サーバー１５１２は１つまたは複数のその他の計算端末と通信できるようにする任意１つの端末（例えば、ネットワークカード、モデムなど）と通信してもよい。このような通信は、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１５２２を介して行うことができる。また、サーバー１５１２は、ネットワークアダプター１５２０を介して、１つまたは複数のネットワーク（例えばローカルネットワーク（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＬＡＮ）、広域ネットワーク（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＷＡＮ）および／またはインターネット）と通信することもできる。図１５に示すように、ネットワークアダプター１５２０は、バス１５１８を介してサーバー１５１２のその他のモジュールと通信する。図示していないが、サーバー１５１２を介してマイクロコード、端末ドライバ、冗長プロセッサ、外部ディスク駆動アレイ、磁気ディスクアレイ（Ｒｅｄｕｎｄａｎｔ Ａｒｒａｙｓ ｏｆ Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｄｉｓｋ、ＲＡＩＤ）システム、テープドライブおよびデータバックアップ記憶システムなどを含むその他のハードウェアおよび／またはソフトウェアモジュールを使用してもよいことが認識されるべきである。
プロセッサ１５１６は、記憶装置１５２８に保存されているプログラムを実行することにより、様々な機能アプリケーションおよびデータ処理を実行し、例えば、本発明の実施形態が提供したラック的中方法を実現し、当該方法は、
受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールで前記商品所在のラックを的中させることと、
前記現在ワークステーションのラックプールで的中されたラックが前記オーダータスクのすべての商品を満足させることができない場合、前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで前記未的中商品所在のラックを引き続き的中させることとを含む。
あるいは、プロセッサ１５１６は、記憶装置１５２８に保存されているプログラムを実行することにより、様々な機能アプリケーションおよびデータ処理を実行し、例えば、本発明の実施形態が提供したラック位置の調整方法を実現し、当該方法は、
予め設定された周期に基づいて倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定し、かつラック情報表に保存することと、
位置調整条件が生じた場合、現在ラックのラックポピュラリティが前記現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きい場合、前記ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索し、ここで、前記候補ラックに対応するラックポピュラリティは前記候補ラックに対応する位置ポピュラリティより小さいことと、
前記ラック情報表のなかから少なくとも１つの候補ラックを検出した場合、前記少なくとも１つの候補ラックのなかで前記現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定することと、
ロボットを制御して、前記現在ラックを前記ターゲットラック所在の位置に搬送し、前記ターゲットラックを前記現在ラック所在の位置に搬送することとを含む。
本発明の実施形態はまた、コンピュータ可読記憶媒体を提供し、そのなかにコンピュータプログラムが保存されており、当該プログラムはプロセッサによって実行される際に、本発明の実施形態が提供したようなラック的中法を実現し、当該方法は、
受信したオーダータスクのなかの商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールで前記商品所在のラックを的中させることと、
前記現在ワークステーションのラックプールで的中されたラックが前記オーダータスクのすべての商品を満足させることができない場合、前記オーダータスクのなかの未的中商品の情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで前記未的中商品所在のラックを引き続き的中させることとを含む。
あるいは、当該プログラムがプロセッサによって実行される際、本発明の実施形態が提供したようなラック的中方法を実現し、当該方法は、
予め設定された周期に基づいて倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定し、ラック情報表に保存することと、
位置調整条件が生じた場合、現在ラックのラックポピュラリティが前記現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きい場合、前記ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索し、ここで、前記候補ラックに対応するラックポピュラリティは前記候補ラックに対応する位置ポピュラリティより小さいことと、
前記ラック情報表のなかから少なくとも１つの候補ラックを検出した場合、前記少なくとも１つの候補ラックのなかで前記現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定することと、
ロボットを制御して、前記現在ラックを前記ターゲットラック所在の位置に搬送し、前記ターゲットラックを前記現在ラック所在の位置に搬送することとを含む。
本発明の実施形態のコンピュータ記憶媒体は、１つまたは複数のコンピュータ可読な媒体の任意の組合せを用いることができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体またはコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電気、磁気、光、電磁、赤外線または半導体システム、装置またはデバイス、または以上の任意の組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例（限定されないリスト）は、１つまたは複数の導線を有する電気的接続、携帯型コンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバ、携帯型コンパクトディスク読取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光記憶デバイス、磁気メモリまたは前記任意の適切な組み合わせを含む。本明細書では、コンピュータ可読記憶媒体は、あらゆるプログラムを含むまたは記憶する有形媒体であってもよく、当該プログラムは命令実行システム、装置、デバイスまたはそれらと組み合わせて使用されてもよい。
コンピュータ可読な信号媒体は、ベースバンド内に含まれてもよく、または搬送波の一部として伝搬するデータ信号であってもよく、ここで、コンピュータ可読なプログラムコードが搭載されている。このように伝播されるデータ信号は、電磁信号、光信号または前記任意の適切な組み合わせなど多様な形態を含んでもよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読な信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であってもよく、当該コンピュータ可読記憶媒体は命令実行システム、装置、デバイスに使用され、あるいはそれらと組み合わせて使用されるプログラムを送信、伝播または伝送することができる。
コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは、無線、電線、光ケーブル、ＲＦなどの任意の適切な媒体伝送、または上述の任意の組み合わせを含む適切な媒体伝送に用いることができるが、これらに限定されない。
１つまたは複数のプログラム設計言語またはその組み合わせで本願操作を実行するコンピュータプログラムコードを作成されてもよく、前記ンピュータプログラムコードはＪａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向のプログラム設計言語を含むほか、「Ｃ」言語または類似のプログラム設計言語のような従来のプロセスプログラミング言語をも含む。プログラムコードは、完全にユーザコンピュータ上で実行されてもよく、部分的にユーザコンピュータ上で実行されてもよく、独立したパッケージとして実行されてもよく、部分的にユーザコンピュータ上で、部分的にリモートコンピュータ上で実行されてもよく、または完全にリモートコンピュータまたは端末上で実行されてもよい。リモートコンピュータに関わる場合、リモートコンピュータは、ローカルネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意種類のネットワークを介して、ユーザコンピュータに接続されてもよく、あるいは外部コンピュータ（例えばインターネットサービスプロバイダを利用してインターネットを介して接続する）に接続されてもよい。
図１６は本発明の実施形態が提供したピッキングシステムのシステム構成図である。図１６を参照すると、ピッキングシステム１００は、駆動ロボット１１０と、制御システム１２０と、ラック格納区域１３０およびワークステーション１４０を備えており、ラック格納区域１３０には複数のラック１３１が設置されており、ラック１３１には様々な荷物を置いており、例えばスーパーマーケットで見られるような各種の商品が置いてあるラックのように、複数のラック１３１との間にアレイ状に並べている。通常、ラック格納区域１３０の片側に複数のワークステーション１４０が設置されている。
制御システム１２０は、自駆動ロボット１１０と無線通信し、オペレータは、コンソール１６０を介して制御システム１２０を動作させ、自駆動ロボット１１０は、制御システム１２０の制御の下、荷物運搬タスクを実行する。例えば、自駆動ロボット１１０は、ラックアレイの空いているスペース（駆動ロボット１１０通路の一部）に沿って走行し、ターゲットラック１３１の下方に移動し、ターゲットラック１３１をリフト機構で持ち上げ、割り振られたワークステーション１４０に搬送することができる。１例では、自駆動ロボット１１０は、リフト機構と自主的なナビゲーション機能を備えており、駆動ロボット１１０がターゲットラック１３１の下まで走行し、リフト機構を利用してラック１３１全体を持ち上げ、ラック１３１を昇降機能のあるリフト機構に伴って上下に移動させることができる。１例では、自駆動ロボット１１０は、カメラが撮影した２次元コード情報に基づいて前に進むみ、かつ制御システム１２０が決めたルートに基づいて制御システム１２０が提示したラック１３１の下に走行することができる。自駆動ロボット１１０がターゲットラック１３１をワークステーション１４０に搬送し、ワークステーション１４０でピッキング作業員１４１またはピッキングロボットがラック１３１から商品をピッキングして、通い箱１５０に入れて梱包待ちをする。
制御システム１２０は、サーバー上で動作して、データ保存、情報処理能力を有するソフトウェアシステムであり、ロボット、ハードウェア入力システム、その他のソフトウェアシステムと無線または有線で接続することができる。制御システム１２０は、１つまたは複数のサーバーを含んでもよく、集中型制御アーキテクチャまたは分散型計算アーキテクチャであってもよい。サーバーは、プロセッサ１２０１とメモリ１２０２を有し、メモリ１２０２のなかにオーダープール１２０３を有してもよい。
図１６に示すピッキングシステムでは、１つのラックがワークステーションから離れており、かつ当該ラックの使用頻度が高い場合、自駆動ロボット１１０が当該ラックをワークステーション１４０に運んでピッキングまたは陳列する間に、当該ラックを遠い距離で往復して搬送する必要があるため、自駆動ロボット１１０が前記ラックを搬送する時間を増加させ、ラックの搬送効率に影響を与えるに違いない。しかし、固定的に当該ラックをある位置（例えば、ワークステーションに近い位置）に置くと、どのラックの使用頻度も固定されていないため、ある期間での使用頻度が高いかもしれないが、ほかの期間での使用頻度が下がる可能性もあるので、動態バッチグループ化にラックの倉庫内の位置を調整する必要がある。
以下、本発明の実施形態が提供したラック位置の調整方法および関連機器について、各実施形態を通じて詳細に説明する。
図１７は本発明の実施形態が提供したラック位置の調整方法のフローチャートであり、本発明の実施形態は倉庫内でのラックのリアルタイム調整の状況に応用することができ、当該方法はラックの位置調整装置によって実行されることが可能で、当該装置はソフトウェアおよび／またはハードウェアを用いて実現し、当該装置はネットワーク通信機能を備えたラック位置調整システムのコンピュータ機器に統合することができ、当該コンピュータ機器はラック位置調整を完成するためのサーバーであってもよいし、コンピュータなどのコンピュータ機器であってもよい。
図１７に示すように、本発明の実施形態に記述したラック位置の調整方法は、ステップ１７０１からステップ１７０４までを含んでもよい。
ステップ１７０１では、予め設定された周期に基づいて倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定し、かつラック情報表に保存する。
本発明の実施形態においては、予め設定された周期は、予め設定された時間間隔または予め設定された時点とすることができる。予め設定された時間間隔または予め設定された時点は、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対して設置された静的な値であってもよいし、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックの状態に対して設置された動態バッチグループ化な値であってもよい。例えば、当該予め設定された時間間隔は、３０分、１時間またはそれ以上の時間であってもよく、当該あらかじめ設定された時点は、固定時点（８時、９時、または１２時）であってもよい。１つの実施形態においては、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックにはいくつかのラックが存在し、使用頻度が格別に高い可能性があり、この場合、これらのラックの使用状態に応じて予め動態バッチグループ化に変化する周期を設定することができる。
また、ラックの位置調整を行うためのそれぞれのサーバーまたはコンピュータ装置のデータ処理能力が異なる可能性があるため、１つの実施形態においては、ラックの位置調整を行うためのサーバーまたはコンピュータ装置のデータ処理能力に応じて、予め設定された周期を適切に調整することができる。例えば、サーバーまたはコンピュータデバイスのデータ処理能力が大きい場合、予め設定された周期を適切に小さくして、このようにすれば、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティをより迅速に確定し、これによって後続からこのラックの位置をリアルタイムに調整することができる。サーバーまたはコンピュータデバイスのデータ処理力が小さい場合、それに応じて予め設定された周期を適当に大きく設定することができる。このように設置する利点は、予め設定された周期に基づいて倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティをより柔軟に確定して、ラック情報表に保存することができるだけでなく、サーバーやコンピュータのデータ処理能力を合理的に利用することもできる。当然なことながら、本発明の実施形態においては、予め設定された周期期間の設置については、具体的な限定を設けない。
本発明の実施形態においては、倉庫のなかにある各ラックの使用頻度は一定ではなく、ある期間にあるラックの使用頻度は高いが、ほかの期間には使用頻度がかなり低い可能性があるので、倉庫内のラックの位置を動態バッチグループ化に調整して、倉庫内の使用頻度が高いラックを短い時間と短い距離で倉庫のなかのワークステーションに到着して使用できるようにする必要がある。倉庫のなかにある各ラックは相応的にマッチングしたラックポピュラリティと位置ポピュラリティを有することができる。ラックポピュラリティはラックの使用頻度を表すことが可能で、ラックの使用頻度が高いほど、ラックに対応するラックポピュラリティが大きくなり、ラックの使用頻度が低いほど、ラックに対応するラックポピュラリティが小さくなる。例えば、ラックがある時間帯によく使われ、つまりある時間帯に常にラックを倉庫のなかにあるワークステーションに運んでピッキングまたは陳列する必要がある場合、この時間帯に当該ラックの使用頻度が高いことがわかる。
本発明の実施形態においては、位置ポピュラリティはラック所在の配置位置とワークステーションとの間の遠近度に応じて確定されてもよく、倉庫におけるラック所在の配置位置の優位性を表すために使用されてもよい。ラック所在の配置位置と倉庫のなかにある各ワークステーションの距離が近いほど、当該ラックが所在の配置位置からワークステーションに搬送されやすくなり、毎回の搬送過程においてラックの搬送時間が短く、かつ搬送効率が高く、この際当該ラック所在の配置位置の優位性がより高いことがわかる。逆にラック所在の配置位置と倉庫のなかにある各ワークステーションの距離が遠ければ遠いほど、ラックは当該ラック所在の配置位置からワークステーションに搬送さらにくくなり、毎回の搬送過程においてラックの搬送時間が長く、かつ搬送効率が低く、この際当該ラック所在の配置位置の優位性がより低いことがわかる。
本発明の実施形態においては、倉庫のなかにあるいくつかのラックの使用頻度が比較的安定しており、高くもなければ低くもなく、これらのクラスにとって常に位置を調整する必要がないので、倉庫のなかにあるラックの位置を調整する際、一部のラックのみをリアルタイムに調整すればよい。例えば、ある期間において、あるラックの使用頻度がかなり高い可能性があるが、ほかの期間においては、使用頻度がかなり低い場合がある。この場合、予め設定された周期に基づいて、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定し、かつラック情報表に保存して、その後ラック情報表のなかの各ラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティに応じて、どのラックの位置を調整する必要があるかを確定すればよい。注意すべきなのは、倉庫のどのラックの使用頻度が安定しているかを正確に判断できない場合、予め設定された周期に基づいて倉庫のなかにあるすべてのラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定して、ラック情報表に保存すればよい。
ステップ１７０２において、位置調整条件が生じた場合、現在ラックのラックポピュラリティが現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きければ、ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索する。
ここで、候補ラックに対応するラックポピュラリティは候補ラックに対応する位置ポピュラリティより小さい。
本発明の実施形態においては、ラック情報表のなかに倉庫のなかにある少なくとも一部ラックのリアルタイム情報が保管されており、ラック情報表に保存されている各ラックのラック情報は、予め設定された周期に基づいてリアルタイムに更新することができる。ラック情報表のなかには、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックまたはすべてのラックのラック名称、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックまたはすべてのラックがそれぞれ対応しているラックポピュラリティと位置ポピュラリティが含まれていてもよい。倉庫のなかにある各ラックを相応のラックポピュラリティと位置ポピュラリティとマッチングさせることができる。ここで、ラックに対応するラックポピュラリティはラック自身に関係しており、ラックに対応する位置ポピュラリティはラックの所在の位置に関係している。言い換えれば、ラック所在の位置が変われば、ラックに対応する位置ポピュラリティも変わる。
また、ラックポピュラリティが位置ポピュラリティより大きい時はラックの使用頻度が高いと理解されてもよいが、ラック所在の位置が優れているわけではなく、すなわちワークステーションから遠く離れており、ラックとラック所在の位置がマッチングしていないため、ラックをワークステーションに運ぶたびに長い搬送時間と搬送距離が必要となり、搬送効率がかなり低い。逆にラックポピュラリティが位置ポピュラリティより小さい時はラックの使用頻度が低いと理解されてもよいが、ラック所在の位置が優れており、つまりワークステーションの近くにあり、この時のラックは比較的優れたラック位置を占めており、位置資源を浪費している。
本発明の実施形態においては、ラック位置調整条件が生じた場合、ラック位置調整装置は、ラック情報表のなかから現在ラックのラックポピュラリティと現在ラックに対応する位置ポピュラリティを検索し、検索の結果に基づいて現在ラックのラックポピュラリティが現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きいかどうかを判断することができる。現在ラックのラックポピュラリティが現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きい場合、ラック情報表を万遍なく調べ、ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索する。ラック情報表のなかでは、当該候補ラックに対応するラックポピュラリティは候補ラックに対応する位置ポピュラリティより小さい。現在ラックのラックポピュラリティが現在ラックに対応する位置ポピュラリティより小さい場合、後続の操作を停止し、ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索する必要がなくなる。
本発明の実施形態においては、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックのなかの任意１つのラックを現在ラックとしてもよい。当然なことながら、倉庫のなかから現在ラックを確定するには、相応の位置調整条件を満たす必要があり、倉庫のなかにある任意１つのラックが位置調整条件を満たした場合、当該位置調整条件を満たしたラックを現在ラックとすることができる。
１つの実施形態においては、当該位置調整条件は、ラックを倉庫内の任意１つのワークステーション所在の位置からラック所在の置場に戻す前か、またはラックが空いている状態にある時を含んでもよい。１例として、第１位置調整条件としては、倉庫のなかにある任意１つのラックでもラック搬送使用状態にあることが可能で、この際ロボットは倉庫のなかの任意１つのラックを当該ラック所在の位置から搬出して、倉庫のなかにあるワークステーションまで運搬し、搬入使用状態にあるラックを倉庫のなかの任意１つのワークステーション所在の位置からラック所在の初期位置に搬送する前に、現在搬入使用状態にあるラックを現在ラックとして、後続の関連操作を行うことができる。第２位置調整条件としては、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックがラックの空いている状態にある可能性がある場合、この際倉庫のなかの少なくとも一部のラックはロボットによってそれぞれのラック所在の位置から搬出されて使用されているわけではないので、これらの空いている状態の任意１つのラックを現在ラックとして、後続の位置調整に必要な関連操作を行うことができる。
説明すべきなのは、ラック位置調整装置は、倉庫のなかにある１つまたは複数のラックを現在ラックとして、位置調整を行うことができる。言い換えれば、複数のラックの位置調整を並行して行うことができる。本発明の実施形態においては、現在ラックの位置調整プロセスについて明確に説明したが、その他の現在ラックの位置調整は、本発明の実施形態の現在ラックの位置調整と同様である。
ステップ１７０３において、ラック情報表から少なくとも１つの候補ラックが検出された場合、少なくとも１つの候補ラックのなかで、現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定する。
本発明の実施形態においては、ラック情報表に保存されている各ラックのなかで、ラックに対応するラックポピュラリティがラックに対応する位置ポピュラリティより大きい可能性もあれば、ラックに対応するラックポピュラリティがラックに対応する位置ポピュラリティより小さい場合もある。ラック情報表から少なくとも１つのラックに対応するラックポピュラリティがラックに対応する位置ポピュラリティより小さい候補ラックを検出した場合、少なくとも１つの候補ラックのなかから１つのラックを選択して、現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックとする。ラック情報表からラックに対応するラックポピュラリティがラックに対応する位置ポピュラリティより小さい候補ラックが検出されなかった場合、後続の現在ラック位置の関連操作は不要である。説明すべきなのは、ターゲットラックとは抽象的な概念で、現在ラックとの位置交換調整条件を満たしたラックのことであってもよい。
ステップ１７０４では、ロボットを制御して、現在ラックをターゲットラック所在の位置に搬送し、ターゲットラックを現在ラック所在の位置に搬送する。
本発明の実施形態においては、倉庫のなかにある各ラックは、それぞれの配置位置、すなわちラック所在の位置に置く必要がある。現在ラックの位置を全く調整しない場合、現在ラックをワークステーションに搬出して使用する度に、搬出された現在ラックを元の配置位置に戻す必要がある。現在ラックに位置調整が必要で、かつターゲットラックを確定した後、ラック位置調整装置はロボットを制御して、現在ラックをターゲットラック所在の初期位置に運ぶと同時に、ターゲットラックを現在ラック所在の初期位置に運ぶことができる。注意すべきなのは、ラックの位置を調整した場合、ラックに対応する位置ポピュラリティもラック所在の位置の変化に応じて変化する。
１つの実施形態においては、ロボットを制御して、現在ラックをターゲットラック所在の位置に搬送し、ターゲットラックを現在ラック所在の位置に搬送する場合、現在ラック所在の位置の位置情報とターゲットラック所在の位置の位置情報を置き換えることもできる。ここで、位置情報はラックが倉庫に陳列されている位置とすることができる。１例として、位置交換が完了した後、現在ラックＡの位置情報をターゲットラックＢが位置を入れ替える前の位置情報に変更した場合、ターゲットラックＢの位置情報を現在ラックＡが位置を入れ替える前の位置情報に変更する。
１つの実施例では、ロボットを制御して、現在ラックをターゲットラック所在の位置まで搬送し、ターゲットラックを現在ラック所在の位置まで搬送する場合、現在ラックに対応する位置ポピュラリティをターゲットラック所在の位置ポピュラリティと置き換えることもできる。１例として、位置交換が完了した後、現在ラックＡの位置ポピュラリティをターゲットラックＢが位置を入れ替える前の位置ポピュラリティに設定し、ゲットラックＢの位置ポピュラリティを現在ラックＡが位置を入れ替える前の位置ポピュラリティに設定する。説明すべきなのは、現在ラックとターゲットラック所在の位置を調整した後、ラックのラックポピュラリティは変化することなく、ラックポピュラリティはラック自身と関係しており、ラックポピュラリティと位置ポピュラリティの確定については後で詳細に説明する。
１つの実施形態においては、現在ラックをターゲットラック所在の位置まで搬送する過程で、ロボットを制御して現在ラックをターゲットラック所在の位置まで搬送する前に、ターゲットラックがターゲットラック所在の位置から搬出されたかどうかを判断することができる。ターゲットラックがターゲットラック所在の位置にない場合、現在ラックを直接ターゲットラック所在の位置に運んでいく。ターゲットラックがターゲットラック所在の位置から搬出されていない場合、ほかのロボットを制御してターゲットラックをターゲットラック所在の位置から現在ラックの所在の初期位置に運んで、再びロボットを制御して現在ラックをターゲットラックの所在の初期位置に運んで位置交換を完了させる。
１つの実施形態においては、現在ラックをターゲットラック所在の位置に搬送する過程で、第３の位置調整を必要とするラックが存在する場合、現在ラック、ターゲットラックおよび第３の位置調整を必要とするラックのなかで最適な調整方式を確定し、現在ラック、ターゲットラックおよび第３の位置調整を必要とするラックの位置を調整することができる。例えば、現在ラックＡをターゲットラックＢの本来所在位置に搬送し、ターゲットラックＢを第３の位置調整を必要とするラックＣの本来所在位置に搬送し、第３の位置調整を必要とするラックＣを現在ラックＡの本来所在位置に搬送する。当然なことながら、調整方式はラックの実際状況に応じて組み合わせればよいので、ここでは詳細な説明を省略する。
本発明の実施形態の技術手段は、予め設定された周期に基づいて倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定して、ラック情報表に保存し、位置調整条件が生じた場合、現在ラックのラックポピュラリティが現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きければ、ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索し、ここで、候補ラックに対応するラックポピュラリティは候補ラックに対応する位置ポピュラリティより低く、ラック情報表から少なくとも１つの候補ラックを検出した場合、少なくとも１つの候補ラックのなかで、現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定し、ロボットを制御して現在ラックをターゲットラック所在の位置まで、ターゲットラックを現在ラック所在の位置まで運搬する。本発明の実施形態は、ロボットが現在ラックをワークステーションまで搬送する過程で、現在ラックの搬送距離が長く、搬送時間が長く、ピッキング効率が低い問題を解決し、ロボットの移動距離を減らし、ラック搬送回数を低減し、搬送時間を短縮し、ピッキング効率を向上させた。
図１８は本発明の実施形態２が提供したラック位置の調整方法のフローチャートであり、本発明の実施形態は上述の実施形態をさらに最適化した。
図１８に示すように、本発明の実施形態に記述したラック位置の調整方法は、ステップ１８０１からステップ１８０５まで含んでもよい。
ステップ１８０１では、予め設定された周期に基づいて、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定し、ラック情報表に保存する。
ステップ１８０２において、位置調整条件が生じた場合、現在ラックのラックポピュラリティが現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きければ、ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索する。
ここで、候補ラックに対応するラックポピュラリティは候補ラックに対応する位置ポピュラリティより小さい。
１つの実施形態においては、後続にラックのラックポピュラリティと位置ポピュラリティを判断するかどうかの位置調整を触発する条件は、ラックを倉庫内の任意１つのワークステーション所在の位置からラック所在の位置に戻す前、またはラックが空いている状態を含んでもよい。
ステップ１８０３において、ラック情報表から少なくとも１つの候補ラックが検出された場合、少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在するかどうかを判断する。
ここで、ターゲットラックに対応する位置ポピュラリティは前記現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きく、かつターゲットラックに対応するラックポピュラリティは、現在ラックに対応するラックポピュラリティより小さい。
本発明の実施形態においては、検出された候補ラックのなかで、候補ラックに対応するラックポピュラリティは候補ラックに対応する位置ポピュラリティより小さいが、候補ラックに対応する位置ポピュラリティは現在ラックに対応する位置ポピュラリティより小さい可能性もあり、この際候補ラックに対応する位置ポピュラリティはまだ現在ラックに対応するラックポピュラリティとマッチングすることができない。そのため、ラック情報表から少なくとも１つの候補ラックを検出した場合、ラック位置調整装置は、検出した少なくとも１つの候補ラックのなかに各候補ラックに対応する位置ポピュラリティと、現在ラックに対応する位置ポピュラリティの大きさ、ならびに各候補ラックに対応するラックポピュラリティと現在ラックに対応するラックポピュラリティの大きさを判断することができる。各候補ラックのなかに待機中のラックに対応する位置ポピュラリティが現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きく、かつ候補ラックに対応するラックポピュラリティが現在ラックに対応するラックポピュラリティより小さいといと判断した場合、各候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在していると確定する。各候補ラックのなかに待機中のラックに対応する位置ポピュラリティが現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きいものが存在しない、かつ待機中のラックに対応するラックポピュラリティが現在ラックに対応するラックポピュラリティより小さいと判断した場合、各候補ラックのなかにターゲットラックが存在しないことを確定し、後続の現在ラックの位置を調整する関連操作を停止する。
ステップ１８０４において、少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在する場合、少なくとも１つのターゲットラックのなかで現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定する。
本発明の実施形態においては、少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックがあると判断した場合、ラック情報表のなかで万遍なく検索して少なくとも１つのターゲットラックを獲得することを確定し、少なくとも１つのターゲットラックから現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを検索する。ラック位置調整装置が確定されたターゲットラックには１つまたは複数を含む可能性があり、ターゲットラックが複数存在する場合、各ターゲットラックのなかのターゲットラックに対応するラックポピュラリティはすべて同じである可能性もあるが、部分的に同じであること能性もあり、対応する各ターゲットラックのなかのターゲットラックに対応する位置ポピュラリティはすべて同じである可能性もあるが、部分的に同じである可能性もあるため、多くのターゲットラックのなかから最適なターゲットラックをピックアップして、最終的に現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックとする必要がある。
１つの実施形態においては、位置ポピュラリティの大きさに応じて、少なくとも１つのターゲットラックのなかで位置ポピュラリティが最も高いターゲットラックを選んで、最終的に現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックとすることができる。例えば、各ターゲットラックを位置ポピュラリティが大きい順で並べ替え、並べ替えた後の順序に基づいて、上位のターゲットラックを最終的に現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックとして確定することができる。１つの実施形態においては、ラックポピュラリティの大きさに応じて、少なくとも１つのターゲットラックのなかでラックポピュラリティが最も低いターゲットラックを選んで最終的に現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックとすることができる。例えば、ラックポピュラリティの大きい順で各ターゲットラックを並べ替えて、並べ替えた後の順序に基づいて、下位のターゲットラックを最終的に現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックとして確定することができる。１つの実施形態においては、少なくとも１つのターゲットラックのなかで位置ポピュラリティが最も高く、かつラックポピュラリティが最も低いターゲットラックを選んで最終的に現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックとすることができる。
１つの実施形態においては、少なくとも１つのターゲットラックのなかで、位置ポピュラリティが最も高く、かつラックポピュラリティが最も低いターゲットラックが複数存在する可能性があり、この際確定された複数の位置ポピュラリティが最も高く、かつラックポピュラリティが最も低いターゲットラック所在の位置と現在ラック所在の位置の遠近程度に応じて、最も近くにある位置ポピュラリティが最も高く、かつラックポピュラリティが最も低いターゲットラックを最終的に現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックとして確定することができる。
ステップ１８０５では、ロボットを制御して、現在ラックをターゲットラック所在の位置に搬送し、ターゲットラックを現在ラック所在の位置に搬送する。
本発明の実施形態の技術手段は、予め設定された周期に基づいて倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定して、ラック情報表に保存し、位置調整条件が生じた場合、現在ラックのラックポピュラリティが現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きければ、ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索し、ここで、候補ラックに対応するラックポピュラリティは候補ラックに対応する位置ポピュラリティより小さく、再び少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在するかどうかを判断する。ここで、ターゲットラックに対応する位置ポピュラリティは現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きく、かつターゲットラックに対応するラックポピュラリティは現在ラックに対応するラックポピュラリティより小さい。少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在する場合、少なくとも１つのターゲットラックのなかで現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定して、ロボットを制御して現在ラックをターゲットラック所在の位置まで運んで、ターゲットラックを現在ラック所在の位置まで運ぶ。本発明の実施形態はラックの位置を調整する過程で、条件に合致する最適な調整方式を確定することができ、ロボットが現在ラックをワークステーションまで搬送する過程で、現在ラックの搬送距離が長く、搬送時間が長く、ピッキング効率が低い問題を解決し、ロボットの移動距離を低減し、ラックの搬送回数を低減し、搬送時間を短縮し、ピッキング効率を向上させた。
図１９は本発明の実施形態が提供したラック位置の調整方法のフローチャートであり、本発明の実施形態では前記実施形態をさらに最適化した。
図１９に示すように、本発明の実施形態におけるラック位置の調整方法は、ステップ１９０１からステップ１９０８まで含んでもよい。
ステップ１９０１において、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックのなかの任意１つのラックに対して、ラック所在の位置と倉庫のなかの各ワークステーション所在の位置に基づいて、ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値を計算する。
本発明の実施形態においては、図２０は、本発明の実施形態が提供した倉庫のなかにあるワークステーションと倉庫のなかにあるラック所在の位置の配置図である。図２０を参照すると、倉庫のなかにある各ラックに対応するラック所在の位置と倉庫のなかにある各ワークステーションを予め定められた規則に基づいて並べて、各ラックに対応するラック所在の位置と各ワークステーション所在の位置情報を記録することができる。ここで、位置情報は、各ラック所在の位置と各ワークステーションの倉庫内での位置情報として理解することができる。例えば、位置情報は、各ラック所在の位置と各ワークステーションの倉庫内の番号、各ラック所在の位置および各ワークステーションの倉庫内での経路関係などを含んでもよい。各ラック所在の位置と各ワークステーション所在の位置を確定した後、ラック所在の位置と倉庫のなかにある各ワークステーション所在の位置に基づいて、ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値を計算することができる。
本発明の実施形態においては、ラック位置調整装置は、各ラックに対応する配置プラットフォーム所在の位置と各ワークステーション所在の位置に応じて、任意１つのラック所在の位置から各ワークステーションまでのそれぞれの最適な経路を確定することができる。それから各ワークステーションへの最適な経路に基づいて、ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値を計算する。１例として、倉庫内のワークステーションは１つだけでなく、複数が含まれている可能性もある。この場合、任意１つのラック所在の位置から各ワークステーションまでの距離は同じではなく、かつ任意１つのラック所在の位置から任意１つのワークステーションまでの経路も同じではなく、任意１つのラック所在の位置から任意１つのワークステーションまでの経路も複数に存在する可能性がある。１つの実施形態においては、Ａ＊探索アルゴリズムを用いて、任意１つのラック所在の位置と各ワークステーション所在の位置に基づいて、任意１つのラック所在の位置から各ワークステーション所在の位置までのそれぞれの最適経路を探索し、それから各ワークステーションまでの最適経路に基づいて、ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値を計算して、前記方法に基づいてその他の任意１つのラックと各ワークステーションの好ましい経路の平均値を順次計算することができる。
ステップ１９０２において、ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値に基づいて、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応する位置ポピュラリティを確定する。
ここで、好ましい経路の平均値が小さいほど、ラックに対応する位置ポピュラリティが大きくなる。
本発明の実施形態においては、ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値の小さい順に基づいて各ラック所在の位置を並べ替え、各ラック所在の位置を並べ替えた後の順序に基づいて、各ラック所在の位置を異なるポピュラリティゾーンに分けて、各ポピュラリティゾーンに対応するポピュラリティを設定することができる。ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値が小さいほど、当該位置のポピュラリティが大きくなり、当該ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値が大きいほど、当該位置のポピュラリティが小さいことを示す。倉庫のなかにある各ラックの位置ポピュラリティは各ラックの位置ポピュラリティとすべてマッチングしている。言い換えれば、各ラック所在位置のポピュラリティを各ラックに配置して、倉庫のなかにある各ラックに対応する位置ポピュラリティにすることができる。説明すべきなのは、同じポピュラリティゾーンにおいて、ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値は固定値ではなく、広範な値である可能性がある。言い換えれば、異なるラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値は異なるかもしれないが、これら異なる好適な経路の平均値を有するラック所在の位置は同じポピュラリティゾーンにあってもよい。当然なことながら、同じポピュラリティゾーンにおいても、１つの好ましい経路の平均値しか存在しなくてもよく、具体的には実際の状況に応じて設定すればよく、例えば、好ましい経路の平均値の大きさに応じて、各ラック所在の位置に基準ポピュラリティ値を設定して、各ラックに基準ポピュラリティ値を付与し、各ラックに対応する位置ポピュラリティとすることができる。この際位置ポピュラリティは直接位置ポピュラリティの値を用いることができる。
例示的には、図１９に示すように、倉庫内の各ラック所在の位置と各ワークステーションから、倉庫のなかにある一部のラック所在の位置と一部のワークステーションを切り取っている。図１９には三つのワークステーションが含まれており、ワークステーションの上に各ラックがすべて各ラック所在の位置に置かれており、かつ各ラック所在の位置に各ラックの各ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値が標記されており、ワークステーションに近いラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値が比較的小さく、ワークステーションに遠いラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値が大きい。上述の説明に基づくと、各ラックに対応するラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値が大きいほど、当該ラック所在の位置ポピュラリティが小さくなり、各ラックに対応するラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値が小さいほど、ラック所在の位置ポピュラリティが大きくなる。図１９では、好ましい経路の平均値の大きさに応じて、倉庫のなかにある各ラック所在の位置を３つのポピュラリティゾーンに分けて、それぞれ異なるマーキングラインで示しており、ポピュラリティが最も大きいものを斜棒線で長方格子に代表される配置プラットフォームに示し、ポピュラリティ２番目のものを空白で長方格子に代表される配置プラットフォームに示し、ポピュラリティが最も小さいものを交差線で長方格子に代表される配置プラットフォームに示している。図１９を参照すると、同じポピュラリティゾーンには、異なる好ましい経路の平均値が存在し、すなわち、好ましい経路の平均値の範囲を介して、各ラック所在の位置を順次に異なるポピュラリティゾーンに分けている。説明すべきなのは、前記図１９のポピュラリティゾーンは１例にすぎず、各配置プラットフォームをより多くのポピュラリティゾーンに細かく分けることが好ましい。
ステップ１９０３において、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックのなかの任意１つのラックに対して、ラックに対応する販売量影響因子に基づいてラックのラックスコアを計算する。
本発明の実施形態においては、販売量影響因子はラック上にある商品の販売量影響因子として理解してもよく、販売量影響因子に基づいて倉庫のなかにある少なくとも一部のラックまたはすべてのラックにラックスコアを付けて、各ラックのラックスコアを確定することができる。ラックスコアはラックのある時刻の使用頻度を反映することが可能で、ここで、ラックスコアが大きいほど、ラック上にある商品の販売量が多く、ラックの使用頻度も大きくなる。逆にラックスコアが小さいほど、ラック上にある商品の販売量が少なく、ラックの使用頻度が小さいことを示す。
本発明の実施形態においては、ラックに対応する販売量影響因子に基づいてラックのラックスコアを計算する選択可能な実施形態を提供しており、それは、
ラック上にある商品に対応する販売量影響因子と販売量影響因子に対応する比重に基づいて、ラック上にある商品の予測販売量を計算し、ここで、販売量影響因子はオーダープール因子、販売履歴因子、保管履歴因子、在庫因子および指定販売因子のうちの少なくとも１つを含む。
ラック上にある商品の予測販売量、倉庫の総在庫量およびラック上にある商品の数量に基づいて、ラックに対応するラックスコアを計算する。
本実施形態では、オーダープール因子は、ある期間に倉庫に予め保管された商品オーダー、すなわちオーダープール中のオーダーに属する商品がすでに業者に注文され、倉庫は当該商品の注文をすでに引き受けており、かつ当該商品オーダーをオーダープールに入れているが、商品をまだ業者に渡していない状態になっていると理解することができる。販売履歴因子は、ある商品の過去のある期間の販売状況であると理解されてもよい。保管履歴因子は、一部の祝祭日やキャンペーン期間中に予め保存されている商品の種類と数量として理解されてもよい。在庫因子は倉庫に溜まっている商品の種類、数量および滞積時間などであると理解されてもよい。指定販売因子は、業者が必要に応じて指定された時間に予約した商品の種類と数量であると理解されてもよい。
本実施形態では、ラックにある商品に対応する販売量影響因子と販売量影響因子に対応する比重に基づいて、ラックにある商品の予測販売量を算出し、応用可能な商品予測販売量の計算式は、商品予測販売量＝（オーダープール因子＊比重（ｗｅｉｇｈｔ））＋（販売履歴因子＊比重）＋（保管履歴因子＊比重）＋（在庫因子＊比重）＋（指定販売因子＊比重）である。説明すべきなのは、オーダープール因子の比重は通常比較的に大きく、販売履歴因子の比重は過去各期間の販売状況を総合的に考慮する必要があり、指定販売因子の比重は商品の販売時間を人工的に介入して確定することができる。また、前記オーダープール因子、販売履歴因子、保管履歴因子、在庫因子および指定販売因子の比重は唯一ラック上にある商品の実際の販売状況に応じて人工的に調整するしかないわけでもない。１つの実施形態においては、ラックにある商品の予測販売量、倉庫の総在庫量およびラックにある商品の数量に基づいて、ラックに対応するラックスコアを計算し、応用可能な具体的な公式は、ラックスコア＝Σ（商品予測販売量／総在庫量＊ラック上の商品数量）である。
ステップ１９０４において、ラックのラックスコアに基づいて、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティを確定する。
ここで、ラックスコアが小さいほど、ラックに対応するラックポピュラリティが大きくなる。
本発明の実施形態においては、各ラックに対応するラックスコアに基づいて、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックまたはすべてのラックをスコアの大きい順で並べ替えて、各ラックを並べ替えた後のポピュラリティに応じて、各ラックに対応するラックポピュラリティを順次に設定する。ここで、ラックのラックスコアが高いほど、ラックに対応するラックポピュラリティが高くなり、ラックのラックスコアが低いほど、ラックに対応するラックポピュラリティが小さくなる。
本発明の実施形態においては、ラックに対応するラックポピュラリティとラックに対応する位置ポピュラリティは異なる条件で取得したもので、例えばラックポピュラリティはラックスコアに基づいて確定されたものであるが、位置ポピュラリティはラック所在の位置とワークステーションの好ましい経路の平均値に基づいて確定されたものであるため、ラックに対応するラックポピュラリティとラックに対応する位置ポピュラリティは統一化処理されたポピュラリティであると理解されてもよく、ラックポピュラリティと位置ポピュラリティは同じ標準単位の元にあるため、ラックポピュラリティと位置ポピュラリティを比較しやすくなる。１例として、５つのラックがあると仮定して、ラックスコアは９９、５５、６６、１８０、２０の順になっており、ラック所在の位置に基づいて、５つのポピュラリティゾーンに分けて、各ラックに対応するポピュラリティは、大きい順から１級、２級、３級、４級、５級となるので、ラックスコアに基づいて確定されたラックに対応するラックポピュラリティの単位も５段階に統一する必要があり、例えばラックスコアに基づいて得られた前記ラックラックポピュラリティはそれぞれ３級、４級、４級、１級、５級であり、ここで、前記ラックのラックポピュラリティは２つの４級が存在するのは、２つのラックのラックスコアがそれぞれ５５と６６で、この２つのラックのラックスコアは比較的近いので、同級にすることができるからである。なお、本発明の実施形態のステップ４０１およびステップ４０２は、並行して実行することができることが留意されたい。
ステップ１９０５では、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティをラック情報表に保存する。
本発明の実施形態においては、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックまたはすべてのラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを取得した後、取得した各ラックに対応するラックポピュラリティを、各ラックに対応する位置ポピュラリティおよび各ラックの標識と１つずつマッチングさせ、各ラックに対応するラックポピュラリティ、各ラックに対応する位置ポピュラリティおよび各ラック標識との整合関係をラック情報表に保存する。ここで、ラック標識はどのラックであるかを識別するために用いられる。
また、ラック情報表に保存されているラックポピュラリティと位置ポピュラリティは一定のものではなく、各ラックポピュラリティはラックにある商品によって変化するため、対応する各ラックのラックスコアも変化し、ラックスコアに基づいて確定されたラックポピュラリティも変化する。説明すべきなのは、ラック所在の位置が変わらない限り、ラックに対応する位置ポピュラリティは変わらない。１つの実施形態においては、ラック位置調整装置は、ラック情報表のラックポピュラリティと位置ポピュラリティを定時的に更新することができる。
ステップ１９０６において、位置調整条件が生じた場合、現在ラックのラックポピュラリティが現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きければ、ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索する。
ここで、候補ラックに対応するラックポピュラリティは候補ラックに対応する位置ポピュラリティより小さい。
１つの実施形態においては、後続がラックのラックポピュラリティと位置ポピュラリティを判断するかどうかを触発する位置調整条件は、ラックを倉庫のなかにある任意１つのワークステーション所在の位置からラック所在の位置に戻す前、またはラックが空いている状態にある時を含んでもよい。
ステップ１９０７において、ラック情報表から少なくとも１つの候補ラックが検出された場合、少なくとも１つの候補ラックのなかで、現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定する。
１つの実施形態においては、少なくとも１つの候補ラックのなかで、現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定するには、
少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在するかどうかを判断し、ここで、ターゲットラックに対応する位置ポピュラリティは現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きく、かつターゲットラックに対応するラックポピュラリティは現在ラックに対応するラックポピュラリティより小さい。少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在する場合、少なくとも１つのターゲットラックのなかで、現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定することを含む。
ステップ１９０８では、ロボットを制御して、現在ラックをターゲットラック所在の位置に搬送し、ターゲットラックを現在ラック所在の位置に搬送する。
本発明の実施形態の技術手段は、予め設定された周期に基づいて倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定して、ラック情報表に保存し、位置調整条件が生じた場合、現在ラックのラックポピュラリティが現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きければ、ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索し、ここで、候補ラックに対応するラックポピュラリティは候補ラックに対応する位置ポピュラリティより低く、ラック情報表から少なくとも１つの候補ラックを検出した場合、少なくとも１つの候補ラックのなかで、現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定し、ロボットを制御して現在ラックをターゲットラック所在の位置まで、ターゲットラックを現在ラック所在の位置まで運搬する。本発明の実施形態の技術手段は、倉庫のなかにある各現在ラックのラックポピュラリティと位置ポピュラリティをリアルタイムで更新し、更新した後のラックポピュラリティと位置ポピュラリティに基づいてラックの位置を調整するかどうかを確定することができる。ロボットが現在ラックをワークステーションまで運んでいく過程で、現在ラックの搬送距離が長く、搬送時間が長く、ピッキング効率が低い問題を解決し、ロボットの移動距離を減らし、ラックの搬送回数を低減し、搬送時間を短縮し、ピッキング効率を向上させた。
図２１は本発明の実施形態が提供したラック位置調整装置の構成図であり、当該装置は前記任意１つの実施形態が提供したラック位置の調整方法を実行し、当該装置はソフトウェアおよび／またはハードウェアを用いて実現することができる。当該装置はあらゆるネットワーク通信機能を備えたラック位置調整システムを有するコンピュータ装置に統合することができ、当該コンピュータ装置はラックの位置調整を完成するためのサーバーであってもよいし、コンピュータなどのコンピュータ機器であってもよい。
図２１に示すように、本発明の実施形態におけるラック位置調整装置は、ポピュラリティ確定モジュール２１０１、候補ラック判定モジュール２１０２、ターゲットラック確定モジュール２１０３およびラック位置調整モジュール２１０４を含んでもよく、ここで、
ポピュラリティ確定モジュール２１０１は、予め設定された周期に基づいて、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティと位置ポピュラリティを確定し、ラック情報表に保存するように構成されている。
候補ラック判定モジュール２１０２は、位置調整条件が生じた場合、現在ラックのラックポピュラリティが前記現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きい場合、前記ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索するように構成され、ここで、前記候補ラックに対応するラックポピュラリティは、前記候補ラックに対応する位置ポピュラリティより小さい。
ターゲットラック確定モジュール２１０３は、前記ラック情報表のなかから少なくとも１つの候補ラックを検出した場合、前記少なくとも１つの候補ラックのなかで前記現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定するように構成されている。
ラック位置調整モジュール２１０４は、ロボットを制御して前記現在ラックを前記ターゲットラック所在の位置に搬送し、前記ターゲットラックを前記現在ラック所在の位置に搬送するように構成されている。
１つの実施形態においては、ターゲットラック確定モジュール２１０３はまた、ターゲットラック判定ユニットとターゲットラック確定ユニットを含んでもよい。
ターゲットラック判定ユニットは、前記少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在するかどうかを判断するように構成されており、ここで、前記ターゲットラックに対応する位置ポピュラリティは、前記現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きく、かつ前記ターゲットラックに対応するラックポピュラリティは前記現在ラックに対応するラックポピュラリティより小さい。
ターゲットラック確定ユニットは、前記少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在する場合、前記少なくとも１つのターゲットラックのなかで前記現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定するように構成されている。
１つの実施形態においては、前記位置調整条件は、ラックを倉庫内の任意１つのワークステーション所在の位置からラック所在の位置に戻す前、またはラックが空いている状態にある時を含んでもよい。
１つの実施形態においては、ポピュラリティ確定モジュール２１０１は、最適経路計算ユニットと位置ポピュラリティ確定ユニットを含んでもよい。
最適経路計算ユニットは、倉庫のなかの少なくとも一部のラックのなかの任意１つのラックに対して、前記ラック所在の位置と倉庫のなかにある各ワークステーション所在の位置に基づいて、前記ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値を計算するように構成されている。
位置ポピュラリティ確定ユニットは、前記ラック所在の位置から前記各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値に基づいて、前記倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応する位置ポピュラリティを確定するように構成されており、ここで、前記好ましい経路の平均値が小さいほど、ラックに対応する位置ポピュラリティが大きくなる。
１つの実施形態においては、ポピュラリティ確定モジュール２１０１はまた、ラックスコア計算ユニットとラックポピュラリティ確定モジュールとを含んでもよい。
ラックスコア計算ユニットは、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックのなかの任意１つのラックに対して、前記ラックに対応する販売量影響因子に基づいて前記ラックのラックスコアを計算するように構成されている。
ラックポピュラリティ確定モジュールは、前記ラックのラックスコアに応じて、前記倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックポピュラリティを確定するように構成されており、前記ラックスコアが小さいほどラックに対応するラックポピュラリティが大きくなる。
１つの実施形態においては、前記ラックスコア計算ユニットは、予測販売量計算サブユニットとラックスコア計算サブユニットを含んでもよい。
予測販売量計算サブユニットは、前記ラック上にある商品に対応する販売量影響因子と前記販売量影響因子に対応する比重に基づいて、前記ラック上にある商品の予測販売量を計算するように構成されており、ここで、前記販売量影響因子は、オーダープール因子、販売履歴因子、保管履歴因子、在庫因子および指定販売因子のうちの少なくとも１つを含む。
ラックスコア計算サブユニットは、前記ラック上にある商品の予測販売量、倉庫の総在庫量およびラック上にある商品の数量に基づいて、ラックに対応するラックスコアを計算するように構成されている。
本発明の実施形態が提供したラック位置調整装置は、前記本願の任意１つの実施形態で提供されているラック位置の調整方法を実行することが可能で、当該ラック位置の調整方法に対応する機能モジュールと有益な効果を備えている。
図２２に示すように、本発明の実施形態は、ステップ２２０１、ステップ２２０２およびステップ２２０３を含むＧＴＰシステムに適用する管理方法を提供する。
ステップ２２０１では、商品の保管タスクに応じて、陳列する予定の商品の販売オーダー履歴データに基づいて、陳列する予定の商品のポピュラリティを計算し、陳列する予定の商品のポピュラリティとラックポピュラリティをマッチングさせてラック格納区域を確定する。
ステップ２２０２では、確定されたラック格納区域内でランダムにスペースのあるロケーションを選択し、前記ロケーションは陳列する予定の商品ために備えられている。
ステップ２２０３では、移動ロボットを制御して、前記ロケーション所在のラックをワークステーションに運搬する。
図２３に示すように、本発明の実施形態は、区域確定モジュール２３０１、ロケーション選択モジュール２３０２および搬送モジュール２３０３を含むＧＴＰシステムに適用する管理装置を提供する。
区域確定モジュール２３０１は、商品陳列タスクに応じて、陳列する予定の商品の販売オーダー履歴データに基づいて、ラックポピュラリティを計算し、陳列する予定の商品のポピュラリティとラックポピュラリティをマッチングさせてラック格納区域を確定するように構成されている。
ロケーション選択モジュール２３０２は、確定されたラック格納区域内でランダムにスペースのあるロケーションを選択するように構成され、前記ロケーションは陳列する予定の商品を保管するために備えられている。
搬送モジュール２３０３は、移動ロボットを制御して、前記ロケーションにあるラックをワークステーションに搬送するように構成されている。
１つの実施形態においてはさらに、ラック区割りモジュールを含む。
ラック区割りモジュールは、作業場に応じてラックを区割りして、複数の作業分区を取得するように構成され、ここで、各作業場は１つの作業分区に属し、ラックを前記ラックに最も近くにある作業分区に割り振る。当該分区は論理的な分区であることを理解されたい。
１つの実施形態においては、ラック区割りモジュールはまた、在庫商品を異なる作業場分区の複数のラックに分散して保管するように構成されている。
１つの実施形態においては、前記複数のラックのうちの１つのラックにある在庫商品の保管件数は、あらかじめ設定された保管最小値より小さい場合、前記保管最小値はｋ＝ｍａｘ（ｍ１,ｍ２,ｎ／２＊ｗ）であり、ここで、ｗはワークステーションのピッキング作業場の個数、ｎは在庫商品の総在庫量、ｍ１は在庫商品のオーダー構成にある商品オーダーラインの最大数量、ｍ２は在庫商品の日販売量である。
１つの実施形態においてはまた、ラック調整ユニットを含む。
ラック調整ユニットは、ラック調整条件を満たした場合、ラック格納区域におけるラックの位置を調整するように構成されている。
１つの実施形態においてはさらに、タスク生成ユニットを含む。
タスク生成ユニットは、オーダー処理タスクに応じて、処理待ちのオーダーに基づいてオーダータスクを生成し、前記オーダータスクをワークステーションに割り振り、前記オーダータスクにラックを的中させ、そして移動ロボットを配置するよう構成すされている。
110 ロボット
130 ラック区域
140 ピッキングステーション
150 通い箱
1201 プロセッサ
1202 オーダープール
1203 記憶装置
1512 サーバー
1514 外部装置
1516 処理ユニット
1520 ネットワークアダプター
1522 Ｉ／Ｏインターフェース
1524 ディスプレイ
1528 システム記憶装置
1534 記憶システム
2101 ポピュラリティ確定モジュール
2102 候補ラック判定モジュール
2103 ターゲットラック確定モジュール
2104 ラック位置調整モジュール
2301 区域確定モジュール
2302 ロケーション選択モジュール
2303 搬送モジュール

Claims (32)

  1. サーバーは、商品を陳列するタスクに応じて、陳列する予定の商品の販売オーダー履歴データに基づいて陳列する予定の商品のポピュラリティを計算し、陳列する予定の商品のポピュラリティとラックの使用頻度をマッチングさせて、ポピュラリティとラックの使用頻度がマッチングされているラック格納区域におけるラックを確定することと、
    前記サーバーは、確定したラック格納区域におけるラック内でランダムにスペースのあるロケーションを選択し、前記ロケーションは陳列する予定の商品を保管するために使用されることと、
    前記サーバーは、移動ロボットを制御して、前記ロケーション所在のラックをワークステーションに運搬することとを含むことを特徴とする、ＧＴＰシステムに適用する出荷管理方法。
  2. ラック格納区域におけるラックを作業場に応じて論理的区割りして、複数の作業場分区を取得し、ここで、各作業場は１つの作業場分区に属しており、ラックを前記ラックに最も近い作業場分区に割り振ることを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  3. 在庫商品を異なる作業場分区の複数のラックに分散して保管することを特徴とする、請求項２に記載の方法。
  4. 前記複数のラックのうちの１つのラック上にある１種類の在庫商品の保管件数は、予め設定された保管最小値の以下で、前記保管最小値はｋ＝ｍａｘ（ｍ１,ｍ２,ｎ／２＊ｗ）であり、ここで、ｗはワークステーションのピッキング作業場の個数、ｎは在庫商品の総保存量、ｍ１は在庫商品のオーダー構成の商品オーダーラインにおける最大数量、ｍ２は在庫商品の１日販売量であることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
  5. ラック調整条件を満たした場合、ラック格納区域のラックの位置を調整することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  6. 前記ラック調整条件を満たした場合、ラック格納区域のラックの位置を調整するには、
    予め設定された周期に基づいて倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックの使用頻度と位置ポピュラリティを確定し、ラック情報表に保存することと、
    ラック調整条件が生じた場合、現在ラックのラックの使用頻度が前記現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きい場合、前記ラック情報表のなかに少なくとも１つの候補ラックが存在するかどうかを検索し、ここで、前記候補ラックに対応するラックの使用頻度は、前記候補ラックに対応する位置ポピュラリティより小さいことと、
    前記ラック情報表のなかから少なくとも１つの候補ラックを検出した場合、前記少なくとも１つの候補ラックのなかで前記現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定することと、
    ロボットを制御して、前記現在ラックを前記ターゲットラック所在の位置に搬送し、前記ターゲットラックを前記現在ラック所在の位置に搬送することとを含むことを特徴とする、請求項５に記載の方法。
  7. オーダーシート処理タスクに応じて、未処理のオーダーに基づいてオーダータスクを生成し、前記オーダータスクをワークステーションに割り振り、前記オーダータスクにラックを的中させ、そして移動ロボットを配置することを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  8. 前記オーダータスクにラックを的中させるには、
    オーダータスクのなかのオーダー商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールのなかから前記オーダー商品所在のラックを的中させることと、
    前記現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックが前記オーダータスクのなかのすべてのオーダー商品を満足させることができない場合、前記オーダータスクのなかの未的中オーダー商品の情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで前記未的中オーダー商品所在のラックを引き続き的中させることとを含むことを特徴とする、請求項７に記載の方法。
  9. 前記現在ワークステーションのラックプールのなかで的中したラックが前記オーダータスクのなかのすべてのオーダー商品を満足させることができない場合、前記オーダータスクのなかの未的中オーダー商品の情報に基づいて、未的中ラックと前記現在ワークステーションの以外のワークステーションのラックプールのなかから前記未的中オーダー商品所在のラックを順次に的中させ、ここで、前記未的中ラックは倉庫のなかのすべてのワークステーションのラックプール以外のラックを含むことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
  10. 前記オーダータスクのなかのオーダー商品情報に基づいて、現在ワークステーションのラックプールのなかで前記オーダー商品所在のラックを的中させるには、
    前記オーダータスクのなかのオーダー商品情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプールに含まれている前記オーダー商品のラックの情報を確定すること、
    前記確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記オーダー商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックを第１ターゲットラックとして的中させるか、または前記確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、それぞれのラックの未的中のオーダー商品の種類数量に基づいてラックを並べ替えて、並べ替えた後の順序に基づいて、第１ターゲットラックを的中させることを含むことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
  11. 前記オーダータスクのなかの未的中オーダー商品の情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで未的中オーダー商品所在のラックを引き続き的中させるには、
    前記オーダータスクのなかの未的中オーダー商品の情報に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプール以外のラックのなかで、前記未的中オーダー商品所在のラックの情報を確定することと、
    前記未的中オーダー商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記未的中オーダー商品の種類が現在設定されている第２閾値を超えるラックを第２ターゲットラックとして的中させるか、または前記未的中オーダー商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、それぞれのラックの前記未的中オーダー商品の種類数量に基づいてラックを並べ替えて、並べ替えた後の順序に基づいて、第２ターゲットラックを的中させることとを含むことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
  12. 前記オーダータスクのなかの未的中オーダー商品の情報に基づいて、未的中ラックと前記現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールのなかで前記未的中オーダー商品所在のラックを順次に的中させることは、
    前記オーダータスクのなかの未的中オーダー商品の情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記未的中ラックのなかの前記未的中オーダー商品の種類が現在設定されている第３閾値を超えるラックを第３ターゲットラックとして的中させるか、または前記オーダータスクのなかの未的中オーダー商品の情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、各ラックの前記未的中オーダー商品の種類数量に基づいて、前記未的中ラックのなかのラックを並べ替えて、並べ替えた後の順序に基づいて第３ターゲットラックを的中させることと、
    第３ターゲットラックに的中した後、前記オーダータスクのなかに未的中オーダー商品がまだ残っている場合、前記現在ワークステーション以外のワークステーションのラックプールで第４ターゲットラックを引き続き的中させ、ここで、第４ターゲットラックは、毎回ラックに的中する過程において、前記残りの未的中オーダー商品の種類が現在設定されている第４閾値を超えるラック、または毎回ラックに的中する過程においてラックの使用頻度に基づいて確定されたラックであることとを含むことを特徴とする、請求項９に記載の方法。
  13. 前記確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記オーダー商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックを第１ターゲットラックとして的中させるには、
    前記確定されたラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記オーダー商品の種類が現在設定されている第１閾値を超えるラックの数量が２以上である場合、ラックプールに入ったラックの順番に基づいて、前記現在ワークステーションのラックプールに先に入ったラックを第１ターゲットラックとして的中させることを含むことを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
  14. 前記未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、未的中商品の種類が現在設定されている第２閾値を超えるラックを前記第２ターゲットラックとして的中させるには、
    前記未的中商品所在のラックの情報に基づいて、毎回ラックに的中する過程において、前記未的中商品の種類が現在設定されている第２閾値を超えるラックの数量が２以上である場合、前記現在ワークステーションとの距離が距離閾値を超えないラックを第２ターゲットラックとして的中させることを含むことを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
  15. 処理待ちのオーダーに基づいてオーダータスクを生成するには、
    処理待ちのオーダーをウェーブグループ化してウェーブオーダーを形成し、ウェーブオーダーに基づいてウェーブオーダータスクを生成することを含むことを特徴とする、請求項７に記載の方法。
  16. 前記処理待ちのオーダーをウェーブグループ化するには、
    在庫に応じて処理待ちのオーダー間に関連を付けることと、
    前記処理待ちのオーダー間の関連に基づいてクラスターグループ化を行うことを含むことを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
  17. 前記オーダータスクをワークステーションに割り振るには、
    処理待ちのオーダーをウェーブグループ化する際、少なくとも部分的に距離最適の原則に基づいてオーダータスクをワークステーションに割り振ることを含むことを特徴とする、請求項１５または請求項１６に記載の方法。
  18. ワークステーションのタスク負荷のバランスに応じて、隣接するワークステーションのタスクに負荷調整を行うことを含むことを特徴とする、請求項１７に記載の方法。
  19. 前記オーダータスクに移動ロボットを配置するには、
    最も近くの空いている移動ロボットが予め搬送されるラックに到達するまでの第１計算距離を確定することと、
    現在返却する予定のラックを運搬するために使用されている移動ロボットが予め搬送されるラックに到達するまでの第２計算距離を確定することと、
    第１計算距離と第２計算距離に基づいて最も近くにある移動ロボットを選択し、
    ここで、前記第２計算距離は、
    返却する予定のラックを運ぶための移動ロボットの残りの経路の長さと、前記返却する予定のラックの返却地点から予め搬送されるラックまでの距離の合計に、前記返却する予定のラックを置くための時間内に移動ロボットが走行した等価な距離の長さを加算することを含むことを特徴とする、請求項７から請求項１６のいずれか一項に記載の方法。
  20. 確定されたラック格納区域におけるラック内でランダムにスペースのあるロケーションを選択するには、
    商品の体積整合因子と重量整合因子を加重して、整合度を求め、整合度の高低に応じて並べ替えて、優先的に整合度の高いロケーションを選択し、ここで、前記体積整合因子は、陳列する予定の商品の長さ、幅および高さに基づいて、それぞれのロケーションに陳列する予定の商品を保管できる数量を計算することによって確定されるもので、前記重量整合因子は、陳列する予定の商品の密度に基づいて、前記陳列する予定の商品を置くラックの段の高さを計算することによって確定されるものであることを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
  21. 搬送タスクのなかのラックが複数のワークステーションに必要とされる場合、搬送タスクのなかのラックの経路を待ち時間の最小順で選択することを含み、
    ここで、搬送タスクのなかのラックの経路を待ち時間の最小順で選択するには、
    搬送タスクのなかのラックから各ワークステーションまでの時間消費を確定することと
    時間消費の少ない順で複数のワークステーションに搬送タスクのなかのラックを配分することと
    前記時間消費は、距離輸送時間、待ち時間およびラックの回転時間の合計であることとを含むことを特徴とする、請求項７から請求項１６のいずれか一項に記載の方法。
  22. 優先度の高いオーダーに対して、優先的に搬送タスクを生成することを特徴とする、請求項７から請求項１６のいずれか一項または請求項２１に記載の方法。
  23. 前記少なくとも１つの候補ラックのなかで前記現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定するには、
    前記少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在するかどうかを判断し、ここで、前記ターゲットラックに対応する位置ポピュラリティは、前記現在ラックに対応する位置ポピュラリティより大きく、かつ前記ターゲットラックに対応するラックの使用頻度は前記現在ラックに対応するラックの使用頻度より小さいことと、
    前記少なくとも１つの候補ラックのなかに少なくとも１つのターゲットラックが存在する場合、前記少なくとも１つのターゲットラックのなかで前記現在ラックと位置を入れ替えるターゲットラックを確定することとを含むことを特徴とする、請求項６に記載の方法。
  24. 前記ラック調整条件は、ラックを倉庫のなかの任意１つのワークステーション所在の位置からラック所在の位置に戻す前、またはラックが空いている状態にある時を含むことを特徴とする、請求項６に記載の方法。
  25. 予め設定された周期に基づいて、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応する位置ポピュラリティを確定するには、
    倉庫のなかにある少なくとも一部のラックのなかの任意１つのラックについて、前記ラック所在の位置と倉庫のなかにあるそれぞれのワークステーション所在の位置に基づいて、前記ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値を計算することと、
    前記ラック所在の位置から各ワークステーションまでの好ましい経路の平均値に基づいて、前記倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応する位置ポピュラリティを確定し、ここで、前記好ましい経路の平均値が小さいほど、ラックに対応する位置ポピュラリティが大きくなることとを含むことを特徴とする、請求項６に記載の方法。
  26. 前記予め設定された周期に基づいて、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックの使用頻度を確定するには、
    倉庫のなかにある少なくとも一部のラックのなかの任意１つのラックについて、前記ラックに対応する販売量影響因子に基づいて前記ラックのラックスコアを計算することと、
    前記ラックのラックスコアに基づいて、倉庫のなかにある少なくとも一部のラックに対応するラックの使用頻度を確定し、ラックスコアが小さいほどラックに対応するラックの使用頻度が大きくなることとを含むことを特徴とする、請求項６に記載の方法。
  27. 前記ラックに対応する販売量影響因子に基づいて前記ラックのラックスコアを計算するには、
    ラック上にある商品に対応する販売量影響因子と前記販売量影響因子に対応する比重に基づいて、前記ラック上にある商品の予測販売量を計算し、ここで、前記販売量影響因子は少なくともオーダープール因子、販売履歴因子、ラック陳列履歴因子、在庫因子および指定販売量因子の１つを含み、
    前記ラック上にある商品の予測販売量、倉庫の総在庫量および前記ラック上にある商品の数量に基づいてラックに対応するラックスコアを計算することを含むことを特徴とする、請求項２６に記載の方法。
  28. ラックを運搬するように構成されている移動ロボットと、
    商品を置くロケーションが設置され、かつ運搬ツールで運搬できるように構成されているラックと、
    ラックを保管するように設置されているラック格納区域と
    商品を陳列するタスクに応じて、陳列する予定の商品の販売オーダー履歴データに基づいて陳列する予定の商品のポピュラリティを計算し、陳列する予定の商品のポピュラリティとラックの使用頻度をマッチングさせて、ポピュラリティとラックの使用頻度がマッチングされているラック格納区域におけるラックを確定することと、確定したラック格納区域におけるラック内でランダムにスペースのあるロケーションを選択し、前記ロケーションは陳列する予定の商品を保管するために使用されることと、移動ロボットを制御して、前記ロケーション所在のラックをワークステーションに運搬することを実行するように構成されているサーバーとを含むことを特徴とする、ＧＴＰシステムに適用する管理システム。
  29. 前記移動ロボットは、車輪式駆動の小車であり、トップリフト機構を備え、かつ直線走行、アーク走行およびその場での回転動作能力を有することを特徴とする、請求項２８に記載のシステム。
  30. 前記トップリフト機構は、前記小車の本体と独立して動き、次の少なくとも１つの状況が含まれる。小車本体不動、トップリフト機構が下降または上昇することと、小車の本体が動かない場合、前記トップリフト機構が回転することと、小車の本体とトップリフト機構がロックされている場合、前記小車の本体とトップリフト機構が同じ速度で回転することと、小車の本体とトップリフト機構が異なる速で同時に回転することを特徴とする請求項２９に記載のシステム。
  31. 少なくとも１つのプロセッサと
    少なくとも１つのプログラムを保存するように構成しされている記憶装置と、
    前記少なくとも１つのプログラムは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されることによって、
    商品を陳列するタスクに応じて、陳列する予定の商品の販売オーダー履歴データに基づいて陳列する予定の商品のポピュラリティを計算し、陳列する予定の商品のポピュラリティとラックの使用頻度をマッチングさせて、ポピュラリティとラックの使用頻度がマッチングされているラック格納区域におけるラックを確定することと、
    確定したラック格納区域におけるラック内でランダムにスペースのあるロケーションを選択し、前記ロケーションは陳列する予定の商品を保管するために使用されることと、
    移動ロボットを制御して、前記ロケーション所在のラックをワークステーションに運搬することが実行されることを特徴とする、サーバー。
  32. コンピュータプログラムが記憶されており、当該コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される際に、
    商品を陳列するタスクに応じて、陳列する予定の商品の販売オーダー履歴データに基づいて陳列する予定の商品のポピュラリティを計算し、陳列する予定の商品のポピュラリティとラックの使用頻度をマッチングさせて、ポピュラリティとラックの使用頻度がマッチングされているラック格納区域におけるラックを確定することと、
    確定したラック格納区域におけるラック内でランダムにスペースのあるロケーションを選択し、前記ロケーションは陳列する予定の商品を保管するために使用されることと、
    移動ロボットを制御して、前記ロケーション所在のラックをワークステーションに運搬することが
    実行されることを特徴とする、コンピュータ可読記憶媒体。
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