钢铁企业自动化仓库货位分配优化问题分析

宋男，刘丽珍，王志刚，王海楠

（首钢京唐钢铁联合有限责任公司，河北 唐山 063200）

仓库是离散化物质管理和物流合理分配的重要组成，仓库在整合利用物资方面发挥着十分重要的作用，仓库运输管理效率在某种程度上决定了物流管理成效。在社会经济的进步发展下，社会范围内所需要运输的物品增多。货物运输管理成效直接影响到我国运输系统的建设发展。现代仓储存储物品实现了从传统大规模品种向大批量多品种的转变。面对大批量的货物管理，需要根据每件物品的情况来为其分配相应的货位。

货物分配是仓库运输单位对刚刚进入到仓库中物品的已支付管理，积极有效的分配管理能够有效提升仓库货物的运输管理效率，节省货物的运输管理时间。现阶段，结合货物运输管理需要，货物分配管理研究是静止空间范围内的货物分配管理，但是在货物数量不断增多的情况下，这种静止化的仓库运输管理已经不再能够满足多样化货物管理需要。如何结合仓库货位情况和待入库物品信息，实现货位动态化分配成为现代多品种仓库建设需要解决的问题。

文章结合钢铁企业货位分配实际情况和基本要求，提出基于物联网技术的货位分配管理主张，打造出基于物联网技术的智能仓库环境，在此基础上形成多规则约束的多目标智能化仓库货位分配模型，借助遗传算法改进货位分配。

1 基于制造物联技术的智能仓库构建

结合钢铁企业货物管理需要，在实施钢铁企业货物运输管理的过程中需要相关人员强化对钢铁货物运输信息的全方位感知，在全方位了解货物信息的基础上来采取有针对性的动态化措施管理货物。文章以无线射频识别技术为核心的物联网技术引入到钢铁企业，打造出基于无线射频识别的智能对象，通过构造智能仓库环境来实现仓库状态实时感知和传递。

1.1 依托无线射频识别技术获取智能对象

钢铁企业的仓库所需要管理的货物对象十分多样，在管理货物的过程中需要结合货物的摆放位置和使用需要来管理调整货物的使用，使用一些和货物管理匹配的托盘来实施货物管理。在这个过程中，为了能够帮助相关人员更为全面道路了解货物的运输管理信息，在货物运输管理的过程中可以引入无线射频识别技术。在无线射频识别技术的支持下来实现对货物运输的全方位跟踪，帮助货物运输管理人员全方位地了解货物仓库运行情况。

在无线射频识别技术的支持下能够全方位、多角度的跟踪物理对象，从而能够更全面的从物理对象身上获取所需要的信息。依托无线射频识别技术能够打造和物品管理密切相关的智能物品、智能货架、智能货位和智能托盘。

（1）智能物品。在无线射频识别技术的支持下能够更为全面的把握物品的属性，在物品上面贴上对应的标签，由此实现对物品使用的全方位跟踪管理。在无线射频识别技术支持下能够对物品的生产日期、最佳使用时期、货物的入库时间等进行全方位的管理。

（2）智能货架。在无线射频识别技术的支持下会将货物贴上能够表明其属性的标签，之后将货物摆放在适合的出入口位置上。在具有无线射频识别阅读器的智能叉车、具有无线射频识别阅读器的个人进出货架时能够扫描货架标签。

（3）智能货位。在无线射频识别技术的支持下能够帮助相关人员更为全面地了解货物的所在位置和状态，在使用货物的时候对货物的基本信息实施全面的管理，这个期间使用过的货物会被标志为已存储。在货物被取出之后，货位存储的物品信息会转存到后端管理数据库。

（4）智能托盘。在无线射频识别贴附在托盘上目的是能够更好的识别托盘的位置，目的是能够全方位的跟踪货物托盘的使用状态。在将物品放置在对应托牌上的时候能够对物品的信息进行全面的记录，在使用物品之后也会标记出货物的使用状态。如果后期不再使用货物，会将货物的存储状态调整为空闲。

（5）智能工人。在无线射频识别技术的支持下会对货物使用全过程的基本情况进行分类汇总，之后标定的标签来实现对货物使用情况的全过程跟踪管理。

1.2 基于智能对象的智能仓库架构

在无线射频识别技术、通信技术、智能技术的支持下能够使得仓储货物管理更加具备完善的信息支持，且在仓库运输管理之后还会在技术的支持下全面的体现出仓库货物的使用状态。在标记仓储运输货物资料期间所使用到的技术包含计算机技术、网络技术、通信技术等，在这些技术的全方位支持下会打造出智能核心数据库。

2 货位分配优化模型——组合多目标优化

2.1 货位的分配原则

在仓库运输管理的过程中可以借助一系列先进的技术形式来打造出一个优化的系统模型，在这个模型的作用下能够合理分配各个货位的位置和资源，最终全面提升仓库入库的管理效率，减少货物的存储和管理时间。结合钢铁企业发展实际情况可以在保证整个企业稳定发展的基础上因地制宜的打造出一个多负责的仓库运输货物中心模式。在先进技术的支持和配合下来全面提升出入库的操作效率。

（1）按照不同的类别来实现对物品的分区域摆放。钢铁仓库摆放的物品比较多，在具体管理中为了能够提升对不同物品的管理效率，需要按照物品的类别和使用需要来分区域摆放。在物品摆放的过程中为了能够提升物品摆放效率，需要就产品的类型进行全方位的划分。站在保障货架结构安全和稳定的视角下对物品实施分区域摆放管理，在相关人员对物品有需要的时候及时向人们提供物品。

（2）较重物品的低层存放管理。重量较大物品的摆放和管理要注重保障货架结构的安全性和稳定性。在物品摆放的时候对于比较轻微的物品可以按照高层的规则来管理货物和物品，目的是通过对货架的多层次摆放来保证货架的安全性和稳定性。

（3）将使用频率较高的物品临近入口进行摆放，特别是要严格按照规范的标准来保管和使用频率较高的物品。在这个过程中，对于仓库系统中使用频率较高的物品，为了能够减少这些物品的运输管理时间，提高出入库的效率，需要将这类物品靠近出入口存放。

2.2 货位分配规则建模

（1）不同种类物品分区存放建模。在制造物联环境下，多品种小批量仓库存放物品种类多，为了能够提升物品的存取效率，需要将不同类型的物品分开存放。各个区域的货架数量可以根据实际情况做出调整。

（2）较重物品的低层存放建模。为了能够确保货架的稳定性，需要将比较重的物品放置在货架低层，低层的物品会被存放在货架高层，通过这样的操作能够确保货架承载的稳定。为了能够确保货架的安全性和稳定，按照重心越低越稳定的基本原则来摆放物品，在物品摆放的期间可以将比较轻微的物品可以摆放在比较高层的位置上，通过对货架的合理化和集中化管理最终实现对物品的高效率存储管理。为了能够确保货架货位的充分利用，可以实现对物品的集中管理。

2.3 组合多目标货位分配模型

为了能够提升自动化立体仓库的出入库效率，会将经常使用的出入库的频率较高的货物摆放到靠近起始点的位置。设置某货位区的编号为R（1、2、3……q），共有p种货品，其中一种货品的COI数值为I1，COI为立方体索引号。COI的计算公式如下：Ii=Ci/fi，Ci是某种货品的存储总量所需要的库存容量，fi是某种货品的出库频率。货品存储总量所需的库存容量较小，且出入库的频率越高，对应的COI越少。

为了能够减少货物存储和拿取空间，根据货物存放原则要求，对于出入库频率比较高的货物需要设定更少的出入库时间。对于出入库频率较低的货物则是可以让其拥有较长的出入库时间，基于这样的设定要求，打造公式（1）。

tij是将第i列j层货位上的物品搬运到巷道口所使用的时间。

Tij=max（li/Vx，H（j-1）/Vy）s为了能够方便处理，不需要考虑堆垛机的启动和制动时间。Vx和Vy分别是堆垛机的水平、垂直运行速度（m/s）。

上文提到的两个目标条件是以提升货物存取效率、减少货物存取时间为目的的，在具体实施操作的识货可以合并为一个目标函数。minE=IxT。

由此可以发现，货位的分配需要同时考虑货架的稳定性和存取效率，在本质上是一个组合多目标优化问题，对于多目标优化的问题，在很多情况下目标是相互冲突的，一般不存在唯一的全局性最优解，而是存在一个最优化的组合解，在组合优化解中有数据信息是可以用的，有的数据信息是不可以用的。在求解的过程中不能够单一的追寻某一个目标解，而是需要寻求各维目标比较满意的解。在经过比较分析各种算法之后，选择使用Pareto的算法来求解多目标优化问题。

3 基于改进遗传算法的模型求解

3.1 算法的选择

在分类管理物品的过程中要注重遵循多目标函数的计算方法。从实际操作角度来看，这类方法在协调数据信息和整合数据信息方面发挥出了十分重要的作用，能够将函数问题以一种优化的方式予以解决。

基于遗传算法的模型打造原理如下：对目标实施操作，选择一定的数量候选解，实现对候选交叉解的处理，获得最优解。通过一系列的优化处理，在解决多目标优化问题的时候能够逼近最优解。

3.2 求解思路和基本求解算法

基于遗传算法的仓库货位分配模型如图1所示，具体操作措施如下所示。

图1 基于遗传算法的仓库货位分配模型

（1）编码和解码。被引入到仓库中的物品会按照指定的要求被摆放在托盘上面，托盘和货位之间会呈现出一对一的关系。在计算分析的时候为了能够更好的协调货位和图盘的关系，文章选择使用整数编码分析方法来进行计算，具体方法分析如下。使用数字去代表各个托盘的编号，使用整数代表空闲的货位。在设定9个托盘、10个空闲货位的情况，按照从左边到右边的顺序排列，数字0代表的是没有空闲的货位，没有存储物品。托盘分配空间货位的基因编码图如图2所示。托盘编号和托盘信息呈现出来的是一种映射关系。

图2 托盘分配空间货位的基因编码图

（2）种群初始化和参数的确定。种群初始化方法是将随机产生的信息作为个体研究的重要算法，在整合集群数据信息之后形成初始化的数据样本群体。在数据信息的初始化处理阶段需要操作者能够全方位的掌握托盘内的数据信息，对托盘内的数据信息实施编码处理，形成编号为tp1、tp2、tp3.tp的序列，仓库中这个区域代表是货位空闲数目y，编号为kw1、kw2、kw3......kw，在y≥x的时候，会保持足够数量的空闲货位。种群的初始化处理是将tp1、tp2......tp和（y-x）个0个随机的排列数值作为初始种群。

（3）适应度的评价函数。适应度是用来描述个体性能的一个重要指标，在整合分析数据信息的时候会根据适应度的大小去选择数据信息，在这个过程中适应度较小的数据信息会逐渐被替代，信息的传递概率也会相应的减少。合建模过程中获得的函数模型可以对函数求解处理，获得函数的极小值。

（4）遗传运算。①选择性运算。选择性运算充分体现出了适者生存的原理，在具体实施操作的时候可以通过适应度评价来选择高质量的个体。数组的大小设置为2，在计算分析的时候，可以在初始性的个体数据中随机选择两个个体，比较这两个个体的目标函数值，数值小的被选中，②交叉运算。交叉运算主要体现在互相交叉的两个个体之间存在重叠的基因，每个个体都有各自的货拉分配方案，在将两个个体实施交叉运算之后就会得到两种新的货拉分配方案。③变异运算。变异运算是指将一些不同于一般情况下的数据信息进行处理的方式，在对信息处理之后会形成新的个体。变异运算知识是遗传视角下的重要辅助性分析手段，在具体实施操作的时候仅仅会牵扯到比较小概率的数据信息，期间变化的数据信息也是小范围和小概率内的。在仓库货位分配管理中会使用基本位变异方法，即在（0，1）之间随机产生一个数，如果所选择的数据信息是低于变异概率的，那么在操作层面上就是可以实施变异操作的。仓库货位分配期间的每一个个体数值都可以被看做是重要的托盘编号，在制定操作的时候可以根据任何一个托盘编号的特点来获得所需要的数据信息。

（5）出入库频率高物品靠近出入口存放建模。对待出入使用频繁的数据信息，在实施出入库管理的时候要根据数据信息的内容来选择适合的出入库管理模式。从而在信息出入库管理的过程中减少外界信息的干扰。

为了能够提升产品的出入库效率，需要将出入库频率较高的物品分配靠近出入口的货位。

4 结语

综上所述，多品种小批量仓库受物品种类多、出入库频次高，仓库作业效率成为企业优化发展的重要目标。货位的规划和货位的分配是仓库作业的重要关键。文章以无线射频识别为核心，探讨了物联网技术在仓库管理中的应用过程，在无线射频识别技术的支持下打造出了仓库智能化模型，在规范化的仓储管理模式作用下能够帮助相关人员在第一时间获得仓库内部的数据信息，在全面获得多方面数据信息的基础上来打造出多规则的模型，结合物品使用分区存放要求来打造出低层次的数据存放关系模型。文章所构建的货位分配数学模型是一个多目标问题，为了能够获得最优解，引进了遗传改进算法，最终有效提升了物品的入库时间，增强了货架的稳定性和仓库作业效率。