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配送中心人工拣选路径优化分析♦李碧霄摘要：以物流配送中心作业的关键环节——拣选作业为研究对象，借鉴相关文献的研究成果，分析了人工栋选作业存在的问题，在假设其他拣选作业相关环节最优的情况下，以最短路径为计算目标，以期通过物流配送中心拣选路径的优化来缩短作业时间，实现降低配送中心成本和满足顾客需求的双赢。
关键词：配送中心拣选路径优化分析1引言电子商务的飞速发展大大促进了物流业的发展，配送中心作为商流、信息流和物流的汇集中心，货物的种类和数量随之增加，急需提高物流作业效率和服务水平。
拣选作业在配送中心作业中所占的比重也在逐渐增大，在劳动密集型配送中心，拣选作业的处理成本约占配送中心处理成本的90%,拣选作业人力约占总人力资源的50%,拣选作业时间约占总配送中心作业时间的30%。
因此，合理规划安排拣选作业是提高配送中心作业效率的有效途径。
虽然大数据、人工智能等新技术的发展促使物流拣选作业逐渐由人工作业转向自动化分拣，但在一些小型的配送中心，人工拣选依然占有很大比重。
拣选作业是配送中心根据客户订单，将对应数量的货物及时准确地从货垛或货架上取出，并放在指定位置的物流作业活动。
拣选作业的优化主要包括拣选单处理、货位分配、拣选线路优化、资源配置优化等方面。
潘鲁宁建立了多目标优化模型，从配送中心储位合理布局和叉车拣选路径优化两个角度，对物流中心拣选系统进行优化设计。
谢泗薪在分析了城市物流配送中心的运营模式后，对主要的配送作业流程进行了优化改进。
王占磊选择订单分批和拣选路径两个问题进行重点研究，在多个拣选设备、多仓库存储区域并存的条件下建立订单分批和拣选路径优化模型，以期减少拣选作业中的行走距离。
邵刘霞等以人工订单系统为研究对象，当客户订单上物品的类别和数目随机时，运用基本遗传算法建立了人工订单拣选系统的路径优化模型，来解决双区型仓库布局的拣选路径优化问题。
本文通过建立拣选路径优化模型以及对该模型的求解分析，得出拣选路径的优化线路，使得拣选作业既满足顾客需求又实现总成本最低。
随着电商规模越来越大，未来的发展趋势必然是播种检货法。
而播种法，其实是一次次的检货任务的安排、规划、执行的过程。
反思拣货其实关于拣货的讨论在业界已经有很多很多，所谓的两大分类“摘果法”和“播种法”也早已经应用于各个公司的生产运营中。
几乎每个电商业内人士也都清楚，摘果法适用于少量订单，播种法适用于大批量订单。
因此，本篇不想把冷饭再炒一遍，而是想先从自己的经历开始，分享一些自己的感受。
刚刚工作的那一会儿，也参与过一段时间的拣货。
当时公司一天也就1000单左右，拣货员工拿着一叠的发货单直接进库拣货，发货单上简单地标着客户订单中包括的货品编号、货品名称、数量、货位号信息。
每次拣货员工都会拿上一撂的发货单，先行翻看一遍，了解大致都有哪些货品、哪些货位后，也不用推车等工具，就直接手拿怀抱，把一堆的货放到出货检验台上，再自己逐个按发货单分开。
遇上需要拣的货很多，无法一次拣完的情况，就会把已经拣出的先行放在检验台上，回头再拣第二次、第三次。
这种操作方式，既不是摘果，也不是播种，而是两方面的综合体。
当时我觉得拣货员工很厉害，能够在那么多种货品中精确地找到所需要的。
当时的公司里，能够做好拣货的，都是工作时间较长，表现较好的老员工，他们也可以算是库房中最不可缺少的人。
但现在再看时却觉得，这是由于系统、流程的整体不到位而出现的现象，这导致了拣货过程中的许多问题。
1. 对熟练员工的依赖度太高当时库房一共有4个熟练的拣货员工，他们同时负责上架和拣货两项工作。
由于一些原因，三名拣货员在同一天辞职，导致整个生产过程几乎中断，几乎所有的订单都无法发出。
库房的几乎所有工作人员临时暂停了手中的工作，而全部去拣货，一直到凌晨才将所有的订单发出。
当时的库房管理人员说，一个合格的拣货员工需要至少训练三个月。
确实，在那样的拣货流程以及相配套系统的支持下，拣货操作、看单等最多一个星期就能熟练，但了解库存的大致位置，并自己合理安排拣货路径，却不是一天两天能够完成的。
拣货路径优化的方法随着电商行业的发展和互联网技术的不断进步，拣货工作成为了一项日益重要的工作。
拣货作业主要是指按照订单需求从仓库中筛选物品，在仓库中获取并集中放置的流程。
对于电商企业来说，拣货工作是一个巨大的工程，如何优化拣货路径就是一个重要的问题。
本文将讨论一些拣货路径优化的方法以提高效率和降低成本。
一、自动化拣货随着技术的不断发展，自动化技术得到了广泛应用。
自动化拣货系统可以在仓库中减少拣货员的作业量，提高人力资源利用率和仓库效率。
通过使用机械手臂和传送带等自动化设备，可以将物品从仓库架子上直接运送到拣货员所在的位置，然后再将拣货好的物品放入集装箱中，大大提高了拣选效率。
这种方式可以有效减少人工失误和工作量，同时还可以大大减少输送时间。
二、拣货路径规划拣货路径规划指的是根据仓库中的物品位置和订单的要求确定拣货的路线。
传统的拣货路径规划是根据订单的顺序安排的。
但是这种方式相对效率比较低，因为它没有考虑到拣货员在仓库中的行程时间。
使用基于路线优化算法的拣货路径规划可以更好地优化拣货路径，节约时间和成本。
三、批量拣选批量拣选技术是指为了快速准确地拣选大量相似物品的一种方法。
通过使用批量拣选技术，拣货员可以同时拣选多个物品，将它们一同放入容器中。
这种方式能够大大减少拣货员因一个货品而来回走动并且也可以离开目标，但同时这种方法付出的代价也较大。
四、电子标签与RFID技术在许多现代的仓库中，使用电子标签和RFID技术来标示物品，可以帮助拣货员更快地找到它们。
拣货员只需要扫描物品上的电子标签或将RFID读取器靠近物品即可根据路径规划准确找到物品的位置，大大提高了拣货效率。
五、人机交互技术人机交互技术可以让拣货员与拣货设备更好地交互。
通过使用平板电脑，拣货员可以得到更具体、更准确的拣货指令，同时也可以更快地对异常情况作出反应。
六、大数据分析通过大数据分析，企业可以收集和分析拣货信息，找出现有设备的弱点和瓶颈。
快递业中的末端配送链条问题分析与完善方案一、问题分析在现代社会，随着电子商务的蓬勃发展，快递业成为人们日常生活中必不可少的一部分。
然而，在快速增长的同时，末端配送环节所面临的问题也日益凸显。
1. 交通拥堵城市化进程带来了交通和道路条件的恶化，导致末端配送时效性下降。
特别是在高峰时段，快递员往往需要长时间排队等待才能完成交付任务。
2. 地址不清晰现实生活中，新建小区、大厦频繁出现，地址更新频繁，导致传统地图无法准确显示地理位置信息。
这给配送人员带来了困扰，在确认货物配送地址时往往浪费了大量时间和精力。
3. 人力资源不足随着电商业务规模的迅速扩大，快递公司需要大量、高效的快递员来满足市场需求。
然而由于工资待遇低、工作强度大等原因导致人力资源紧缺和流动性增加，使得末端配送难以保证服务质量。
4. 末端交付环境问题在许多小区和住宅区，由于停车位有限，快递员难以找到合适的停放地点。
而且，在某些大型住宅区域内没有设立专门的投递箱和代收快递点，给配送人员增加了不便。
二、完善方案为解决上述问题，提高末端配送效率和用户体验，以下是一些可行的完善方案：1. 引入智能导航系统通过引入智能导航系统，可以准确、快捷地找到收货地址。
该导航系统应注重更新建筑物详细信息，并与电子地图紧密结合。
同时，加强对驾驶员的培训，提高他们对道路交通情况的认知水平。
2. 推动政府治理优化政府应积极与相关企业合作，在规划新建小区或商业综合体时，要考虑到配送环节。
为配送车辆保留足够的停车位，并设置专用投递箱和代收点。
此外，政府还应加强交通管理力度，疏导拥堵情况。
3. 提升人力资源管理快递公司应加大对末端配送人员的培训力度，提高其业务水平和服务意识。
同时，提高待遇和福利，改善工作环境，以留住人才，并吸引更多志愿者加入末端配送队伍。
4. 推广自助快递箱快递企业可与小区物业公司合作，在小区内设置自助快递箱，并通过智能技术管理使用。
这样一方面可以解决单元门口无人代收的问题，另一方面也方便了用户在某些时候取件的需求。
随着电商规模越来越大，未来的发展趋势必然是播种检货法。
而播种法，其实是一次次的检货任务的安排、规划、执行的过程。
反思拣货其实关于拣货的讨论在业界已经有很多很多，所谓的两大分类“摘果法”和“播种法”也早已经应用于各个公司的生产运营中。
几乎每个电商业内人士也都清楚，摘果法适用于少量订单，播种法适用于大批量订单。
因此，本篇不想把冷饭再炒一遍，而是想先从自己的经历开始，分享一些自己的感受。
刚刚工作的那一会儿，也参与过一段时间的拣货。
当时公司一天也就1000单左右，拣货员工拿着一叠的发货单直接进库拣货，发货单上简单地标着客户订单中包括的货品编号、货品名称、数量、货位号信息。
每次拣货员工都会拿上一撂的发货单，先行翻看一遍，了解大致都有哪些货品、哪些货位后，也不用推车等工具，就直接手拿怀抱，把一堆的货放到出货检验台上，再自己逐个按发货单分开。
遇上需要拣的货很多，无法一次拣完的情况，就会把已经拣出的先行放在检验台上，回头再拣第二次、第三次。
这种操作方式，既不是摘果，也不是播种，而是两方面的综合体。
当时我觉得拣货员工很厉害，能够在那么多种货品中精确地找到所需要的。
当时的公司里，能够做好拣货的，都是工作时间较长，表现较好的老员工，他们也可以算是库房中最不可缺少的人。
但现在再看时却觉得，这是由于系统、流程的整体不到位而出现的现象，这导致了拣货过程中的许多问题。
1. 对熟练员工的依赖度太高当时库房一共有4个熟练的拣货员工，他们同时负责上架和拣货两项工作。
由于一些原因，三名拣货员在同一天辞职，导致整个生产过程几乎中断，几乎所有的订单都无法发出。
库房的几乎所有工作人员临时暂停了手中的工作，而全部去拣货，一直到凌晨才将所有的订单发出。
当时的库房管理人员说，一个合格的拣货员工需要至少训练三个月。
确实，在那样的拣货流程以及相配套系统的支持下，拣货操作、看单等最多一个星期就能熟练，但了解库存的大致位置，并自己合理安排拣货路径，却不是一天两天能够完成的。
简述拣货路径的选择一、拣货路径选择的重要性拣货路径的选择在物流系统中具有重要的意义，它直接影响到拣货效率、成本和整体运营的效率。
合理的拣货路径能够缩短拣货时间，提高拣货效率，降低成本，并且有助于提升客户满意度。
在电子商务和物流配送领域，快速响应和准时交货的要求使得拣货路径的选择显得尤为重要。
因此，优化拣货路径是提高物流效率和竞争力的重要手段。
二、拣货路径选择的影响因素拣货路径的选择受到多种因素的影响，主要包括以下几个方面：1.仓库布局：仓库的布局对拣货路径的选择具有重要的影响。
合理的仓库布局有助于减少拣货距离和提高拣货效率。
2.货物存储规则：不同的货物有不同的存储规则，例如先进先出、后进先出、随机存储等，这些规则会影响到拣货的顺序和路径。
3.订单结构：订单的结构包括订单的数量、每个订单的商品种类和数量等，这些因素会影响到拣货的复杂度和路径的选择。
4.配送中心的能力：配送中心的人员数量、车辆数量、配送能力等因素会影响到拣货路径的选择，需根据实际情况合理规划。
5.信息系统支持：信息系统的支持程度对拣货路径的选择起到关键作用。
例如，采用智能化的信息系统能够实现实时监控、自动分配货位和优化路径。
6.成本考虑：在选择拣货路径时，还需要考虑到成本因素。
不同的路径选择可能会产生不同的成本，包括人力成本、时间成本和运输成本等。
三、拣货路径选择的优化方法针对上述影响因素，以下是一些常用的拣货路径选择的优化方法：1.数学建模：通过建立数学模型来描述拣货系统，利用数学方法和优化算法来寻找最优的拣货路径。
例如，采用遗传算法、模拟退火算法或蚁群算法等。
2.仿真模拟：利用仿真技术模拟拣货系统的运行过程，通过调整不同的参数和策略来观察系统性能的变化，从而找到最优的拣货路径。
3.经验决策：根据实际经验和实践，依靠专业知识和技能来制定相应的拣货路径策略。
例如，采用固定路径法、启发式算法或人工智能算法等。
4.实时监控与调整：通过实时监控系统来获取订单数据、库存数据和配送进度等信息，根据实际情况及时调整拣货路径和策略，以实现动态优化。
接受订单装 载货物拣选作业知识一、拣选作业概念拣选是配送中心根据客户提出的订货单所规定的商品品名、数量和储存仓位地址，将商品从货垛上或货架上取出，并放在指定位置的物流作业活动。
二、拣选作业意义在仓库内部所涵盖的作业范围里，拣选作业是其中十分重要的一环，它不但消耗大量的人力物力，而且所涉及的作业技术含量也是最高的。
拣货信息来源于客户的订单，拣选作业的目的也就在于正确且迅速地挑选出顾客所订购的商品。
拣货作业分为两部分内容，信息处理和选货作业。
在传统的货物拣选系统中，一般使用书面文件来记录货物数据，拣货时根据书面的提货通知单，查找记录的货物数据，人工搜索、然后完成货物的提取。
在这样的货物拣选系统中，制作书面文件、查找书面文件、人工搬运等浪费了巨大的人力物力，而且严重影响了物流的作业效率。
随着竞争的加剧，人们对物流的作业效率要求越来越高，这样的货物拣选系统已经远远不能满足现代化物流管理的需要。
建立一个先进的货物拣选规范，结合有效的吞吐量，不但可以节省大量的成本，而且可以大大提高工作效率，显著降低工人的劳动强度，提高客户的满意率。
使用高自动化的货物拣选系统，完全改变了使用书面文件完成货物分拣的传统方法，可以快速完成货物提取、补充货物等工作。
三、拣选作业流程以上流程图说明了拣选作业在出货过程中的位置以及与其他作业的相互关系。
（一）拣选作业原则拣货作业除了少数自动化设备的应用外，大多是靠人工劳力的密集作业，因此在设计拣选作业系统时，使用工业工程方法相当普遍。
通过长期的实践总结出拣选的基本原则，可以在拣选作业系统设计时加以应用：不要等待——零闲置时间。
不要拿取——零搬运（多利用输送带、无人搬运车）。
不要走动——动线的缩短。
不要思考——零判断业务（不依赖熟练工人）。
不要寻找——储位管理。
不要书写——免纸张。
不要检查——利用条码由电脑检查。
（二）拣选作业信息传递方式为提高拣货效率，就必须缩短拣货时间及行走距离，降低拣错率。
拣货路径优化案例一、背景介绍随着电商行业的快速发展，物流成为了电商企业运营中不可或缺的一环。
而在物流运营中，拣货作为关键环节之一，对于物流效率和客户体验都有着至关重要的影响。
因此，如何优化拣货路径成为了电商企业提升物流效率和服务质量的重要手段。
二、问题分析在传统的拣货方式中，拣货员需要按照订单信息依次到达不同货架上取出商品，然后进行扫码确认等操作，这种方式存在以下问题：1. 拣货员需要反复走动，在不同货架之间来回穿梭，浪费时间和精力。
2. 由于订单数量较大，订单信息复杂多样化，容易出现漏拣、错拣等错误。
3. 拣货员需要频繁地弯腰、伸手取物，对身体健康造成不利影响。
三、解决方案为了解决以上问题，并提高拣货效率和准确性，电商企业可以采用以下方案：1. 优化仓库布局通过对仓库内部布局进行调整，在仓库内设置固定的存储区域，并根据商品销售情况进行分类存储，使得同类商品能够集中在一起，减少拣货员的走动距离，提高拣货效率。
2. 采用智能拣货设备利用智能拣货设备，可以将订单信息导入系统中，系统会自动分配拣货员需要取的商品位置，并将信息发送到智能拣货车上。
拣货员只需要按照车上的指示前往相应的位置取出商品即可。
这种方式不仅可以减少人力成本，还可以提高准确性和效率。
3. 采用人机协作的方式在智能拣货设备的基础上，可以通过引入机器人等自动化设备，实现人机协作。
当订单数量较大时，机器人可以代替部分拣货员进行物品搬运和分拨等操作。
这种方式不仅可以提高效率和准确性，还可以减轻拣货员身体负荷。
四、案例介绍某电商企业在物流运营中遇到了类似的问题，并采用了以上方案进行优化。
通过对仓库布局进行调整、引入智能拣货设备以及机器人等自动化设备，在保证订单准确性和服务质量的前提下，大大提高了拣货效率。
1. 优化仓库布局该企业重新规划了仓库内部的存储区域，根据商品的销售情况进行分类存储。
将同类商品集中在一起，避免了拣货员在不同货架之间来回穿梭的情况，大大缩短了拣货时间。
仓储物流行业拣货步骤与拣货过程中常见问题解决方法对于仓储物流行业而言，仓库分拣是其中至关重要的一环，直接关系到客户体验以及物流效率。
关于拣货，分为几步，具体有哪些步骤？拣货过程中常见的问题是否有明确的解决方法？一、关于拣货步骤第一步：拣货任务安排拣货批次的安排(即一个拣货批次中包括哪些订单)，有以下两点指导原则：A.单件货品订单单独处理单件货品的订单在扫描出库时可以采取与普通订单不同的方式(具体做法在后面谈到扫描出货时再描述)，可以显著提高扫描出库速度，因此需要单独处理。
B.订单的大分区，小聚合播种法的优势在于聚合，将多个订单集中在一起处理，拣货人员只需要经历一次拣货路径，即可完成所有订单的拣货。
但由于各种限制，拣货批次一般限制在50个订单内，这无法保证货品在库房内的随机均匀分布。
反而很有可能出现部分货品在库房的一端，而另外的一部分货品在库房的另外一端的情况，这样整个的拣货路径则会被拉长，拣货员工要多走很多的路，影响到了拣货效率。
因此，将整个库房分解成数个区域，在分派拣货批次时，尽量挑选货品全部位于某一个区域或者相邻数个区域中的订单，组成一个拣货批次。
这样做，也就是在大的分区中实现了小聚合，可以达到提高拣货效率的目的。
在获得更多数据支持的情况下，还可以在分配库存位置的时候，有意识地将顾客同时购买概率较高的数件货品放置在同一个区域内。
第二步：拣货路径规划拣货路径的规划，实际上就是地理信息学中的路径规划问题，本篇不作讨论。
而在物流库房中的路径规划操作，基于的是货位信息，货品的几何顺序可以按照其所在货位分辨出来，因此也可依据货位号排序，制定路径规划规则(即货位排序的规则)，从而得到拣货路径。
当同一货品在多个货位上有库存时，在分配拣货任务时，往往会比较所有可能的拣货路径(前提是所有货位上的库存都足够)，再选其中的最优路径。
而当一些货位上的库存数量不足时，其计算逻辑会更加复杂。
第三步：拣货任务执行拣货任务的执行，即从货位上拣出货品的过程，需要注意两点：所拣货品正确，货品数量正确。
拣货调研报告
拣货调研报告
一、引言
最近，随着电商行业的迅猛发展和物流需求的增加，拣货作业成为了物流仓储环节中重要的一环。
为了解拣货作业的实际情况，本次调研报告旨在对拣货作业进行研究并提出相应改善建议。
二、调研方法
1.问卷调查
通过设计问卷，向物流仓库中的拣货人员发放，并由他们填写附带的意见和建议。
2.实地观察
实地观察拣货作业的实际过程，了解操作流程和工作环境。
三、调研结果
1.拣货作业的特点
根据调查结果，拣货作业存在如下特点：
（1）需要高度的操作技巧和注意力，否则容易出错；
（2）作业强度较大，对工人体力和精力的消耗较高；
（3）对时间具有一定的要求，需要在规定时间内完成指定数量的拣货任务。
2.存在的问题
（1）拣货作业效率低下，存在拣货错误和漏拣的情况；
（2）拣货工人存在疲劳和受伤的情况，对身体健康造成一定
影响；
（3）拣货作业时间安排不合理，导致拣货效率的进一步下降。
3.改善建议
（1）提高工人的操作技巧和培训水平，减少拣货错误率；（2）优化工作环境，提供良好的工作设施和工作保护，减少
工人受伤的情况；
（3）合理安排拣货作业的时间，根据订单量和工人数量合理
调度，提高拣货效率。
四、结论
拣货作业是物流仓储环节中不容忽视的重要环节，本次调研报告对拣货作业的实际情况进行了研究，并提出了相应的改善建议。
通过合理的改进措施，可以提高拣货作业的效率，减少错误和事故的发生，提升整体物流仓储的运营水平。
仓储拣货存在的问题和思考
订单要想发货，首先要完成拣货。
拣货是依据顾客的订货要求，尽可能迅速、准确地将商品从其储位或其他区域拣取出来。
并按一定的方式进行分类、集中、等待配装送货的作业流程。
简单的介绍两种拣货的方法：
摘取式分拣就像在果园中摘果子那样去拣选货物。
作业人员拉着集货箱在排列整齐的仓库货架间巡回走动。
按照配送单上所列的品种、规格、数量等信息拣选货物。
播种式分拣货物类似与田园中的播种操作。
先将数量较大的货物几种到发货场，然后，根据每个用户货物的发送量分别取出货物，并分别投放到每个用户的货位上，直到配货完毕。
在拣货过程中最注重的是：拣货效率与拣货准确率。
如何提高拣货效率呢？
可以从库位管理、拣货流程、拣货路径来下手。
一、对货物存放采用“四号定位”（即:库、架、层、位）来进行库位管理。
1.库位布局优化
2.库位单元空间优化
3.库位编号优化
二、优化拣货流程
1.波次拣货
2.单品与多品
3.边拣边播与先拣后播
4.多少，单一件合理
三、拣货路径的优化
拣货准确率的保证，首先需要拣货人员自身仔细认真。
同时需要各组各司其职，将本职工作做好，为拣货的准确完成打好基础。
仓储系统拣货路径规划问题的研究*陈晓艳,代钰贺,陈俭永(天津科技大学电子信息与自动化学院，天津300222)摘要:本文针对仓储系统的拣货路径规划问题展开研究。
以拣货路径长度和拣货时间为评价指标，分别采用蚁群算法、遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法进行对比研究。
把仓库内拣货路径规划问题转化为转换为N=M+1的TSP 问题。
经MATLAB 仿真研究，获得最短路径和适应度进化曲线。
经实验测试发现了当拣货数量较多即N 值偏大时，蚁群算法得到的路径距离相对于遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法更加优化，同时蚁群算法得到最优解的迭代次数更少，拣货时间更短。
关键词:路径规划；蚁群算法；模拟退火算法；遗传算法；禁忌搜索算法中图分类号：TP391.9文献标识码:A文章编号:1003-7241(2021)001-0085-05Research on Picking Route Planning of Warehouse SystemCHEN Xiao -yan,DAI Yu -he,CHEN Jian -yong(College of Electronic Information and Automation,Tianjin University of Science &Technology,Tianjin 300222China )Abstract:This paper focuses on the problem of warehouse picking route planning.The Ant Colony Algorithm,Genetic Algorithm,Ta-bu Search Algorithm and Simulated Annealing Algorithm are used to compare the shortest path and time of picking goods.Transform the problem of picking route planning in warehouse into TSP problem of N=M+1.After MATLAB simulation,the shortest path and fitness evolution curve are obtained.The results show that the path distance obtained by Ant Colony Algorithm is more optimized compared with Genetic Algorithm 、Simulated Annealing and Tabu Search Algorithm,and the optimal solution obtained by Ant Colony Algorithm has fewer iterations,the time required for picking goods is shorter.Key words:path planning;ant colony algorithm;simulated annealing algorithm;genetic algorithm;tabu search algorithm*基金项目：青海省科技厅重点研发与转化计划（编号2018-NK-C23）收稿日期:2019-09-111引言拣货作业是仓储系统的重要环节，拣货的速度决定仓库进出口货物的效率[1]。
拣货路径算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以从以下几个方面进行叙述：概述部分的主要目的是引导读者对于拣货路径算法的整体了解。
拣货路径算法是一种用于优化仓库拣货过程中货物取货顺序的算法，旨在提高拣货效率、缩短拣货时间、减少人力成本和错误率。
首先，可以对拣货过程进行简单的描述，强调拣货环节在仓库物流系统中的重要性。
拣货过程是将零散存放在仓库中的货物按照订单需求进行捡拣的环节，其效率和精确度直接影响着整个仓储物流的运作效率。
其次，可以介绍传统的拣货方式对于拣货效率的限制和不足之处。
传统的拣货方式主要依赖人工指导进行拣货，无论是按照批次拣货还是按照货位拣货，都存在效率低下、容易出错、对人力资源需求较高等问题。
然后，可以引出拣货路径算法的出现和应用背景。
随着物流行业的发展和信息技术的进步，拣货路径算法作为一种智能算法应运而生。
其基于优化算法和模拟优化等技术，针对仓库中的货物位置、订单分布、货架布局等因素进行分析和计算，从而找出最优的拣货路径。
最后，可以概述本文的结构和内容安排。
本文将围绕拣货路径算法展开，介绍其原理、应用和优势，并展望其未来的发展前景。
通过深入探讨拣货路径算法的技术原理和实际应用，可以帮助读者更好地了解该算法的优势和潜力，为仓储物流行业的进一步发展提供参考和借鉴。
文章结构部分的内容可以按照以下方式进行编写：「1.2 文章结构」本文按照以下结构进行阐述：引言、正文和结论三个部分。
第一部分是引言，包括概述、文章结构和目的。
第二部分是正文，主要分为背景介绍、拣货路径算法原理和拣货路径算法应用三个小节。
在背景介绍部分，我们会介绍拣货过程中存在的问题和挑战，以及对于提高拣货效率的需求。
在拣货路径算法原理部分，我们会详细讲解拣货路径算法的工作原理和基本思路，以及涉及到的相关算法和数据结构。
在拣货路径算法应用部分，我们会探讨拣货路径算法在实际场景中的应用案例，包括物流仓储、电商配送等。
物流仓储行业中的机器人拣货技巧探讨随着物流行业的快速发展，机器人在仓储领域扮演着越来越重要的角色。
特别是在拣货这个环节，机器人的应用已经成为提高效率和降低运营成本的关键。
本文将探讨物流仓储行业中的机器人拣货技巧，以满足业务的快速增长和客户需求的迅速变化。
机器人的智能化和自动化水平在物流领域的不断提升，为拣货环节带来了许多先进技术。
以下是几个机器人拣货的技巧和方法：首先，人工智能（AI）技术的应用。
机器人拣货系统可以通过使用AI技术，例如计算机视觉和深度学习，准确地识别和分类不同的货物。
这样的系统可以提高拣货的准确性和效率，使得整个过程更加自动化和智能化。
其次，机器人路径规划的优化。
在仓储场景中，机器人需要根据不同货物的位置和仓库的布局来规划最优路径。
通过使用智能算法和数据分析，可以实现机器人在繁忙仓库中高效率地完成拣货任务，避免拥堵和碰撞。
这种路径规划的优化可以提高物流仓储的整体运作效率。
第三，多机器人协作的技术。
对于大型仓库来说，使用单一机器人进行拣货可能效率较低。
因此，多机器人协作的技术可以被应用，通过有效的任务分配和协调，实现高效率的拣货。
这种技术可以提高仓储的效率，并减少人力资源的需求。
此外，机器人在拣货中的操作技巧也是考虑的重要因素。
以下是一些机器人拣货中的操作技巧：首先，机器人在拣货过程中应具备精准的定位能力。
准确的定位能力可以使机器人高效地抓取货物，并准确地放置到指定位置。
这需要机器人配备先进的定位和导航技术，以确保货物的准确交付。
其次，机器人应具备一定的柔性和适应性。
在拣货过程中，货物的形状、尺寸和重量可能各不相同，机器人需要具备针对不同货物的灵活抓取能力。
这可以通过机械手臂的设计和传感器的应用来实现。
第三，机器人应具备良好的反应速度和动作准确度。
拣货操作需要高速的反应和准确的姿势控制，以最大程度地提高作业效率。
机器人的控制系统和执行部件需要具备快速而准确的响应能力。
最后，机器人应配备合适的安全措施和机制。
1 拣选路径问题订单分拣就是依据顾客的订货要求或配送中心的送货计划，尽可能迅速、准确地将商品从其储位拣取出来，并按一定的方式进行分类、集中，等待配装送货的作业过程。
在仓库的所有流程中，订单分拣越来越受到企业和研究领域的关注。
在非自动化仓库或配送中心里，分拣一直被认为是劳动最密集、成本最高的运作，同时也是很多企业降低仓储成本与提高生产力最优先考虑的运作；另一方面，订单分拣可以直接影响到客户满意度，因此，企业能够快速并且准确地处理客户订单已经成为企业获取竞争力的重要组成部分。
近年来，随着电子商务的发展、生产准时制的要求，订单的规模越来越小，甚至是拆箱分拣。
拆箱分拣也称为小件订单分拣或单品拣货或拆零拣货。
小件订单分拣相对应于其它分拣单元，即托盘分拣、箱分拣。
虽然当前有很多成功的自动分拣系统已经应用到仓储运作中来，但由于仓储分拣系统是一个非静态、非一次性的活动，并且自动分拣系统不仅成本高而且灵活性低，手动分拣系统仍然有一定的实际意义。
以下主要为手动小件订单拣选的几种路径。
最新的仓储调查报告显示订单分拣是提高仓库生产效率最优先考虑的运营活动，分拣成本会占到仓库运营成本的 65％，而又有研究表明分拣人员的行走时间会占到总分拣时间的50％。
可见，减少分拣人员的行走时间对于提高分拣效率和降低仓库运作成本是有意义的。
分拣人员的行走时间与很多要素有关，其中，合理安排分拣路径是减少行走时间的一项有效措施。
分拣路径的目标就是确定分拣单上货品的拣货顺序，通过启发式或优化路径来减少分拣人员的行走距离。
在实际工作中，人们通常应用启发式的分拣路径。
这主要是由于优化产生的路径可能不符合分拣人员通常工作的逻辑，不容易操作；而且，优化路径没有考虑线路拥挤问题。
有几种针对单区仓库分拣作业的启发式分拣路径方法，即穿越、返回、中点回转、最大间隙、组合策略。
此外，还有分割穿越策略、分割返回策略以及针对多区布局下应用的通道接通道策略。
下面将对各种启发式的分拣路径进行介绍。
低层人至物拣货系统订单拣货路径问题研究1西南交通大学 2长江大学 李诗珍1,2 杜文宏1 彭其渊1 摘 要:归纳总结了影响拣货路径的各种因素,并以低层固定货架仓库为例,重点研究了各种订单拣货路径策略及路径长度确定方法,在对实际应用较多的启发式方法进行比较分析基础上,根据路径策略的理论研究与应用概况,提出了进一步的研究方向。
关键词:低层人至物拣化系统;订单拣货;路径;研究Abstract:The paper sums up the effect of various factors on picking routing and makes a study of routing policies for order -picking and how to determine routing distance by means of a case of low-level fixed-rack warehouse.On the basis of com2 paring and analyzing practical heuristic routing policies,it shows the direction of further study.K eyw ords:low-level picker-to-part picking system;order-picking;routing;study1 引言订单拣货(拣选、拣取)就是根据客户的订单,将物品从仓库的库存储位中取出,并进行出库作业。
为了提高仓库的效率,减少作业人员在仓库内的行程,需要精心设计拣货策略和路线。
拣货效率的提高取决于多方面的因素,如仓库的布局、相应的硬件设施、运作策略等。
其中订单拣取路径的缩短与优化作为一项提高拣货效率的运作策略,多年来一直受到企业家和学者的关注。
近年来随着消费需求从大批量少批次向多样少量的转变及电子商务的出现,配送时限要求越来越短,对配送中心的反应速度和拣货效率提出了更高的要求,有关拣货路径问题的研究也相继增多。
2 影响拣货路径长度的因素211 仓库的结构与布局在订单拣货中,布置设计主要涉及2个方面:包含拣货系统的设备布置及拣货系统内部的布局。
前者涉及不同功能区域的位置决策(收货、拣货、存储、分类、出货等),通常通过考虑各区域之间的关系来完成。
目标是搬运成本最小化,在很多情况下表现为行走距离的线性函数。
后者涉及区块数量的确定,每个拣货区中巷道数量、长度和宽度的确定。
目标就是在给定的约束条件和需求情况下对某个确定的目标函数,找到一个最好仓库布局。
最普遍的目标函数就是行走距离。
仓库中的拣货路径问题相当于一类特殊的旅行商问题,仓库的结构与布局如货格的宽度与深度、仓库出入口位置及横向通道的数量等都是影响拣货路径长短的重要因素。
212 存储策略存储策略是指如何给存货单元分配存储位置,主要分为随机存储、基于体积-订单指数存储和分类存储3类。
随机存储策略因其使用简单,可以节约存储空间而被广泛使用。
由于存储位置是随机的,被拣取品几乎分布在所有通道中,对拣货路径的减少没有帮助。
基于体积-订单指数的存储策略(C OI)是将储存货物所需的平均空间与该货物的日平均订单数量的比值小的放置在靠近出入口的位置。
在一个拣货通道内,这种存储策略能大大减少通道内拣货行走的时间,但和随机存储相比,其信息精确度要求高,不容易管理。
分类存储是将物品按拣货频率的高低分类,将流量大的品项存放在离出入口近的地方。
文献[1]的研究表明分类存储比随机存储节约12%～26%的拣货时间,节约的程度取决于拣货单上被拣品数量的多少,大的拣货单比小拣货单节约的时间少。
一般来说,如果不考虑拣货区的数量和拣货单的大小,采用基于体积指标的存储策略比随机存储策略的拣货路径短。
213 拣货策略拣货策略确定拣货单上应拣取哪些货物单元,再由拣货员从其储位上取出。
订单个别拣货是最普遍的策略,拣货员按一定的拣货路径从仓库中取出一个订单上所列物品。
这种拣货方式能保证订单的完整性且比较容易实现,因而应用较多。
另一种拣货策略就是将多个订单集合成一批进行批量拣取。
分批方式有固定订单量分批、总合计量分批、时窗分批和智能型分批等。
无论哪种分批方式,在减少拣货行走距离方面都优于先到先服务的订单个别拣货策略。
214 路径策略路径策略决定拣货员的行走路线,拣货员按路径策略指定的顺序依次拣取物品。
继文献[2]给出的一种在矩形仓库中的最优拣货路径算法之后,一些学者研究了多种启发式路径策略。
由于启发式方法简单易懂,又能形成比较接近最优的路径,在实际操作中,企业普遍愿意接受这种方法。
3 订单拣货路径策略研究在低层人至物拣货系统(拣货员沿着巷道行走到拣取位置拣取相应的物品)中,无论出入口位于仓库中间还是在仓库的一角,其拣货路径策略概括起来主要有基本路径策略、启发式路径策略和最优路径策略3类。
本文以多平行通道、出入口位于仓库一角的货架仓库为例,图1(图中阴影部分表示拣取位置)说明各种路径策略中拣货路线的确定方法。
311 基本路径策略(1)穿越策略如图1a所示,穿越策略是指一个拣货员从仓库的一端进入拣货通道,而从该通道的另一端退出进入下一个包含拣取位置的拣货通道。
拣货员从出入口出发,在返回出入口之前按这种方法遍历所有包含拣取位置的通道。
(2)返回策略如图1b所示,返回策略是指拣货员从拣货通道的同端进入和退出,拣货员只需要进入包含拣取位置的通道,不包含拣取位置的通道可以跳过。
图1 基本路径策略(a)穿越策略 (b)返回策略312 启发式路径策略启发式路径策略因其具有简单易懂、容易形成与实际一致的路径等优点,在实践中得到广泛的应用。
启发式路径都是在基本路径策略的基础上,对某些规则作一定的改进形成的,一般来说比基本策略更优一些。
(1)中点策略中点策略必须从拣货通道的中点处将仓库分为2部分,如图2a所示。
为便于描述,将图中与拣货通道垂直的水平通道分别称作南通道和北通道。
拣货员从拣货通道一端进入,到达一个拣货通道的最远处就是中点,拣取货物后,从该通道返回。
该通道中比中点远的拣取位置则从仓库的另一端进入并返回。
拣货员从出入口出发,按上述策略分别拣取南面1/2部分的货品,从最右边的通道穿越、从南通道进入北通道,再按相同的策略完成北面部分的拣取。
拣取作业完成后从北通道退出,穿越第1个拣货通道到达南端返回出入口。
(2)最大间隙策略最大间隙策略与中点策略相似,区别是到达通道最远处是最大间隙而不是中点,如图2b所示。
最大间隙是指同一拣货通道中任意2个相邻拣取位置之间的距离、第1个拣取位置与南通道的距离或者最后一个拣取位置与北通道的距离中的最大者。
如果最大间隙在2个拣取位置之间,拣货员采取从通道两端返回的策略;否则采用从南端返回或北端返回的策略。
因此一个通道的最大间隙就是拣货员未穿越的通道部分。
到达北通道从第1个拣货通道穿越或者最后一个拣货通道穿越。
(3)混合策略混合路径策略将返回策略与穿越策略相结合,其关键在于确定穿越与返回的时机,如图2c所示。
混合策略将2个相邻拣货通道中最远的拣取位置之间的距离最小化。
图中,从南通道进入第1通道中最远的拣取位置是第2个储位,第2通道中最远的拣取位置是第8个储位(由南向北的顺序)。
假设每个货格的尺寸为一个单位,以货格的中点为基准,忽略在货架两端行走的垂直距离及在垂直通道内行走的水平距离,则这2个位置之间的距离是11个单位,比穿越策略节约了1个单位。
从第2通道到第3通道则采用穿越策略,因为它比返回策略节约12个单位的距离。
(4)S 形启发式策略拣货员沿着拣取位置以呈S 形的路线行走,穿越任何包含拣取位置的通道,而跳过不包含拣取位置的通道。
在只有一个拣货区的仓库中,S 形启发式策略等同于穿越策略。
而在具有多个与拣货通道垂直的横向通道的仓库中,拣货区被分成多个区块,这时对每个区块分别采用穿越策略,而从每个区的最后一个拣货通道返回该区的南端,进入下一个拣货区,直到最后一个拣货区内的货品被全部拣出为止,如图2d 所示。
(5)通道接通道策略(Aisle -by -aisle )它是针对具有多个横向通道仓库的启发式方法[3]。
采用这种方法对每个拣取通道只访问1次,即首先拣取通道1内的所有品项,接着拣取通道2内的所有品项,依此类推。
采用动态规划方法确定从一个拣取通道向下一个拣取通道过渡的横向通道。
如图2e 所示。
图2 启发式路径策略(a )中点策略 (b )最大间隙策略 (c )混合策略(d )S 形启发式路径策略 (e )通道接通道路径策略313 最优策略仓库中的拣货路径问题相当于一类特殊的旅行商问题。
文献[2]提出了具有2个横向通道(1个区)的矩形仓库的最优路径算法,利用图论方法来解决问题。
文献[4]在文献[2]的基础上,将问题进行扩展,利用动态规划方法解决了具有3个横向通道的仓库最优拣货路径问题。
文献[5]利用分支定界法来确定具有多个横向通道仓库的最短拣货路径。
文献[3]采用动态规划方法开发了一个确定具有任意多个横向通道仓库的拣货路径模型。
4 路径策略比较分析文献[6]对5种启发式路径与文献[2]的最优路径作了比较,对于不同的仓库形状、仓库出入口的位置及拣货单的大小,混合策略和最大间隙策略的平均路径比最优路径长10%。
即使是5种方法中最好的,其拣货路径也比最优路径长5%。
文献[7]对3种路径策略进行了评价,仿真结果表明:对比较小的拣货单(如4个品项),返回策略效果较好;对非常大的拣货单(品项64～80),穿越策略较好。
一般来说,中点策略要优于穿越策略和返回策略。
文献[8]分析表明,如果拣取密度(一个巷道中被拣品的数量)的近似值小于318,最大间隙策略较好,当拣取密度大于318,则穿越策略优于最大间隙策略。
当拣货通道数大于拣取品项数时,中点策略和最大间隙策略接近最优策略,而当拣取品项数相对拣货通道数较大时,穿越策略比中点策略和最大间隙策略更受欢迎。
文献[9]对只有一个区、采用随机存储策略的几个具有代表性的仓库作了最优策略和穿越策略的比较,发现对于第1个仓库,穿越策略的路径比最优方法的路径平均长713%～1217%;对于第2个仓库,为1215%～2018%;对于第3个仓库则达到30%～3214%。
同时所采用的存储策略对路径策略的效率有很大的影响,穿越策略较适用于将需求频率最高的品项位于一个巷道中,次高的位于下一个巷道中。
文献[10]考虑了在一个具有2个区、出入口位于仓库中间的基于体积指标存储的仓库中采用S 形启发式策略和返回策略的情况。
结论是:返回策略仅仅只在每个巷道中的平均拣取数量较小(如<1)和基于体积指标的ABC 曲线偏斜时才优于S 形策略。
对一个区基于容积指标存储的仓库,文献[11]等比较了4种路径策略:混合策略、最大间隙策略、S 形策略和最优策略。
