混合装载自动化仓库系统的最优存储分配外文翻译资料

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混合装载自动化仓库系统的最优存储分配

Aya Ishigaki and Hironori Hibino
Tokyo University of Science, 2641, Yamazaki,
Noda, Chiba, 278-8510, Japan ishigaki@rs.noda.tus.ac.jp, hibino@rs.tus.ac.jp

摘要：在这篇论文中，考虑的是一个混合装载的自动化仓库系统。之前的大多数研究都考虑了与单载荷单梭系统相似的假设。由于近年来商品数量的增加、仓储货架的短缺，单次装车的仓储分配策略并不可行。本文研究的是当使用一个仓库时，针对其自动化仓储系统，采用混合装载的仓储策略。本文还考虑了涉及混合装载的附加运输和转运操作。

关键词：自动化仓库；存储分配策略；混合装载

1 介绍

在本研究中，一个自动化仓库的存储和检索系统被多个项目所考虑。自动仓储系统的基本组件是输入/输出位置、存储架和自动堆垛机（图1）。系统性能的一个重要衡量标准是堆垛机的循环时间，它是预期行驶时间和取货/存放时间的总和。预计行程时间取决于存储分配策略。在选择自动化仓库的存储分配策略时，较低的预期行程时间是至关重要的。在过去的30年中，对自动化仓储的研究已经提出了用存储策略来以减少堆垛机的运行时间。Hausman^[1]等使用数学模型分析了自动化仓储里单梭系统中堆垛机的循环时间。他们分析了不同的存储分配策略（专用存储策略和随机存储策略），并证明基于完全周转的专用存储是一种合适的分配策略。Hackman and Rosenblatt ^[2]考虑到当没有足够的空间来存储所有项目时，将项目分配给自动化仓储系统。尽管文章主要讨论专用存储策略，但是在使用专用存储策略时，在计划范围内为每个产品保留一组存储位置。Francis^[3] 等人讨论了四种存储策略。它们是专用存储策略、随机存储策略、分类专用存储策略和共享存储策略。共享存储策略允许不同产品的单元连续占据相同位置，并且当获得关于存储和检索时间的精确信息时可以提供实质性益处。这类系统的最大效益取决于最优系统设计。Eynan and Rosenblatt ^[4] 和Wen ^[5]等人论证了系统设计（如货架的长度和高度以及堆垛机的水平和垂直速度）对最优存储分配策略的影响。他们清楚地表明，系统设计不会影响最佳存储 。制造业正在向多品种小规模生产转变。因此，由于项目数量的增加，专用存储策略需要许多存储机架。此外，专用存储策略可能缺少存储机架。但是，存储架的补给系数正在下降。近年来，许多公司将两个或两个以上的物品放在一起以防止货架短缺。混合加载对最优存储分配策略的影响仍然不明确。在这项研究中，设计了一个混合装载的自动化仓储系统， 使用模拟技术分析高性能存储分配策略。

2 模型

2.1命名法

I 物品数量

N 订单数量

K 存储位置数量

tf 交叉时间

tk S / R机器从I / O点到存储位置k的行程时间（k = 1,..., K) 从K lt; I

tp 混合物品或分割物品的时间

lambda;k 存储位置k中单个装载托盘的周转量

mu;k 仓储位置k中混合装载托盘的周转量

2.2模型

• 在整篇论文中使用Hausman^[1]等人的假设：
• 所分析的单梭系统由单个堆垛机组成，作为单个单侧过道。
• 该系统中实施了“先进先出（FI-FO）”存储策略。
• 存储架的长度和高度以及S / R机器水平vx速度和垂直vz方向速度（vxgt; vz）是已知的。 不考虑S / R机器的加速度和减速度。
• 取车和存放时间假定为常数，并且等于叉时间。
• 位置编号按照从I / O点提前到达的顺序设置（t1le;t2le;hellip;le;tK）。

为考虑混合加载，添加以下假设：

• 一个托盘由存储位置存放。每件物品的库位补货系数小于50%。
• 如果两个或多个物品放在同一个托盘上，这些物品将被混合以形成一个托盘。 如果从混合装载托盘中提取物品，托盘将被分成两个托盘。

图1. AS / RS的配置

2.3 混合装载堆垛机的循环时间

图2显示了单次装载的堆垛机的运动。当存放单个装载的托盘时，堆垛起重机在I / O点接收物品并将其运送到先前确定的存储位置（tk）。在将托盘放置在存储位置（tf）之后，堆垛起重机返回到I / O点（tk）。在具有单个装载的托盘的情况下，用于存放和提取以移动到位置k的所需时间是：

(1)Wk=2*tk tf .

图3显示了混合装载的堆垛机的移动。当存放混合装载的托盘时，需要从存储位置（omega;k）单次装载托盘并在I / O点（tp）混合这些物品。当堆垛机在I/O点接收托盘，将其运送到存储位置，然后返回I/O点（omega;k）。因此，堆垛机的运动与混合装载包括托盘的单个和混合装载的移动。在具有混合装载的托盘的情况下，存放和提取到位置k的所需时间是：

(2)Wk (Wk tp).

图2.单台装载的堆垛机的移动

图3.堆垛机的混合装载运动

如前所述，平均循环时间使用lambda;k和mu;k表示如下：

(3)CT=

(4)N=.

因为tk1le;tk 2的关系符合假设，在这种情况下，如果k1小于k2，那么omega;k1小于omega;k2。作为等式（3）的第一项的减少，在I / O点附近的位置的周转量增加了等式（4）的条件。Hausman ^[1]等人建议使用基于全周转率的物品周转率的专用存储。也就是说，等式（3）的第一项可以通过在I/O点附近为订单分配具有更大周转率的项来最小化。数值实验的结果表明，与随机策略相比，基于完全周转的专用存储策略是可接受的分配策略。在I/O点附近组合和分配具有较大营业额的项目，用来有效地最小化第一项。当混合装载托盘没有移动时，等式（3）的第二项减小。但是，如果将周转量较大的物品组合在一起，则混合装载托盘的移动次数也会增加。

2.4一般模型制定

在Housman ^[1]等人的研究中，用连续函数逼近离散函数tk，并且使用数学方法来估计存储位置lambda;k处的周转量。他们考虑了仓库系统配置，如时间平方（sit），并使用以下方程式估算了S/R机器的行程时间：

t(j)=,(0＜jle;1). (5)

在这里，j是重新校准机架中托盘的索引，jisin;（0,1）。然而，在考虑混合加载时，到存储位置K的行程时间需要被视为一个离散函数。然后，我们可以使用以下公式估算S/R机器的行驶时间：

(6)tk =,(k=1,2,hellip;,k).

并通过模拟技术来计算存储架k（lambda;k和mu;k）的周转率。图3显示了不同策略对ABC曲线的不同的s参数值的结果。ABC曲线由公式制定：

(7)G(i)=i^s,(0＜sle;1).

假设总需求=1，则物品I的需求量如下等式所示：

(8)D(i)=si^s-1,(0＜ile;1).

我们使用不同的s值（1.000、0.748、0.569、0.431、0.317、0.222、0.139和0.065）创建了八个需求模式。如果s增加，每个项目的需求量将相等。相反，随着s的减少，需求量显着不同。

3与混合加载的存储策略比较

在本节中，将基于完全周转的专用存储策略的性能与随机存储策略的性能进行比较。基于完全周转的专用存储策略和随机存储策略的公式源自Hausman^[1]等人。

在随机策略中，每个物品都可以从一个I/O点存放到最近相邻的空闲机架上。如果发生空机架短缺，托盘将装载各种物品并将机架放置在I / O点附近。在基于完全周转的专用存储策略中，所有物品的存储位置都是预先确定的。因此，即使当空架子保留时，它也在先前确定的位置处将各种物品装载在一起。在图4中，沿垂直轴绘制平均循环时间，沿水平轴绘制需求的模式数。需求p的模式数被设置为s的降序。 图4显示了每个策略的三个不同tp值（0.0,1.0和2.0）的结果。在本研究中，为简化起见，将tp设置为0， 订单N的数量设定为50,000。在单次加载的情况下，基于完全周转的专用存储策略是最佳的[1]。但是，在混合加载的情况下，当物品的需求相似（s很小）时，随机存储策略是最佳的。图5和图6显示了当tp=0.0和2.0时的平均行驶时间和混合装载移动次数。如果使用基于完全周转的专用存储策略，则当p很大时，平均行程时间减少并且混合加载运动的数量增加。然而，如果使用随机存储策略，平均行程时间和混合装载移动次数对P的变化有轻微的影响。此外，在随机存储策略的情况下，混合加载移动的数量很小，并且当tp大时，随机存储策略变得有效。

平均周期时间

图4.不同需求值的平均周期时间（D：基于完全周转的专用存储策略; R：随机存储策略）

平均行程时间

图5.每项策略的平均行程时间（tp = 0.0和2.0）

混合装载运动的数量

图6.每项策略的混合装载移动次数（tp=0.0和2.0）

图7显示了使用基于完全周转的专用存储策略的单次和混合加载的比较结果。当P很小时，混合加载是有效的。如果p很小，则在I / O点附近会出现许多空机架。因此，尽管允许混合加载，但单次加载和距离的移动减少了。这一发现表明，混合装载物品不仅在存储位置短缺时有效，而且在物品需求相似时也有效。

平均循环时间

图7.单次和混合加载的比较结果

4 结论

设计并分析了一种混合加载的自动化立体仓库存储系统。在单次装载的情况下，使用基于完全周转的专用策略减少了平均循环时间。但是，实验表明，随机存储策略对于混合加载是有效的。在这项研究中，测试是在假设数据上完成的。未来的问题包括存储策略的实际实现和改进。用于确定共享存储策略中的项目组合的方法对于将来的操作是至关重要的。

参考文献
1. Hausman, W.H., Schwarz, L.B., Graves, S.C.: Optimal storage assignment in automatic warehousing systems. Management Science 22, 629–638 (1976).
2. Hackman, S.T., Rosenblatt, M.J.: Allocating items to an automated storage and retrieval system. IIE Transactions 22, 7–14 (1990).
3. Francis, R.L., McGinnis, L.F., White, J.A.: Facility layout and location: an analytical approach. Prentice-Hall, Englewood Cliffs (1992).
4. Eynan, A., Rosenblatt, M.J.: Establishing zones in single-command class-based rec

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