基于智能对象的仓库作业管理关键技术研究与实现

发布时间：2017-08-11 03:25

  本文关键词：基于智能对象的仓库作业管理关键技术研究与实现

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【摘要】：制造业仓库作为物料/商品的集散地,其运作效率对于企业及其供应链有着非常重要的影响。现代化智能仓库管理可提升货物出入库效率、减少工人劳动量,降低企业运作成本。仓库作业管理包含货物出入库、货位分配、存货管理、盘点作业等过程,是仓库管理的核心。仓库作业过程中,信息感知与实时状态信息采集是影响作业效率的关键。传统仓库作业常采用人工手段、条形码等技术来采集与传递信息,在提升仓库效率方面起到了一定作用;但随着现代仓库所管理货物种类变得多样化、对精细化管理需求越来越高,传统方法在精确性、便捷性方面已难以满足现代化仓库作业要求。射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术是一种通过射频信号识别目标并读写数据的无线通信技术,具有读写方便、内存容量大等优点。RFID技术可用来标识仓库组件的关键属性信息和状态信息,为提高仓库作业效率提供了一种新的方法。本文使用RFID技术标识与跟踪仓库作业过程中货物、托盘、货位和叉车等对象,使这些物理对象成为具有标识、感知和具有通信能力的智能对象。以智能对象为基础,本文研究了仓库作业中的货位分配问题并设计开发了一套仓库作业管理系统。本文所做的主要工作有:(1)完成仓库物理对象智能化,构建仓库作业智能对象。通过在货物、托盘、库位上使用RFID标签并写入关键属性信息,在手持机、叉车上部署RFID阅读器,使这些对象成为能够标识和通信的智能对象。随后,本文设计了仓库作业管理系统的总体架构。系统架构给出了智能仓库作业组件如RFID手持机、RFID智能叉车和后端管理系统的软件模块和每个模块需完成的功能;设计了仓库作业过程中货物出入库的流程和叉车的任务分配方法。(2)针对仓库中的货位分配问题,在采用智能对象获得仓库实时状态基础上,本文构建了一种基于多规则的仓库库位分配模型。考虑到仓库货架稳定性和提高货物出入库的效率,本文对货位分配策略“较重货位放置于货架底层”,“出入库频率高的货物靠近出入口存放”和“相关货物靠近存放”进行了分析和建模,建立了多目标函数的数学模型。(3)选用遗传算法对所提出的基于多规则的货位分配模型进行求解和测试。在对遗传算法的基本原理和操作流程进行简要介绍后,本文详细阐述了针对货位分配模型的遗传算法的个体基因编码方法、个体适应度评价和遗传运算的具体过程。随后,使用仿真数据对所设计的遗传算法进行了实验和测试,成功地验证了该算法对于求解货位分配模型的可靠性和准确性。(4)设计与实现了一套仓库作业管理原型系统。基于实验室的成套RFID仓库作业设备,实现了基于RFID的仓库作业对象的信息实时感知、智能叉车任务执行以及后端仓库作业管理系统。
【关键词】：RFID 智能对象 货位分配 仓库作业管理
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F252;TP391.44
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 研究背景及意义9
• 1.2 研究现状9-11
• 1.2.1 仓库管理研究现状9-10
• 1.2.2 货位分配研究现状10-11
• 1.3 研究内容11-12
• 1.4 论文的组织结构12-14
• 2 基于智能对象的仓库构成及系统设计14-24
• 2.1 仓库设计思路14
• 2.2 采用RFID技术构建仓库智能对象14-17
• 2.2.1 RFID技术简介14-15
• 2.2.2 智能对象的定义15-16
• 2.2.3 构建仓库智能对象16-17
• 2.3 基于智能对象的仓库系统架构17-18
• 2.4 基于智能对象的仓库作业流程18-19
• 2.4.1 货物入库流程18-19
• 2.4.2 货物出库流程19
• 2.5 仓库叉车任务分配算法设计19-23
• 2.5.1 叉车任务分配问题描述19-20
• 2.5.2 叉车任务分配算法设计20-23
• 2.6 本章小结23-24
• 3 基于多规则的仓库货位分配模型的建立24-32
• 3.1 货位分配问题描述24
• 3.2 货位分配策略24-25
• 3.3 建立货位分配数学模型25-30
• 3.3.1 建立模型的假设条件25-26
• 3.3.2 建立数学模型26-30
• 3.4 模型分析与算法选择30-31
• 3.5 本章小结31-32
• 4 基于遗传算法的仓库货位分配模型的求解32-47
• 4.1 遗传算法简介32-35
• 4.1.1 遗传算法的基本原理32-33
• 4.1.2 遗传算法的操作流程33-35
• 4.2 货位分配问题的遗传算法设计35-40
• 4.2.1 编码与解码的实现35-37
• 4.2.2 种群初始化37
• 4.2.3 确定个体适应度评价方法37-38
• 4.2.4 遗传运算实现38-40
• 4.3 货位分配问题的遗传算法实现40-42
• 4.4 货位分配问题的遗传算法测试42-46
• 4.5 本章小结46-47
• 5 基于智能对象的仓库作业管理系统实现47-67
• 5.1 系统实现环境47
• 5.2 仓库作业管理终端实现47-55
• 5.2.1 RFID手持机终端实现47-52
• 5.2.2 RFID智能叉车终端实现52-55
• 5.3 后端管理系统实现55-59
• 5.4 货物入库模块实现59-63
• 5.4.1 货物入库流程设计59-60
• 5.4.2 货物入库实现60-63
• 5.5 货物出库模块实现63-66
• 5.5.1 货物出库流程设计63-64
• 5.5.2 货物出库实现64-66
• 5.6 本章小结66-67
• 6 总结与展望67-69
• 6.1 总结67
• 6.2 下一步工作67-69
• 致谢69-70
• 参考文献70-72

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本文编号：654024