订单拣选优化要点在线视频

订单拣选中

行走是人工拣选仓库中

消耗劳动力工时资源最大的动作

如何减少拣选员的行走距离

是人工拣选优化的关键

如上图所示

拣选员路径优化

就是寻找拣选员访问一系列货位的路径或顺序

使得行走的距离最短

该问题本质上属于Steiner TSP问题

常用的拣选路径优化的启发式方法包括

S shape策略

即按S型路径依次穿越遍历货位所在的通道

Return策略

即拣选员从通道一侧进入

拣完最远处货位的货物后返回

从通道的同一侧离开通道

依次遍历货位所在的通道

中间点策略

即拣选员从通道一侧进入

最远达到该通道的中间点位置

然后返回

从通道同一侧离开通道

依次遍历货位所在的通道

Largest-gap策略稍微复杂些

但表现相对较好

介绍Largest-gap策略之前

需要先明确gap的含义

这里gap表示任意两个相邻货位间的距离

第一个货位与通道前端之间的距离

或者最后一个货位与通道末端之间的距离

Largest-gap策略

指的是拣选员拣选该通道货物的路径方案

要避免行走最大gap的距离

比如例子中第二个通道中

最大gap是最后一个货位与通道末端之间的距离

拣选员就行走到该通道最后一个货位后

原路返回

避免行走这个最大的gap距离

同样第三个通道中

最大gap是中间相邻两个货位的距离

拣选员就从通道的两侧进入通道进行拣选

避免这个最大的gap

以上介绍的是启发式的拣选路径策略

不能保证获得最优解

当货位规模较小时

可以抽象为最短路问题模型

采用动态规划的算法来获得精确解

我们假设每个通道只能访问一次

从一个通道到达下一个通道时

拣选员可以采用两种方式

一是穿过当前整个通道到达下一个通道

二是先返回到进入当前通道的这一侧后

再到达下一个通道的方式

将起始点 终到点

每个通道的前端点和末端点

视为图中的节点

上例的拣选路径优化可转化为

寻找从1R节点到End节点的最短路问题

接下来看一看各条弧上的权重如何设置

从第一条通道到第二条通道

根据前面的假设

有两种方法实现

一是从1R-1L-2L

穿越通道1实现

二是从1R-1R-2R实现

分别计算这两条路径的距离

标记为对应弧的权重值

从第二条通道到第三条通道

选择会更多一些

当位于2L节点时

会有2L-2L-3L和2L-2R-3R两种方案

同样当位于2R节点时

也有2R-2L-3L和2R-2R-3R的方案

分别计算这四条路径的距离

标记为对应弧的权重值

同样可以获得从第三条通道到第四条通道

各种方案对应弧的权重值

以及从第四条通道到终点

各种方案对应弧的权重值

当所有可行弧的权重都确定后

可形成最终的图

在该结构中根据动态规划的思想

很容易能够获得从1R节点到End节点的最短路

即1R-2R-3L-4L-End

体现的具体仓库拣选路径如右图所示

观察该图的结构

当仓库布局一定时

交叉弧如1R-2L 2R-3L等的权重

即通道前端到通道末端的距离是保持不变的

而1R-2R 2R-3R 2L-3L这类弧的权重

则会随着访问货位的变化而变化

订单拣选路径优化

比较适用于多item和中等规模订单的情况

当订单品类数太少或订单规模太大

优化的效果都不太突出

因为前者比较容易就能够枚举出最优方案

后者因为货位分布广

优化的效果可能跟普通的启发式策略效果相差无几

以上就是本讲的内容

下一讲我们将系统的梳理和介绍

各类仓储系统和设备