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大数据技能在京东仓储中的应用与实践|“大数据与智慧物流”连载(四)

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发表于 2018-8-10 00:13:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
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本文选自《物流技能与应用》杂志2017第5期“连载”栏目,更多出色内容请关注《物流技能与应用》杂志。


往期回首

  • 大数据与智慧物流
  • 面向供应链发掘 “商品关系链”代价|大数据与智慧物流(二)
  • 大数据在仓储物流中的发展与应用|大数据与智慧物流(三)
  • 基于精准画像的京东1小时达|“大数据与智慧物流”连载(四)


文|京东商城运营研发部高级产物司理

王天文



在将来堆栈中,人工智能与装备的联合将会代替大部门物流作业,呆板的智能会逾越人的智能,做出比人更“智慧”的决议,寻求堆栈服从与本钱的最优化。而对于拥有海量包裹物流需求的将来,呆板与智能在物流范畴的应用与实践将会越来越广泛。
随着电子商务的迅猛发展,物流需求日益膨胀,同时人力本钱日益攀升,物流从业职员数目供给不敷,从而导致仓配产能渐趋不敷。据猜测,到2020年,中国的包裹量将到达日均1.45亿个,这已不是单纯扩张人数和堆栈面积就可以办理的题目。通过技能本领支持产能并降本增效迫不及待。
京东推出“无人仓”项目,实现了主动化期间到智能化期间的大跃迁,其智能化表现在,传统工业呆板人将不再只是实行手臂,还将被赋予大脑智慧,使其具备自主判定和举动本领,从而完成复杂多变的仓储使命,为客户更快更好地提供物流服务。下面京东堆栈搬运呆板人——天狼体系的几方面“智慧”地点。
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AGV




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货到人

智能商品结构
《孙子兵法·势篇》中写道:“强弱,形也。”,这里的“强”字是一个动词,是“使其强盛”的意思。我的明白是:要让有限部队变得坚如盘石,必要经心部署阵形、经心结构、经心安排军力。运用在仓储物流管理的生产中,要想用有限库容和产能等资源到达高出库服从,必要经心安排商品库存分布和产能调配;因此,库存分布将变得尤为紧张,我们在京东天狼体系中分别从如下几个方面,应用大数据分析等技能,对堆栈的库存分布举行“经心安排”。

1、热销度
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应用大数据分析技能,猜测商品近期热销水平。对于热销商品(出库频次高的商品),存储于间隔出库工作台近的位置,低落出库搬运总本钱,同时提拔出库服从。
2、相干度
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现在差别商品之间在库内的存储地区分布是相干独立的,是互不影响的。然而,针对海量汗青订单举行数据分析,我们得出结论——两商品同步下单的几率存在肯定的耦合性。根据这种商品相干度的分析,计划商品之间的存储规律,令相干度高的商品存储于雷同货架,到达优化拣货路径,淘汰呆板人货架搬运次数,从而节流仓储装备资源,进步呆板大家效。京东通过应用呆板学习算法和遗传算法等优化算法,盘算得出最优商品组合,即哪些商品存储在一起,能使得仓内货架团体内聚度(货架上商品之间相干度)最高。
3、分散存储
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应用运筹优化等技能,追责备堆栈存分散水平最大化,将雷同或相似商品,在库区肯定水平的分散存储,从而制止由于某地区临时拥堵影响包罗该商品订单出库,如许可以随时动态调理生产,及时平衡各区生产热度;同时,库区生产还可以支持并行生产,可无穷平行扩展。
将以上原则订定为最优库存存储规则,一旦由于因素变革(好比热销度变革、相干度变革)或货架上商品库存变革等,体系会主动调解库存分布图,并对出库、入库、在库作业产生相应的最优决议引导。小车将主动实行相应搬运指令,将对的货架(库存)送至对的位置,完成库存分布的动态调解。
堆栈动态分区
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当订单下传到库房后,假如没有一个公道的订单分区调理,大概会带来差别地区订单热度不均题目,这个题目会导致以下两个征象:
征象1:各区产能不平衡,从而导致部门地区产能临时跟不上。
征象2:部门地区过于拥挤,从而导致部门地区出库服从杂乱且服从较低。
为办理这个题目,我们及时动态分析堆栈订单分布,应用沃罗诺伊图分区技能,动态分别逻辑区,从而到达各区产能平衡的目标,使得装备资源使用率到达最大化和制止拥堵,进而提拔堆栈团体出库服从。
资源匹配
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当WMS从ERP担当客户订单时,运用生产调理运筹优化模子,创建仓内供需最优匹配关系,使得全仓团体出库服从到达最大化。
搬运小车路径规划
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当搬运小车吸收搬运指令时,要将货品快速正确送达目标地,必要规划公道最优路径。那么,怎样使用堆栈优先的门路资源,为全仓搬运小车规划公道的搬运门路?京东应用时空大数据等技能,和谐规划全仓搬运小车团体搬运门路,使得全仓小车井井有条有序举行,最大水平淘汰拥堵。
智能化是物盛行业发展一定趋势,我们可以通过技能本领来办理更多的物流题目,到达降本增效的结果。在将来堆栈中,人工智能与装备联合将会代替大部门物流作业,呆板的智能会逾越人的智能,做出比人更“智慧”的决议,寻求堆栈服从与本钱的最优化。而对于拥有海量包裹物流需求的将来,呆板与智能在物流范畴的应用与实践将会越来越广泛。
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本文选自《物流技能与应用》杂志2017第5期

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