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工業機器人

AI賦能智能制造(四)| 如何讓數據的流動和分析驅動智慧物流?

  2019年08月01日  

  前兩期中,我們對移動機器人(AGV)以及機器人調度控制系統(RCS)做了詳細解讀。在各行業倉儲物流中心,機器人系統的應用,不僅提高了作業效率,減輕了工作人員的勞動強度,還有助于優化資源、降低成本,具有良好的經濟效益。

  但是,在倉儲物流中心,“用好”“管好”機器人系統,協同人力,讓作業效率最大化,則需要更智能的倉儲管理系統。

  海康威視智能倉儲管理系統iWMS應運而生。iWMS利用機器人系統作為執行載體,實現“貨到人”的可視化管理,集成多種倉儲優化技術,穩定可靠、兼容性好,可與企業ERP等系統全功能對接,實現了機器人系統的快速部署,并與企業業務系統高效聯動。在智慧供應鏈的專場,名為“運籌帷幄決勝千里”的大戲已然上演。

  iWMS位于海康威視AI Cloud架構中的邊緣域圈層,實現了數據的匯聚、處理和智能化應用,這其中又蘊含了哪些智能算法和AI技術?

  iWMS由倉儲服務、任務處理服務、機器人控制服務,算法服務,工作站終端APP、移動終端APP等組成。

  在海康威視安防產業智能制造基地,iWMS與移動機器人、機器人調度控制系統構成智能倉儲及廠內物流解決方案,實時管理數十個不同類型的倉庫,可同時處理數十萬條出入庫訂單,效率提升70%以上。

  iWMS×AI

  借助基于數據挖掘、機器學習、深度學習等AI核心技術,iWMS提供四大算法服務:倉位推薦、智能組波次、庫存分配、貨架冷熱度預測,可對倉儲業務資源數據進行分析處理,提供最優執行方法。后續也可以不斷增加新的算法服務,適應更多更復雜的業態。

  數據挖掘是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程,是人工智能和數據庫領域研究的熱點問題。

  機器學習專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重組已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

  深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次,它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力。

01 挖掘物料關聯,出庫“只跑一趟”

  通過數據挖掘關聯性規則、規劃算法等實現智能倉位推薦算法服務,給出貨架搬運次數少、倉位利用率高的入庫方案,提高整體入庫效率、倉位利用率,并通過物料之間的關聯關系提高訂單命中率以進一步提高出庫效率。

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  舉個簡單例子,生產過程中螺栓與螺母一般會配套使用,則認為這兩種物料關鍵度高,因此入庫時推薦上架到一個貨架上,出庫去產線時搬運一次貨架就可以實現這兩個物料的揀選,將會有效提高單個貨架訂單命中率,減少貨架搬運次數。

02 機器學習加持,波次聚類群分

  針對iWMS訂單出庫模塊中組波次訂單存在多個貨架之間耦合,導致貨架搬運次數多的情況。按照全局聚類,提總再分的思路,結合動態規劃和機器學習的方法對整個大訂單池進行分解與重組,同時考慮訂單時效性,揀選效率等因素,實現智能組波次算法服務,降低訂單的平均揀選時間。

  針對分播墻出庫業務一次下發多個訂單,而這些訂單散落分布在不同的貨架上,并需要將物料根據訂單播種到分播墻各個貨格上,根據這樣的業務情況,動態波次算法先對訂單聚類組合,通過機器學習動態調整訂單和貨架的出庫順序,實現盡可能少的搬運貨架次數,完成訂單任務。

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  如下圖,各色塊代表了一個小波次,數字是訂單號,ABCD等字母是貨架號。在一個訂單池中,以物料為維度,iWMS將物料重合度高的訂單組合在一個小波次中。再以貨架(多倉)為維度,將需求物料在同一個貨架上的訂單進行集合組建出庫波次,以提高出庫整體訂單命中率。

  在這種模式下,每個貨架的平均搬運次數從2.10下降到1.03,倉庫揀選作業的效率大幅提升。智能組波次真正嘗試了從“數據提供支持”向“數據智能進行決策”的進化,用更柔性的方式控制生產節奏。

03 智能搜索規劃,分配得心應手

  庫存分配算法服務內含一系列規劃算法和智能搜索算法,可將訂單需求與庫存做精準匹配的同時,輸出貨架搬運次數最少的最優出庫方案,并兼顧特殊業務需求如清倉或效率優先,提高整體出庫效率。

  針對庫容緊張的應用場景,可以使用優先清空倉位策略,快速釋放庫容,提高倉庫周轉率。對于有效率要求的應用場景,可以使用效率優先策略,通過需求數量去匹配庫存,以最少的揀貨次數完成出庫。

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  如下圖,例如某品牌墨鏡的庫存有5條,分列在A、B、C、D、E這5個貨架上,其對應數量分別是1、3、5、7、9個。

  若此時出庫的需求數量是9個,清空倉位優先時,則出A+B+C(9=1+3+5)共3個貨架;效率優先時,則出E(9=9)1個貨架。

  04深度靈智集結,從分析到預測

  通過對倉庫中物料的每日出庫歷史數據進行探索性分析,從出庫歷史數據中挖掘到有效信息,基于神經網絡的深度學習技術對每種物料未來一天的出庫量進行預測,實現貨架冷熱度預測算法服務。

  將預測得到每種物料未來一天的出庫量作為衡量物料冷熱度的關鍵指標,判斷貨架的冷熱度,再調度機器人實時動態調整貨架位置。如下圖,紅色區塊代表高熱度貨架,會優先排布到離揀選臺更近的地方。

  AI、機器人和智能算法的智慧碰撞造就了不同凡響的智能倉儲管理系統iWMS。它一方面應對了更加多樣化的現場設備和更加復雜的作業場景,另一方面實現了更高的作業效率和準確率,讓柔性、可視化的供應鏈管理運維觸手可及,幫助制造企業搭建智慧內物流系統,搶占“智”造升級的先機。

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