چگونه انتخاب ربات ها مسیر انتخاب را بهینه می کنند؟

در دوره مدرن انبارداری و تدارکات ، کارآیی نام بازی است. یکی از بازیکنان اصلی در تقویت این کارآیی ، ربات انتخاب است. من به عنوان یک تهیه کننده ربات انتخاب ، دست اول شاهد این بودم که چگونه این ماشین ها در نحوه انتخاب کالاها در انبارها انقلابی می کنند. در این وبلاگ ، ما به این نکته می پردازیم که چگونه انتخاب روبات ها مسیر انتخاب را بهینه می کنند ، جنبه مهمی که مستقیماً بر بهره وری و اثربخشی تأثیر می گذارد.

مبانی انتخاب بهینه سازی مسیر

انتخاب بهینه سازی مسیر به فرایند تعیین کارآمدترین مسیر برای انتخاب ربات در هنگام بازیابی موارد از یک انبار اشاره دارد. هدف این است که زمان و مسافت طی شده توسط ربات را به حداقل برسانیم که به نوبه خود باعث کاهش زمان انتخاب و مصرف انرژی می شود.

روش های انتخاب دستی سنتی اغلب شامل انتخاب های مسافت طولانی از طریق انبار برای جمع آوری وسایل می شود. این نه تنها منجر به خستگی جسمی می شود بلکه منجر به هدر رفتن زمانی قابل توجه می شود. از طرف دیگر ، انتخاب روبات ها می توانند طرح انبار و محل موارد را برای یافتن کوتاهترین و سریعترین مسیر تجزیه و تحلیل کنند.

عوامل مؤثر بر بهینه سازی مسیر انتخاب

1. چیدمان انبار
   طرح انبار نقش اساسی در انتخاب بهینه سازی مسیر دارد. یک انبار چاه - سازمان یافته با راهروهای کاملاً مشخص و مناطق ذخیره سازی می تواند حرکت را برای انتخاب ربات آسانتر کند. به عنوان مثال ، یک انبار با یک شبکه - مانند طرح بندی به ربات اجازه می دهد تا به صورت خطی تر حرکت کند و تعداد چرخش ها و مانورهای مورد نیاز را کاهش دهد. ربات انتخاب ما به گونه ای طراحی شده است که با چیدمان های مختلف انبار سازگار شود ، خواه یک انبار باریک و راهرو باشد یا یک طرح بزرگ باز.ربات

   

2. مکان و توزیع مورد
   مکان و توزیع موارد موجود در انبار نیز در مسیر انتخاب تأثیر می گذارد. مواردی که غالباً انتخاب می شوند باید در مکان های به راحتی در دسترس مانند نزدیکی ایستگاه انتخاب ذخیره شوند. انتخاب ربات ها از الگوریتم ها برای تجزیه و تحلیل داده های انتخاب تاریخی و تعیین مکان های ذخیره سازی بهینه برای موارد مختلف استفاده می کنند. به این ترتیب ، این روبات می تواند مسافتی را که برای انتخاب محبوب ترین موارد انتخاب شده است به حداقل برساند.

3. حجم و پیچیدگی سفارش دهید
   حجم و پیچیدگی سفارشات می تواند بسیار متفاوت باشد. برخی از سفارشات ممکن است از یک مورد واحد تشکیل شود ، در حالی که برخی دیگر ممکن است موارد مختلفی را از مکان های مختلف موجود در انبار داشته باشند. انتخاب ربات ها باید بتوانند این تغییرات را به طور کارآمد کنترل کنند. برای سفارشات کوچک ، ربات می تواند به سرعت موارد را انتخاب کرده و به نقطه شروع بازگردد. برای سفارشات بزرگ و پیچیده ، ممکن است ربات نیاز به گروه بندی موارد بر اساس موقعیت مکانی خود داشته و آنها را در یک دنباله استراتژیک انتخاب کند.

الگوریتم های انتخاب بهینه سازی مسیر

1. الگوریتم های ژنتیکی
   الگوریتم های ژنتیکی از فرایند انتخاب طبیعی الهام گرفته شده اند. این الگوریتم ها با مجموعه ای از مسیرهای انتخاب احتمالی (جمعیت) شروع می شوند و سپس از اپراتورهایی مانند انتخاب ، متقاطع و جهش برای تکامل جمعیت در طول نسل استفاده می کنند. مناسب ترین مسیرها (کسانی که کمترین فاصله یا زمان دارند) بیشتر برای نسل بعدی انتخاب می شوند. این فرآیند تکراری تا زمانی که یک مسیر بهینه یا نزدیک بهینه پیدا شود ادامه می یابد. ربات انتخاب ما از الگوریتم های ژنتیکی پیشرفته برای بهبود مداوم مسیر انتخاب بر اساس داده های زمان واقعی استفاده می کند.

2. بهینه سازی کلونی مورچه (ACO)
   بهینه سازی کلونی مورچه یکی دیگر از الگوریتم های محبوب برای بهینه سازی مسیر است. این مبتنی بر رفتار مورچه هایی است که به دنبال غذا هستند. مورچه ها مسیرهای فرمون را در مسیرهای طی شده خود قرار می دهند و سایر مورچه ها احتمالاً مسیرهایی را با غلظت فرمون قوی تر دنبال می کنند. در زمینه انتخاب روبات ها ، مسیرهای فرمون نشان دهنده مطلوبیت مسیرهای مختلف است. این ربات با کاوش در مسیرهای مختلف به طور تصادفی شروع می شود و سپس به تدریج مسیرهای فرمون را در مسیرهای کارآمدتر می سازد. با گذشت زمان ، ربات در مسیر انتخاب بهینه همگرا می شود.

3. الگوریتم Dijkstra
   از الگوریتم Dijkstra برای یافتن کوتاهترین مسیر بین دو گره در یک نمودار استفاده می شود. در مورد انبار ، گره ها می توانند مکان های ذخیره سازی را نشان دهند و لبه ها می توانند مسیرهای بین این مکان ها را نشان دهند. این الگوریتم از یک گره منبع شروع می شود و تمام گره های همسایه را بررسی می کند و کوتاهترین فاصله را برای هر گره محاسبه می کند. سپس گره را با کمترین فاصله انتخاب می کند و فرآیند را تکرار می کند تا به گره مقصد برسد. این الگوریتم به ویژه برای یافتن کوتاهترین مسیر در یک محیط انبار استاتیک مفید است.

واقعی - سازگاری و انعطاف پذیری زمان

یکی از مهمترین مزایای روبات های انتخابی مدرن ، توانایی آنها در سازگاری با تغییرات واقعی در محیط انبار است. به عنوان مثال ، اگر یک مورد از موجودی خارج باشد یا سفارش جدیدی دریافت شود ، ربات می تواند به سرعت مسیر انتخاب را دوباره محاسبه کند. ربات انتخاب ما مجهز به سنسورها و سیستم های نظارت بر زمان واقعی است که به آن اجازه می دهد موانع ، تغییر در طرح یا مکان های جدید را تشخیص دهد. این تضمین می کند که ربات می تواند حتی در یک محیط پویا به طور مؤثر عمل کند.

ادغام با سایر سیستم های انبار

انتخاب روبات ها در انزوا کار نمی کنند. آنها باید با سایر سیستم های انبار مانند سیستم مدیریت انبار (WMS) و سیستم مدیریت موجودی ادغام شوند. WMS اطلاعاتی در مورد سفارشات ، مکان های مورد و سطح موجودی را در اختیار ربات قرار می دهد. سپس ربات از این اطلاعات برای بهینه سازی مسیر انتخاب استفاده می کند. ادغام با سیستم مدیریت موجودی به ربات اجازه می دهد تا سطح موجودی را در زمان واقعی به روز کند زیرا این موارد را انتخاب می کند. این ادغام یکپارچه تضمین می کند که کل عملیات انبار به طور هموار و کارآمد انجام می شود.

مقایسه با سایر انواع ربات

1. ربات پالتو
   در حالی که انتخاب ربات ها بر بازیابی موارد جداگانه از ذخیره سازی متمرکز شده اند ، از روبات های پالت استفاده می شود تا وسایل را برای حمل و نقل روی پالت ها جمع کند. روبات های پالت برای رسیدگی به بارهای سنگین و انجام کارهای انباشته تکراری طراحی شده اند. با این حال ، آنها در هنگام انتخاب مورد و بهینه سازی مسیر ، سطح انعطاف پذیری و دقت مشابهی را انتخاب نمی کنند.ربات پالتو

2. ربات کن
   روبات های Cantilever دارای یک طراحی منحصر به فرد با یک بازوی کانسیلر هستند که می توانند به مناطق دسترسی سخت و سخت برسند. آنها اغلب برای کارهایی مانند بارگیری و تخلیه موارد بزرگ استفاده می شوند. با این حال ، دامنه حرکت و سرعت آنها ممکن است در مقایسه با انتخاب روبات ها ، که برای انتخاب سرعت بالا و انتخاب دقیق در یک محیط انبار طراحی شده اند ، محدود باشد.ربات کن

پایان

انتخاب ربات ها یک بازی - تغییر دهنده در صنعت انبارداری و لجستیک است. با بهینه سازی مسیر انتخاب ، این روبات ها می توانند به طور قابل توجهی کارایی عملیات انبار را بهبود بخشند ، هزینه های نیروی کار را کاهش داده و رضایت مشتری را افزایش دهند. ما به عنوان یک تأمین کننده ربات انتخاب ، ما متعهد به ارائه روبات های با کیفیت بالا هستیم که از آخرین فناوری ها و الگوریتم ها برای انتخاب بهینه سازی مسیر استفاده می کنند.

اگر به دنبال ارتقاء کارآیی عملیات انبار خود هستید ، ما از شما دعوت می کنیم تا برای بحث و گفتگوی مفصل در مورد راه حل های ربات ما با ما تماس بگیرید. تیم متخصصان ما برای درک نیازهای خاص شما با شما همکاری می کنند و یک راه حل سفارشی ارائه می دهند که نیازهای شما را برآورده می کند.

منابع

• Lavalle ، SM (2006). الگوریتم های برنامه ریزی. انتشارات دانشگاه کمبریج.
• Dorigo ، M. ، & Stützle ، T. (2004). بهینه سازی کلونی مورچه. مطبوعات MIT.
• Cormen ، Th ، Leison ، CE ، Rivest ، RL ، & Stein ، C. (2009). مقدمه الگوریتم ها. با مطبوعات