自动化立体仓库系统的仿真研究外文翻译资料

 2022-10-27 10:10

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自动化立体仓库系统的仿真研究

J. P. van den Berg and A. J. R. M. Gademann

在本文中我们呈现了自动化立体仓库系统的仿真研究现状,并研究种类繁多的控制策略。我们比较了几个存储位置的分配策略。对于基于类别的存储策略,我们将应用最近的算法,使我们能够在存储空间需求和操作时间之间进行权衡。我们还研究了一个新的存储位置策略,结合了较低的平均空间需求和较短的平均操作时间。此外,我们还研究存储顺序和捡取请求凭借我们专注去权衡高效率的存取操作机械和响应时间性能。

1.前言

自动存取系统 (AS / RSs) 广泛应用于工业。AS / RS 是由一个或多个平行过道,每个通道有两个高托组成的货架产品选取存储系统。存储/捡取(S/R) 机或自动堆垛机在过道内操作并执行存储和捡取。S/R 机沿安装在地板和顶板上的导轨移动。在典型配置中,S/R 机最多携带一个托盘。存储托盘到达输入点并且等在累积输送机上直到 S/R 机运送托盘到它们的存储位置。这使得它必须总是从输入队列中选择第一个托盘,即先到先服务 (FCFS)。S/R 机械放置捡取的托盘在输出点。S/R 机有三个独立驱动器分别为水平、 垂直和叉移动。因此 S/R 机的操作时间是通过水平、垂直操作时间的最大值来测量。在许多应用中 S/R 机限制在一个过道内。

由于其机组负荷能力,S/R 机运行特点局限于单个指令周期和双指令周期。在单个指令周期中存储或捡取行为发生在对输入点和输出点两个连续访问之间。在双指令周期中 S/R 机连续执行存储、运送空托盘到捡取点执行捡取。在存储和捡取点之间的空负载操作称为交叉操作。

多负载 S/R 机启用多个的存储和捡取请求,执行每个周期,从而减少平均的处理时间。

小负载的自动存取系统是被设计用来存储和按次序捡取小件物品。这些物品存储在模块化的存储抽屉或储物箱内。这些容器可以被细分为多个隔间,每个包含一个特定的产品。在捡取点,顺序捡取装置位于通道的顶端。

对于计划和控制自动存取系统的研究集中在两个主题: 请求顺序和储位分配。

Hausman 等人(1976) 是最先研究请求顺序的人之一。他们仅仅研究单个指令周期的次序。Graves等人 (1977 年) 研究执行双指令周期的影响。他们观察操作时间减少到大约 30%。Han等人 (1987 年) 表明,AS / RS 吞吐量性能,可能通过合理巧妙布置捡取请求的次序得到提高,所以双指令周期中在存取点之间的交叉操作时间得到了减少。他们认为要考虑到序列存储和捡取请求这两种途径。

  1. 选择一个存取请求中的子集(波);将这些波中的请求排序。当电流波形中的所有存取请求都完成,释放下一波。
  2. 每当一个新的请求到来时重新排列这些请求并且使用截止时间或优先考虑原则,确保走道顶端的捡取不过多的延误。

我们将这些方法分别称为波定序和动态定序。在本文中我们将重点关注动态定序。

在动态定序方法下,自动存取系统的几个仿真研究被呈现出来。Schwarz等人 (1978 年) 证实了最近货位 (COL) 规则和现实条件下的随机的存储的等价性。此外,他们比较了最近货位规则和拥有两个或三个类的分类存储政策。最后他们研究了产品流动率的不完全信息。Linn 和 Wysk (1987 年) 有系统地评价了大量的存取选择规则,这时产品的需求呈季节性趋势。Seidmann (1988 年) 提出了一种动态控制方法,以适应基于等待的请求数和流失率的变化的策略。Linn 和 Wysk (1990) 提出一个精妙的系统,可以根据AS/RS的利用率调节其控制。Linn和Xie (1993 年) 研究了对于一个被给于货物到期在一个集合的环境里的AS / RS存在的重要规则。

在文学研究里已经得到广泛关注的第二个主题是货物到存储点的分配。Hausman等人 (1976) 提出三个存储位置分配策略: 分类存储、 随机存储和专用存储。分类存储策略把产品分类,基于其需求率,在这些类之间,为每个类在储存区域里保留一定空间。因此,在其类中任意空位存储传入的负载。随机和专用存储实际上是极端情况下的分类存储策略: 随机存储认为类是单一的,而专用存储认为一个类对应一种产品。分类存储策略和专用存储策略试图减少存取的平均操作时间通过储存在容易接近的点上拥有高需求的产品。对产品的需求可能通过订单体积指数(COI) 估计 (见Heskett 1963年)。

Van den Berg(1996 年) 提出了多项式时间的动态规划算法用来分配产品和类之间的点,这样最小化平均单个命令的操作时间。该算法的性能优于以前的算法 (例如Graves等人,1977 年,Hausman等人,1976 年,Rosenblatt 和 Eynan 1989 年 E,和 Eynan 和Rosenblatt 1994年)。该算法适用于任何需求曲线、 任何操作时间度量、 任何仓库布局和任何位置的输入站和输出站。此外,它允许库存水平各不相同,并确定每个类的存储空间需求通过强加一个货物存满的风险水平。

在本文中我们使用仿真来评估AS/RS各项控制策略的性能。仿真是强制性的充分建模AS / RS的所有运作功能,因为现有的分析模型只适用于特殊情况。先进的分析模型的一些例子是: Bozer 和White (1984 年) 随机的存储和FCFS 捡取测序;Han等人 (1987 年) 随机的存储和最近邻规则的选择存储位置和捡取请求定序; Seidmann (1988) 同样的问题,轻松的假设,当要求的产品存放在多个位置时捡取不一定根据第一个先出 (FIFO) 的规则选择;Eynan 和Rosenblatt(1993 年)分类最近邻规则选择存储位置和捡取在同一类; Pan和Wang (1996 年) 基于类存储在矩形时间货架中。

我们研究的仓储系统控制的几个方面。一个方面是传入产品的位置分配。在这里我们研究分类存储策略 (以及其他策略),我们使用Van den Berg (1996 年) 开发的动态规划算法来确定最优的类划分。我们还介绍了一项新策略 (连续存储)。作为第二个方面AS / RS 控制是存储和捡取请求的排序。针对这一问题我们制定策略基于启发式方法,被Van den Berg 和 Gademann (1999 年)提出。第三个方面是响应时间或恰当的日期性能。在文献中关于排序和计划过程的大多数出版物集中在系统的吞吐量。在本文中我们也评估了货物到期的特性。

本文的结构如下。在章节2中我们做了假设。随后,在章节3中我们描述了控制策略和规则,这些将会在仿真中被检测。接下来,在章节4中我们提出和讨论了仿真结果。我们得到一些结论。

2.假设

在本文中我们使用仿真来研究动态定序方法,即请求能随机到达,需要在短时间内响应。我们基于我们的仿真在AS / RS的产品布置,流动率和操作速度 ,该系统位于雅马哈摩托车有限公司配送中心的闲置区域,坐落在荷兰。

因为每种产品在去年周转额而被重视。周转额分布是产品的20%占总营业额的 78%。我们感兴趣的是由一个通道组成的AS/RS的性能,而 AS / RS 最初由六通道组成。因此,我们一致选择1526种产品使得一台起重机械产生适当的工作量。这些产品都存储在一个有两个存储货架的通道里,每个存储货架各有 50 x 16 个存位,使得一共有1600个存位。所有位置都有相同的高度和宽度: 1 m times; 1 m,使货架尺寸为: 50 m times; 16 m。S/R 机有独立驱动器可以水平和垂直的运行。最大的起重机速度是水平方向80 m minmacr;sup1;和垂直方向 24 m minmacr;sup1;。拿起或存入一个单位负载的时间是 15 s。这个拿起/存入时间包含了损失的加速/减速时间。因此,我们可以假定这加速/减速是瞬时。因此,S/R 机运行次数可以通过切比雪夫或最大跃点数来测定,即运行时间等于水平和垂直运行时间的最大值。

我们假定的输入和输出点都在过道的低端拐角处。Van den Berg和 Gademann (1999 年) 证明了由于排队规则引起的相对运行时间的节省在这种情况比远程输入和输出点大得多。

雅马哈的仓库经理估计产品呈现大约从快速移动产品时间的95%下降到缓慢移动产品时间的85%。我们假设,所有产品的周转率、 产品组合和产品的排序策略不会改变。我们使用Van den Berg (1996 年) 中描述的方法来确定存储空间要求。在此方法中任意时期可用单元载荷数被近似为正态分布。随后,确定一个足够大的存储空间,以便被给定的产品集分布在一个指定的时间区域a内。

3.控制策略

在本节中,我们呈现将通过仿真评估的策略和规则。我们分类为下列策略和规则:

  1. 存储位置分配策略;
  2. 请求选择规则;
  3. 空位选择规则;
  4. 紧急规则。

存储位置分配策略对传入的单元载荷的空位加以约束。如政策不作出唯一的选择,空位选择规则将起作用。请求选择规则确定一个序列,在这个序列里,通过依次选择而使得存取请求被执行。我们通过采用紧急规则试图去阻止捡取的过度延迟。在章节3.1-3.4 中我们详述了在仿真中被检验的各种策略和规则。

3.1.存储位置分配策略

在仿真研究中,我们研究了以下存储位置分配策略:

  1. 随机存储;
  2. 分类存储;
  3. 专用存储;
  4. 连续存储。

前三个策略是在文献和实践中众所周知的。分类存储策略区分了很多类的产品并且为每一类在货架里保留了一定的区域。随机存储策略,让产品在货架中的任意位置存储。专用存储策略将特定位置分配给每个产品,只可由该产品占领。在这项研究里连续存储策略是被新提出来的。这项策略结合了较低的存储空间需求跟较短的平均操作时间等两个优点。

分类存储策略 (CL- K,其中 K 表示的类的数目),我们基于范登伯格 (1996 年) 提出的动态编程算法确定了类的尺寸和各类产品的分布。因此,在时间区域a内,每一类区域是足够大去承担该类的产品。随机存储策略 (RAN) 是特殊案例 CL-1。对于专用存储策略 (DED) 我们为每个产品保留一个存储位置,因为在同一时间最多能得到产品的一个单元荷载。

对于连续存储策略 (CON) ,我们假设它随机存储来估计所需的存储空间,。让t inj and t outj分别表示从位置 j 到输入和输出点的操作时间。现在,连续存储策略将所有t inj t outj非递减的货架点和所有每个预留位需求非递减的产品进行排序。然后,它用P(Qi-1lt;=li-1)gt;=a来为每个产品i计算其最小的整数值li,此时,Qi-1是一个在任何时候表示目前产品载荷的随机变量。回忆第2章节,我们可以通过正态分布来约计在任何时候可得到的单元载荷的数目。现在,当产品i的一个单元载荷进来时,它被分配给一个由jgt;=li引导的空位。也就是说,产品i的位置被选择作为更加接近输出输入点而为每个产品需求更高的点保留。其实,当a=1时, CON 策略变得相当于 DED 策略。

下一步我们考虑在该区域外的所有其他空位。此问题不适用于随机存储策略。初步的仿真结果表明,当空位最接近指定的区域,会获得最好的结果,但最好不要更接近输入输出点。

换句话说,应防止将单位荷载分配到被选定为快移动产品的位置。对快速移动产品来说,可能填满空间更加迅速,它可能会导致运行时间的大幅增加。在仿真研究中我们应用此例外规则。

3.2.请求选择规则

相对一个FCFS 序列来说,一个好的存取请求次序可能会导致更少的操作时间。仿真研究中,我们将检查以下三个规则,即当前请求完成后选择下一个请求:

  1. 最长等待捡取 (LWR);
  2. 最近捡取 (NR);
  3. 最近存储/捡取 (NSR)。

LWR和 NR 是众所周知的规则。LWR规则和 NR 规则轮流执行存储和捡取请求,只要都可用。显然,根据 FCFS ,下一个存储请求必须被选择。然而,该规则对下一次捡取又相对自由。LWR规则选择捡取请求是根据FCFS的顺序。NR 规则选择最接近 S/R 机的捡取请求,因此捡取行为之间最邻近。

NSR 规则认为所有捡取以及输入点应选择与 S/R 机最接近的位置。如果输入点是最近的位置那么下一个请求将变成存取,否则它将变成捡取。NSR 规则将始终选择在捡取后存储,因为我们认为符合输入和输出点。然而通过另一个存储或者捡取之后,存储也可能会成功。NSR 规则是从Van den Berg和 Gademann (1999 年) 中的最近邻启发式算法推导出的作为波定序方法。

请注意 NSR 规则可能执行单个命令周期,即使输入和输出站在相同的位置并且存储和捡取请求都可以收到。乍一看在这种情况下,它可能似乎是更有效地只执行双指令周期,。然而,这不一定是真的。例如,我们可能决定在单个命令周期中执行存储请求,即使捡取也有效,因为后续存储请求更接近捡取的位置,这个可以在下面的示例中看到。

示例 1。研究图 1

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