智能仓储的库位分配方法、装置及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种智能仓储的库位分配方法、装置及可读存储介质，本发明专利技术会根据两种类型的货物在各自订单中以及共同订单中出现的次数计算两者的关联度，从而确定出两种货物在同一订单中出现的概率，并以此构建货物聚类模型，然后通过构建的货物聚类模型对所有带待入库的货物进行聚类分配，能够将关联度大于阈值的两种或两种以上的货物分配在同一类别中，最后在关联度大于阈值的两种或两种以上的货物体积之和小于目标库位的体积的前提下，将关联度大于阈值的两种或两种以上的货物分配在目标库位中，由此实现了根据订单需求进行库位分配的效果，能够使同一订单的货物尽可能的被分配在同一库位中，从而有效提升了仓库的管理效率和出货效率。率和出货效率。率和出货效率。

【技术实现步骤摘要】
智能仓储的库位分配方法、装置及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及物流
，特别是涉及一种智能仓储的库位分配方法、装置及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网和物联网的飞速发展，物流行业也快速发展。在物流行业中，仓库管理已经成为物流企业竞争的一个关键因素。智能仓储是一种新型的仓储管理技术，其通过信息化、物联网和机电一体化实现智慧物流，从而降低仓储成本、提高运营效率。智能仓储作为物流过程的一个环节，保证了货物仓库管理各个环节数据输入的速度和准确性，确保企业及时准确地掌握库存的真实数据，合理保持和控制企业库存。
[0003]目前，在存储货物的过程中，一般是人工为待存储货物指定存储位置。人工为待存储货物指定存储位置时，通常是按照货物到达仓库的时间先后顺序进行库位分配的，但货物的出货通常是根据订单的需求来确定的，与仓库中物料的入库顺序通常无关。当待存储货物的数量较多时，容易出现存储混乱的情况，导致仓库的管理效率和出货效率低。

技术实现思路

[0004]为此，本专利技术的一个实施例提出一种智能仓储的库位分配方法，以提升仓库的管理效率和出货效率。
[0005]根据本专利技术一实施例的智能仓储的库位分配方法，包括：
[0006]获取待入库的第一类型货物出现在订单中的第一次数、待入库的第二类型货物出现在订单中的第二次数、以及所述第一类型货物和所述第二类型货物共同出现的订单的第三次数；
[0007]根据所述第一次数、所述第二次数和所述第三次数计算所述第一类型货物和所述第二类型货物的关联度，所述关联度用于指示所述第一类型货物和所述第二类型货物出现在同一订单中的概率；
[0008]根据所述关联度构建货物聚类模型，所述货物聚类模型用于指示货物聚合到相同类的关联度总和；
[0009]根据所述货物聚类模型对所有待入库的货物进行聚类分配，以将关联度大于阈值的两种或两种以上的货物分配在同一类别中；
[0010]判断关联度大于阈值的两种或两种以上的货物体积之和是否小于目标库位的体积；
[0011]若是，则将关联度大于阈值的两种或两种以上的货物分配在所述目标库位中。
[0012]根据本专利技术实施例提供的智能仓储的库位分配方法，会根据两种类型的货物在各自订单中以及共同订单中出现的次数计算两者的关联度，从而确定出两种货物在同一订单中出现的概率，并以此构建货物聚类模型；然后通过构建的货物聚类模型对所有待入库的货物进行聚类分配，能够将关联度大于阈值的两种或两种以上的货物分配在同一类别中；
最后在关联度大于阈值的两种或两种以上的货物体积之和小于目标库位的体积的前提下，将关联度大于阈值的两种或两种以上的货物分配在目标库位中，由此实现了根据订单需求进行库位分配的效果，能够使同一订单的货物尽可能地被分配在同一库位中，从而有效提升了仓库的管理效率和出货效率。
[0013]此外，根据本专利技术实施例提供的智能仓储的库位分配方法，还具有以下技术特征：
[0014]进一步地，根据所述第一次数、所述第二次数和所述第三次数计算所述第一类型货物和所述第二类型货物的关联度，所述关联度用于指示所述第一类型货物和所述第二类型货物出现在同一订单中的概率的步骤中，采用下式计算所述关联度：
[0015][0016]其中，p
ij
表示所述第一类型货物和所述第二类型货物的关联度，i表示所述第一类型货物，j表示所述第二类型货物，m
i
表示所述第一类型货物出现在订单中的第一次数，m
j
表示所述第二类型货物出现在订单中的第二次数，m
ij
表示所述第一类型货物和所述第二类型货物共同出现的订单的第三次数。
[0017]进一步地，所述根据所述关联度构建货物聚类模型的步骤中，构建的所述货物聚类模型的表达式如下：
[0018][0019][0020][0021]其中，N表示所有带待入库的货物的种类总数，G表示聚类后的分类总数，g表示聚类后的第g类，X
ig
的取值为0或1，当X
ig
＝1时，表示货物i被分到g类中，当X
ig
＝0时，表示货物i未被分到g类中；X
jg
的取值为0或1，当X
jg
＝1时，表示货物j被分到g类中，当X
jg
＝0时，表示货物j未被分到g类中。
[0022]进一步地，将关联度大于阈值的两种或两种以上的货物分配在所述目标库位中的步骤具体包括：
[0023]计算关联度大于阈值的两种或两种以上的货物中各个货物的平均订单频率；
[0024]根据各个货物的平均订单频率、仓库中各个存储区域到仓库出入口的距离、以及预设的区域分配模型确定各个货物的具体存储区域；
[0025]将各个货物分配到相应的存储区域中。
[0026]进一步地，所述区域分配模型的表达式如下：
[0027][0028][0029][0030]其中，H表示存储区域中的总数，h表示第h个存储区域，F
g
表示第g类货物的平均订单频率，d
h
表示第h个存储区域到仓库出入口的距离，Y
gh
的取值为0或1，当Y
gh
＝1时，表示第g类货物被分配到第h个存储区域中，当Y
gh
＝0时，表示第g类货物未被分配到第h个存储区域中。
[0031]进一步地，所述方法还包括：
[0032]获取所述第一类型货物的第一已入库量、以及所述第二类型货物的第二已入库量；
[0033]将所述第一已入库量和所述第二已入库量分别输入至经过训练的神经网络模型中进行预测，得到所述第一类型货物对应的未来预设时间内的第一预测入库量，以及所述第二类型货物对应的未来预设时间内的第二预测入库量，所述经过训练的神经网络模型是根据所述第一类型货物和所述第二类型货物的历史入库量训练得到的；
[0034]判断所述第一预测入库量是否大于所述第二预测入库量，且所述第一预测入库量是否大于入库阈值；
[0035]若所述第一预测入库量大于所述第二预测入库量，且所述第一预测入库量大于入库阈值，则为所述第一类型货物单独分配库位。
[0036]本专利技术的另一实施例提供一种智能仓储的库位分配装置，以提升仓库的管理效率和出货效率。
[0037]根据本专利技术一实施例的智能仓储的库位分配装置，包括：
[0038]第一获取模块，用于获取待入库的第一类型货物出现在订单中的第一次数、待入库的第二类型货物出现在订单中的第二次数、以及所述第一类型货物和所述第二类型货物共同出现的订单的第三次数；
[0039]计算模块，用于根据所述第一次数、所述第二次数和所述第三次数计算所述第一类型货物和所述第二类型货物的关联度，所述关联度用于指示所述第一类型货物和所述第二类型货物出现在同一订单中的概率；
[0040]构建模块，用于根据所述关联度构建货物聚类模型，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能仓储的库位分配方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取待入库的第一类型货物出现在订单中的第一次数、待入库的第二类型货物出现在订单中的第二次数、以及所述第一类型货物和所述第二类型货物共同出现的订单的第三次数；根据所述第一次数、所述第二次数和所述第三次数计算所述第一类型货物和所述第二类型货物的关联度，所述关联度用于指示所述第一类型货物和所述第二类型货物出现在同一订单中的概率；根据所述关联度构建货物聚类模型，所述货物聚类模型用于指示货物聚合到相同类的关联度总和；根据所述货物聚类模型对所有待入库的货物进行聚类分配，以将关联度大于阈值的两种或两种以上的货物分配在同一类别中；判断关联度大于阈值的两种或两种以上的货物体积之和是否小于目标库位的体积；若是，则将关联度大于阈值的两种或两种以上的货物分配在所述目标库位中。2.根据权利要求1所述的智能仓储的库位分配方法，其特征在于，根据所述第一次数、所述第二次数和所述第三次数计算所述第一类型货物和所述第二类型货物的关联度，所述关联度用于指示所述第一类型货物和所述第二类型货物出现在同一订单中的概率的步骤中，采用下式计算所述关联度：其中，p
ij
表示所述第一类型货物和所述第二类型货物的关联度，i表示所述第一类型货物，j表示所述第二类型货物，m
i
表示所述第一类型货物出现在订单中的第一次数，m
j
表示所述第二类型货物出现在订单中的第二次数，m
ij
表示所述第一类型货物和所述第二类型货物共同出现在同一订单的第三次数。3.根据权利要求2所述的智能仓储的库位分配方法，其特征在于，所述根据所述关联度构建货物聚类模型的步骤中，构建的所述货物聚类模型的表达式如下：构建货物聚类模型的步骤中，构建的所述货物聚类模型的表达式如下：构建货物聚类模型的步骤中，构建的所述货物聚类模型的表达式如下：其中，N表示所有带待入库的货物的种类总数，G表示聚类后的分类总数，g表示聚类后的第g类，X
ig
的取值为0或1，当X
ig
＝1时，表示货物i被分到g类中，当X
ig
＝0时，表示货物i未被分到g类中；X
jg
的取值为0或1，当X
jg
＝1时，表示货物j被分到g类中，当X
jg
＝0时，表示货物j未被分到g类中。
4.根据权利要求3所述的智能仓储的库位分配方法，其特征在于，将关联度大于阈值的两种或两种以上的货物分配在所述目标库位中的步骤具体包括：计算关联度大于阈值的两种或两种以上的货物中各个货物的平均订单频率；根据各个货物的平均订单频率、仓库中各个存储区域到仓库出入口的距离、以及预设的区域分配模型确定各个货物的具体存储区域；将各个货物分配到相应的存储区域中。5.根据权利要求4所述的智能仓储的库位分配方法，其特征在于，所述区域分配模型的表达式如下：表达式如下：表达式如下：其中，H表示存储区域中的总数，h表示第h个存储区域，F
g
表示第g类货物的平均订单频率，d
h
表示第h个存储区域到仓库出入口的距离，Y
gh
的取值为0或1；当Y
gh
＝1时，表示第g类货物被分配到第h个存储区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：张治平，彭磊，刘俐伶，王一钦，姚海彪，康亚文，林辉斌，肖炳雨，顾琪琪，
申请(专利权)人：江西省舌尖王国供应链管理有限公司，
类型：发明
国别省市：