仓储和拣选系统以及预测和/或避免未来故障的方法技术方案

本发明专利技术涉及一种方法，在所述方法中，输出出现故障的概率和/或当可能出现故障时引入降低出现所述故障的概率的措施，所述概率基于所输送的件货(18)的件货特性(a)。在此，鉴于是否在运输所述件货(18)时出现故障对所述件货(18)的运输进行分类。所述件货特性(a)与运输分类(c)共同被馈入到自学习算法(36)中。通过对于多个件货(18)重复所述步骤，能够计算在运输所述件货(18)时出现故障的概率。本发明专利技术还涉及一种用于实施所提出的方法的仓储和拣选系统。统。统。

Warehousing and picking systems and methods to predict and / or avoid future failures

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】仓储和拣选系统以及预测和/或避免未来故障的方法


[0001]本专利技术涉及一种用于运行仓储和拣选系统的方法，在所述方法中，利用所述仓储和拣选系统的件货测量装置确定要由所述仓储和拣选系统的输送技术机构运输的件货的件货特性，将所确定的件货特性存储在配设给所述件货的数据存储器中，并且利用所述仓储和拣选系统的输送技术机构运输所述件货。
[0002]此外，本专利技术还涉及一种仓储和拣选系统，所述仓储和拣选系统包括用于运输件货的输送技术机构、用于确定所述件货的件货特性的件货测量装置以及用于将所述件货特性存储在配设给所述件货的数据存储器中的写入装置和用于从所述数据存储器读取所述件货特性的读取装置或者用于将所述件货特性存储在配设给所述件货的数据存储器中且用于从所述数据存储器读取所述件货特性的组合式的写入和读取装置。

技术介绍

[0003]这样的方法和这样的仓储和拣选系统原则上从现有技术已知。在此，件货特性、例如其尺寸被检测并且为了以后使用而被存储。
[0004]方法以及仓储和拣选系统也特别是已知的，其中，由件货测量装置确定件货与长方体形状的偏差，并且由件货测量装置或与其连接的评估单元进行关于输送机特性的分类，例如：“不可输送的”、“可输送的”、“可不良输送的”、“可良好输送的”。随后，采取如下措施，例如以便例如通过重新包装货物使不可输送的或可不良输送的件货变得可输送。
[0005]已知的方法以及仓储和拣选系统的缺点是：根据或多或少固定不变的方案进行分类，并且一直没有考虑(基于输送技术机构与件货之间的相互作用)对输送技术机构产生的对件货的输送产生不利影响的未知故障影响。

技术实现思路

[0006]因此，本专利技术的目的在于，给出一种改进的用于运行仓储和拣选系统的方法以及一种改进的仓储和拣选系统。特别是应考虑对输送技术机构产生的对件货的输送产生不利影响的未知故障影响。
[0007]本专利技术的目的利用一种用于预测和/或避免在仓储和拣选系统中的未来故障的方法来实现，所述方法包括如下步骤：
[0008]a)利用所述仓储和拣选系统的件货测量装置确定要由所述仓储和拣选系统的输送技术机构运输的件货的件货特性，
[0009]b)利用所述仓储和拣选系统的输出单元输出出现故障的概率(即输出出现故障的预测)，和/或利用所述仓储和拣选系统的控制装置当可能出现故障时引入降低出现所述故障的概率的措施，所述概率分别基于所输送的件货的件货特性，
[0010]c)将所确定的件货特性存储在配设给所述件货的数据存储器中，
[0011]d)利用所述仓储和拣选系统的输送技术机构运输所述件货，
[0012]e)当通过所述监控和分类单元确认在运输所述件货时有故障时通过所述仓储和
拣选系统的监控和分类单元将所述件货的运输分类为有故障的，或者当在可预定的观察时段内通过所述监控和分类单元确认在运输所述件货时没有故障时通过所述监控和分类单元将所述运输分类为无故障的，
[0013]f)将所存储的件货特性和所述件货的运输的在所述步骤e)中确定的运输分类馈入到自学习算法中，并且
[0014]g)对于多个件货重复所述步骤a)至f)，并且在运输不同件货时借助于所述自学习算法根据所述不同件货的件货特性计算出现故障的概率(简称“故障概率”)，对于所述不同件货完成所述步骤a)至f)。
[0015]本专利技术的目的也利用一种仓储和拣选系统来实现，所述仓储和拣选系统包括：
[0016]用于运输件货的输送技术机构；
[0017]用于确定所述件货的件货特性的件货测量装置；
[0018]用于将所述件货特性存储在配设给所述件货的数据存储器中的写入装置以及用于从所述数据存储器读取所述件货特性的读取装置，或者用于将所述件货特性存储在配设给所述件货的数据存储器中且用于从所述数据存储器读取所述件货特性的组合式的写入和读取装置；
[0019]用于基于所确定的件货特性输出出现故障的概率(即输出出现故障的预测)的输出单元和/或用于基于所确定的件货特性当可能出现故障时引入降低出现所述故障的概率的措施的控制装置；
[0020]监控和分类单元，所述监控和分类单元设置用于确认在运输所述件货时故障并且然后将所述件货的运输分类为有故障的，或者当在可预定的观察时段内通过所述监控和分类单元确认在运输所述件货时没有故障时将所述运输分类为无故障的；和
[0021]自学习算法，所存储的件货特性和所述件货的运输的运输分类能够馈入到所述自学习算法中，并且所述自学习算法构造用于在运输不同件货时根据所述不同件货的件货特性计算出现故障的概率(简称“故障概率”)。
[0022]通过所提出的措施，件货在仓储和拣选系统的输送技术机构上造成的故障归因于所述件货的件货特性或者说与所述件货特性有关。通过收集多个件货的有关信息，可以识别出现故障的“模式”(如果存在这样的模式的话)。一旦这种知识从经验中得到，就可以预测故障，并且可以确定和显示出现故障的概率。还可以引入对策，以便避免所预测的故障的实际出现。以这种方式，特别是可以在事后识别出由在仓储和拣选系统的规划阶段中不考虑或不能考虑的确定的件货对仓储和拣选系统的负面影响。
[0023]“自学习算法”从经验中生成知识并且为此从示例中学习并且可以在学习阶段结束之后概括所述知识。在学习阶段的范围内，自学习算法建立基于训练数据的统计学模型。自学习算法的例子例如是人工神经网络、自学习决策树以及遗传算法。所描述的过程也称为“机器学习”。在本专利技术的范围内，学习或训练阶段特别是可以完全或部分地在仓储和拣选系统的持续运行中进行。
[0024]“在运输件货时出现故障的概率”、简称“故障概率”特别是说明：一组具有相同(或类似的件货特性)的件货中有多少件货引起故障。10％的故障概率则意味着该组的10个件货中的1个件货造成仓储和拣选系统中的故障。如果观察单个的件货，这个说明也意味着90％的概率不会造成故障。在50％的故障概率时，造成故障的件货和不造成故障的件货保
持平衡。即使在上面给出的基础上给出所述故障概率是有利的，但仍然可设想的是：在不同的基础上给出所述故障概率。
[0025]在本专利技术的范围内，要输送或已输送的“件货”特别是可以理解为单个的货物、多个单个的货物的复合体或其中容纳有一个或多个货物(散装或复合体)的装载辅助器件。
[0026]“装载辅助器件”用于容纳货物。装载辅助器件特别是可以理解为容器、纸箱等。根据上述定义，件货也可以由装载辅助器件构成。
[0027]在“仓储和拣选系统”中，货物例如可以在货物入口处交付和接收并且然后在必要时重新包装并且在货物仓库中入库。货物也可以根据订单拣选，亦即从货物仓库出库、整理成订单并且在货物出口处提供以用于运走。与制造过程完全不同，货物在货物入口与货物出口之间没有实质性变化。然而，小的形状改变是可能的，特别是在非刚性体、例如袋或包中或者然而也在其他柔性包装、例如由卡纸或塑料制成的包装中。
[0028]仓储和拣选系统的“输送技术机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于预测和/或避免在仓储和拣选系统(1)中的未来故障的方法，所述方法包括如下步骤：a)利用所述仓储和拣选系统(1)的件货测量装置(19)确定要由所述仓储和拣选系统(1)的输送技术机构(9)运输的件货(18)的件货特性(a)，b)基于所确定的件货特性(a)利用所述仓储和拣选系统(1)的输出单元(37)输出出现故障的概率，和/或基于所确定的件货特性(a)利用所述仓储和拣选系统(1)的控制装置(35)当可能出现故障时引入降低出现所述故障的概率的措施，c)将所确定的件货特性(a)存储在配设给所述件货(18)的数据存储器(31)中，d)利用所述仓储和拣选系统(1)的输送技术机构(9)运输所述件货(18)，e)通过所述仓储和拣选系统(1)的监控和分类单元(32)监控所述件货(18)的运输，并且当通过所述监控和分类单元(32)确认在运输所述件货(18)时有故障时将所述运输分类为有故障的，或者当在可预定的观察时段内通过所述监控和分类单元(32)确认在运输所述件货(18)时没有故障时通过所述监控和分类单元(32)将所述运输分类为无故障的，f)将所存储的件货特性(a)和所述件货(18)的运输的在所述步骤e)中确定的运输分类(c)馈入到自学习算法(36)中，并且g)对于多个件货(18)重复所述步骤a)至f)，并且在运输不同件货(18)时借助于所述自学习算法(36)根据所述不同件货的件货特性(a)计算出现故障的概率，对于所述不同件货完成所述步骤a)至f)。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在多次完成所述步骤a)和c)至f)之后才实施所述步骤b)。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述件货(18)是装载有货物(16c)的装载辅助器件(17a
…
17g)，并且在所述步骤b)中引入的措施在于，将包含在所述装载辅助器件(17a)中的货物(16c)重新装载到另外的装载辅助器件(17b)中或引入这样的重新装载，并且随后以所述步骤a)继续或将所述另外的装载辅助器件(17b)在没有完成所述步骤a)至g)的情况下在所述仓储和拣选系统(1)的输送技术机构(9)上运输。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在所述步骤e)中检测出现故障的故障位置(A)，在所述步骤f)中将所述故障位置馈入到所述自学习算法(36)中，并且在所述步骤b)和g)中如下考虑所述故障位置，使得在运输所述件货(18)时出现故障的故障概率(d)根据所述件货(18)的件货特性(a)并且根据所述故障位置(A)给出。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述步骤b)中引入的措施在于，将所述件货(18)在绕过所预测的故障位置(A)的情况下在所述仓储和拣选系统(1)的输送技术机构(9)上运输。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述件货(18)是装载有货物(16c)的装载辅助器件(17a
…
17g)，并且在所述步骤b)中引入的措施在于，i)将所述件货(18)在绕过所预测的故障位置(A)的情况下在所述仓储和拣选系统(1)的输送技术机构(9)上运输，如果这是可能的话，或者ii)如果所述步骤i)是不可能的话，将包含在所述装载辅助器件(17a)中的货物(16c)重新装载到另外的装载辅助器件(17b)中并且随后以所述步骤a)继续或将所述另外的装载辅助器件(17b)在没有完成所述步骤a)至g)的情况下在所述仓储和拣选系统(1)的输送技
术机构(9)上运输。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述步骤b)中引入的措施在于，改变所述输送技术机构(9)在所预测的故障位置(A)上的运行参数(b)。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述件货(18)是装载有货物(16c)的装载辅助器件(17a
…
17g)，并且在所述步骤b)中引入的措施在于，i)改变所述输送技术机构(9)在所预测的故障位置(A)上的运行参数(b)，如果这是可能的话，或者ii)如果所述步骤i)是不可能的话，将包含在所述装载辅助器件(17a)中的货物(16c)重新装载到另外的装载辅助器件(17b)中并且随后以所述步骤a)继续或将所述另外的装载辅助器件(17b)在没有完成所述步骤a)至g)的情况下在所述仓储和拣选系统(1)的输送技术机构(9)上运输。9.根据权利要求6和8所述的方法，其特征在于，所述件货(18)是装载有货物(16c)的装载辅助器件(17a
…
17g)，并且在所述步骤b)中引入的措施在于，i)将所述件货(18)在绕过所预测的故障位置(A)的情况下在所述仓储和拣选系统(1)的输送技术机构(9)上运输，如果这是可能的话，或者ii)改变所述输送技术机构(9)在所预测的故障位置(A)上的运行参数(b)，如果这是可能的话，或者iii)如果所述步骤i)是不可能的话，将包含在所述装载辅助器件(17a)中的货物(16c)重新装载到另外的装载辅助器件(17b)中并且随后以所述步骤a)继续或将所述另外的装载辅助器件(17b)在没有完成所述步骤a)至g)的情况下在所述仓储和拣选系统(1)的输送技术机构(9)上运输。10.根据权利要求5至9中任一项所述的方法，其特征在于，对于如下件货(18)跳过所述步骤f)，对于所述件货，在权利要求5、6或9中的在所述步骤b)中引入的措施在于，将所述件货(18)在绕过所预测的故障位置(A)的情况下在所述仓储和拣选系统(1)的输送技术机构(9)上运输，或者对于所述件货，在权利要求7至9中的在步骤b)中引入的措施在于，改变所述输送技术机构(9)在所预测的故障位置(A)上的运行参数(b)。11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其特征在于，在所述步骤e)中检测所述输送技术机构(9)在出现故障的故障位置(A)上的运行状态，在所述步骤f)中将所述运行状态馈入到所述自学习算法(36)中，并且在所述步骤b)和g)中如下考虑所述运行状态，使得在运输所述件货(18)时出现故障的故障概率(d)根据所述件货(18)的件货特性(a)、根据所述故障位置(A)并且根据所述故障位置(A)上的运行状态给出。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：TGW物流集团有限公司，
类型：发明
国别省市：