跨巷道多层穿梭车仓储系统设计方法、系统及存储介质与流程

本发明涉及跨巷道多层穿梭车仓储系统设计方法、系统及存储介质。

背景技术：

近年来，随着电商行业的快速发展以及自动化技术的不断创新，“货到人”(part-to-picker)订单拣选系统代替传统的“人到货”(picker-to-part)拣选模式受到电商企业的广泛青睐。“货到人”订单拣选系统主要包括以下几种：自动存储及取货系统(automatedstorageandretrievalsystem,as/rs),自动小车存储及取货系统(autonomousvehiclestorageandretrievalsystem，avs/rs)以及基于移动机器人的订单分拣系统(roboticmobilefulfillmentsystems，rmfs)。as/rs是由专属于各巷道的堆垛机并行工作完成系统的存储取货任务。avs/rs是自动小车沿轨道行驶，并配合提升机完成跨层跨巷道的存储取货任务。rmfs是由多台自动导引小车(automatedguidedvehicle，agv)取代拣选人员，通过无线网络从拣选台处接收订单任务，并行作业完成存储分拣任务。

跨巷道多层穿梭车仓储系统(cross-aislesmulti-shuttlewarehousesystem，camsws)以穿梭车为载体，配合提升机执行任务，也是avs/rs的一种。以其存储容量大，占地面积小，分拣效率高，响应速度快等优点，受到电商企业的广泛关注。camsws是由多层多巷道立体货架，巷道穿梭车，转载穿梭车，出入库提升机，拣选台，缓存区以及输送带组成。各个设备之间相互配合并行工作，缩短了订单拣选时间，提高了拣选效率。转载穿梭车可以将不同巷道的货物运输至同一拣选台，使得该系统可以跨巷道拣选到订单(pick-to-order)，缩短订单拣选时间。

国内外对于仓储系统的研究多以avs/rs为研究目标，主要包括系统的整体性能以及系统的运营策略。malmborg等建立avs/rs优化模型，通过设置系统配置参数来优化系统性能。fukunari等采用闭环排队网络建模的方法，分析avs/rs在单指令周期(仅分拣任务或存储任务)和双指令周期(既有分拣任务又有存储任务)下系统的分拣效率。ekren等通过半开环排队网络模型分析了avs/rs，并采用几何矩阵方法求解，来评估系统性能，并验证了该方法的有效性。marchet等通过对系统性能的评价，改进avs/rs的设计框架，并用arena进行仿真实验。zou等通过建立fork-join排队网络模型，比较了avs/rs中设备在并行运行策略和顺序运行策略下系统的性能。cai等建立了半开环排队网络，分析了avs/rs系统的利用率、输出效率等性能。还有部分研究专注于系统的运营策略，wang等建立msws的任务调度模型，分析了并行取货、串行出库的作业时序模型，用改进的遗传算法对模型进行求解。吴颖颖等提出了订单排序优化模型，通过改进的k-means聚类算法对订单进行排序优化，提高了系统的拣选效率。roy等通过半开环排队网络分析avs/rs系统，并考虑进阻塞因素对系统性能的影响。王艳艳等提出一种能根据不同订单类型进行系统适用性选择的系统优化方法，进行了两类“货到人”系统对不同订单类型的适用性分析。

技术实现要素：

为了解决现有技术的不足，本发明提供了跨巷道多层穿梭车仓储系统设计方法、系统及存储介质；

作为本发明的第一方面，提供了跨巷道多层穿梭车仓储系统设计方法；

跨巷道多层穿梭车仓储系统设计方法，包括：

收集客户要求信息；所述客户要求信息，包括：客户要求的存储容量、客户要求的分拣效率、客户提供的建筑面积和客户要求的订单拣选时效；

基于设备单价和设备数量，设置跨巷道多层穿梭车仓储系统的系统成本目标函数；

基于系统最大分拣效率大于客户要求的分拣效率、系统的存储容量大于客户要求的存储容量和系统的订单拣选时效要短于客户要求的订单拣选时效的原则，建立目标函数的约束条件；

在既能满足目标函数值最小，又能满足约束条件的条件下，使用启发式算法对巷道数量、货架层数、存储列数、提升机数量和拣选台数量进行优化，输出目标函数最优解所对应的巷道数量、货架层数、存储列数、提升机及拣选台的数量。

进一步的，所述客户要求的分拣效率，是指整个跨巷道多层穿梭车仓储系统一天内分拣商品的数量；

进一步的，所述客户要求的订单拣选时效，是指一个订单从发起请求到订单执行完毕所需要的时间；

进一步的，设置跨巷道多层穿梭车仓储系统的系统成本目标函数和约束条件的具体公式为：

mincm＝(cr×a+ct)×t+cl×np+cs×(2×t×c×a)(12)

s.t.thmax≥thr(13)

2×t×c×a≥nr(14)

to≤to,r(15)

其中，thr表示客户要求的分拣效率；nr表示客户要求的存储容量；to,r表示客户要求的订单拣选时效；cm表示系统成本，cr表示巷道车的单价，a表示货架存储巷道的数量，ct表示转载车的单价；t表示货架的存储层数；cl表示提升机的单价；np拣选台的数量；cs表示单个存储位置的价格；c表示每排货架存储列的数量；thmax表示系统的最大分拣效率；to系统的订单拣选时效。

进一步的，系统的订单拣选时效的计算公式为：

to＝t1+t2+t3+t4+t5+t6+t7+t8+t9+t10+t11+t12+t13+t14+t15+t16+t17+t18(2)

其中，t1表示订单等待巷道车服务用时；t2表示巷道车从当前位置到目的货位用时；t3表示巷道车搂取周转箱用时；t4表示巷道车从货位运输周转箱到第一出库缓存区用时；t5表示巷道车卸载周转箱用时，t5＝3；t6表示周转箱等待转载车服务用时；t7表示转载车从当前位置到目的巷道用时；t8表示转载车从第一出库缓存区搂取周转箱用时；t9表示转载车运输周转箱到相应提升机处用时；t10表示将车卸载周转箱转载到第二出库缓存区用时；t10＝8；t11表示周转箱等待出库提升机服务用时；t12表示出库提升机从最底层运行至目的层用时；t13表示出库提升机从第二出库缓存区搂取周转箱用时；t14表示出库提升机运输周转箱到最底层的用时；t15表示出库提升机卸载周转箱用时；t15＝13；t16表示第一输送机运输周转箱用时；t17表示周转箱等待拣选台服务用时；t18表示拣选获取用时。

进一步的，所述系统的最大分拣效率的计算公式为：

thmax＝min(thr,max,tht,max,thl,max,thp,max)(11)

其中，

thp,max＝μp×np(10)

其中，thmax表示系统的最大分拣效率；thr,max表示巷道车的最大输出效率；

tht,max表示转载车的最大输出效率；thl,max表示出库或入库提升机的最大输出效率；

thp,max表示拣选台的最大输出效率；μp表示每个拣选台单位时间的拣选量，np表示出库或入库提升机的数量；

进一步的，在既能满足目标函数值最小，又能满足约束条件的条件下，使用启发式算法对巷道数量、货架层数、存储列数、提升机数量和拣选台数量进行优化，输出目标函数最优解所对应的巷道数量、货架层数、存储列数、提升机及拣选台的数量的具体步骤为：

步骤(1)：根据客户要求信息计算跨巷道多层穿梭车仓储系统的初始配置信息，所述初始配置信息，包括：初始配置的货架层数、初始配置的存储列数和初始配置的巷道数量；

步骤(2)：计算拣选台的数量；

步骤(3)：计算系统最大分拣效率；

步骤(4)：判断系统最大分拣效率是否大于客户要求的分拣效率；如果是，则计算系统成本以及实际订单拣选时效，同时，输出目标函数最优解所对应的巷道数量、货架层数、存储列数、提升机及拣选台的数量；如果否，则进入步骤(5)；

步骤(5)：判断巷道车的最大输出效率是否是最大分拣效率，所述最大分拣效率等于巷道车、转载车、提升机和拣选台各自对应的最大输出效率的最小值；如果是，则进入步骤(6)；如果否，则进入步骤(8)；

步骤(6)：判断货架层数是否达到最大值，如果是，则进入步骤(7)；如果否就将货架层数加一，返回步骤(3)；

步骤(7)：判断巷道数是否达到最大，如果是，则返回收集客户要求信息的步骤，重新收集客户调整后的客户要求的信息；如果否，则增加巷道数量，返回步骤(3)；

步骤(8)：判断转载车的最大输出效率是否是最大分拣效率，如果是则将货架层数加一，返回步骤(3)；如果否，则增加提升机的数量，返回步骤(2)。

进一步的，初始配置的货架层数tmin的计算公式为：

nr表示客户要求的存储容量；

其中，初始配置的货架层数tmin定义为t0；

进一步的，初始配置的巷道数量a0的计算公式为：

进一步的，初始配置的存储列数c0的计算公式为：

进一步的，步骤(2)：计算拣选台的数量np的具体步骤为：

式中:thr表示客户要求的分拣效率。

进一步的，所述步骤(6)中货架层数最大值tmax的计算公式为：

进一步的，所述跨巷道多层穿梭车仓储系统，包括：

若干个存储货架，每个存储货架包括若干个存储层，每一层存储层包括若干个存储格，每个存储格用于放置周转箱；

每两个存储货架彼此紧邻设置，存储货架与非紧邻设置的存储货架之间均设有存储巷道，每个存储层都有对应的存储巷道；每个存储巷道上均设有巷道车导轨，每个巷道车导轨上均设有可移动的巷道车；

在彼此紧邻设置的两个存储货架的端点分别设有第一入库缓存区和第一出库缓存区；

与巷道垂直的方向上设有转载车导轨，转载车导轨的一侧与第一入库缓存区和第一出库缓存区连接，转载车导轨的另外一侧与第二入库缓存区和第二出库缓存区连接；转载车导轨上设有可移动的转载车；

第二入库缓存区与入库提升机连接；第二出库缓存区与出库提升机连接；

入库提升机与第一输送机连接，出库提升机与第二输送机连接；

所述第一输送机和第二输送机均与拣选台连接；

所述转载车分别设置在每个存储层上；

所述巷道车用于实现货物在巷道内的运输；所述转载车用于实现货物在巷道间的运输；

所述入库提升机或出库提升机用于实现货物在存储层间的运输；

所述出库提升机负责将货物运输至第一层，再通过第一输送机输送到拣选台；

所述入库提升机负责将获取运输至目的层，再通过转载车输送到目的巷道，再通过巷道车输送到目的存储位置。

所述巷道车、转载车、入库提升机、出库提升机、第一输送机和第二输送机均与计算机连接。

进一步的，所述跨巷道多层穿梭车仓储系统的工作过程，包括：

步骤(a1)：接收分拣任务，对巷道车发出使用请求，判断巷道车是否可用，如果巷道车不可用，则等待，直至巷道车可用；如果可用，则控制巷道车移动到拣货位置，控制巷道车搂取周转箱；控制巷道车运送周转箱至出库缓存区；

步骤(a2)：判断出库缓存区是否有空位，如果没有空位，则巷道车等待空位；如果有空位，巷道车卸载周转箱；巷道车等待下一个工作指令；

步骤(a3)：对转载车发出使用请求；判断转载车是否可用，如果不可用，则等待；如果可用，则转载车从当前停靠位置移动到目的位置，转载车搂取周转箱；

步骤(a4)：转载车运送周转箱至相应的出库缓存区，判断出库缓存区是否有空位，如果没有就等待；如果有，转载车就将周转箱放在相应的出库缓存区上；转载车等待下一个工作指令；

步骤(a5)：对出库提升机发出使用请求指令，判断出库提升机是否可用，如果否，则周转箱等待出库提升机；如果是，则出库提升机从当前位置移动到周转箱位置，出库提升机搂取周转箱，出库提升机运送周转箱至第一层，提升机卸载周转箱，第一输送机或第二输送机运输周转箱至拣选台，结束。

作为本发明的第二方面，提供了基于启发式算法的多层穿梭车仓储系统设计系统；

基于启发式算法的多层穿梭车仓储系统设计系统，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述任一方法所述的步骤。

作为本发明的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质；

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述任一方法所述的步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明综合考虑客户对分拣系统的需求以及跨巷道多层穿梭车仓储系统camsws自身的特点，通过分析系统的配置优化模型，提出启发式算法，求解使成本最小的系统最优配置(即存储货架的层、排、列，以及拣选台、提升机的数量)。本发明还提出了对跨巷道多层穿梭车仓储系统camsws系统成本、拣选效率、订单拣选时间等主要性能的评估方法，总结归纳出系统配置对系统性能的影响规律。

跨巷道多层穿梭车仓储系统集存储和分拣功能于一体，充分利用仓库立体空间实现货物的高密度存储，采用“货到人”订单拣选模式，能够快速响应订单，缩短分拣时效。跨巷道多层穿梭车仓储系统的性能评估包括：存储容量，拣选效率(即分拣系统每小时的订单拣选量)，拣选时间(即分拣系统拣选一个订单所用时间)。通过对系统分拣任务流程的分析，提出了对单任务周期分拣效率和拣选时间的有效评估方法，在此基础上提出跨巷道多层穿梭车仓储系统综合设计框架，通过分析系统配置优化模型，提出启发式算法，求解系统最优配置，使其在满足系统性能要求的前提下成本最低，该设计框架精确的求解系统设施的最优配置，减轻规划设计人员的工作强度。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1为camsws俯视图；

图2为分拣任务流程图；

图3为camsws设计框架；

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

1跨巷道多层穿梭车仓储系统

1.1布局介绍

在camsws中，要实现货物的密集存储，方便拣选，一般用周转箱作为容器放置在货架上存储货物。如图1所示，每个存储巷道两边各有一排货架，每排货架上一个方格为一个存储列，可放置一个周转箱。货物的水平运输由穿梭车提供，垂直方向的运输由提升机负责。穿梭车分为巷道穿梭车(简称巷道车)和转载穿梭车(简称转载车)，每一层每一个巷道都有一辆巷道车负责该层货物y方向的水平运输，每一层有一辆转载车负责x方向的水平运输。转载车的设置是跨巷道多层穿梭车仓储系统不同于其他分拣系统的一大优势，货物可以通过转载车跨巷道作业，提高了系统的灵活性，分拣任务可以直接拣选到订单。提升机分为出库提升机和入库提升机，主要提供作业任务中货物的垂直运输。一组提升机只服务于一个拣选台，其中出库提升机负责把货物运送至第一层，再通过输送机运输给拣选台；入库提升机则负责把要存储的货物运送至目的层，再通过穿梭车运送到存储位置。图1中灰色区域表示为缓存区，主要用于暂存周转箱，减少设备之间的相互等待时间。缓存区主要分为两大部分，一部分是巷道车和转载车之间的缓存区，设置在巷道起始位置，巷道车和转载车的交接处。另一部分是转载车和提升机之间的缓存区，设置在提升机与每层转载车的交接处。

图1显示的是camsws的俯视图，上半部分的存储区域展示顶层的布局，在camsws中，每一层的布局配置都相同。输送机和拣选台设置在第一层，方便包装输送。由该布局图可知，巷道车的数量是货架层数(t)和存储巷道数(a)的乘积，转载车的数量等于货架层数(t)，提升机的组数等于拣选台的数量(np)。

1.2作业流程

在camsws系统中，巷道车、转载车和提升机的服务规则如下：

1)穿梭车和提升机完成任务之后，就停靠在上个任务完成位置，即遵循point-of-service-completion(posc)原则；

2)穿梭车、提升机以及拣选台均按照先到先服务原则(first-come,first-served,fcfs)对接收到的请求进行服务；

3)穿梭车和提升机都只能运输一个周转箱；

如图2所示的camsws系统分拣任务作业流程。订单经过处理之后，由wcs系统生成分拣任务下达到camsws系统中。分拣任务到达之后，首先请求对应层对应巷道的巷道车，若该巷道车正处于工作状态，则任务进入该巷道车任务队列等待，若巷道车空闲，则响应该任务并到达订单所需货物的存储位置。巷道车沿该巷道导轨运行，把存有所需货物的周转箱运送至出库缓存区，若缓存区暂存位置已满，则巷道车在该处等待缓存区空位，若缓存区有空位，巷道车卸载周转箱并进入空闲状态等待新任务请求。放置在缓存区的周转箱按照先后顺序依次请求转载车，转载车按照fcfs原则执行任务，把周转箱从巷道处的出库缓存区运送至相应的出库提升机缓存区，同样检查出库缓存区是否有空位，若有空位，转载车卸载周转箱然后响应新任务请求。提升机接收出库缓存区周转箱的任务请求，把周转箱运送至一层并卸载在输送机上，由输送机运输至拣选台进行人工拣货。

2系统性能分析建模

2.1主要参数

本发明用到的主要参数如下表所示：

表1.1主要参数表

2.2系统性能

本发明对camsws的性能评估，从系统成本、订单拣选时效(完成一个订单分拣所用时间)和分拣效率(即单位时间系统的最大分拣量)这三个方面进行。

系统成本(cm)包括两部分：设备成本和货架成本。可以通过公式(1)求出：

cm＝(cr×a+ct)×t+cl×np

+cs×(2×t×c×a)(1)

式中:

cr:巷道车的单价

ct:转载车的单价

cl:一组提升机的单价

cs:单个存储货位的货架价格

由公式(1)可知，由于巷道车、转载车和提升机的市场单价远大于单个存储货位的货架价格，所以这三种设备的总成本占系统成本的比例较大。所以系统巷道数量(a)，货架层数(t)，提升机数量(np)这三个参数的变化对系统成本的影响较大。

订单拣选时效是指订单进入系统到离开系统所经历的时间。本发明仅考虑分拣任务，所以订单拣选时效(to)计算如下：

to＝t1+t2+t3+t4+t5+t6+t7+t8+t9+t10+t11+t12+t13+t14+t15+t16+t17+t18(2)

式中:

表1.2参数表

公式(2)中，t1，t6，t11，t17是等待接收服务的时间，与分拣任务的到达率，服务设备的服务效率和缓存区的暂存容量有关。为了得到一个较为准确的数据，本发明在第2部分设计了仿真模型来求解这四部分等待时间。同时本发明假设各设备搂取或者卸载周转箱所用时间相等(即t5＝t3＝t10＝t8＝t15＝t13)，均等于εpick。式中t2和t4巷道车的运行距离都是出库缓存区至目的货位处，所以：

同样：

t16是周转箱在输送带上匀速行驶所用时间，所以：

系统的分拣效率是指单位时间系统的分拣量。由于缓存区的功能，各设备(巷道车、转载车、提升机)之间的相互影响程度降低。本发明假设缓存区足够长，各个设备独立运行各自任务，由于各设备机械特性、运行距离不同，必然存在一个效率较低的设备，称之为系统的瓶颈，则系统的最大分拣效率受到了系统瓶颈的限制。

由公式(2)可知，巷道车完成一个分拣任务分为四部分：

1)巷道车从出库缓存区行走至目的货位(t2)；

2)巷道车从存储货位中搂取周转箱(t3)；

3)巷道车运送周转箱至出库缓存区(t4)；

4)巷道车在出库缓存区卸载周转箱(t5)；

所以巷道车的最大输出thr,max可以求得：

同样，转载车的最大输出tht,max可以求得：

提升机的最大输出thl,max可以求得：

拣选台的最大输出thp,max可以求得：

thp,max＝μp×np(10)

因此，系统的最大分拣效率：

thmax＝min(thr,max,tht,max,thl,max,thp,max)(11)

3系统设计建模

3.1目标函数

本发明以系统成本为标准，则最优的系统配置(层、排、列)应使得系统成本最少。

mincm＝(cr×a+ct)×t+cl×np+cs×(2×t×c×a)(12)

s.t.thmax≥thr(13)

2×t×c×a≥nr(14)

to≤to,r(15)

式中，thr：客户需求的系统最大效率；nr：客户需求的系统存储容量；to,r：客户需求的订单拣选时效；

3.2启发式算法

本发明采取启发式智能算法来获取使得系统成本最少的组合配置。如图3所示为本发明基于启发式算法提出的系统设计框架。该框架与遗传算法的优化机理非常匹配。在该问题中，系统的组合配置(即系统的巷道数量，存储层数，存储列数，拣选站台数量)即{a,t,c,np}为决策因子，为寻找目标函数的近似最优解，可按如下步骤执行算法：

初始化：首先需要满足存储数量的要求，系统的存储数量可以通过公式2×t×c×a计算。公式(1)可知，巷道车、转载车、提升机在系统成本中占比例较大，所以对于系统成本来说，变量a,t和np对成本的影响最大。巷道车和转载车的成本都跟t成正比，所以本发明考虑系统初始配置从t的最小值tmin开始选取，以满足成本最少的优化目标。同时为了满足客户对于存储容量的需求，tmin的计算公式为：

初始配置的货架层数tmin的计算公式为：

nr表示客户要求的存储容量；

tmin作为系统初始配置的货架层数，定义为t0。巷道数量(a)对于系统成本的影响比存储列数(c)大，所以系统初始配置的巷道数量a0可以这样计算：

那么初始存储列数(c0)的计算公式为：

接下来根据客户需求的分拣效率，求系统拣选台的数量np。拣选台数量np的计算公式为：

式中:thr：客户要求的分拣效率(h^-1)；

公式(21)把拣选台的分拣效率设置为客户要求的系统分拣效率。这样若拣选台是系统瓶颈，系统依然满足客户需求，若拣选台不是系统瓶颈，由公式(11)可知，其他设备(如巷道车、转载车、提升机)的分拣效率必然小于拣选台，同时也必然不满足客户要求。在公式(21)中，我们设置了一个约束条件，从提升机的机械特性以及camsws的布局结构上考虑，我们设置提升机的数量不大于巷道的数量。所以不管何种情况，由公式(21)所求得的拣选台数量都是最佳的数目。系统的初始配置都已求得。

1)评估：通过公式(11)求系统在该配置下的最大分拣效率thmax，通过比较thmax和客户需求的分拣效率thr，可以确认该配置是否满足客户需求。如果thmax>thr，证明该系统配置满足客户需求，终止算法，求取系统成本和订单拣选时效。若thmax≤thr，说明系统瓶颈处分拣效率较低。进行第2)步对系统进行优化，通过判断系统瓶颈，采取相应的措施提高系统分拣效率。

2)优化：该步骤主要通过提高系统瓶颈处效率而增大系统的工作效率。由公式(21)可知，拣选台的分拣效率已然满足客户要求。所以这里只需分析巷道车、转载车、提升机的分拣效率。若巷道车是瓶颈(即thmax＝thr,max)，可以通过增加货架层数或者巷道数量来提高巷道车的分拣效率。考虑到仓库尺寸，因为公式(16)中，从最小层数开始选取，所以这里先考虑通过增加货架层数的措施(即设计框架中第7步)来提高巷道车的分拣效率。检测是否已经达到最大层数tmax，其计算公式为：

若没有，则增加层数，即t＝t+1作为新的值，则巷道数量和存储列数可以通过以下公式求得：

如果达到最大层，只能通过增加巷道数量来提高巷道车分拣效率，在这之前检测巷道数量是否达到最大，若超出仓库尺寸限制，需要重新咨询客户需求，即客户所提供的仓库空间与要求的系统性能不匹配。若没有超出仓库尺寸，则增加巷道数量，即a＝a+1作为新值，货架层数不变，通过客户需求的存储容量求解出存储列数(c)。

如果巷道车不是瓶颈，考虑转载车的分拣效率。若转载车是瓶颈(即thmax＝tht,max)，增加货架层数(t)是一个比较有效的措施，货架层数增加1，通过公式(23)(24)计算巷道数量和存储列数，重新计算系统最大分拣效率。若转载车不是瓶颈，那么提升机必然是系统的瓶颈处，提升机分拣效率的提高可以通过增加提升机数量，由于提升机和拣选台数量相等，所以刷新拣选台数量，然后再进行评估。

4实验研究

4.1仿真分析

根据实际项目中设备的机械特性以及camsws系统存储规格，设置表2中主要参数：

表2camsws中参数设置

根据设置的参数值以及图2所示分拣任务流程，仿真实验设置存储位置的总数量n为10000，拣选台数量为4，即提升机的组数也为4，对巷道数量(a)为6，7，8，货架层数(t)为7，9，11，共9中不同系统配置分别分析，其中存储列数根据不同配置情况求得，即对每一种不同的系统配置，本发明考虑了三种不同的输入(即订单到达率分别为1500h^-1，2000h^-1，2500h^-1)，所以一共36种不同情况的仿真结果如表2所示。

由表2的仿真结果，可以得到如下结论：

1)当系统的最大分拣效率thmax大于系统输入时，系统的输出是由输入决定的；相反当系统的输入大于系统最大分拣效率，系统的输出等于它的最大分拣效率。

2)系统的最大分拣效率thmax可以通过识别系统瓶颈来粗略的估计，即1.3中公式(7)～(11)所提出的求最大分拣效率的方法。在仿真模型中，给定一个足够大的输入，如表2中，到达率为10000h^-1时，通过分别统计各个设备的输出。如编号28的仿真结果，订单到达率为10000h^-1，巷道车的输出为2749h^-1，证明该输入下巷道车已经达到它最大的处理能力，即thr,max＝2749；同样，tht,max＝1938，thl,max＝2526，thp,max＝2520，系统瓶颈则为处理能力最小的转载车。仿真结果显示系统输出为1938h^-1，等于该情况下转载车的分拣效率，即如公式(11)所示，系统的最大分拣效率等于系统瓶颈的分拣效率。

3)系统的瓶颈受系统配置的影响，即不同的巷道数量、货架层数、存储列数以及提升机拣选台的数量，camsws的瓶颈不同。从表3中(编号20，21，24，27，29，30，33，36的仿真结果)可以看出，当货架层数比较高的时候，系统的瓶颈是提升机，因为此时提升机平均服务时间变长，从而单位时间的输出变少，因此为了消除提升机这里的瓶颈，可以减少货架层数，或者增加提升机数量；当巷道数量比较多时，转载车平均服务时间相对较长，则转载车单位时间输出较少，此时系统瓶颈会在转载车这里(如编号10，13，16，19，22，23，25，26，28，31，32，34，35的仿真结果所示)，为了消除瓶颈，一般会减少巷道数量，或者增加层数以增加转载车数量；同理，若存储列数相对较多时，巷道车也可能会成为系统瓶颈，此时会减少存储列数，或增加巷道数量以增加巷道车数量，从而消除巷道车处的瓶颈。

表3仿真结果

4.2案例分析

数据来源于主营品牌折扣商品的某电子商务公司，该电商企业某大区日分拣量相对较大，订单具有多品种小批量特点。为了方便拣选作业，将货物存储在周转箱中，然后放置在存储货架上。根据周转箱的尺寸特点以及周转箱的之间的间隙，存储货格的尺寸如下：长(ls)0.8米，宽(ws)0.8，高(ht)0.8米。该案例中客户的需求以及资源条件如表4所示：

表4客户需求及所给条件

因为camsws一个货格中存储一个周转箱，表中所述存储容量即货格数量为10000。由表中存储货架各项尺寸信息以及货格尺寸，可以通过公式(13)(14)(18)计算出系统中巷道数量、存储列数以及货架层数的最大值。可得：

amax＝10

cmax＝125

tmax＝16

表5所示为巷道车、转载车、提升机以及货架材料等系统设备的市场均价：

表5设备单价

表6所示为56种不同系统配置下，相应的系统性能表现。分别考虑了8种不同的货架层数和7种不同的巷道数量。系统存储容量满足客户需求，为10000，系统最大效率通过公式(11)求得，系统成本通过公式(1)和表5中相关数据求得，订单拣选时效通过公式(2)以及第2部分所设计的仿真模型来求解。由2.2中仿真结果分析得到的结论(1)，设置仿真时系统输入为2000/h，若系统最大分拣效率大于2000，则系统输出等于输入，若分拣效率小于2000，则系统达不到客户要求。按照设计框架，系统初始配置计算出为表5中粗体第一行，即初始货架层数为4，初始巷道数量为10，初始存储列数为125，提升机以及拣选台数量为3。在该配置下计算出系统最大分拣效率为900/h，远小于客户需求，另外计算得出的订单拣选时效为1.8h，也是不可取的。经检测系统瓶颈处为转载车，所以通过增加层数，重新计算系统配置，直到满足需求。最终计算出表6中粗体第二行满足客户需求，货架层数为8，巷道数量为7，存储列数为90，提升机以及拣选台数量为7，系统最大分拣效率为2215/h，订单拣选时效为9.5min，系统成本为满足条件配置中最低。

表6分析结果

(n.a.表示该结果不满足初始条件)

5结论

(1)本发明介绍了多层穿梭车仓库系统的组成及工作流程，并从系统成本，系统分拣效率，订单拣选时效三个方面对系统性能进行分析。

(2)提出多层穿梭车系统性能评估方法，系统成本受货架层数、巷道数量、存储列数以及拣选台数量影响较大；系统的最大分拣效率受系统瓶颈的影响，当系统输入大于等于系统最大分拣效率时，系统实际输出等于系统最大分拣效率，当系统输入小于系统最大分拣效率时，系统实际输出等与系统输入；通过设计仿真模型，实验验证提出的性能评估方法，并求解订单拣选时效。

(3)提出了多层穿梭车系统的综合设计框架，采用启发式算法求解性价比最高的系统配置，以减少设计人员的工作量。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。