自動化立體倉庫的智能決策是如何實現的?
返回上層自動化立體倉庫的智能決策,核心是通過系統大腦”(WMS+WCS)協同數據與算法,替代人工完成儲位分配、路徑規劃、庫存調度等關鍵決策,具體實現邏輯分為 3 步:
1. 核心 “大腦”:雙系統協同主導決策
智能決策的核心載體是倉儲管理系統(WMS) 和倉儲控制系統(WCS) ,二者分工明確又深度協同:
WMS(倉儲管理系統) :負責 “戰略層” 決策,聚焦 “為什么做、做什么”。比如基于訂單需求、貨物屬性(重量、周轉率)、庫存規則(安全庫存、先進先出),確定需要入庫 / 出庫的貨物、儲位等宏觀指令。
WCS(倉儲控制系統) :負責 “戰術層” 決策,聚焦 “怎么做、用什么做”。將 WMS 的宏觀指令拆解為設備可執行的具體任務,比如調度哪臺 AGV 搬運、哪臺堆垛機存取,并規劃設備的實時運行路徑。
2. 數據支撐:實時采集全場景信息
決策的精準性依賴于實時、全面的數據輸入,系統通過多渠道采集關鍵信息:
貨物數據:通過條碼、RFID、視覺識別,自動獲取貨物的名稱、規格、重量、批次、目的地等信息,作為儲位分配的依據(如重貨放低層、快周轉貨放近出入口)。
庫位數據:實時同步每個貨架的空閑狀態、承重上限、已存放貨物信息,確保儲位分配不沖突(如避免超重、預留補貨空間)。
設備數據:實時監控 AGV、堆垛機、分揀機的位置、運行狀態(空閑 / 忙碌 / 故障)、負載情況,確保任務分配時 “調用合適的設備”(如優先調度距離近的空閑 AGV)。
訂單與需求數據:對接上游訂單系統,獲取實時出庫需求;結合歷史數據預測未來需求(如電商大促),提前調整庫存布局。
3. 算法驅動:動態計算優質方案
系統通過內置的智能算法,對采集的數據進行分析處理,輸出決策結果:
儲位分配算法:綜合貨物周轉率(ABC 分類法)、庫位利用率、存取效率等因素,自動計算 “貨物 - 庫位” 的匹配(如 A 類高周轉貨物分配到離出入口近的庫位)。
路徑規劃算法:任務觸發時(如 AGV 搬運、堆垛機存取),算法實時計算設備的短路徑,并避開擁堵區域(如多臺 AGV 同時作業時,自動調整路線避免碰撞)。
庫存調度算法:實時監控庫存水平,當貨物低于安全庫存時,自動觸發補貨指令;當庫位緊張時,自動識別 “呆滯貨物” 并調度下架,優化庫存結構。
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