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AI賦能智能制造(四)| 如何讓數(shù)據(jù)的流動(dòng)和分析驅(qū)動(dòng)智慧物流?

2019-08-14 18:26 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者: ??禉C(jī)器人 來(lái)源: ??禉C(jī)器人
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前兩期中,我們對(duì)移動(dòng)機(jī)器人(AGV)以及機(jī)器人調(diào)度控制系統(tǒng)(RCS)做了詳細(xì)解讀。在各行業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)物流中心,機(jī)器人系統(tǒng)的應(yīng)用,不僅提高了作業(yè)效率,減輕了工作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度,還有助...

  前兩期中,我們對(duì)移動(dòng)機(jī)器人(AGV)以及機(jī)器人調(diào)度控制系統(tǒng)(RCS)做了詳細(xì)解讀。在各行業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)物流中心,機(jī)器人系統(tǒng)的應(yīng)用,不僅提高了作業(yè)效率,減輕了工作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度,還有助于優(yōu)化資源、降低成本,具有良好的經(jīng)濟(jì)效益。

  但是,在倉(cāng)儲(chǔ)物流中心,“用好”“管好”機(jī)器人系統(tǒng),協(xié)同人力,讓作業(yè)效率最大化,則需要更智能的倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)。

  ???/a>威視智能倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)iWMS應(yīng)運(yùn)而生。iWMS利用機(jī)器人系統(tǒng)作為執(zhí)行載體,實(shí)現(xiàn)“貨到人”的可視化管理,集成多種倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化技術(shù),穩(wěn)定可靠、兼容性好,可與企業(yè)ERP等系統(tǒng)全功能對(duì)接,實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人系統(tǒng)的快速部署,并與企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)高效聯(lián)動(dòng)。在智慧供應(yīng)鏈的專場(chǎng),名為“運(yùn)籌帷幄決勝千里”的大戲已然上演。

  iWMS位于海康威視AI Cloud架構(gòu)中的邊緣域圈層,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的匯聚、處理和智能化應(yīng)用,這其中又蘊(yùn)含了哪些智能算法和AI技術(shù)?

本期主講

AI賦能智能制造之智慧倉(cāng)儲(chǔ)物流

  iWMS由倉(cāng)儲(chǔ)服務(wù)、任務(wù)處理服務(wù)、機(jī)器人控制服務(wù),算法服務(wù),工作站終端APP、移動(dòng)終端APP等組成。

  在海康威視安防產(chǎn)業(yè)智能制造基地,iWMS與移動(dòng)機(jī)器人、機(jī)器人調(diào)度控制系統(tǒng)構(gòu)成智能倉(cāng)儲(chǔ)及廠內(nèi)物流解決方案實(shí)時(shí)管理數(shù)十個(gè)不同類型的倉(cāng)庫(kù),可同時(shí)處理數(shù)十萬(wàn)條出入庫(kù)訂單,效率提升70%以上。

iWMS×AI

  借助基于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI核心技術(shù),iWMS提供四大算法服務(wù):倉(cāng)位推薦、智能組波次、庫(kù)存分配、貨架冷熱度預(yù)測(cè),可對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)務(wù)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,提供最優(yōu)執(zhí)行方法。后續(xù)也可以不斷增加新的算法服務(wù),適應(yīng)更多更復(fù)雜的業(yè)態(tài)。

  數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程,是人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

  機(jī)器學(xué)習(xí)專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重組已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。

  深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次,它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力。

01 挖掘物料關(guān)聯(lián),出庫(kù)“只跑一趟”

  通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)性規(guī)則、規(guī)劃算法等實(shí)現(xiàn)智能倉(cāng)位推薦算法服務(wù),給出貨架搬運(yùn)次數(shù)少、倉(cāng)位利用率高的入庫(kù)方案,提高整體入庫(kù)效率、倉(cāng)位利用率,并通過(guò)物料之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系提高訂單命中率以進(jìn)一步提高出庫(kù)效率。

海工小講堂

  舉個(gè)簡(jiǎn)單例子,生產(chǎn)過(guò)程中螺栓與螺母一般會(huì)配套使用,則認(rèn)為這兩種物料關(guān)鍵度高,因此入庫(kù)時(shí)推薦上架到一個(gè)貨架上,出庫(kù)去產(chǎn)線時(shí)搬運(yùn)一次貨架就可以實(shí)現(xiàn)這兩個(gè)物料的揀選,將會(huì)有效提高單個(gè)貨架訂單命中率,減少貨架搬運(yùn)次數(shù)。

02 機(jī)器學(xué)習(xí)加持,波次聚類群分

  針對(duì)iWMS訂單出庫(kù)模塊中組波次訂單存在多個(gè)貨架之間耦合,導(dǎo)致貨架搬運(yùn)次數(shù)多的情況。按照全局聚類,提總再分的思路,結(jié)合動(dòng)態(tài)規(guī)劃和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)整個(gè)大訂單池進(jìn)行分解與重組,同時(shí)考慮訂單時(shí)效性,揀選效率等因素,實(shí)現(xiàn)智能組波次算法服務(wù),降低訂單的平均揀選時(shí)間。

  針對(duì)分播墻出庫(kù)業(yè)務(wù)一次下發(fā)多個(gè)訂單,而這些訂單散落分布在不同的貨架上,并需要將物料根據(jù)訂單播種到分播墻各個(gè)貨格上,根據(jù)這樣的業(yè)務(wù)情況,動(dòng)態(tài)波次算法先對(duì)訂單聚類組合,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)調(diào)整訂單和貨架的出庫(kù)順序,實(shí)現(xiàn)盡可能少的搬運(yùn)貨架次數(shù),完成訂單任務(wù)。

海工小講堂

  如下圖,各色塊代表了一個(gè)小波次,數(shù)字是訂單號(hào),ABCD等字母是貨架號(hào)。在一個(gè)訂單池中,以物料為維度,iWMS將物料重合度高的訂單組合在一個(gè)小波次中。再以貨架(多倉(cāng))為維度,將需求物料在同一個(gè)貨架上的訂單進(jìn)行集合組建出庫(kù)波次,以提高出庫(kù)整體訂單命中率。

  在這種模式下,每個(gè)貨架的平均搬運(yùn)次數(shù)從2.10下降到1.03,倉(cāng)庫(kù)揀選作業(yè)的效率大幅提升。智能組波次真正嘗試了從“數(shù)據(jù)提供支持”向“數(shù)據(jù)智能進(jìn)行決策”的進(jìn)化,用更柔性的方式控制生產(chǎn)節(jié)奏。

03 智能搜索規(guī)劃,分配得心應(yīng)手

  庫(kù)存分配算法服務(wù)內(nèi)含一系列規(guī)劃算法和智能搜索算法,可將訂單需求與庫(kù)存做精準(zhǔn)匹配的同時(shí),輸出貨架搬運(yùn)次數(shù)最少的最優(yōu)出庫(kù)方案,并兼顧特殊業(yè)務(wù)需求如清倉(cāng)或效率優(yōu)先,提高整體出庫(kù)效率。

  針對(duì)庫(kù)容緊張的應(yīng)用場(chǎng)景,可以使用優(yōu)先清空倉(cāng)位策略,快速釋放庫(kù)容,提高倉(cāng)庫(kù)周轉(zhuǎn)率。對(duì)于有效率要求的應(yīng)用場(chǎng)景,可以使用效率優(yōu)先策略,通過(guò)需求數(shù)量去匹配庫(kù)存,以最少的揀貨次數(shù)完成出庫(kù)。

海工小講堂

  如下圖,例如某品牌墨鏡的庫(kù)存有5條,分列在A、B、C、D、E這5個(gè)貨架上,其對(duì)應(yīng)數(shù)量分別是1、3、5、7、9個(gè)。

  若此時(shí)出庫(kù)的需求數(shù)量是9個(gè),清空倉(cāng)位優(yōu)先時(shí),則出A+B+C(9=1+3+5)共3個(gè)貨架;效率優(yōu)先時(shí),則出E(9=9)1個(gè)貨架。

04 深度靈智集結(jié),從分析到預(yù)測(cè)

  通過(guò)對(duì)倉(cāng)庫(kù)中物料的每日出庫(kù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析,從出庫(kù)歷史數(shù)據(jù)中挖掘到有效信息,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)每種物料未來(lái)一天的出庫(kù)量進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)貨架冷熱度預(yù)測(cè)算法服務(wù)。

  將預(yù)測(cè)得到每種物料未來(lái)一天的出庫(kù)量作為衡量物料冷熱度的關(guān)鍵指標(biāo),判斷貨架的冷熱度,再調(diào)度機(jī)器人實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整貨架位置。如下圖,紅色區(qū)塊代表高熱度貨架,會(huì)優(yōu)先排布到離揀選臺(tái)更近的地方。

  AI、機(jī)器人和智能算法的智慧碰撞造就了不同凡響的智能倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)iWMS。它一方面應(yīng)對(duì)了更加多樣化的現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備和更加復(fù)雜的作業(yè)場(chǎng)景,另一方面實(shí)現(xiàn)了更高的作業(yè)效率和準(zhǔn)確率,讓柔性、可視化的供應(yīng)鏈管理運(yùn)維觸手可及,幫助制造企業(yè)搭建智慧內(nèi)物流系統(tǒng),搶占“智”造升級(jí)的先機(jī)。

杭州海康機(jī)器人技術(shù)有限公司,是面向全球的移動(dòng)機(jī)器人、機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品及解決方案提供商。公司依托千余人的專家級(jí)研發(fā)團(tuán)隊(duì),布局移動(dòng)機(jī)器人、機(jī)器視覺(jué)等業(yè)務(wù)領(lǐng)域,通過(guò)對(duì)軟硬件產(chǎn)品及平臺(tái)的研發(fā)創(chuàng)新,致力于持續(xù)推動(dòng)智能化,引領(lǐng)智能制造進(jìn)程。

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