[发明专利]基于大数据的仓库储位分配方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于大数据的仓库储位分配方法，该方法包括：大数据平台根据历史订单信息对预定时期内入库订单量进行预测；所述大数据平台根据预测的入库订单量将仓库空间划分为不同类型的存储区域，并规划每个存储区域的货架数量和摆放位置；优化平台按照入库货物之间的关联度对所述入库货物进行分组；所述优化平台根据同组货物集中摆放的策略在对应的所述存储区域为所述入库货物进行货架储位分配。在本发明中，采用了大数据平台对预定时期内入库订单量进行预测从而进行仓库储位分配，至少解决了相关技术中仓库储位分配不合理的问题，从而提高拣货效率和仓库利用率。

技术领域

本发明涉及仓库管理领域，具体而言，涉及一种基于大数据的仓库储位分配方法及系统。

背景技术

随着科技的发展，现代智能物流仓储系统以其仓储规模大、机械设备先进、信息化程度高等特点，备受现代企业关注。传统物流配送中心仓库采用的基于“人到货”的人工拣选模式，即人为根据货物和空间状况进行匹配，这在一定程度上已经无法满足现代物流配送中心仓储的需要。基于“货到人”的智能仓库系统，应运而生。

在“货到人”的仓库系统中，物品被放到可以移动的货架上，拣选人员在固定的拣选工作台前，仓储机器人在计算机控制系统的控制下将货架举起，运到指定地点，完成拣货、移库、补货等任务。由仓储机器人代替人工完成仓储系统内部繁杂的工作，大大提高拣货效率。

在拣选过程中每次都要移动整个货架到拣选口，对于库位分配，传统的“人到货”仓储管理模式俨然不能满足“货到人”的需求现状。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于大数据的仓库储位分配方法及系统，以至少解决相关技术中仓库储位分配不合理导致的拣货效率低下的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种基于大数据的仓库储位分配方法，包括：大数据平台根据历史订单信息对预定时期内入库订单量进行预测；所述大数据平台根据预测的入库订单量将仓库空间划分为不同类型的存储区域，并规划每个存储区域的货架数量和摆放位置；优化平台按照入库货物之间的关联度对所述入库货物进行分组；所述优化平台根据同组货物集中摆放的策略在对应的所述存储区域为所述入库货物进行货架储位分配。

可选地，所述大数据平台根据预测的入库订单的数据将仓库空间划分为不同类型的存储区域包括：所述大数据平台根据预测的入库订单量和入库货物的属性将所述仓库空间划分为不同类型的存储区域，其中，所述存储区域的类型至少包括以下之一：单独摆放区、黄金流转区、滞货区、随机区。

可选地，所述优化平台按照入库货物之间的关联度对所述入库货物进行分组包括：所述优化平台计算出所预测的每个入库订单的特征向量，其中，所述特征向量中的每个分量为货物代码；所述优化平台根据所有入库订单的特征向量得到入库货物的关联度矩阵；所述优化平台根据所述关联度矩阵计算出入库货物之间的关联度，并将所述关联度达到阈值的货物划分为同一组。

可选地，所述优化平台根据同组货物集中摆放的策略在对应的所述存储区域为所述入库货物进行货架储位分配包括：判断是否有与当前待入库货物组属于同一组的在库货物，如果有，则在所述在库货物的所在货架或相邻货架为所述待入库货物组分配储位；当所有与在库货物属于同一组的待入库货物组的货架储位分配完成后，统计剩余空货架，并对剩余未分配的待入库货物组进行货架储位分配。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种基于大数据的仓库储位分配系统，包括：大数据平台，用于根据历史订单信息对预定时期内入库订单量进行预测，并根据预测的入库订单量将仓库空间划分为不同类型的存储区域，并规划每个存储区域的货架数量和摆放位置；优化平台，用于按照入库货物之间的关联度对所述入库货物进行分组，并根据同组货物集中摆放的策略在对应的所述存储区域为所述入库货物进行货架储位分配。