刘 军,赵东杰,杨 玺
(北京物资学院信息学院,北京市101149)
自动化仓储系统是基于计算机操控的全自动化系统,运用了当今众多先进技术,得到了广泛应用。为了进一步提高系统的运行效率和安全性,新的技术和结构仍然在不断引入[1-3],通过不断结合先进技术满足仓储系统中对货物的管理、货位的管理以及对系统的监控[4]。目前,系统的调度与优化是自动化仓储系统研究的一个重要方向。
针对自动化仓储系统中固定货架的货位分配问题,丛奎荣[5]提出了库存分配和货位分配策略,并利用蚁群算法对固定货架系统堆垛机拣选作业路径进行优化,从而提高了系统的规划效率。李梅娟[6]针对货物存取频繁和存储货位动态变化问题,提出了基于最优和小生境技术的改进遗传算法,解决了分配模型各目标相互冲突不存在唯一的最优解这一技术难点;针对输送系统设备资源冲突和自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)的任务分配问题,提出了适合求解自动导引运输车优化调度问题的局部搜索混合遗传算法。江唯[7]从货物存储流程出发,研究了货物分类和货架分区两部分货物存储问题,并着重研究了货位分配和穿梭车调度优化方案,解决了货物从存取任务下达到任务完成中的一系列主要问题。袁培培[8]以各个堆垛机在各个巷道所走距离的比值为优化目标,以品项约束域为约束条件构建了巷道作业平衡优化模型,分别设计了双亲混合遗传算法和二进制粒子群算法,进行了试验验证,最终发现双亲混合遗传算法更加适合巷道作业平衡优化模型。而肖维红[9]从智能仓储系统的安全监控技术出发,构架了现代物流智能仓储安全监控体系,尝试通过监控技术和现代安全监控两者的结合来确保系统的安全存储,从而增强了系统的远程监控性能。为了提高自动化立体仓库出入库作业的效率,实现自动化立体仓库管理和控制系统(WMCS)高度可靠、易扩展、可复用的目标,张欣等[10]提出了基于面向服务体系(SOA)架构的控制系统框架模型,有效地解决了库位分配、作业任务调度、仓储设备故障诊断等影响出入库作业效率问题。陈旻等[11]以最小化各订单的总拖期为目标,建立了仓储系统备货作业的两阶段混合流水调度模型,针对各个阶段设计了不同调度规则和紧急搜索算法,对巷道堆垛机上各作业任务的执行顺序进行调整,进一步减少订单的总拖期,实验结果证明了算法的可行性和有效性。长期以来,仓储作业系统按照仓储环境监控、设备控制和作业调度三大部分独立设计,造成实际投入使用的仓储系统普遍存在信息使用不充分、设备联动性差、设备调度不合理等问题,存在环境、设备和作业人员安全风险[12]。
仓储环境发生不良变化和仓储作业设备健康状况变差,都将影响仓储作业的正常执行和运行安全。为了解决目前自动化仓储系统运行中存在的环境适应性差、作业调度未能考虑作业设备健康状况变化等问题,进一步提高系统的安全性和运行的稳定性,应基于仓储系统的特性,运用大系统控制理论[13-14],重构仓储自动作业运行控制架构,使其具有分层控制、信息反馈和协调控制运行机制。新型控制架构使用仓储系统全局动态信息处理,将计算获得的仓储最大存储容量和最大作业负荷作为仓储作业调度的约束条件,实施仓储系统全要素协调控制。
仓储系统是复杂的人造系统,构成系统的要素包括基础设施、设备、人、货物和信息等,其中有些要素是静止的,有些要素是移动的,而要素之间关系错综复杂,并且存在大量的信息交换。仓储系统作为既有货物储存功能又有货物周转功能的一个相对独立系统,自身有许多特性,对于仓储作业运行和管理,如下五个特性最为关键。
为了给货物提供安全的储存环境,便于货物管理,减少自然和人为对货物的损害,仓储系统一般建设成为一个有明确边界的封闭或半封闭性的物理空间,将货物存放在其中。为了移动和监控货物,在这个物理空间还安装有许多设施设备,例如空调系统、搬运设备、储存设备、控制设备等。仓储系统内部物理空间与外部大气物理环境有明显的分隔界面。因此说,仓储系统是一个相对独立,与外部环境有物质、能量和信息交换,有明确边界的封闭或半封闭的系统,其功能主要是用于货物的储存和周转。仓储系统的封闭特性隐含着重要的意义,即只需通过合理安排货物的输入和输出数量,优化输入输出间隔,合理协调内部要素及其作用关系,就可以优化内部的作业。
构成仓储系统的要素包括基础设施、设备、人、货物和信息等,其中有些要素是静止的,如仓储系统的基础建筑、内部水电暖系统、空调系统、固定货架等;有些要素是移动的,如仓储作业配备的叉车、人工运送车、托盘、自动导引运输车等;有些要素相对固定,如自动仓储作业系统配备的输送带、堆垛机和移动货架等。这些要素之间相互配合,共同协作完成仓储作业任务。在作业过程中,不同的作业流程决定了它们之间不同的关联方式。显然,要素之间的信息交换是要素间关联的主要方式。为了实现仓储信息化和自动化,计算机设备、网络设备、传感器、可视化设备、自动化系统及其附属设备成为仓储系统的核心构成要素,传统意义上的运输设备、货架、托盘等不断升级为信息化、智能化设备,使仓储系统构成要素种类增多,关联方式和相互作用方式灵活多变。
仓储系统为了实现安全存储和高效周转货物的功能,其结构往往根据个性化需求进行设计。传统意义上的小型仓储系统一般设计成结构简单、功能单一的系统,中大型仓储系统通常有复杂的结构。随着信息化、自动化仓储系统的兴起和发展,信息化设备和自动化设备逐步取代人工进行自动作业,与之配套的作业管理软件、设备控制软件等物理不可见的组成要素不断增加,可移动、网络驱动的要素也越来越多。仓储系统作业流程不再是固定不变的,而是向着柔性化和动态化方向发展,要素间关系动态关联和隐形关联特征日益明显。单纯从可见的物理要素很难分析出仓储系统的运行结构。因为在运行结构中,存在大量软性不可见要素和隐形的关联关系,软性要素和隐形连接容易修改,使得仓储系统的结构呈现出多样性,而且容易实现动态柔性变化。
仓储系统要实现货物的储存和周转功能,就必须与外部世界进行货物和信息的交换。仓储系统对于货物具有暂存作用,货物在输入、暂存和输出整个过程中,在时间上是断开的,仓储系统输入与输出货物的过程是非连续进行的。再者,由于货物输入或输出的单位时间流量不均等,以及多种货物输入或输出时混杂在一起同时进行,所以用结构化的数学模型来描述仓储系统的输入输出关系是不可能的。依此推理,可以清楚地认识到,与货物和作业过程相关的信息也具有非连续性特征。
对于这类非连续过程的描述,建立一段时间内的非结构化统计模型是可行的。将建立的模型用于分析仓储系统作业历史规律是有价值的;但是,用这一模型来表征仓储系统的输入输出规律,从而预测仓储系统未来作业的动态变化规律,仍然是不正确的。这是因为大部分仓储系统在一年时间里,不同月份输入与输出的货物种类和数量不均等,并且仓储系统货物入库、储存和出库受市场因素、人为因素等随机因素影响很大。
仓储系统内部环境不仅会受到外部自然环境变化的影响,也会受到内部储存货物发生化学变化从而产生各种气体或液体的影响,还会受到内部作业的影响。仓储系统的内部环境是随时变化的,表征内部环境的参数具有时变特性。当仓储系统内部环境发生变化,表征环境的参数偏离仓储系统运行要求较大时,环境对货物的储存品质和仓储作业设备就会产生不利影响。因此,保证仓储系统环境良好状态是仓储管理的一项重要工作。减少环境变化对自动化设备和系统的影响,可以提高自动化作业系统的安全性、可靠性和稳定性,所以,实时监测和调控仓储环境,在自动化作业的仓储系统中尤为重要。
仓储系统由早期的纯人工作业系统逐步向信息化、自动化作业系统方向进化。按照支撑仓储作业使用的主要技术手段来划分,可以将仓储系统划分为四种类型,即人工作业仓储系统、信息化作业仓储系统、自动化作业仓储系统和智能化作业仓储系统。目前四种类型仓储系统都在使用。实际划分的方法是找到仓储系统中主要的作业手段和作业方式,有时存在确定主要作业手段的困惑。这是因为有些人工作业仓储系统中也有少量信息化设备,多数信息化作业仓储系统都会配备少量自动化作业设备,而在大多数自动化作业仓储系统中会有少量智能作业系统和优化算法等智能体。
在以人工作业为主的仓储系统中,大量使用叉车、输送带、运送车、手推车、托盘、货架等非自动化设备,发送作业指令、接受作业指令和执行作业任务都由作业人员完成。这种最原始的仓储系统作业效率不高,出错可能性大,经济效益较低。人工作业仓储系统技术含量和建设成本低,对作业人员的技术水平要求也低,目前仍然在大量使用。为了减少作业错误,有些人工作业仓储系统也增加了信息化管理手段,主要用于入库记录、出库记录、库存量记录和作业任务清单生成等。例如小型、微型企业的生产材料、半成品、成品、备品备件仓储管理,还主要使用人工作业仓储系统。
随着信息化技术的发展和普及应用,仓储系统在20世纪80年代初期就开始逐步使用信息化手段来支撑仓储作业。仓储管理系统(Warehouse Management System,WMS)基于信息流管理作业调度,用于管理仓库中的货物、空间资源、人力资源、设备资源等在仓库中的活动,是对货物的入库、检验、上架、出库及转仓、转储、盘点及其他库内作业的管理系统。仓储管理系统作为仓储管理的核心,是仓储一切活动的管理中心,离开仓储管理系统仓储作业就无法进行。目前,中小企业的仓储系统仍然大量使用这种信息化的作业仓储系统,其中作业过程有大量人工参与,自动化设备使用很少。
对于货物存放种类多、数量大、出入库频率高的仓储系统,目前一般都使用自动化作业仓储系统。在自动化仓储系统中,大量使用信息化、智能化作业设备,包括自动导引运输车、自动存储系统(Automated Storage and Retrieval System,AS/RS)、自动化传输设备、自动分拣系统、智能货架、智能托盘、有轨运输系统,甚至包括机器人等自动化或半自动化设备[12]。自动化设备以及配套的自动控制系统是仓储作业的核心,一旦发生故障将会造成整个仓储作业中断。在仓储管理系统管理下,仓储控制系统(Warehouse Control System,WCS)管理和控制仓储作业设备,自动完成作业任务。在整个作业过程中,作业人员很少参与操作或根本没有作业人员参与操作。从20世纪90年代初期开始逐步发展起来的自动化仓储系统,目前在大中型企业和专业物流公司大量使用,是代表当前发展水平的主流仓储系统,其装备技术仍然在不断进化和发展。
自动化仓储系统的发展,减轻了作业人员劳动强度,提高了作业效率。为了追求仓储作业更高的安全性和经济性,从2000年开始,物联网技术和人工智能技术被大量引入仓储系统运作与管理,仓储作业管理实现了更高层次的信息化和自动化。实时信息采集与处理、大数据分析、优化算法、智能控制和智能决策逐步在仓储作业中使用。将这类具备自动化作业能力,同时具备智能控制、自动作业优化和智能决策的仓储系统单独划分为智能化作业仓储系统。目前智能化作业仓储系统还没有公认的技术规范和标准,可以认为它是由仓储设备系统、信息识别系统、智能控制系统、监控系统、信息管理系统等两个及以上子系统组成的智能自动执行系统,具有对信息进行智能感知、处理和决策,对仓储设备进行智能控制和调度,自动完成仓储作业执行与流程优化的功能[15]。智能化作业仓储系统是当前和未来相当长时间研究和发展的主要仓储类型,需要研究的内容相当丰富。
积极推进和发展的自动化作业仓储系统,又称为自动化仓储系统,代表着先进的生产力,这类仓储系统追求能够安全、高效、自动完成作业任务。结构决定功能[16],如果期望系统在高智能自动完成作业任务时,具有适应环境变化和设备健康状况变化的能力,就必须变革现在的控制结构。用大系统控制理论的思想和方法指导控制结构设计,将信息、算法和协调作为系统结构的组成部分,各组成要素高度可靠和高度自治,要素之间相互协作,才能使整个自动化系统稳定且具有强鲁棒性。
一直以来,仓储作业管理系统按照功能划分为仓储环境监控与管理、设备控制与管理、作业调度与管理三大部分。过去传统的仓储系统设计与运作管理普遍将这三个部分独立对待,看作是相对独立的三个子系统,因此,实际投入使用的仓储系统,三个子系统之间普遍存在信息共享程度低、系统联动性差、设备调度不合理和设备维护不及时等问题[12]。
仓储自适应自动执行系统期望仓储作业不仅能够自动完成作业任务,而且具有适应环境变化和设备健康状况变化的能力;不仅具有较强的经济性,更重要的是具备低风险平稳运行能力。所以需要建立全新设计思路,研究和开发符合更高运行要求的设计方法。
基于大系统控制理论[13-14]的系统化设计方法,要求在系统规划与设计时将仓储系统看作一个整体,以信息处理为中心,分层管理,递阶控制,应用仓储系统中人、物、设备和环境的实时全局信息,实施要素间的动态关联和隐形关联。通过模型和优化算法建立系统要素间的联动关系,根据环境和设备健康状况,自动协调执行作业任务。
图1给出了仓储自适应自动执行系统的一种架构。从中可以看出,整个系统是一个以信息处理为中心的分层管控系统。
信息处理中心是整个系统的核心,接收定期作业计划(如定期盘点任务、定期设备维修任务等)、静态作业任务(由人工制定的有计划的作业任务)、动态订单任务,并存储仓储系统运行设计参数(存储量、作业能力、环境参数等)。同时还接收来自环境监控系统、设备控制系统、设备监控系统、作业人员的实时动态信息。
通过分析和处理接收到的仓储系统全局实时动态信息,信息处理中心计算仓储系统的实际负荷容量,包括仓储系统实时存储量(货物最大存储负荷)和实时作业能力(设备最大作业负荷),将计算结果传送给任务协调系统。同时根据接收到的定期作业计划、静态作业任务、动态订单任务,生成任务队列传送给任务协调系统。
任务协调系统将信息中心传送来的带有延时保持的负荷容量作为仓储系统作业的约束条件,分解任务队列中的各项任务,并按照先进先出的顺序,将一个一个的作业任务分配给空闲的设备与系统,由设备控制系统控制相应执行设备自动完成作业任务。其中,负荷容量延时保持的作用是保证任务协调系统在设定的执行周期内,存储负荷和作业负荷的给定值保持不变,以防止系统发生震荡。
图1 仓储自适应自动执行系统架构
仓储环境的变化对仓库中存储货物的品质和寿命有很大的影响,同时也影响仓库中作业设备和作业人员的安全;仓库中作业设备的健康状况决定了仓储作业能力,同时也影响仓库中作业设备和作业人员的安全。在不同的仓储环境状况和不同的作业设备健康状况下,应该设置不同的仓储容量和作业负荷,从而最大程度地抵消环境变差和设备健康状况下降对作业造成的影响。
从环境监控系统和设备监控系统可以获得环境状况和设备状况的反馈信息,这些信息应用于仓储容量和作业负荷计算,可以计算出仓储低风险作业的负荷容量(最大储存负荷和最大作业负荷)。将计算出的负荷容量作为任务协调系统的运行限制,就可实现仓储系统的环境和设备安全信息反馈。
仓储自适应自动执行系统是以信息处理为中心,分层控制、信息反馈和协调控制的大系统,在运行过程中系统各要素间存在大量信息交换,保证信息传输及时与准确是系统稳定运行的基础,网络与通信系统必须“健壮”。所以,仓储自适应自动执行系统应该设计成一个标准的工业自动化系统,配备可靠的工业自动化网络,控制设备、网络设备、通信协议,工程实施必须遵循广泛使用的工业标准。
仓储作业设备应该是具有联网功能的信息化设备,应该配备技术成熟的工业以太网接口、现场控制总线接口等工业标准接口,在条件允许的情况下,尽量采用有线供电和有线通信方式。所有设备应该是安全可靠、高度自治的自动化设备,具有自动接收指令和自动执行的能力,同时,还应该具有适度的智能性。
仓储环境变化直接影响着储存货物的品质和使用寿命,同时,还影响着仓储作业设备的运行安全。对于大多数仓储系统,一般需要同时监测3~6个环境参数。基于无线传感器网络,采用具有标准工业接口、模块化、可组态、多参数节点建设分布式仓储环境监控系统,可以满足仓储自适应自动执行系统对于环境信息采集的需求。
在货物入库、在库盘点、拣选和出库等主要作业过程中,搬运和移动货物的设备是重要的作业工具,这些设备的健康状况直接影响仓储作业能力和作业质量。配备在线设备监控系统,采集设备运行信息,通过实时分析设备供电、输入输出、振动、运行姿态等信息,可以计算出设备运行健康状况。对于设备健康状况的评估,在其他工业领域已经有较为成熟的技术,可以借鉴使用。[17-18]
任务协调系统是一个软件系统,是作业执行管理的主体,由许多优化算法和模型组成,是传统仓储控制系统的进化,其智能高低决定了仓储作业的整体效率、安全性、运行的稳定性和系统抵御不确定风险的能力。任务协调系统设计要考虑诸多设备因素和技术因素,要以信息处理中心提供的负荷容量作为仓储作业能力的上限,根据当前作业设备的运行状态和健康状况在线分析计算,协调设备资源,合理安排作业任务调度。任务协调系统将作业指令下发给设备控制系统,由设备控制系统操控执行设备实现作业自动执行。
仓储系统的存储容量不仅受到设计参数的限制,同时也受环境状况变化的影响。当仓储环境质量变差,表征环境状态的参数偏离正常范围较大时,要及时给出调节环境状态的指令,并且要迅速降低存储容量(可以通过增大货物出库量,减少货物入库量等作业来实现)。
仓储系统的作业能力是所有仓储作业设备作业能力的总和。一些主要作业设备(如堆垛机)对仓储作业能力影响较大,甚至决定仓储作业能否正常进行。当参与仓储作业的设备健康状况发生不良变化或有发生故障的倾向,特别是当主要作业设备出现问题时,仓储作业调度必须及时调整,降低作业负荷,所以,从信息处理中心传来的负荷容量是由当前仓储系统全局信息推算出来的,是考虑了安全边界的仓储存储容量和作业负荷容量,是作业容量的最大值,应该作为任务协调系统制定任务调度算法的约束条件。具体如图2所示。
这里需要先给出任务粒的概念。所谓任务粒,是指在指定的时间内,至少可以由一个仓储作业要素(如单个自动导引运输车)独立完成的作业任务。
信息处理中心将接收到的定期作业计划、静态作业任务、动态订单任务进行合并或分解,生成一个一个的任务粒,任务粒按时间排序形成任务流,传送给任务协调系统。任务队列就是任务粒按时间排序形成的任务流。任务协调系统按照先进先出的原则,将任务队列中的任务粒分配给设备控制系统,由设备控制系统驱动作业设备自动完成作业任务。
显然,采用传统的订单拆分、订单合并、任务分解、任务合并等技术方法下发作业指令,最大化了任务粒,是基于作业执行设备完备的开环控制方法,不能充分发挥任务协调系统按实时设备作业能力分配作业任务的功能,不具备闭环控制性能,可能造成任务指令与作业执行能力不匹配。
要实现作业要素的作业能力与任务粒的完美匹配,任务粒的大小选择至关重要。任务粒设置太小,不能最大程度地发挥作业要素的作业能力,造成作业效率下降;任务粒设置太大,会产生作业要素的作业能力不足,在指定作业时间不能完成作业任务等问题。
徐计等[19]给出了大数据粒化方法,同样可以应用于任务粒生成。在应用大数据分析与处理方法生成任务粒时,作业要素的作业实时能力要事先计算出来,作为任务粒生成的空间约束条件。生成任务粒的方法可以按照基于粒计算的各种信息处理技术来完成[19-20],可以在任务粒生成时综合考虑传统的作业流程优化等问题。
综上所述,信息处理中心在计算生成任务队列时,不能简单地按照传统的订单拆分、订单合并、任务分解、任务合并等技术方法生成任务指令,而是要使用仓储系统作业设备的健康状况信息事先计算作业设备作业能力,使用粒计算的信息处理模型与算法,将任务合并或分解,形成粒度大小合适的任务粒,最大程度匹配作业设备的实时作业能力,再由任务粒按时间排序形成任务流,即任务队列,传送给任务协调系统安排执行。
图2 任务协调约束
如图3所示,任务协调系统在执行任务队列时,首先要按照指定周期(与延时保持时间一致)实时存储容量约束,计算周期内的货物出库量和货物入库量,剪取任务队列的任务粒数量,将任务粒指定给设备控制系统去完成,形成指定周期的微流程。如图2所示,为了方便任务队列任务粒剪取,在设计时把任务队列设计成两列,即入库任务队列和出库任务队列,入库任务队列仅包括货物入库任务粒,同样,出库任务队列中仅包含出库任务粒。
图3 作业执行微流程
显然,仓储作业过程是多个微流程的执行过程,微流程的执行顺序一般可以按照任务队列中任务粒的先进先出顺序来安排。
如果任务协调系统在执行任务队列时,依据订单执行特殊要求或作业优化策略实施在线智能调度[21-22],并且在执行任务粒时综合考虑各种资源约束,组合多个任务粒使之成为任务单元,在指定周期同步执行任务单元中的任务粒,形成多个微流程的同步或优化执行顺序[23],就可以实现适应环境变化和设备健康状况变化的最优作业调度。
为促进我国物流从传统向现代化转型,国家相继出台了一系列支持物流行业发展的政策。《关于促进仓储业转型升级的指导意见》明确提出,到2017年仓储业立体仓库占比达到40%以上;《物流业发展中长期规划》提出,到2020年基本建立现代物流服务体系,提升物流业标准化、信息化、智能化、集约化水平,从而提高经济整体运行效率和效益。
在需求与政策的双重驱动下,我国物流自动化系统呈爆发式增长。2010年以来,我国自动化物流仓储系统市场以年均28%以上的速度快速增长,2016年市场规模已经达到758亿元左右,其中占比最高的是自动化仓库和自动输送机,分别达到149亿元和206亿元的规模,核心设备自动分拣系统和自动导引运输车分别为90亿元和46亿元。中国物流业正努力从劳动密集型向技术密集型转变,由传统模式向现代化、智能化升级。
针对这一趋势,本文运用系统分析方法,总结了对仓储作业影响较大的五个仓储系统特性,按照支撑仓储作业使用的主要技术手段将仓储系统划分为四种类型,运用大系统控制理论,重构了仓储自动作业运行控制架构,以适应现代化与智能化仓储需求。本文提出的新型仓储自适应自动执行系统是一种智能仓储作业系统,具有分层控制、信息反馈和协调控制运行机制。系统的核心是实时动态信息处理,通过引入仓储系统负荷容量作为限制条件,在作业任务分配时,协调作业要素能力,以保证系统在自动完成作业任务的同时,具有适应环境变化和设备健康状况变化的能力。文章给出了系统实现的基础条件,对重构系统的核心部分即任务协调系统设计的相关问题进行了探讨,给出了一般设计原则和方法。
本文主要观点包括如下几个方面:
第一,对仓储作业影响较大的五个仓储系统特性,包括仓储空间的封闭性、仓储构成要素的复杂性、仓储结构的多样性、货物交换的非连续性和仓储环境的时变性。
第二,按照支撑仓储作业使用的主要技术手段来划分,目前使用的仓储系统可以划分为四种类型,即人工作业仓储系统、信息化作业仓储系统、自动化作业仓储系统和智能化作业仓储系统。
第三,基于仓储系统的特性,运用大系统控制理论,重构了仓储自动作业运行控制架构。仓储自适应自动执行系统是一种智能仓储作业系统,具有分层控制、信息反馈和协调控制运行机制。
第四,仓储自适应自动执行系统的设计思想,是运用仓储系统全局动态信息,将负荷容量作为仓储作业能力的上限,根据当前作业设备的运行状态和健康状况在线分析计算,协调设备资源,合理安排作业任务调度。
第五,仓储作业任务协调的运行机制,是将仓储作业任务合并或分解,形成粒度大小合适的任务粒,再由任务粒按时间排序形成任务流即任务队列,传送给任务协调系统安排执行。任务协调系统在执行任务队列时,剪取任务队列中一定数量的任务粒,将任务粒指定给设备控制系统去完成,形成指定周期的微流程。仓储作业过程即是多个微流程的执行过程。