基于KIVA机器人的紧致型仓储系统待命位策略研究

□ 王 婧,孙子文

(武汉科技大学 恒大管理学院，湖北 武汉 430065)

1 引言

随着城市人口密度越来越大，土地资源也越发紧张，高昂的土地成本持续促进仓储系统发展；同时，电子商务蓬勃发展，呈现出批量小、品类多、海量化、注重实效以及实时变化等特点，对仓储系统提出了更高的要求。如何在保持较高空间利用率的情况下，兼顾期望取货时间以及订单响应速度，是自动化仓储系统发展需要解决的重要问题。目前，关于仓储管理的研究越来越多，且越来越集中在紧致化和智能自动化仓储系统上。从采用自动牵引小车AGV的智能仓储系统[1]，到亚马逊推出的KIVA机器人系统[2],这类物至人拣货系统由于具有较高的取货率，经过多年的发展，已经成为物流业智能仓储系统主要的取货方式之一[3]。KIVA系统虽然极大地缩减了取货时间并提高了取货率，但是其空间利用率较低，在此基础上，Gue等[4]提出了一种高密度仓储系统，极大提升了空间利用率，但取货时间较长。

在传统的仓储系统中，一般采用的是人至物的取货流程，即拣货人员从I/O点出发，到达目标取货点取货并返回出库点，这种取货方式的取货时间大部分花在了取货人员的行走上[5]，而在智能仓储系统中，通过KIVA机器人或AGV取货的物至人取货系统，可极大缩减取货时间，并提高取货率和准确度[6]。为了进一步提升智能仓储系统的效率，许多学者对智能机器人的待命位进行了优化。Egbelu和Wu通过系统仿真的方法，比较了两种不同仓储方式下多个待命位策略的取货效率[7],徐贤浩、郭依等以取货时间最小化为目标，提出了三种待命位策略，并比较了三种不同待命位策略的优劣[8]。……