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摘要
对有限的货物及时交付的需求的增加推动了新型自动化解决方案的发展管理仓库工作。现有的技术包括自动车辆存储和检索系统(AVS/RS)依靠轻型车辆，能够独立旅行，并在同一时间执行不同的任务，从而展示增强的灵活性和增加的吞吐量水平。尽管如此，评估这些系统性能的技术仍然有一些差距，主要集中在简单的配置。这篇论文的目的是通过介绍了一种新的分析模型，能够评估一层到一层，到穿梭机AVS/RS平面的性能上。所提出的方法可用这种可能性来评估预期的周期时间和吞吐量考虑储存和取回物品所采用的实际准则，以及考虑车辆的能力同时执行不同的任务。通过对不同货架布局的仿真验证了模型的有效性不同车组成的AVS/RS，适用于不同类型的循环。所开发的模型旨在支持这两种设计以及AVS/RS的部署阶段，在各种场景中支持快速准确的性能评估。
关键词：自动化仓库、自动车辆存储和检索系统、深车道系统、周期时间、性能分析。
目录
1.介绍
近年来，人们开始重新考虑仓库的效率。这种兴趣的动机是双重的。一方面，仓库必须支持及时生产：原材料和中间部件必须在正确的时间、在正确的位置提供。另一方面，客户需要复杂的产品品种，交货期短，需求变化大。为了应对这些挑战，人们付出了巨大的努力来开发创新的仓库管理技术。自动化系统在这一领域发挥着关键作用：Markets和Markets[1]的一项研究表明，到2023年，此类解决方案的整体市场将超过90亿美元，预计2017年至2023年的复合年增长率将超过7%。这一趋势还得益于主要由适当的仓储活动(如电子商务)组成的企业的成功。
仓库最常见的自动化系统是由自动存储和检索系统(AS/RS)表示的，它主要由一组堆垛机组成，这些堆垛机能够沿着给定的通道进行移动，并在货架上存储和检索单元负载(UL)。尽管它们很受欢迎并且实现成本相对较低，但是这些系统的灵活性很低：ULs是逐个处理的，管理可变速度的能力有限。此外，AS/RS只能提供单层或双层货架：因此，通道的数量随着仓库的大小而增加，导致对可用空间的利用不足。
在过去十年中，开发了一种性能增强的替代系统。基本的想法是用堆垛机代替起重机，并采用更轻和更紧凑的穿梭车来进行材料处理。这种技术被命名为自动车辆存储与检索系统(AVS/RS)[2]。支持这种系统的货架可以由任意数量的层构成：每个层都有一个单一的交叉通道，以提供对通道的访问，而通道的深度可以是任意的。后一种功能可以将具有共同特性(如产品类型、批号、过期日期、客户)的ULs收集在同一通道中，从而简化检索操作。与传统系统相比，减少的通道数量可以更好地利用可用空间和/或使用更小、更便宜的建筑。AVS/RS已经成功地应用于不同的领域，如食品和饮料(即使是在冷藏应用中，改进的空间效率可以降低冷却成本)、烟草、制药和半有限材料(如纺织或纸张)。此外，从环境的角度来看，由于每循环[3]的能源效率更高，它们的表现比AS/RS更好。AVS/RS和支撑架的示意图如图1.1。
然而，设计和建立AVS/RS系统的初始投资要高于传统系统。因此，准确的性能评估模型是必要的，以确保投资可以为用户提供预期的性能水平。最近发布的FEM9.860[4]标准在这个方向上迈出了第一步；然而，本文件中定义的自行车还没有充分利用自动驾驶汽车的所有技术能力。因此，这项工作的目的是通过定义新的AVS/RS性能评估模型来扩展现有的技术水平，该模型能够尽可能多地考虑此类系统的技术优势。特别地，本文提出的模型能够评估由任意数量的穿梭车和任意深度的货架组成的AVS/RS的性能。这些模型的自然用户是AVS/RS的设计者和采用者，他们需要在实际的操作场景中评估系统性能。
论文的其余部分组织如下。第2节讨论了AVS/RS性能评估的现有技术。该系统的工作原理将在第3节中介绍。然后，描述了本文的原始工作：变量和分析模型分别在第4节和第5节中给出。验证方法和结果将在第6和7节中讨论。最后，在第8节中给出了结论性的评论和展望。
图1.1本文研究的仓库顶(a)、前(b)、侧(c)视图和AVS/RS的表示
2.背景
在科学文献中，关于AVS/RS的第一部研究著作是在21世纪初发表的。初步的分类可以用来区分层与层之间的系统。在前一种结构中，车辆可以通过堆垛机通过不同的层；相反，在第二种情况下，车辆被分配到一个给定的层，在AVS/RS操作期间没有改变。
关于AVS/RS的第一个科学工作是在2002年：Malmborg[2]提出了一个基于货架拓扑结构和车辆特征的分析模型来评估层配置。目标性能指标为车辆利用率、循环时间和系统吞吐量。在这项工作中，考虑了单指令(SC)和双指令(DC)循环。这种分类是基于循环中所涉及的ULs的数量，对于SC循环(即一个存储或一个检索)和两个直流循环(对应一个存储和一个检索)。后来，为了满足存储和检索任务的需求，Malmborg[5]还开发了一个数学模型来评估直流循环的最优比例。
另一种研究方法依赖于排队论。Kuo等人研究了SC循环，并开发了一个能够估计循环时间和车辆利用率的模型。Fukunari和Malmborg[7]考虑了存储和检索的机会配对能力，从而丰富了模型，提高了系统的整体性能。他们还开发了一种网络排队方法，以尽可能地减少模型[8]的计算成本。Zhang等人使用近似技术来保持具有非泊松到达率和服务时间的模型的分析简易性。他们评估了周期时间的平均值和方差。Roy等人[10]采用了半开放排队网络方法：他们将堆垛机和车辆建模为相互作用的独立队列。这种方法最初导致了单层系统的建模；然后，它被扩展到描述多层货架[11,12]。Epp等人[13]采用开放队列网络模型来评估单层通道AVS/RS的性能。Ekren和Heragu[14]开发了一个基于模拟的回归模型来估计平均循环时间作为货架拓扑和车辆性能的函数。Ekren[15]部署了仿真模型来支持设计师在比较不同AVS/RS配置和相应成本时的决策。Marchet等人提出了一种将分析技术和排队网络相结合的方法，将平均循环时间估计为旅行和等待时间的总和。
与AVS/RS类似的一种技术称为基于梭式的存储和检索系统(SBS/RS)。这种系统主要用于小型仓库，但在性能评估方面也有类似的困难。它们首先由Carlo和Vis[17]进行了调查。Lerher等人已经引入了分析模型来评估单深度货架中SC和DC循环的平均持续时间。这种方法已经扩展到考虑到双深度货架[19]和模型系统，其中一个层控制的存储/检索机器可以改变通道[20]。Ekren等人开发了一个数学模型来估计SBS/RS行程时间平均值和方差，以及平均能耗量。在[22]中提出了一种优化吞吐量时间、总成本和能耗的方法。Ning等人已经使用仿真方法来评估具有SC循环中多个堆垛机的层约束SBS/RS的性能。所开发的工具能够自动生成和评估不同的备选系统组合。Lerher等人还开发了一个用于SBS/RS性能评估的仿真工具，并研究了行程时间与系统吞吐量[25]之间的关系。Ekren[26]提出了一种基于图形的SBS/RS设计解决方案，Ha和Chae[27]提出了一种基于行程时间估计的方法来确定系统中引入的适当数量的穿梭车。排队网络模型方法用于估计SBS/RS性能，Tappia等人采用了这种方法。
但如前所述，所有的研究都考虑了单层或双层架。尽管如此，正如第1节所介绍的，AVS/RS的一个优点是能够为每个通道提供任意数量的UL位置的多深度货架。目前，只有Manzini等人考虑过这个特性。此外，所有引入的论文都基于ULs随机存储在货架上的假设，尽管Ekren等人[30]证明存储和检索的标准对系统性能有显著影响。
在最近的一项工作中，DAntonio等人提出了一种分析方法，该方法可以通过建模来评估AVS/RS馈送多深度货架的性能，还可以通过概率分布的形式定义UL存储和检索的标准。该模型能够评估SC、DC和多命令(MC)循环，其中涉及任意数量的ULs。在这项工作中，只考虑了最简单的AVS/RS配置，即由一个上升、一架穿梭车和一颗处理器组成。本研究的目标是更进一步，通过建立一个更复杂的系统模型，该系统由一个堆垛机和任意数量的车辆组成，用于UL存储和检索，并在层与层之间进行配置。建模方法基于前面的工作；尽管如此，系统中存在的多架穿梭车造成了额外的困难需要解决，在下一节中解释。
3.系统描述
正如第1节所介绍的，这项工作针对的AVS/RS是一个由三种类型的车辆相互集成的系统：堆垛机执行垂直运动，并提供访问货架的不同层；穿梭车沿着操作层的通道进行运动；处理器自动通过货架的通道来存储和检索ULs。
本研究考虑的结构是由一个堆垛机和任意数量的穿梭车组成的一层一层的系统；每架穿梭车还配备了一颗处理器。因此，穿梭车利用上升来改变工作水平，处理器利用穿梭车来改变工作通道。该系统由一个或多个充当AVS/RS与周围环境之间的接口的海湾完成：它们是AVS/RS将存储的ULs放入队列并由AVS/RS挑选的地方，也是从仓库系统中检索到的ULs的地方。货架和AVS/RS的示意图如图1所示。为了将UL存储到货架中，必须执行以下操作：UL位于海湾；UL在处理器上方装载，处理器反过来又与穿梭车相连。然后，两辆车在堆垛机上移动；堆垛机向目标层移动，然后梭子离开堆垛机；穿梭车穿过通道到达目标通道，然后处理器离开穿梭车；处理器沿航道向目标位置移动，根据后进先出政策选择；处理器卸载UL。
由于周期意味着车辆的初始位置和最终位置必须相同，所以上面的列表也会反向执行，以将每辆车移动到初始位置。检索任务是对称执行的。可
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