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基于物联网的智能物流仓储管理系统的设计与应用
摘要
客户订单的复杂性和多样性的增加导致了仓库操作需要改变。由于订单量大，批量小，品种多，满足了客户对实时数据和上下文信息的需求。由于订单经常根据客户的需求变化，同步采购订单以支持生产以确保订单的按时完成是非常重要的。然而，低效率和不准确的拣货过程对订单的履行产生了不利的影响。本文的目标是提出一种基于物联网(IoT)的仓库管理系统，采用先进的数据分析方法，利用计算智能技术，实现工业4.0的智能物流。基于一个案例公司的数据收集表明，基于WMS的物联网可以提高仓库生产率、拣货精度和效率，并且对订单变更具有坚定性。
关键词:物联网，仓储管理系统，低批量高混合，工业4.0，智能物流
1. 介绍
为了提高生产效率，适应客户不断变化的需求，相应地进行产品设计、生产、包装和分销。2011年，德国引进了工业4.0的新概念。4.0在行业的背景下,未来物流物理对象如何运输,处理,存储,提供,实现,和使用可以重塑世界各地的物理网络,提高物流效率和可持续性(Montreuil, 2011)和物理网络系统和物联网(Iot)成为可能,航空业相关物品,如材料、传感器、机器和产品或物理互联网容器都是相互连接和通信的。所有已连接的物品可以跟踪和监视，以便让制造商了解模式和性能。通过分散式的智能决策，工业4.0可以被描述为制造环境的日益数字化和自动化，以及能够实现产品、环境和业务伙伴之间沟通的数字价值链的创建(Lasi et al. 2014)。工业4.0代表了即将到来的第四次工业革命，将物联网、信息和服务应用于下一个生产范式。分散的智能决策有助于创建智能网络和优化独立的流程，真实世界和虚拟世界的交互代表了行业发展中的一个重要的新里程碑。工业4.0代表了一种从“集中式”生产到“分散式”生产的范式转变——技术进步使这种转变成为可能，这构成了对传统生产过程逻辑的颠覆。工业生产机械不再是简单的“加工”产品，而是产品与机器沟通，告诉它具体做什么(Wang et al.， 2016)。工业4.0采用最新的生产技术，推出嵌入式系统。智能生产流程为新的技术时代铺平了道路，这将从根本上改变工业和生产价值链和商业模式。
除了生产之外，入站物流和出站物流在完成客户订单中扮演着重要的角色。由于客户订单的复杂性和多样性，以及对实时信息和数据准确性的需求，仓库的角色发生了巨大的变化。因此，出现了传统的手工操作导致仓库作业效率低下，无法满足客户需求的问题。研究发现，在仓库的所有操作中，拣货流程占总操作费用的50-55% (de Koster et al.， 2007;Frazelle amp; Frazelle, 2002)。
制造商使用的现代仓库管理系统(WMS)需要支持生产订单的变化，并提高仓库运作的效率(Lee et al.， 2017)。通常，WMS总是与自动识别数据捕获技术相关联，以改进库存控制和最小化人工操作。本研究的目的是设计和评估基于iot的仓库库存管理系统在制造商面临的低产量、高产品组合情况下的有效性，以实现更好的仓库接收、存储和拣选活动的绩效。
此外，订单拣选过程是仓库运作的主要瓶颈。因此，我们建议将WMS与模糊聚类技术相结合，以提出最适合的拣货方法，并提高拣货过程的效率。通过拟议的WMS系统，可以管理和改进仓库活动，包括接收、存储和订单提取。
鉴于上述困难，手动操作应由先进的WMS代替。提出了WMS的功能，如订单提取方法。物联网设备可以提供拣货者在货物上的工作位置信息，从而提高拣货过程的效率。另一方面，工人的高工作量是核心问题。在手工操作中，工人随意摆放产品的现象非常普遍，采摘过程依赖于工人的记忆和经验。因此，操作非常耗时，而且与高度自动化的仓库相比，工人的工作量也相对较高。结果，员工的士气会降低，导致员工流失率高。
针对上述问题，提出了一种基于物联网的仓库管理系统，以最小化仓库操作过程。通过在接收过程中应用基于iot的技术，减少不必要的工序，可以减少拣选者的工作量，而不是手工纸质的库存记录。从而有助于提高仓库作业的效率，提高工人的工作满意度。
本文第二部分列举了当前在物联网技术下，仓库管理在应对低产量、高产品组合方面的研究综述。第3节概述了所建议的系统的整体架构，并在第4节提供了一个案例研究来验证所建议的系统。最后一部分给出了结论并列举了局限性和未来的工作。
2. 文献综述
2.1.工业4.0时代仓库运营的挑战
库存准确性、空间利用率、流程管理和拣选优化是现代仓库管理的主要挑(Richards,2014)。敏捷供应链战略成为供应链网络的必然。为了保持流入和流出物流的顺畅，需要增强环境变化中的灵活性，并减少供应链系统的总周期时间。CPS网络成为通过无线网络物联网(Culler amp; Long, 2016)在仓库操作中连接人员、对象和物理流程的中介。CPS网络的出现促进了WMS的响应性和灵活性(Leitao et al.， 2016)。从传统的WMS向CPS-WMS的演进需要技术创新与管理创新的融合，这成为了WMS设计面临的主要挑战。这些包括正确选择CPS技术、环境智能、及时的信息流和敏捷性(Reaidy et al.， 2015)。
2.1.1.WMS中的CPS技术
CPS-WMS的实施有助于建立人类、智能机器和机器人之间的合作，透明的智能WMS的性能(Posada et al.， 2015)。回顾了支持CPS-WMS发展的九大技术支柱，常见技术包括射频识别/近场通信(RFID/NFC)、无线传感器和执行器网络(WSANs)、物联网(IoT)和云计算(Qiu et al.， 2015;Wan等人，2016)。CPS网络通过提供这些独立的关键技术，促进了大数据分析的发展洞察更大的价值主张、分析能力和决策过程(沃勒和福西特，2013)。
2.1.2.环境智能
WMS中CPS技术的可用性有助于通过使用环境智能来促进仓库操作的可追溯性和透明性(Olaru amp; Gratie, 2011)。环境智能系统的异构性和可组合性允许系统检测仓库内操作的活动和交互(Atmojo等，2015)。此外，系统包含多个同步决策。如果开发了不适当的软件框架，则在系统运行过程中可能会出现死锁情况(Atmojo et al.， 2015)。
2.1.3．实时信息共享
为了保持CPS-WMS的高度敏捷性，CPS网络需要对WMS内的所有操作和活动进行实时的信息监控和CPS系统的可见性(Reaidy et al.， 2015)。物理操作和视觉系统之间的数据获取的高级连接性是其本质(Lee et al.， 2015)。实时的信息共享使正确的决策支持和应对来自客户的不断变化的需求成为可能。
2.2.WMS物联网的最新研究进展
无线传感器和执行器网络(WSANs)通过更有力和更复杂的决策支持，在WMS中创建透明性和价值。物联网成为了无线传感器网络管理系统的重要组成部分，提高了无线传感器网络管理的可视性和实时性。部署自动化数据获取支持云平台或大数据基础设施中的仓库操作之间的通信(Tracey amp; Sreenan, 2013)。智能WMS提高了理货流程，简化了操作，提高了自动化WMS的程度(Ding,2013)
基于Iot的WMS的应用越来越普遍。RFID技术在仓库管理中被广泛采用，可以对指定的物品进行跟踪和识别。Chow等人(2006)提出了一种基于rfid的WMS，用于客户订单的检索和匹配过程，以提高仓库的吞吐量，并提供准确的库存监控系统。Poon等人(2009)利用基于rfid的拣货操作来减少操作错误的可能性。此外，基于rfid的WMS和企业资源规划(EPR)的集成促进了事件驱动的流程链(EPC)在业务流程管理中的发展(Liu et al.， 2008)。此外，无线传感器网络是另一种辅助对象状态信息提取的补充研究方法。然而，在数据获取、分布和挖掘方面，这是一个挑战(Wang et al.， 2014)。为了获得烟草供应链中完整的物流订单跟踪，Jiang和Su(2013)使用全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)和通用分组无线服务(GPRS)对出运和进运物流的跟踪和交付进行了研究。Yang(2012)提出了一种基于位置的叉车系统，用于监控智能仓库中的物流活动。
物联网的部署促进了自动化仓库的发展。Kim和Sohn(2009)介绍了一种通过信息技术基础设施中的物联网管理工业机器、资源和产品的控制系统。Alyahya等(2016)进一步研究在没有人工干预的情况下，启用RFID的自动存储和检索系统的可行性。Bajic(2009)提出了一种基于物联网和产品、流程、环境与用户之间的环境网络的代理仓储管理平台。提议的基于代理的WMS允许远程操作调用，它成为基于服务的控制点，提供了高水平的可管理能力，并增强了操作效率。最后，WMS中的过程控制进入了CPS网络时代，进一步提高了从自动化WMS到物理对象虚拟同步的控制水平。这个透视图允许在自治的CPS-WMS中使用基于wsan的通信。
虽然在WMS中应用物联网概念来实现CPS的自主特性的研究成果较多，但对WMS的实际和操作水平的研究还比较少，例如使用计算智能进行订单挑选等物联网实现智能物流。
3.建议的仓库管理系统框架
本研究的目的是设计和评估一个基于iot的仓库管理系统(WMS)在低产量、高产品组合场景下的有效性。由于该仓库管理系统中物联网数据同步的复杂性，网络物理系统的状态跟踪和连接对于保持数据一致性至关重要。这就是为什么基于物联网的WMS系统是非常可取的。在本节中，提出了低批量、高产品组合的仓库管理系统的工作流程，并提供了整个框架，并嵌入了相应的技术来处理各个阶段的不同问题。
3.1.低批量、高混合场景的仓库管理系统工作流程
仓库活动包括进站区域活动和出站区域活动，如收货、仓储、质检、拣选和运输。然而，在低容量、高混合的工业环境中，除了入站和出站区域之外，内部处理是仓库管理中另一个非常重要的部分，因为这种特殊的仓库配置允许更高的采购订单(PO)更改灵活性。
图1
图1展示了仓库活动和典型的低容量、高混合场景的工作流。当有新的订单进来时，根据不同原材料的需求量来生成材料清单，这样生产过程就可以准时开始，没有任何的延迟。如果所需的材料是可用的，挑选活动就从入站商店或子商店开始。在检查了当前的库存后，如果所需的材料数量不足，就会产生一个用于短缺的PO。它触发入站物流活动，使未完成的数量的材料是后来收到的。在此期间，内部引擎负责更改订单。如果客户要求拉入、推出或取消某个订单，PO会根据不同的情况进行调整，以更新相应的信息。更新后的PO将导致与新PO对应的入站仓库活动。
3.2.基于iot的仓库管理系统
在高度定制化、灵活性强的小批量、高产品组合的行业中，涉及到的原材料和半成品数量少，品种多。在订单变动频繁的情况下，信息的交换和更新是处理新订单的关键问题。提出的基于iot的仓库管理系统充分利用RFID技术和无线传感器对原材料、半成品和产成品进行跟踪和跟踪。嵌入式系统帮助收集仓库活动的所有信息更改和更新。利用物联网技术，所有的来料件和活动都是受控的，由于订单变化或更新而产生的不一致性可以由系统自动处理和解决。
图2
下面的图2展示了拟议的基于iot的仓库管理系统框架:原材料、半成品和成品存放在仓库、分库，或者在配送中心等待交付。在物联网环境中，所有的部件都贴上了RFID标签。部件或产品通过射频读取器天线进行识别，然后将信息传输到射频识别读取器，然后通过RFID中间件传输到EPC信息服务器。然后主机应用程序根据不同的需求集成应用程序(Lv et al.， 2012;Lv等人，2013)。由于本系统是针对小批量高混合的情况设计的，这是工业4.0时代制造商所面临的典型情况，因此订单定制对信息更新的灵活性要求很高。这就是为什么通过RFID收集到的信息可以被授权的工作人员在任何时间、任何地点通过移动应用进行羞辱或删除。来对库存进行同步和优化，将数据和信息输入到智能库存管理引擎中，处理订单变化和拣选问题，其中采用数据聚类和一些机器学习方法以及模糊推理系统进行决策支持中的信息处理。输出被传送回主机应用程序，并与移动应用程序共享结果。因此，在这个基于iot的仓库管理系统中，相关人员可以接收到相应的操作信息。
如3.1节所述，物联网技术可以方便地解决收货的入库物流问题。内部发动机重点处理订单变化，如图3所示。输入是客户对现有订单请求的更改，包括拉入、推出和取消。在低产量、高混合的情况下，某个PO下的大多数部件包括通用部件，并且由于最小订单量(MOQ)，一个PO可以用于多个作业订单。因此，内部引擎将建立一个有效的、基于规则的逻辑引擎来提供正确的操作，从而避免影响其他作业计划。
毕竟，如果所有的po都确认了，并且库存充足，那么仓库管理的另一个重要的操作就是拣货。与接收过程相比，拣选过程更加复杂和困难，所提出的系统与模糊逻辑技术相结合，提出了最适合的顺序拣选方法，以提高操作效率。与其他方法相比，模糊逻辑模型的优点之一是通过其语言模糊术语、模糊值和逻辑推理过程更容易被最终用户理解。对于可配置性这样的定性属性，我们的模型突出的易于理解的特征使得它对于非数值或输入数据不足的评估是有用的，能够满足实际的需求。它的第二个优点是能够通过细化或自定义其模糊系统，将最终用户的领域知识或业务逻辑应用到度量过程中。图4为采用模糊逻辑技术的拣选过程。
当仓库操作员从生产部门接收货物时，数据收集模块中的物联网技术会捕捉货物的SKU号、PO号、客户详情、数量和位置等信息。将这些信息考虑在内，生成最佳的订单拣选方法。在这个订单选择模块中，涉及到模糊逻辑引擎。在该模块中，应用模糊逻辑理论来评估最合适的拣货方法，以提高拣货过程的效率。模糊化是模糊逻辑引擎的第一步。RFID采集到数据后，将输入数据转换为模糊集，其特征主要由隶属度函数确定，其公式为:
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