基于物联网的智能物流仓储管理系统的设计与应用

通过提升生产效率，应对客户不断变化的需求，实现产品设计，生产，包装和分销。自工业4.0提出后，物理互联网重塑了物理物体如何在世界范围内运输，处理，存储，供应，实现和使用的未来物流，从而提高物流效率和可持续性。通过分散式智能决策，工业4.0可以被描述为制造环境日益数字化和自动化，以及创建数字价值链，实现产品、环境和业务伙伴之间的通信。分散式智能有助于创建智能网络并优化独立流程，真实和虚拟世界的交互代表了行业发展中至关重要的新里程碑。工业4.0代表了从“集中式”到“分散式”生产的范式转变，构成了传统生产过程逻辑的逆转。工业生产机械不再仅仅是“加工”产品，而是实现产品与机器通信，告诉它究竟该做什么[1]。

制造商使用的现代仓库管理系统（Warehouse Management System,WMS）需要支持生产订单的变化并提高仓库运营的效率[2]。通常，WMS始终与自动ID数据捕获技术相关联，以便改进库存控制并最小化手动操作。该研究的目的是设计和评估基于物联网的仓库库存管理系统解决制造商面临的低产量、高产品混合情况的有效性，从而在仓库管理过程中实现提升接收、存储和拣选活动的性能。

此外，订单拣选过程是仓库操作的主要瓶颈。因此，本文提出了与模糊聚类技术相结合的WMS，以便提出最合适的订单拣选方法，并提高订单拣选过程的效率。通过改进的WMS系统，可以管理和改进仓库活动，包括接收，存储和订单拣选。

鉴于以上问题，手动操作由改进后的WMS替代，利用WMS的功能，如订单拣选方法，物联网设备可以提供关于物品的拣选者的工作位置信息，从而可以提高订单拣选过程的效率；另一方面，工人的高工作量是核心问题。在手动操作中，工人随机放置产品并且拣选过程依赖于工人的记忆和经验是很常见的。因此，操作非常耗时，并且与高度自动化的仓库相比，工人的工作量相对较高[3,4,5,6]。

本研究的目的是设计和评估基于物联网的WMS在小批量，高产品混合方案中的有效性。由于此WMS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非常重要，以保持数据的一致性。在本节中，提出了小批量、高产品组合WMS的工作流程，并嵌入适当的技术实现框架设计以处理每个阶段的不同问题[7,8]。

在高度定制化和灵活的小批量，高产品混合行业中，涉及的原材料和半成品数量少，品种多。信息交换和更新是处理新订单的关键问题，而订单更改总是会发生。建议的基于物联网的WMS充分利用RFID技术和无线传感器来跟踪和追踪原始零件、半成品和成品。嵌入式系统有助于收集仓库活动的所有信息变更和更新，利用物联网技术，可以控制进入的部件和活动，并且可以通过所设计的管理系统自动处理和解决由于订单改变或更新引起的物料数据不一致问题。

图1显示了基于物联网的WMS的框架：原材料，半成品和成品存储在仓库，子商店或待在配送中心交付。在物联网环境中，所有部件都标有RFID标签，从RF读取器天线识别部件或产品，然后将信息发送到无线电识别读取器，随后通过RFID中间件发送到EPC信息服务器。然后，主机应用程序根据不同需求集成应用程序，由于该系统设计用于低容量高混合方案，这是智能制造时代制造商面临的典型情况，订单定制需要高度灵活的信息更新。这就是为什么RFID所收集的信息可能会被授权员工在任何时间通过移动应用程序更改或删除。为了同步和优化库存，将数据和信息输入智能库存管理引擎以处理订单变更和拣货问题，其中数据聚类和一些机器学习方法以及模糊推理系统应用于决策中的信息处理。

如果所有采购订单都有足够的库存确认，则仓库管理的另一个重要操作是订单拣选。拣选比接收过程更复杂和困难，并且与模糊逻辑技术集成的所提出的系统提出了最合适的订单拣选方法以提高操作效率。与其他方法相比，模糊逻辑模型的优势之一是最终用户更容易通过其语言模糊术语，模糊值和逻辑推理过程来理解。对于可配置性等定性属性，模型中出色的易于理解的特性使其可用于满足实际需求的非数字或不足的输入数据评估。它的第二个优势是能够通过改进或定制其模糊系统将最终用户的领域知识或业务逻辑引入测量过程，图2显示了采用模糊逻辑技术的拣选过程。

图1 基于物联网的WMS框架  下载原图
 

本节以实际案例作为验证WMS框架，以某制造商作为背景，由于该企业的低产量，高混合制造模式决定了其订单驱动的物料库存管理流程。利用物联网技术，物流得到控制，同时，公司的信息流是透明的，这使得规划人员能够快速响应任何新情况。与传统的预测和规划相比，物联网允许用户通过传感器、执行器和计算工具获取更多相关的环境上下文信息，以确保行为的智能化。准确的预测方法可以计算大规模生产的材料需求，然而，该企业面临典型的低容量，高混合情况，并且预测并不容易，错误的预测总是导致高库存。这就是为什么该企业采用订单驱动模式，需要物质实时监控功能和快速的订单更改处理能力。在这种情况下，企业引入基于物联网的WMS措施，用于监控各种材料并自动处理不同的情况。

图3为该企业物品入库流程图。首先，货物被接收并临时存储在仓库的入境区域；然后，工人进行检查，例如检查质量和计算进货数量。如果购买要求存在缺陷或不符合，则货物将退还给制造商；如果货物符合要求并符合一致性级别，则存储过程将继续进行。

在存储过程中，工作人员利用RFID技术记录信息。在此过程中，存在潜在的错误，例如将库存记录为高于或低于收到的实际库存。在工人记录货物信息后，需要检查记录是否正确，如果记录正确，则存储过程完成；如果记录不正确，则工作人员检出错误的记录并将其删除，删除后，工人重新记录货物。同时，一旦工人使用技术记录货物信息，例如存储位置和货物数量，所有信息都通过WMS进行更新。一旦数据记录在数据收集模块中，数据就会作为输入变量传递给订单拣选模块，然后生成最佳订单拣货方法。

图2 采用模糊逻辑技术的拣取流程  下载原图
 

图3 企业物品入库流程  下载原图
 

通过以下数据以说明企业应用基于物联网的WMS的性能值，参考如下：

使用基于物联网的WMS，可以最大限度地缩短接收货物的时间。传统上，成品仓库使用手动记录，因此会耗费时间，平均接收时间为2.54分钟。使用基于物联网的WMS，接收过程可以简化，因为数据可以自动捕获并输入到WMS，平均接收时间可以大大减少到0.96分钟。

◆订单填写率。通过应用基于物联网的WMS，可以大大提高订单填充率。使用WMS，清单的位置清楚地显示在系统中，因此，工人可以节省完成订单的时间，而不是花一个小时来查找库存位置。从结果可以看出，在实施WMS之前，订单填充率为96%（每月平均89个订单完成93个订单），并且在实施WMS后，订单填充率提高到99%（平均每月84个订单完成83个订单）。

◆订单准确性。使用成品仓库中的基于物联网的WMS可以最小化产品错误识别。由于存在大量SKU编号且SKU编号非常相似，可能导致工人错误该项目并将错误的货物交付给客户。如果仓库没有货物，系统会提示消息，让工人知道他们选择了错误的物品。因此，可以降低因错误识别而挑错货物的概率。从结果来看，订单准确率从99%（平均三个月将有一个错误的订单）可以提高到100%。

使用基于物联网的WMS，可以减少由于手写不良或数据完整性差而导致记录不准确的可能性。基于物联网的技术可以帮助工作人员自动记录库存信息，因为工人只需要使用手持设备扫描货物。由于整个过程不需要输入数据，因此可以减少手动记录的错误。在实施WMS之前，库存准确率仅为92%，使用WMS，库存准确度提高到100%。此外，虽然通过Wi-Fi连接，但可以实时更新商品的记录。在结果中，它可以帮助工人以更有效的方式监控仓库。

通过实施订单拣选流程的模糊逻辑引擎，可以减少订单拣货流程的处理时间。使用模糊逻辑引擎，软件可以生成最合适的订单拣选策略方法，并在案例研究中应用批量订单策略。在案例研究中，批量拣选可以帮助工人在较短的行程时间内完成订单，从而提高订单拣选的效率。

由于客户订单的复杂性和多样性以及对实时信息的需求，仓库的操作需要相应地改变。因此，传统的手动仓库操作不再适合智能制造时代的制造商对仓库管理的需求。本文提出的WMS与模糊逻辑技术相结合，以选择最合适的订单拣选方法，从而提高订单拣选过程的效率。通过本研究的案例研究结果，WMS可以帮助提供有形和无形利益的更好的仓库运营绩效。