通道式異型條煙分揀系統分揀策略研究

王彬

摘 ? 要：科學的分揀策略是提升卷煙物流中心異型條煙分揀效率的關鍵。通道式自動分揀系統是最為常見的條煙分揀設備，它能依照訂單要求，在人工輔助下自動完成訂單分割、分揀、打碼、塑封包裝等一體化流程。文章提出的聚類算法可以更加科學地分割訂單，對品項相似度高的訂單進行聚類分揀，減少分揀過程中的配貨調換次數，以提高分揀效率。

關鍵詞：條煙分揀系統;分揀策略;聚類算法

目前，國家煙草專賣局要求卷煙產品以客戶為中心，不斷推進產品供給側結構性改革。卷煙生產企業生產出來的異型煙品種增幅顯著，故各地卷煙配送中心對異型煙分揀作業流程進行優化再造與自動化設備的投入需求逐漸增加。設計出一套科學適用、成本節約的分揀策略是提升卷煙配送中心異型條煙分揀效率的關鍵。

1 ? ?通道式分揀系統構成

通道式分揀系統主要由電氣控制臺、臥式分揀機、柜式分揀機、皮帶式輸送機、激光打標機、塑封包裝機等組成。其中，臥式機具有占地面積較小、投資低等特點，所以在分揀線上可多組并行使用，用來分揀銷量較大的香煙品項。柜式機補貨動作繁瑣，影響作業效率，故一般用來分揀銷量不大的香煙品項。皮帶式輸送機將兩種分揀機、打標機、包裝機等有機結合在一起，組成一個完整的分揀作業系統。電氣控制臺是系統的控制中樞，用于控制各設備的協調動作，完成分揀工作。激光打標機則給分揀出的條煙標上清晰的銷售碼，塑封包裝機配合在人員輔助下，按照訂單順序將分揀完成的條煙打包。通道式分揀系統上的工作人員一般有補貨人員、控制臺操作員、包裝機操作員和出貨碼垛人員[1-2]。

該分揀系統從物流中心企業資源計劃（Enterprise Resource Planning，ERP）系統接收訂單、分析訂單，分揀過程按時間順序劃分，依次有備貨（補貨）、分揀、打碼、包裝（碼垛）4個環節。

2 ? ?分揀策略分析

影響卷煙分揀系統工作效率的最主要因素就是分揀策略。為提高分揀工作效率，必須要對卷煙訂單進行分析，以設計科學、高效的分揀策略。訂單數量、貨品品項、貨品數量（Entry-Item-Quantity，EIQ）分析法是一種常用的貨品訂單分析方法，由日本鈴木震先生率先提出。在進行EIQ分析時，通常是以一個或者半個工作日為計量周期，把訂單資料歸納生成EQ，EN，IQ，IK 4個分析指標[3]。

（1）EQ分析，即訂單量分析，指單張訂單的出貨數量分析，是訂單處理原則、分揀系統規劃的決策依據，也直接影響著出貨方式和出貨區的規劃。

（2）EN分析，即訂單貨品品項數分析，指單張訂單的貨品品項數分析，直接影響倉儲的規劃、儲存空間的估算以及分揀方式、分揀區的規劃等。

（3）IQ分析，即訂單中單一品項出貨數量分析，直接影響訂單處理原則、分揀系統規劃以及出貨方式、出貨區的規劃等。

（4）IK分析，即訂單中單一品項受定次數分析，有助于了解單一品項的出貨頻率，配合IQ分析可為儲存區與分揀系統的設計提供決策依據。

分揀系統的決策理論需要依靠EQ，EN，IQ，IK等指標進行綜合分析。若訂單貨品品項數非常大，為縮短分揀作業時間，一般會將貨品訂單按配送線路拆分成若干子訂單。將訂單按線路進行分解的過程叫訂單分割，訂單分割一定要遵循品項相似的訂單盡可能匯聚在一起，減少更換配貨的時間。

3 ? ?訂單聚類分揀策略

所謂聚類，即是將實際對象或抽象對象解構重組，使得類似對象組成一個或者多個類或簇的過程。聚類過程中，要求同一簇或類中的對象盡可能相似，不同簇或類中的對象盡可能相異[4]。卷煙訂單的聚類，是以每條配送線路為對象，依據配送線路訂單的貨品品項結構相似性，進行聚類。

（1）設X={x1，x1，…，xn}是n個配送線路的集合，線路j的訂單即為集合X中第j個元素。

（2）為降低計算復雜度，只對銷量大的品項進行聚類分析。本系統由臥式分揀機負責分揀銷量大的貨品品項，設臥式分揀機個數為k，則某一訂單的前k個品項為大銷量貨品。

C-均值聚類算法就是一個不斷修改聚類中心矩陣和隸屬度矩陣的過程[5]，除非聚類中心不發生變化或者達到最大迭代次數。該算法的時間復雜度取決于于配送線路條數n、貨品品項數k、分揀線條數C、迭代次數Tmax。

實際中，參數C值很小，如果配送中心配送線路特別多，則只計算大品牌貨品的相似度，即修改k的值，以減少計算的時間復雜度。

4 ? ?結語

本文以通道式條煙分揀系統為研究對象，闡述了EIQ分析原理，并針對訂單分割提出了聚類分析策略。該策略對配送線路按照品項相似度進行聚類，可減少分揀過程中的配貨調換次數，有助于提高分揀效率。

[參考文獻]

[1]李靜.卷煙配送中心自動分揀系統配置與優化研究[D].濟南：山東大學，2009.

[2]王艷艷，吳耀華，劉鵬.自動分揀系統分揀作業任務優化[J].機械工程學報，2011（10）：10-17.

[3]劉德寶.復合式卷煙分揀系統研究與設計[D].濟南：山東大學，2006.

[4]張忠平，陳麗萍，王愛杰，等.基于自適應模糊C-均值的增量式聚類算法[J].計算機工程，2009（6）：60-65.

[5]KHACHATRYAN M，MCGINNIS L F.Picker travel time model for an order picking system with buffers[J].International Industrial Engineering Transactions，2014（9）：894-904.