在WMS系统中，货位与库存的关系显得至关重要，系统要精确记录每个货位上每个商品的库存数量，同时要对货位进行管理，按不同的区域，不同的货位类型进行管理。货位类型有正品区，残品区，拣货去，移动货位等多种类型。货位号的设置规则基本是 【区】【通道】【左右面】【大货架】【层】【列】这样设置的。
            1.货位管理
                  货位管理主要包括货位的一些常规属性，货位类型，所属仓库，是否可用，等属性的管理

                         



            2.货位库存管理
                货位库存管理主要是货位上每个商品的库存，商品的可用量信息，
                  

                3.表设计
                        货位表
                    
LocationId
货位ID
LocationNo
货位号
LocationTypeId
货位类型
SourceTypeID
源货位类型
 
 
                          货位库存表
                        
LocationId
货位ID
SkuCode
商品编码
Quantity
库存
ForUsage
可用量


遗传算法求解立体仓库货位优化
 
货位优化是仓库布局研究的一个主要分支，随着现代计算机技术以及控制技术的不断发展，生产企业和物流仓储企业仓库管理呈现出控制最优化、运行智能化的发展趋势，对仓库的货位优化已成为物流技术发展的一个重要标志。国外对仓储货位优化研究相对较早。Hesket研究了货物存储所需要的存储空间以及货物的订单数量对仓储效率的影响。Goetschalckx等证明了N类货物分配下最低COI值的货物存储在最适宜的货位，订单拣选和存储时间得到了优化。Graves等分析了货物组合成更少的类别时，高周转率的货物可能会占据不理想的货位。Rosenwein提出了货位布局的分级存储策略。Larson等在Rosenwein研究基础上，使用启发式算法对分级存储策略进行探讨。Sooksaksun等基于分类存储策略对巷道的数量、长度、产品的分类存储建立数学模型，模型以最小化平均行走距离为目标。Zhan等研究了带邻接约束的多层次仓库布局问题，建立了描述同类产品的临近放置的整数规划模型，并采用禁忌搜索算法求解。
遗传算法在解决货位优化NP难问题方面具有有效性。本文只对后者进行研究,从提升仓库出人库效率,保证货架稳定性和货品分类摆放这三方面来进行货位优化。
立体仓库的货架示意图如下：

数学模型：
仓库有X排货架，每个货架有y列z层
货物坐标（x，y，z） 出入库台在（0，0，0）
货物周转效率为Pxyz   货物重量为mxyz
堆垛机沿X、Y、Z轴的移动速度分别为Vx，Vy，Vz
每个货架的长度为L，高度为H
货架单元格的长宽高均为L0
第一个公式使出入库时间最短
第二个公式保证货架的稳定性
第三个公式为了使货物分巷道存放，平衡工作量

F=w1*f1+w2*f2+w3*f3（w1=0.5；w2=0.3；w3=0.2）
 
 部分程序
%     Author:    怡宝2号       博士猿工作室
%     Use:       基于遗传算法的三维三维货位优化
%                输入变量（可修改量）：     TurnOver:每个货物的周转率
%                                        Weight:每个货物的重量
%                                        MAXGEN:遗传算法的遗传代数，视具体情况改变
%                                         NumGoods:货物的个数
%                             
%                输出：                   trace:每一代的最优个体
%                                        bestpop:每代最优染色体
%     Remark：   本人qq：778961303，如有疑问请咨询
clc
clearall
closeall
formatcompact
 
%参数初始化
[TurnOver,Weight,NIND,MAXGEN,GGAP,PC,PM,K,P ,Q ,...
    TotalTray,NumGoods,L0,vx,vy,vz,w1,w2,w3] =initial();
 
bestpop= [];    %每代最优的染色体
ex= importdata('初始货位.txt');
fori=1:size(ex,1)
    plotcube(ex(i,:)+0.5,[1,1,1],[0,0,0],[1 1 11 1 1 1 1],1,1);
    hold on
end
gridon
title('优化前的货位分配情况')
xlabel('排');
ylabel('列');
zlabel('层');
 
%所有空货位的集合
num=1;
fori=1:K
   for j=1:P
       for k=1:Q
           CHROM(num,:)=[i j k;];
           num = num+1;
       end
   end
end
 
%种群初始化
fori=1:NIND
    temp = randperm(TotalTray);
    chrom(i,:) = temp(1:NumGoods);
end
 
%计算目标函数和种群适应度
[Fone,Ftwo,Fthree,fitval,fitness]= Objfun(chrom,TurnOver,Weight,CHROM,L0,vx,vy,vz,K,w1,w2,w3);
 
%进化优化开始
gen= 1;
whilegen<MAXGEN
    prob=fitness./sum(fitness);       %进行归一化操作
    prob=cumsum(prob);                %累计求和
   
    selch=chrom(1:NIND*GGAP,:);          %子代
   
    %选择操作
    for i=1:2:NIND*GGAP                     %选择操作
        %--------寻找父代---------
        sita=rand();
        for j=1:NIND
            if sita<=prob(j)
                father=chrom(j,:);
                break;
            end
        end
        %--------寻找母代---------
        sita=rand();
        for j=1:NIND
            if sita<=prob(j)
                mother=chrom(j,:);
                break;
            end
        end
        %----------交叉操作--------------%
        if rand()<PC
            cutpoint =ceil(rand(1,2)*(NumGoods-3)+2);         %范围为[2,19];
            spoint=min(cutpoint);               %初始交叉点
            epoint=max(cutpoint);                 %终点交叉点
            %进行交叉
        end
         %----------变异操作--------------%
%          随机交换染色体上两个基因的位置
        temp=[];temp=rand();
        if temp<PM              %变异操作
           
        end
    end
   
    %计算子代的目标函数和适应度
    [Fone,Ftwo,Fthree,selfitval,selfitness] =Objfun(selch,TurnOver,Weight,CHROM,L0,vx,vy,vz,K,w1,w2,w3);
   
%     selfitness = selfitness/sum(selfitness);
    %重插入操作，优秀保留政策
   [chrom,fitval]=reins(chrom,selch,1,1,fitval,selfitval);        %重插入，越小越容易被选择，
   
    %记录
    [minfitval index] = min(fitval);            %最小值
    trace(gen)=minfitval;                       %记录每一代最小的适应度值
    bestpop(gen,:)  = chrom(index,:);           %最优的染色体
    gen=gen+1;
   
    fitness = 1./fitval;            %函数值越小，适应度越大
end
 
%   绘制解得变化图
figure()
plot(trace)
gridon
xlabel('遗传代数')
ylabel('目标函数变化')
title('遗传寻优')
 
%     Remark：   本人qq：778961303，如有疑问请咨询


结果：

    
项目上对一期的采购接受接口导入程序进行更改，增加货位信息，要求：货位 = 子库存 + 项目 + 任务。由于子库启用了动态货位控制，所以需要在程序中动态创建货位，所以周折了一番。
    1. 接口表: rcv_transactions_interface
       字段: locator_id
       API:    inv_loc_wms_pub.create_locator
    2. 注意点: 动态创建货位时，首先会创建货位弹性域。而创建货位弹性域时，对子库存会进行值集的验证(INV_SRS_SUBINV)，值集INV_SRS_SUBINV中，WHERE里对PROFILE.MFG_ORGANIZATION_ID做了限制，所以，在并发请求中，需要进行fnd_profile.put('MFG_ORGANIZATION_ID',111)的处理。否则会报值集验证不通过。
    3. 范例脚本

DECLARE
x_return_status         VARCHAR2(1000);
x_msg_count             NUMBER;
x_msg_data              VARCHAR2(1000);
x_inventory_location_id NUMBER;
x_locator_exists        VARCHAR2(100);
BEGIN
BEGIN
    fnd_global.apps_initialize(user_id      => 1192,
                               resp_id      => 51519,
                               resp_appl_id => 211);
    fnd_profile.put('MFG_ORGANIZATION_ID',111);
END;
inv_loc_wms_pub.create_locator(x_return_status            => x_return_status,
                                 x_msg_count                => x_msg_count,
                                 x_msg_data                 => x_msg_data,
                                 x_inventory_location_id    => x_inventory_location_id,
                                 x_locator_exists           => x_locator_exists,
                                 p_organization_id          => 111,
                                 p_organization_code        => 'T01',
                                 p_concatenated_segments    => '.1995.PJ_TEST_01.1..',
                                 p_description              => NULL,
                                 p_inventory_location_type => 3,
                                 p_picking_order            => NULL,
                                 p_location_maximum_units   => NULL,
                                 p_subinventory_code        => '1115',
                                 p_location_weight_uom_code => NULL,
                                 p_max_weight               => NULL,
                                 p_volume_uom_code          => NULL,
                                 p_max_cubic_area           => NULL,
                                 p_x_coordinate             => NULL,
                                 p_y_coordinate             => NULL,
                                 p_z_coordinate             => NULL,
                                 p_physical_location_id     => NULL,
                                 p_pick_uom_code            => NULL,
                                 p_dimension_uom_code       => NULL,
                                 p_length                   => NULL,
                                 p_width                    => NULL,
                                 p_height                   => NULL,
                                 p_status_id                => 1,
                                 p_dropping_order           => NULL);

COMMIT;
END;


 
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仓库分区分类就是对就是储存商品在性能一致、养护措施一致、消防方法一致的前提下，把库房、货棚、货场划分为若干保管区域，根据货物大类和性能等划分为若干类别，以便分类集中保管。在不同类型的仓库，分区分类方法各不相同。
1、按商品种类和性质进行分区分类。
2、按不同货主的商品经营分工进行分区分类。
3、按商品流转方向或发往地区进行分区分类。
4、危险性质进行分区分类。
仓库商品的分区分类储存是根据“四一致”的原则(性能一致、养护措施一致、作业手段一致、消防方法一致)，把仓库划分为若干保管区域；把储存商品划分为若干类别，以便统一规划储存和保管。
(1)可缩短商品拣选及收、发作业的时间；
(2)能合理使用仓容，提高仓容利用率；
(3)有利于保管员熟悉商品的性能，提高保管养护的技术水平；
(4)可合理配制和使用机械设施，有效提高机械化、自动化操作程度；
(5)有利于仓储商品的安全，减少损耗。
目前货位标号最常见的一种方法就是分区分类货位编号。
分区分类是指对物资实行分区存放、分类保管，是仓库对储存物资在库存保管阶段的科学管理方法之一。分类是将物资按其性质和所要求的储存条件划分若干类，分类集中存放。
同一个库内还应根据物资包装重量和出入库的多少来正确安排堆码的位置，如笨重的、出入频繁的物资放在离出入口近的地方。实行分区分类存放的主要作用是加速收发业务的顺利进行；合理使用仓容；有利于保管员掌握物资进出库的活动规律，熟悉物资属性，提高物资保管技术水平。
货位编号是在分区分类的基础上，对每个货区中存放物资的货位按照顺序进行统一的编号，作出标记，以便识别。明显。清晰的货位编号使物资存放位置一目了然，便于管理。
第一，可使保管人员熟悉物资存放情况，便于仓储商品的统计和检查监督、管理；
第二，能提高仓库收、发作业，缩短收发作业时间；
第三，便于盘点库存，减少串号和收发货差错现象，促进账、货相符。货位编号就好比物资在仓库中的“住址”。做好货位编号工作，应从不同的仓库条件、商品类别和批量整理的情况出发，做好标记设置、货位划线及编号秩序，以符合“标记明显易找，编排顺序有序”的要求。
为了掌握货位的情况，除标示货位编号外，可制作活动卡标明货位的使用和空闲情况的平面图，悬挂在仓库明显处或保管员办公地点，以便能迅速办理商品出入库。
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