11.3仓储作业信息技术支持
11.3.1智能系统和专家系统在仓储作业中的应用
1.智能系统
（1）智能物流概述
1）智能物流含义
智能物流是指利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习推理判断和自行解决物流经营某些问题的能力。这里强调系统的集成智能化，包含两方面的内容：一是对物流管理、规划等技术的软智能，即集成智能优化技术；二是物流设备的硬智能，也就是物流设备本身所具有的智能，如自动导引小车、智能叉车、自动悬挂单轨车、自动化仓储系统等。综合集成智能技术最终实现软智能与硬智能二者的融合。
智能化是物流自动化、信息化的一种高层次应用，物流作业过程中大量的运筹和决策，如库存水平的确定、运输（搬运）路径的选择、自动导向车的运行轨迹和作业控制、自动分拣机的运行以及物流配送中心经营管理的决策支持等问题都需要借助大量的知识才能解决。物流信息和知识的获取、表示、存储、组织、推理、传递及使用共享、信息融合，是使物流技术上升到物流科学的关键。目前，传统的人工智能技术，如人工神经网络、专家系统、模糊建模和推理等技术已广泛应用于专家知识的获取、学习、存储、推理、建模和表示，并形成了智能物流的一些初步基础。这些为物流科学的建立和完善提供了有利的条件，同时引导了物流系统软件的发展趋势：集成化物流系统软件、物流仿真系统软件具有开放性接口，便于与其他软件系统的集成。
2）智能物流举例
①智能仿真。仿真技术是基于模型的实验科学，是一种用于分析、设计和优化复杂系统的有力工具。但是传统仿真技术不能或难以描述物流活动随机性和复杂性的要求。
在军事物流中，有人提出了基于专家系统的智能仿真模型。即在建模、仿真模型设计、仿真结果分析与处理阶段，引入专家系统，利用专家系统的知识库与推理机，运用专家知识与经验进行推理、判断和决策，建立一种基于专家系统的智能反馈的仿真闭合回路。
②智能仓库。智能仓库是指在不直接人工处理的情况下能够自动地存储和搬运物料的系统。它主要由自动化仓库、自动搬运系统及智能管理系统组成，用于完成物料的存储、输送、装卸和管理等功能。一种柔性化和智能化物流搬运机器人——AGV，目前已经在制造业、港口、码头等领域得到普遍应用。
③神经网络数据分析。神经网络依据以往的数据和决策来分析建立自己的规则，它可以分析海量的数据，并从中找到对于人们有用的规则、知识。它在物流管理的优化、预测、决策支持、建模和仿真、全球化管理等方面都已得到了应用。神经网络可以提醒管理者注意供应商的绩效、质量、配送、发货单制作以及其他类似情况的潜在问题。
（2）智能化的物流搬运机器人——AGV
装卸搬运是物流的主要功能之一，在物流系统中发生的频率很高，并占据物流费用的重要部分。国内外一直在寻求机械化和智能化的搬运技术和装备。AGV——一种柔性化和智能化物流搬运机器人，国外从20世纪50年代在仓储业中开始使用，目前已经在制造业、港口、码头等领域得到普遍应用。在国内，AGV的应用也逐渐开始。
1）AGV的特点
AGV的显着特点是无人驾驶，AGV上装有自动导向系统，可以保障系统在不需要人工引航的情况下就能够沿预定的路线自动行驶，将货物或物料自动从起始点运送到目的地。AGV的另一个特点是柔性好、自动化程度高和智能化水平高，AGV的行驶路径可以根据仓储货位要求，生产工艺流程等改变而灵活改变，并且运行路径改变的费用与传统的输送带和刚性的传送线相比非常低廉。AGV一般配备有装卸机构，可以与其他物流设备自动接口，实现货物和物料装卸与搬运全过程自动化。此外，AGV还具有清洁生产的特点，AGV依靠自带的蓄电池提供动力，运行过程中无噪声、无污染，可以应用在许多要求清洁工作环境的场所。
2）AGV的种类
AGV从发明至今已经有50多年的历史，随着应用领域的扩展，其种类和形式变得多种多样。通常根据AGV自动行驶过程中的导航方式将AGV分为以下几种类型：
①电磁感应引导式AGV。电磁感应式引导一般是在地面上，沿预先设定的行驶路径埋设电线，当高频电流流经导线时，导线周围产生电磁场，AGV上左右对称安装有两个电磁感应器，它们所接收的电磁信号的强度差异可以反映AGV偏离路径的程度。
AGV的自动控制系统根据这种偏差来控制车辆的转向，连续的动态闭环控制能够保证AGV对设定路径的稳定自动跟踪。这种电磁感应引导式导航方法目前在绝大多数商业化的AGV上使用，尤其是适用于大中型的AGV。
②激光引导式AGV。该种AGV上安装有可旋转的激光扫描器，在运行路径沿途的墙壁或支柱上安装有高反光性的定位标志，AGV依靠激光扫描器发射激光束，然后接受由四周定位标志反射回的激光束，车载计算机计算出车辆当前的位置以及运动的方向，通过和内置的数字地图进行对比来校正方位，从而实现自动搬运。
③视觉引导式AGV。视觉引导式AGV是正在快速发展和成熟的AGV，该种AGV上装有CCD摄像机和传感器，在车载计算机中设置有AGV欲行驶路径周围环境图像数据库。AGV行驶过程中，摄像机动态获取车辆周围环境图像信息并与图像数据库进行比较，从而确定当前位置，并对下一步行驶作出决策。此外，还有铁磁陀螺惯性引导式AGV、光学引导式AGV等多种形式的AGV。
3）AGV的应用
①仓储业。仓储业是AGV最早应用的场所。1954年世界上首台AGV在美国的南卡罗里纳州的Mercury Motor Freight公司的仓库内投入运营，用于实现出入库货物的自动搬运。目前世界上约有2万台各种各样的AGV运行在2100座大大小小的仓库中。
②制造业。AGV在制造业的生产线中大显身手，高效、准确、灵活地完成物料的搬运任务。并且可由多台AGV组成柔性的物流搬运系统，搬运路线可以随着生产工艺流程的调整而及时调整，使一条生产线上能够制造出十几种产品，大大提高了生产的柔性和企业的竞争力。
近年来，作为CIMS的基础搬运工具，AGV的应用深入到机械加工、家电生产、微电子制造、卷烟等多个行业，生产加工领域成为AGV应用最广泛的领域。
③邮局、图书馆、港口码头和机场。在邮局、图书馆、码头和机场等场合，物品的运送存在着作业量变化大、动态性强、作业流程经常调整以及搬运作业过程单一等特点，AGV的并行作业、自动化、智能化和柔性化的特性能够很好地满足上述场合的搬运要求。
④烟草、医药、食品、化工。在对搬运作业有清洁、安全、无排放污染等特殊要求的烟草、医药、食品、化工等行业中，AGV的应用也受到重视。在国内的许多卷烟企业，如青岛颐中集团、玉溪红塔集团、红河卷烟厂、淮阴卷烟厂，都应用激光引导式AGV来完成托盘货物的搬运工作。
⑤危险场所和特种行业。在军事上，以AGV的自动驾驶为基础集成其他探测和拆卸设备，可用于战场排雷和阵地侦察，英国军方正在研制的MINDER Recce是一辆具有地雷探测、销毁及航路验证能力的自动型侦察车。在钢铁厂，AGV用于炉料运送，减轻了工人的劳动强度。在核电站和利用核辐射进行保鲜储存的场所，AGV用于物品的运送，避免了危险的辐射。在胶卷和胶片仓库，AGV可以在黑暗的环境中，准确可靠地运送物料和半成品。
2.专家系统
专家系统是人工智能应用研究的主要领域。20世纪70年代中期，专家系统的开发获得成功。正如专家系统的先驱费根鲍姆（Feigenbaum）所说：专家系统的力量是从它处理的知识中产生的，而不是从某种形式主义及其使用的参考模式中产生的。这正符合一句名言：知识就是力量。20世纪80年代，专家系统在全世界得到迅速发展和广泛应用。
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
（1）专家系统的特点
1）启发性
人类专家在科学实验和生产实践中积累起来的知识很多是经验性知识，往往是某一现象或某一结果多次重复出现使其成为一条值得注意的经验，它们没有严谨的理论依据，也很难建立精确的数学模型，但对于解决实际问题往往是非常有效的，这就是启发性知识。以人类专家知识为主要组成部分的专家系统，不仅能使用严格的逻辑性知识，而且也要能使用启发性知识。
2）透明性
专家系统必须能解释其推理过程，并且对有关它的知识的询问作出回答。也就是说，每条知识应具有良好的用户接口。专家经验知识是在实践中总结出来的，没有上升为理论，没有正确性保障，很难为旁人所理解。如果专家系统像只黑箱，只给出结论，不作出任何解释，特别是当专家系统的结论与用户的结论矛盾时，专家系统就很难让用户信服。能够回答用户为什么“why”和怎样“how”，就能增加用户对专家系统的信任程度，有助于知识的检查和更新，有利于专家经验的推广。
3）灵活性
人类的知识在不断更新，特别是经验知识，人们在随时发现新问题、解决新问题，解决新问题的方法就是新知识。一个专家系统知识库应该很容易地加入知识对象。另一方面，专家经验知识的表达是非常困难的，解决问题的微妙之处很难传授给别人，这就应该允许专家经验在反复修改的过程中表达出来，在专家系统的运行中发现问题，因而，专家系统的知识必须具有灵活性。
4）智能性
专家系统是人工智能的一个分支，它必须具有智能性，就是要有相对独立的解决问题能力，成为独立的对象，它不应该是领域专家的奴隶，而应该是与领域专家具有同级水平的专家，在某些地方甚至可以略胜一筹，这就要求系统能有总结经验完善自身的功能，也就是具有自学功能。
（2）专家系统的基本结构
1）基本组成
专家系统第一个重要组成部分是知识库，它存储从专家那里得到的、关于某个领域的专门知识。专家系统的第二个组成部分是推理机，它具有依据一定策略进行推理的能力，即能够根据知识推导出结论，而不是简单地去搜索现成的答案。
为了建造知识库，我们需要解剖如何储存知识的问题，这就是知识表示，确切地说就是如何以计算机能够储存的形式表达知识。另一个与此相关的问题是如何从专家那里获得知识，即所谓的知识获取问题，在建立专家系统的过程中，这是个重要的问题。
专家系统的很多能力来自于对所储存的大量专家知识和恰当地应用有效的推理技术。推理方法不可能完全独立于所要解决问题的种类，但同时，推理模型的研究又不能过于依赖某一特定问题，以致在其他场合不能适用。我们所要寻求的推理方法应该是很有效的，同时又可普遍地应用于描述和解决一类问题。
推理机除了具有推理能力以外，还包括和使用着进行对话的能力及解释的能力，这被称为问题咨询。在某些系统里，使用者可以很方便地用自然语言进行人机对话。
2）专家系统的一般结构
目前大多数专家系统有五个组成部分：知识库、推理子系统、综合数据库、解释子系统和知识获取子系统。
知识库是只用于存放不依赖于领域中具体问题的知识，如一些判断性知识和元知识，而与领域中具体问题有关的知识（如描述问题的数据等）则放在综合数据库中。
综合数据库用于存放系统运行过程中所需要和产生的所有信息，包括问题的描述、中间结果、解题过程的记录等信息。数据库的组织、数据间的联系、数据的管理等是设计数据库时需要考虑的重要问题。这些问题在传统的程序设计中也经常遇到，目前也有许多技术来处理这些问题。在专家系统中，数据的表示与组织结构应尽量做到与知识的表示与组织相容，以便推理机制使用知识库中的知识和描述问题当前状态的数据去求解问题。
解释子系统负责回答用户提出的各种问题，包括与系统运行有关的同题和与运行无关的关于系统本身的一些问题。解释子系统是实现系统透明性的主要部件。
