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    入網(wǎng)設(shè)備倉(cāng)儲(chǔ)配送及質(zhì)量抽檢集約化平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)研究

      信息來源:   發(fā)布時(shí)間:2021-08-31  點(diǎn)擊數(shù):

    0 引言

    特高壓直流工程建設(shè)、城鄉(xiāng)配網(wǎng)建設(shè)改造、電網(wǎng)脫貧攻堅(jiān)等各級(jí)電網(wǎng)的大規(guī)模投入與高強(qiáng)度建設(shè), 對(duì)物力資源的統(tǒng)一調(diào)配、物資供應(yīng)保障的響應(yīng)速度和服務(wù)水平提出了更高的要求。目前, 河南省電力公司10 kV及以下電網(wǎng)建設(shè)工程物資供應(yīng)以項(xiàng)目需求為導(dǎo)向, 物資供應(yīng)呈現(xiàn)發(fā)散式、交錯(cuò)式特點(diǎn), 全省層面的物資統(tǒng)一調(diào)配相對(duì)粗放, 存在供貨周期長(zhǎng)、占?jí)簬?kù)容、檢測(cè)效率低、結(jié)算流程繁雜等問題。

    為提高物資供應(yīng)管理質(zhì)效, 落實(shí)國(guó)家電網(wǎng)公司倉(cāng)儲(chǔ)物流體系“兩基一化”建設(shè)要求, 河南省電力公司利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、柔性檢測(cè)等新技術(shù), 建成了集倉(cāng)儲(chǔ)配送與質(zhì)量抽檢為一體的集約化平臺(tái)。該平臺(tái)由物資供應(yīng)調(diào)配系統(tǒng)、倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)、柔性智能檢測(cè)系統(tǒng)組成, 實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)通用物資的統(tǒng)籌配送、集中存儲(chǔ)、智能檢測(cè)。

    集約化平臺(tái)主要覆蓋物資調(diào)配、質(zhì)量抽檢與集中存儲(chǔ)3個(gè)環(huán)節(jié), 在物資調(diào)配方面, 融合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Back-Propagation Neural Network, BPNN) 、最小二乘支持向量機(jī) (Least Squares Support Vector Machine, LSSVM) 等先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法[1,2,3], 提出了基于組合預(yù)測(cè)技術(shù)的物資供應(yīng)預(yù)測(cè)模型, 提高預(yù)測(cè)精度與模型泛化能力[4,5,6,7];在設(shè)備智能化檢測(cè)方面, 采用柔性檢測(cè)技術(shù)[8,9], 實(shí)現(xiàn)了物資檢測(cè)的流水線、自動(dòng)化式抽檢模式, 提高抽檢效率;在物資倉(cāng)儲(chǔ)管理方面, 通過引入RFID物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)了射頻識(shí)別系統(tǒng)[10,11,12], 實(shí)現(xiàn)物資出入倉(cāng)庫(kù)的信息自動(dòng)識(shí)別。

    1 集約化平臺(tái)總體技術(shù)路線與功能設(shè)計(jì)

    針對(duì)目前物資供應(yīng)中存在的供貨周期長(zhǎng)、檢測(cè)效率低以及庫(kù)容緊張、庫(kù)存積壓的問題, 提出倉(cāng)儲(chǔ)配送及質(zhì)量抽檢集約化平臺(tái)建設(shè)方案, 提高物資供應(yīng)質(zhì)效。集約化平臺(tái)的技術(shù)路線與功能設(shè)計(jì)如圖1所示。

    圖1 集約化平臺(tái)技術(shù)路線與功能設(shè)計(jì)Fig.1 Key technologies and function design of the integrated platform

    圖1 集約化平臺(tái)技術(shù)路線與功能設(shè)計(jì)Fig.1 Key technologies and function design of the integrated platform   下載原圖


    平臺(tái)主要由物資供應(yīng)調(diào)配管理系統(tǒng)、智能試驗(yàn)系統(tǒng)與倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)組成。

    1) 基于組合預(yù)測(cè)技術(shù)的物資供應(yīng)調(diào)配管理系統(tǒng):采用組合預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的深度挖掘與整合, 實(shí)現(xiàn)物資采購(gòu)的科學(xué)預(yù)測(cè), 確保物資的預(yù)估排產(chǎn), 形成物資蓄水池, 實(shí)現(xiàn)全省物資的集約化統(tǒng)籌調(diào)配。

    2) 基于柔性檢測(cè)技術(shù)的智能試驗(yàn)系統(tǒng):通過引入人工智能技術(shù)建立了柔性智能試驗(yàn)系統(tǒng), 將多個(gè)試驗(yàn)項(xiàng)目智能集成優(yōu)化, 根據(jù)檢測(cè)項(xiàng)目智能切換, 整個(gè)流程自動(dòng)完成, 顯著提高了物資抽檢效率。

    3) 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng):利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)了RFID射頻識(shí)別系統(tǒng), 實(shí)現(xiàn)庫(kù)存物資出入庫(kù)自動(dòng)識(shí)別、作業(yè)提醒、上架導(dǎo)引等功能, 提高倉(cāng)庫(kù)揀配效率和作業(yè)質(zhì)量。

    2 基于組合預(yù)測(cè)技術(shù)的物資供應(yīng)調(diào)配管理系統(tǒng)

    2.1 組合預(yù)測(cè)原理

    若存在m個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型, 對(duì)同一預(yù)測(cè)目標(biāo)的某個(gè)序列{xt, t=1, 2, …, N}開展預(yù)測(cè), xit (i=1, 2, …, m;t=1, 2, …, N) 為第i個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型在時(shí)刻t的預(yù)測(cè)值, eit= (xt–xit) 為第i個(gè)預(yù)測(cè)模型在時(shí)刻t的預(yù)測(cè)殘差。

    J1表示由m個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型組成的組合預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)殘差平方和, 則可將線性組合預(yù)測(cè)模型精度最優(yōu)轉(zhuǎn)化為以J1為準(zhǔn)則的最優(yōu)化問題:

     


    式中:ejt為t時(shí)刻第j個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)殘差;l1, l2, …, lm分別為第1~m個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)值的權(quán)重系數(shù)。

    因此可將式 (1) 轉(zhuǎn)變?yōu)橄率?

     


    式中:L=[l1l2…lm]T指各預(yù)測(cè)模型權(quán)重系數(shù)的列向量;R指m維列向量, 其各行元素均為1;E為m×m的預(yù)測(cè)殘差矩陣, 當(dāng)i≠j時(shí), Eij為第i個(gè)與第j個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)殘差的協(xié)方差, 當(dāng)i=j時(shí), Eii為第i個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)殘差平方和。

    式 (2) 從客觀的角度看是二次凸規(guī)劃問題, 在可行域內(nèi)或其邊界上具有最優(yōu)解, 但是獲取解的直接形式存在較大的難度, 因此在此時(shí)可應(yīng)用非負(fù)權(quán)重最優(yōu)組合預(yù)測(cè)的方法, 在實(shí)際求解時(shí)能夠起到比較理想的效果。

    2.2 物資排產(chǎn)計(jì)劃預(yù)測(cè)模型建立

    基于2.1中的線性組合預(yù)測(cè)模型, 對(duì)BPNN單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型與LSSVM單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行組合, 建立物資計(jì)劃數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型。根據(jù)參數(shù)相關(guān)性, 選取歷史計(jì)劃數(shù)據(jù)、中心庫(kù)歷史出入庫(kù)數(shù)據(jù)與供應(yīng)商產(chǎn)能數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)模型的輸入?yún)?shù), 過程如下:

    1) 以10 kV配電變壓器為例, 從3年的物資供應(yīng)數(shù)據(jù)中隨機(jī)選擇540個(gè)數(shù)據(jù)作為單項(xiàng)與組合預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。

    2) 單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型選擇。將540個(gè)數(shù)據(jù)按照1:9的比例隨機(jī)劃分為測(cè)試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù), 并將其充當(dāng)數(shù)據(jù)集, 這個(gè)操作執(zhí)行20次, 從而得到20個(gè)數(shù)據(jù)集, 對(duì)BPNN模型和LSSVM模型進(jìn)行20次訓(xùn)練, 并記錄各組測(cè)試集所對(duì)應(yīng)的均方根誤差, 選擇預(yù)測(cè)精度最優(yōu)的模型。

    3) 組合預(yù)測(cè)模型建立流程如圖2所示。從540個(gè)數(shù)據(jù)內(nèi)不定向選取54個(gè)用作單個(gè)數(shù)據(jù)集, 這個(gè)操作執(zhí)行N次, 從而得到N個(gè)數(shù)據(jù)集, 對(duì)BPNN模型和LSSVM模型展開標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試, 并記錄各集合對(duì)應(yīng)的殘差序列。另外, 應(yīng)用非負(fù)權(quán)重最優(yōu)組合預(yù)測(cè)的迭代算法, 進(jìn)而獲取所有單項(xiàng)模型對(duì)應(yīng)的權(quán)重分布, 并得到相應(yīng)的組合模型。

    圖2 組合預(yù)測(cè)模型的建立過程Fig.2 The building procedure for combined prediction model

    圖2 組合預(yù)測(cè)模型的建立過程Fig.2 The building procedure for combined prediction model   下載原圖


    測(cè)試結(jié)果表明BPNN模型權(quán)重明顯超過LSSVM模型的權(quán)重, 這說明BPNN模型實(shí)際輸出所涵蓋的信息相對(duì)較多。在對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行明確之后, BPNN模型在組合模型中的權(quán)重必然會(huì)不斷朝著常數(shù)方向變化, 然后計(jì)算出組合模型的權(quán)重, 并構(gòu)建相應(yīng)的模型:

     


    式中, 為組合模型預(yù)測(cè)值;l1指BPNN模型所對(duì)應(yīng)的權(quán)重值;指BPNN模型預(yù)測(cè)值;l2指LSSVM模型所對(duì)應(yīng)的權(quán)重值;指LSSVM模型的預(yù)測(cè)值。計(jì)算得:l1=0.550 2, l2=0.449 8。

    圖3為組合預(yù)測(cè)模型與單項(xiàng)模型的10 kV配電變壓器物資需求預(yù)測(cè)殘差直方圖, 計(jì)算可得, 20次測(cè)試中組合預(yù)測(cè)模型、BPNN模型與LSSVM模型的平均相對(duì)誤差 (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 平均值分別為6.92%、9.45%與11.03%, 可見組合預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度高于各單項(xiàng)模型。

    圖3 BPNN模型、LSSVM模型與組合預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)殘差直方圖Fig.3 Error histograms of the BPNN model, LSSVM model and the combined prediction model

    圖3 BPNN模型、LSSVM模型與組合預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)殘差直方圖Fig.3 Error histograms of the BPNN model, LSSVM model and the combined prediction model   下載原圖


    3 基于柔性檢測(cè)技術(shù)的智能試驗(yàn)系統(tǒng)

    3.1 柔性檢測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)

    結(jié)合不同物資類別特點(diǎn)和檢測(cè)項(xiàng)目特點(diǎn), 對(duì)設(shè)備類物資采用柔性檢測(cè)模式。柔性檢測(cè)系統(tǒng)可根據(jù)試品特點(diǎn)與試驗(yàn)項(xiàng)目的差異, 統(tǒng)籌優(yōu)化試驗(yàn)流程, 迅速調(diào)節(jié)檢測(cè)功能, 提高物資檢測(cè)效率。入網(wǎng)物資柔性檢測(cè)系統(tǒng)采用總線式的分層分布式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì), 分為試品區(qū)、試品轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)、綜合檢測(cè)裝置、集控檢測(cè)和輔助設(shè)備。系統(tǒng)架構(gòu)如圖4所示。

    圖4 入網(wǎng)物資柔性檢測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)Fig.4 The structure diagram of the flexible testing system of distribution network power equipment

    圖4 入網(wǎng)物資柔性檢測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)Fig.4 The structure diagram of the flexible testing system of distribution network power equipment   下載原圖


    3.2 試品轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)

    試品轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)主要用于試品在試品區(qū)、綜合檢測(cè)裝置之間的運(yùn)輸。試品轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)主要由上位調(diào)度、地面控制、車載系統(tǒng)構(gòu)成。其中上位調(diào)度主要用于AGV車輛與集成控制軟件的對(duì)接;地面控制主要包含任務(wù)分配、車輛調(diào)度、路徑管理、交通管理 (避障) 、自動(dòng)充電等功能, AGV車輛采用了光學(xué)導(dǎo)引的方式;車載系統(tǒng)包含路徑選擇、車輛驅(qū)動(dòng)、裝卸操作等功能。

    3.3 綜合檢測(cè)裝置

    綜合檢測(cè)裝置主要用于試品檢測(cè), 由檢測(cè)單元及其附件組成。根據(jù)試品對(duì)象及檢測(cè)項(xiàng)目的不同, 主要分為11個(gè)綜合檢測(cè)裝置與1個(gè)預(yù)留綜合檢測(cè)裝置, 檢測(cè)對(duì)象與檢測(cè)內(nèi)容見表1所列。綜合檢測(cè)裝置整體采用一體化設(shè)計(jì), 將試驗(yàn)項(xiàng)目進(jìn)行集成優(yōu)化, 集成原有多臺(tái)檢測(cè)儀器功能;采用基于多模式自適應(yīng)技術(shù)的智能切換線系統(tǒng), 根據(jù)檢測(cè)項(xiàng)目智能切換, 實(shí)現(xiàn)多個(gè)項(xiàng)目一次接線, 試驗(yàn)過程無需人為干預(yù)。

    表1 綜合檢測(cè)裝置檢測(cè)對(duì)象與檢測(cè)內(nèi)容Table 1 The object and content of the integrated testing equipment     下載原表

    表1 綜合檢測(cè)裝置檢測(cè)對(duì)象與檢測(cè)內(nèi)容Table 1 The object and content of the integrated testing equipment

    3.4 集控檢測(cè)系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

    集控檢測(cè)系統(tǒng)主要用于控制綜合檢測(cè)裝置單元和輔助設(shè)備的協(xié)調(diào)工作, 可實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)過程中的轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)調(diào)度、試驗(yàn)過程監(jiān)控、試驗(yàn)數(shù)據(jù)在線監(jiān)測(cè)、試驗(yàn)結(jié)果自動(dòng)分析、試驗(yàn)報(bào)告自動(dòng)出具等功能。系統(tǒng)由集控PC、集控軟件及通信系統(tǒng)組成, 包含以下核心模塊:登錄模塊、任務(wù)配置模塊、試驗(yàn)檢測(cè)模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、安全防護(hù)模塊、輔助功能模塊等。系統(tǒng)軟件功能設(shè)計(jì)如圖5所示。

    圖5 集控檢測(cè)系統(tǒng)軟件功能設(shè)計(jì)Fig.5 The function design of centralized controlling testing system

    圖5 集控檢測(cè)系統(tǒng)軟件功能設(shè)計(jì)Fig.5 The function design of centralized controlling testing system   下載原圖


    3.5 工作流程與效率分析

    智能試驗(yàn)系統(tǒng)的工作流程如圖6所示, 試驗(yàn)人員首先在客戶端輸入試品信息和所要檢測(cè)的試驗(yàn)項(xiàng)目, 系統(tǒng)根據(jù)預(yù)設(shè)程序?qū)⒅噶顐鬏斀o智能小車和相關(guān)的檢測(cè)儀器, 待智能小車將試品傳輸至預(yù)定位置后, 相應(yīng)位置的檢測(cè)儀器將對(duì)該試品進(jìn)行檢測(cè), 該試驗(yàn)項(xiàng)目檢測(cè)完畢后, 智能小車收到指令, 將試品運(yùn)至下一個(gè)預(yù)定位置。當(dāng)所有檢測(cè)項(xiàng)目均檢測(cè)完畢后, 智能小車收到指令并將試品運(yùn)至已檢合格區(qū)或非合格區(qū), 同時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)生成檢測(cè)報(bào)告。

    以開展單臺(tái)配電變壓器12項(xiàng)試驗(yàn)項(xiàng)目 (見表2) 為例, 柔性檢測(cè)系統(tǒng)與傳統(tǒng)檢測(cè)模式下單臺(tái)配變?cè)囼?yàn)效率對(duì)比見表3所列, 受益于自動(dòng)轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)的高效托運(yùn)、智能試驗(yàn)系統(tǒng)的智能集成、一次接線與自動(dòng)切換線以及集控檢測(cè)系統(tǒng)的自動(dòng)判別、自動(dòng)生成報(bào)告等功能, 智能試驗(yàn)系統(tǒng)完成除溫升試驗(yàn)外所有項(xiàng)目的效率是常規(guī)試驗(yàn)方法的4倍以上。

    圖6 入網(wǎng)設(shè)備智能試驗(yàn)系統(tǒng)工作流程Fig.6 The working procedure of the intelligent experiment system of distribution network power equipment

    圖6 入網(wǎng)設(shè)備智能試驗(yàn)系統(tǒng)工作流程Fig.6 The working procedure of the intelligent experiment system of distribution network power equipment   下載原圖


    表2 配電變壓器12類試驗(yàn)項(xiàng)目Table 2 The 12 testing programs for distribution transformers     下載原表

    表2 配電變壓器12類試驗(yàn)項(xiàng)目Table 2 The 12 testing programs for distribution transformers

    表3 柔性檢測(cè)系統(tǒng)與傳統(tǒng)檢測(cè)模式下單臺(tái)配變?cè)囼?yàn)效率對(duì)比Table 3 The comparison between flexible testing system and traditional testing mode     下載原表

    表3 柔性檢測(cè)系統(tǒng)與傳統(tǒng)檢測(cè)模式下單臺(tái)配變?cè)囼?yàn)效率對(duì)比Table 3 The comparison between flexible testing system and traditional testing mode

    4 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)

    倉(cāng)儲(chǔ)中心承擔(dān)了全省125個(gè)市縣農(nóng)配網(wǎng)物資的存儲(chǔ)與配送, 對(duì)物資的出入庫(kù)效率提出很大挑戰(zhàn), 為此通過采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù), 結(jié)合中心庫(kù)業(yè)務(wù), 研發(fā)了基于RFID的射頻識(shí)別系統(tǒng), 實(shí)現(xiàn)了物資的高效精準(zhǔn)調(diào)度。

    4.1 RFID技術(shù)的原理

    射頻識(shí)別 (RFID) 技術(shù)是一種無線通信技術(shù), 可以通過無線電信號(hào)識(shí)別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù), 無需識(shí)別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機(jī)械或者光學(xué)接觸[14,15]。射頻 (RF) 指的是具備特定波長(zhǎng)的電磁波, 其常見的工作頻率為:kHz、MHz、GHz, 頻率范圍覆蓋微波到低頻。RFID系統(tǒng)主要由RFID射頻標(biāo)簽、識(shí)讀器和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)組成的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)組成。RFID射頻標(biāo)簽具有唯一的電子編碼, 附著在物體上標(biāo)識(shí)目標(biāo)對(duì)象。RFID系統(tǒng)用于讀取 (部分可寫入) 有RFID電子標(biāo)簽的設(shè)備, 可為固定式或手持式。

    RFID射頻標(biāo)簽由專用芯片與射頻天線構(gòu)成, 通常情況下射頻天線是鍍?cè)谒芰匣系你~模線圈, 此外在基片上還嵌有配置EEPROM模塊、控制單元與高速射頻接口的小型集成電路芯片。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需要, RFID射頻標(biāo)簽中存儲(chǔ)有特定格式的數(shù)據(jù), 在應(yīng)用中射頻標(biāo)簽通常貼在待識(shí)別對(duì)象表面, 自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)可通過非接觸方式對(duì)目標(biāo)信息進(jìn)行自動(dòng)讀取與識(shí)別。

    4.2 RFID系統(tǒng)在倉(cāng)儲(chǔ)管理中的應(yīng)用

    1) 基于統(tǒng)一規(guī)范的物資RFID標(biāo)簽。針對(duì)能夠進(jìn)行RFID管理的物資啟用RFID標(biāo)簽管理, 在采購(gòu)入庫(kù)時(shí), 供應(yīng)商在送貨前將物資綁定RFID標(biāo)簽并進(jìn)行標(biāo)識(shí), RFID規(guī)格及數(shù)據(jù)格式應(yīng)符合河南省電力公司統(tǒng)一規(guī)范。

    2) 入庫(kù)自動(dòng)識(shí)別物資信息。物資的出入庫(kù)流程如圖7所示。廠家送貨到區(qū)域中心庫(kù)后, 貨物通過射頻門時(shí), 射頻門系統(tǒng)通過讀取物資上的RFID標(biāo)簽數(shù)據(jù), 并將數(shù)據(jù)通過接口傳輸給倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng), 倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)根據(jù)業(yè)務(wù)解析RFID信息 (包含訂單號(hào)、訂單行項(xiàng)、物料編號(hào)、數(shù)量、設(shè)備編號(hào)等) , 根據(jù)解析結(jié)果自動(dòng)對(duì)通過射頻門的物資進(jìn)行收貨作業(yè)。

    圖7 物資出入庫(kù)流程Fig.7 The warehousing procedure of power equipment

    圖7 物資出入庫(kù)流程Fig.7 The warehousing procedure of power equipment   下載原圖


    3) 出庫(kù)完成物資復(fù)核:貨物出庫(kù)時(shí), 揀配人員根據(jù)系統(tǒng)指示完成揀貨后, 在射頻門處根據(jù)揀配單進(jìn)行復(fù)核, 射頻門將讀取結(jié)果反饋給倉(cāng)儲(chǔ)信息, 倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)根據(jù)解析的RFID信息與出庫(kù)單進(jìn)行對(duì)比, 通過復(fù)核的貨物允許出庫(kù), 未通過復(fù)核不滿足條件的貨物, 倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行提示, 倉(cāng)儲(chǔ)人員根據(jù)提示信息進(jìn)行人工處理 (對(duì)貨物進(jìn)行出庫(kù)還是重新分揀) 。未通過射頻門復(fù)核校驗(yàn)則給出報(bào)警信號(hào), 避免人為出庫(kù)錯(cuò)誤, 提高作業(yè)準(zhǔn)確度和作業(yè)效率。

    5 結(jié)語

    倉(cāng)儲(chǔ)配送與質(zhì)量抽檢集約化平臺(tái)通過利用大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)等信通新技術(shù), 實(shí)現(xiàn)了物資預(yù)估排產(chǎn)、智能化檢測(cè)與倉(cāng)儲(chǔ)高效自動(dòng)化管理等功能, 有效解決了目前物資供應(yīng)中存在的諸多問題, 極大地提高了物資供應(yīng)效率, 保證了入網(wǎng)設(shè)備質(zhì)量, 其中配變、架空絕緣導(dǎo)線與JP柜的合格率由原來的86%、90.3%與47.95%分別提高至97.08%、100%與100%。減少了檢測(cè)費(fèi)用開支與設(shè)備運(yùn)維成本和停電損失, 僅以配變?yōu)槔? 年綜合節(jié)支可達(dá)8 300萬元, 取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。平臺(tái)在河南省電力公司應(yīng)用以來, 10 kV及以下電網(wǎng)建設(shè)通用物資的供貨周期縮短1個(gè)月以上, 每年可實(shí)現(xiàn)6萬臺(tái)套配變成套設(shè)備、15萬km線纜等配網(wǎng)物資的檢測(cè)配送, 物資檢測(cè)能力提升至原來的3倍, 全年檢測(cè)數(shù)量達(dá)到3 500件以上, 達(dá)到了國(guó)家電網(wǎng)公司領(lǐng)先水平。

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