卷烟物流分拣线动态调度算法与能效提升研究

卷烟物流在烟草产业链中举足轻重，其效率与成本直接影响烟草企业的市场竞争力。卷烟物流分拣线作为物流配送的关键环节，要按订单精准分拣各类卷烟。如今，烟草市场变化迅速，消费者需求多元，卷烟订单呈现小批量、多品种、高频次特点，对分拣线调度的灵活性和运行效率提出更高要求。同时，在能源紧张、环保趋严背景下，降低分拣线能耗、提升能效，对企业降本和社会可持续发展意义重大，动态调度与能效提升策略研究迫在眉睫。

一、卷烟物流分拣线动态调度需求分析

（一）订单的动态性

卷烟订单存在显著动态性，数量、品种与交货期随时可能改变。销售旺季或促销时，订单量会猛增；新产品上市或市场需求波动，会使订单品种频繁变动。分拣线需迅速响应，及时调整分拣策略，以按时精准完成分拣。

（二）设备的动态性

卷烟物流分拣线涵盖输送机、分拣机等多种设备。运行中，设备或因故障、维护改变可用性，其运行速度、负载能力也会随分拣任务调整。所以，动态调度算法要考量设备实时状态，合理分配任务，提升设备利用率。

（三）能效提升需求

卷烟物流分拣线能耗集中在设备运行、照明、空调等，尤以设备运行能耗为大，像输送机电机、分拣机驱动装置等。传统调度算法重效率轻能耗，浪费严重。所以，要在保证分拣效率时，优化调度策略，降低能耗以提升能效。

二、卷烟物流分拣线动态调度算法研究（一）基于优先级规则的调度算法

基于优先级规则的调度算法是一种简单实用的动态调度方法。它根据订单的紧急程度、订单的大小、货物的价值等因素为每个订单分配一个优先级，然后按照优先级的高低依次进行分拣。例如，对于紧急订单或大客户订单，可以赋予较高的优先级，优先安排分拣。这种算法的优点是简单易懂、易于实现，能够在一定程度上满足订单的动态性要求。但是，它缺乏全局优化能力，可能会导致设备负载不均衡，影响分拣效率。

（二）启发式搜索调度算法

启发式搜索调度算法通过模拟人类的决策过程，在搜索过程中利用启发式信息引导搜索方向，以尽快找到问题的近似最优解。常见的启发式搜索算法有遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。以遗传算法为例，它将分拣任务和设备调度方案编码为染色体，通过选择、交叉、变异等操作不断进化种群，最终得到较优的调度方案。启发式搜索算法具有较强的全局搜索能力，能够在复杂的动态环境中找到较好的调度策略，但计算复杂度较高，需要较长的计算时间。

（三）智能优化调度算法

随着人工智能技术的发展，智能优化调度算法逐渐应用于卷烟物流分拣线。例如，基于深度学习的调度算法可以通过学习大量的历史数据，建立分拣任务和设备状态与调度方案之间的映射模型，实现对调度方案的智能预测和优化。智能优化算法具有自适应、自学习的特点，能够根据实时数据自动调整调度策略，更好地应对订单和设备的动态变化。但该算法需要大量的数据进行训练，对计算资源和算法设计要求较高。

三、卷烟物流分拣线能效提升策略（一）设备运行优化

合理调整设备运行参数：根据分拣任务的需求，动态调整设备的运行速度、功率等参数。例如，在订单量较少时，适当降低输送机的运行速度，减少电机能耗；在分拣轻型货物时，降低分拣机的驱动力，降低能源消耗。

设备节能模式设计：为分拣设备设计节能模式，当设备处于空闲状态时，自动进入节能模式，降低设备的待机能耗[1]。例如，输送机在无货物输送时，自动停止电机运行；分拣机在无分拣任务时，降低控制系统的功耗。

（二）任务分配优化

在任务分配优化方面，可采取负载均衡策略，依据设备的处理能力与当前负载状况，动态调整订单分拣顺序及分配比例，把分拣任务均匀分配到各设备，防止设备过载或闲置，保障高效运行[2]。同时，开展任务合并与拆分优化，合理合并多个小订单为大订单以减少设备启停与空行程，将大型订单拆分为小订单并分配至不同设备并行分拣，从而缩短分拣时长。

（三）系统协同优化

系统协同优化可从两方面着手。在物流设备协同控制上，强化分拣线各设备间的协同，优化输送机与分拣机运行节奏，让货物顺畅、稳定地通过分拣设备，有效减少货物等待和设备空转时间，提升整体运行效率[3]。在与仓储系统协同优化方面，将分拣线与仓储系统集成，依订单提前规划货物存储位置，缩短搬运距离与时间，同时实时获取库存信息，灵活调整分拣策略，防止因缺货造成分拣作业中断。

四、结论

本文深入探究卷烟物流分拣线的动态调度算法与能效提升。剖析了分拣线动态调度需求，介绍多种适配算法并提出能效提升策略。合理选优动态调度算法，能高效应对订单与设备动态变化，提升分拣效率与设备利用率；实施能效策略可降低能耗，助力节能减排与可持续发展。未来，可探索更智能高效的算法，借助物联网等技术实现实时监控与智能决策；开展能效策略应用研究，加强与其他行业交流，借鉴先进经验，推动卷烟物流分拣技术持续创新发展。

参考文献

[1]雷加进,韦盛作,黄杰昌,等. 卷烟物流自动分拣线打码故障分析及分拣程序优化 [J]. 装备制造技术, 2023,(01): 171-174.

[2]周宏. 卷烟物流分拣纠错技术应用 [J]. 中国物流与采购, 2019, (13): 38-39.