技术 | IT存储技术对物流仓储的启发

[罗戈导读]随着供应链经济和物流行业的飞速发展,我们越来越在生活中体会到物流仓储作为一个民生基础设施提供的便利。

随着供应链经济和物流行业的飞速发展,我们越来越在生活中体会到物流仓储作为一个民生基础设施提供的便利:比如在京东购买的员工电脑,可以做到全国3天内就近发货,送货到桌且负责安装配置;比如光纤网络4小时备件库不需要额外付出昂贵的服务费,直接利用大型电商宏融信配资或者经销商的共享地区库就可以低成本的做到;再比如特斯拉选厂上海,就是因为它的动力总成系统、电驱系统、充电、底盘、车身、其他构件、中控系统、内饰和外饰等九个直接、间接的一百三十余家供应商都在江浙沪4小时物流圈内。

宏融信配资那么,如何使物流仓储效率更高?在跨行业的IT领域,分布式存储技术、闪存与机械硬盘存储的优化算法、存储快照技术其实对于我们物流仓储的优化有异曲同工的感觉,可以互相借鉴,本文就分三个场景探讨这个可能性。

场景一:分布式存储对仓储云化管理的启发

宏融信配资分布式存储是一个由来已久的技术,算法和手段繁多,不过目的万变不离其宗,都是提高数据可用性、降低成本、提升速度和保证数据一致性。对于物理世界的物流仓储,我们只考虑货物可用性、物流总成本和物流速度即可。下表列出了IT存储和物流仓储可以共用的算法或者拓扑逻辑

功能要求

IT分布式存储的实现手段

物流存储的实现手段建议

存储可用性

多地部署数据中心,动态存储路由,统一的存储管理集群软件或者云管软件

宏融信配资对于物流仓储实行云化管理,能够统一管理各个实体仓储的空间、单价、储藏条件和交通成本

速度

部署边缘数据中心,部署CDN

宏融信配资对于物流需求较大的地区设置前置仓,根据用户的季节性需求灵活调整库位和价格

总成本

宏融信配资智能路由算法和存储网络成本核算,进行存储成本优化

基于生产、运输、仓储和消费的大数据,设计智能优化模型,优化不同种货物的最佳仓储位置和运输路线,降低物流总成本

场景二:闪存/机械存储的优化算法对仓库内部布局的启发

闪存,英文名称SSD(Solid State Disk),是一种以存储器作为永久性存储器的电脑存储设备,纯芯片结构,主流芯片读写速度500M/s - 2G/s;机械存储,英文名称HDD(Hard Disk Drive),通过磁头在高速旋转的盘片上进行磁操作来读取数据,主流产品读写速度为50M/s - 200M/s, 所以这个速度的差异是非常明显的。大家日常生活种如果使用到全SSD的笔记本或者Pad或者游戏本,相对于HDD设备,总会惊呼“开机好快”、“加载游戏好快”、“关机好快”,但是这个成本的差异也会让人惊呼不已……为了充分利用SSD的速度优势和HDD的成本优势,IT领域设计了多种多样的一二级缓存甚至三级缓存到存储的算法,对应到我们的仓库中,可以根据货物的存储周期和流转速度,设计类似缓存这样的高速收货发货区,示意图如下

备注:该图为动图,显示了二者的区别

宏融信配资目前,我们常规的仓储出库算法有先进先出算法、按货物保质期优先出库算法和散包装货物先出库算法,为了配合这样的快进快出库设计,我们要设计配套的周转率优先算法,周转最快的放在红色库区,次之的放在黄色库区,慢一点的放在绿色库区,最慢的放在蓝色库区。当然,如果是生鲜货品,我们还要考虑污染和温度的情况,在此我们不再细分讨论。

场景三:存储快照技术对库存清点的启发

在IT存储技术中,我们为了怕数据丢失或者数据不一致,除了做常规的定期完整备份和差量备份,IT系统往往还会在备份计划中做多次的快照,把内存中的变化中的数据也记录下来。这样,一旦数据丢失,可以利用备份文件+快照最大程度的恢复数据。

宏融信配资在我们的仓库中,也同样存在静态库存、动态库存的问题。参照IT存储技术的逻辑,我们可以在类似的场景设计盘库算法,最大可能的减少盘库工作量,同时提升库存准确性。此外,我们还可以利用RFID、无人机等技术,大大提升大场区、高密度库区的盘库效率。以下就是一个对照表:

IT存储备份

仓储盘库

建议仓储的实现方式

完整备份,备份所有数据,通过备份软件完成

完全物资盘库

一周一次或按需,可采用RFID、NFC、电子标签、卫星跟踪、无人机等技术辅助

差量备份,备份数据库,通过备份软件和数据库软件完成

新出入库物资盘库

一天一次或按需,可采用RFID、NFC、电子标签、卫星跟踪、无人机等技术辅助

宏融信配资快照,备份内存数据,通过备份软件或者系统软件完成

正在拣货中的物资

宏融信配资通过RFID/NFC等技术,根据需要随时了解正在拣货中的物资SKU和数量;

通过无人设备的作业范围保证库存数量的准确性

宏融信配资以上三种场景的分析,是一个IT人员的一个随想,也欢迎专业人士多多给与批评指正。

航天科工第三研究院 海鹰卫星运营事业部 王磊

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