动态人机协同拣货策略-研究论文

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文件名称：动态人机协同拣货策略-研究论文
文件大小：21.16MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-20 20:35:15
collaborative robots order picking queuing 在过去的几十年中，许多零售商已经开始将传统的商店交付与通过日益自动化的全渠道仓库向消费者进行在线销售相结合。 仓库自动化的一种流行方式是使用自动移动机器人（AMR），该机器人与人工拣选人员协作以通过减少拣选人员的非生产性步行时间来有效地拣选订单。 通过对存储系统进行分区，可以使拾纸器的行进时间进一步减少，在该存储系统中，机器人负责这些区域之间的行进。 但是，这些机器人系统的最佳分区策略尚不清楚：很少有区域对大型商店的订单特别有利，而许多区域对小型在线订单特别有利。 因此，我们研究了动态分区策略的效果，即在无分区（NZ）策略和渐进分区（PZ）策略之间进行动态切换。 我们分两个阶段解决问题。 首先，我们开发排队网络模型以获得与负载相关的拣货吞吐速率，该速率对应于给定数量的AMR和具有固定数量区域的拣货策略。 然后，我们开发一个马尔可夫决策模型来研究如何通过在这些选择策略之间动态切换来实现更高的选择性能。 使用处理各种订单大小的全渠道仓库中的数据，我们表明动态切换（DS）策略可以将运营成本降低多达7％。 但是，随着每个拾取器的机器人数量增加，这些节省的成本也会减少。