Automated Stacker Cranes: A Two-Step Storage Reallocation Process for Enhanced Service Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Automated storage and retrieval systems (AS/RS) play a key role in improving the performance of automated manufacturing systems, warehouses, and distribution centers. In the modern manufacturing industry, the term (AS/RS) refers to various methods under computer control for storing and retrieving loads automatically from defined storage locations. Using an (AS/RS) is not considered a value-added activity. Therefore, the longer (AS/RS) travels, the more expensive the warehousing process becomes. This paper presents an algorithm for minimizing total travel distance/time between input/output (I/O) stations. The proposed algorithm is used to manage the storage and retrieval orders on warehouse shelves in class-based storage on the storage racks. It contains two steps: the first step is to evacuate some storage compartments (locations) near the I/O station; in the second step, some tote bins are reallocated to compartments closer to the I/O station. Among the features of this algorithm are mechanisms that determine the number of reallocated tote bins, which tote bins to reallocate, and in which direction (toward the I/O station or away from it). A simulation model using R software developed specifically for this purpose was used to validate the suggested method. Based on the results, the new method can reduce the service time per order by about 10% to 20%, depending on parameters like the number of orders and the height of the storage rack.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».