Energy Efficient Order Picking Routing for a Pick Support Automated Guided Vehicle (Ps-AGV)
Notice bibliographique
Résumé
Order picker routing refers to the process of collecting a set of products with the minimum travel time. Recently, a new generation of Automated Guided Vehicles (AGVs) has been developed to assist human order pickers in order to minimize their travel time. These vehicles are using battery as energy source. However, the routing energy efficiency aspect of these systems remains unexplored. Yet any improvement in power consumption will ultimately reduce the DOD (depth of discharge) of the battery and increase its lifespan. For example, in many real AGV applications incorporating the effect of load mass has been neglected, although its importance. In most studies, the methodology proposed for the order picking routing problem does not allow neither the integration of the mass of each Stock Keeping Unit (SKU) nor the calculation of associated energy costs. Those studies are generally limited to ensure that all the items requested by an order are picked up with minimum travel time/distance. In this paper, an Energy Efficient Order Picking Routing algorithm namedEE-OPRis proposed to realize an efficient AGV tour with an acceptable trade-off between energy preservation and travel time minimization. The proposed approach takes into account the mass of loads and its accumulation throughout the pick tour since it intensifies the rolling resistance losses on flat ground, especially at lower speeds. In this regard, an optimization method by means of dynamic states graph is developed. This method is applied to different warehouse layouts. The performance of the suggested algorithm is evaluated by comparing it with an approach minimizing only travel time consumption. Results show that the optimized tours, offered byEE-OPRare effective and robust, with an 18% average saving on the total cost of picking tour.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».